This paper proposes a deformation method for solving practical nonlinear programming problems. Utilizing the nonlinear parametric programming technique with Quasi-Newton method [6,7], the method solves the problem by imbedding it into a suitable one-parameter family of problems. The approach discussed in this paper was originally developed with the aim of solving a system of structural optimization problems with frequently appears in various kind of engineering design. It is assumed that we have to solve more than one structural problem of the same type. It an optimal solution of one of these problems is available, then the optimal solutions of thel other problems can be easily obtained by using this known problem and its optimal solution as the initial problem of our parametric method. The method of nonlinear programming does not generally converge to the optimal solution from an arbitrary starting point if the initial estimate is not sufficiently close to the solution. On the other hand, the deformation method described in this paper is advantageous in that it is likely to obtain the optimal solution every if the initial point is not necessarily in a small neighborhood of the solution. the Jacobian matrix of the iteration formula has the special structural features [2, 3]. Sectioon 2 describes nonlinear parametric programming problem imbeded into a one-parameter family of problems. In Section 3 the iteration formulas for one-parameter are developed. Section 4 discusses parametric approach for Quasi-Newton method and gives algorithm for finding the optimal solution.
본 연구에서는 3차원 날개의 실속 특성을 예측하였다. 날개의 실속 특성을 해석하기 위해 반복적 캠버변형 기법을 비평면 양력면 이론에 도입하였다. 반복적 캠버변형 기법은 기지의 2차원 에어포일 데이터를 이용하여 3차원 날개의 실속 특성을 해석한다. 날개의 한 단면에서의 캠버변형이 날개의 다른 단면에 미치는 영향은 다차원 뉴턴 반복법을 사용하여 고려하였다. 해석 결과는 실험값과 타 전산해석 결과와 비교하여 일치되는 결과를 보였다. 본 기법은 비틀림 또는 조종면을 갖는 어떠한 날개에도 적용이 가능하며 또한 날개와 날개의 상호 작용이 있을 때의 실속 특성도 예측 가능하다.
This paper proposes new algorithms to solve canonical piecewise-linear equations with linear partitions and illustrates their efficiency through the analysis of resistive network. The basic idea of the proposed algorithm is to find the best next guess, closest to the actual solution, at each Newton-Raphson (N-R) iteration by comparing the images of nest guess candidates and that of the actual solution. The proposed algorithm can reduce the number of the N-R iterations rquired for convergence greatly, compared to the actual solution, at each Newton-Raphson (N-R) iteration by comparing the images of next guess candidates and that of the actual solution. The proposed algorithm can reduce the number of the N-R iterations required for convergence greatly, compared to the Katzenelson algorithm. When applied to analyzing test circuits, the proposed algorithm required 8 to 20 times fewer N-R iterations and 5 to 10 times less CPU time than the Katzenelson algorithm, depending on the size of the circuits. The experimental results also exhibit that the efficiency of the proposed algorithm over the Katzenelson algorithm increases as the number of the piecewise-linear regions for the representation of the circuit.
본 논문에서는 기하학적으로 비선형인 유연한 Timoshenko 보의 대변위 운동방정식에 유한요소를 사용하여 정식화하였다. 비선형 구속방정식은 라그랑지 상수를 이용하여 운동방정식에 통합되었다. 정식화하는 과정과 수치해석에서 선형과 비선형 영향을 파악하였고, 코리올리스(Coriolis)힘과 회전자(Gyroscopic)힘의 효과는 관성력과 감쇠력과는 달리 일반적인 외력으로 간주하여 해석할 수 있었다. Newmark의 시간적분과 Newton-Raphson 반복법을 사용한 수치예제를 통해 정식화의 효용성을 보여주었다.
본 연구에서는 유한요소법에 의한 판부재의 탄소성대변형 거동해석시의 불평형력에 대한 수렴기법의 효율성에 대해 고찰해 보았다. 대상 수렴기법으로는 단순증분법(SI법), Newton-Raphson(NR)법과 수정 Newton-Raphson(mNR)법을 선정하였다. 이들 결과를 바탕으로, 큰 처짐이 발생하는 판에 대해서는 불평형력에 대한 수렴계산을 수행하여야 하며, 이 경우 mR법과 NR법은 같은 정도를 유지하면서도 계산시간은 mNR버과 NR법에 비해 약 1/2정도 절감되며, 큰 초기처짐이 존재하거나 두꺼운 판의 경우에는 불평형력이 상대적으로 크지 않기 때문에 SI법을 사용하는 것이 훨씬 유용하다는 것을 확인하였다.
Load Flow calculation methods can usually be divided into Gauss-Seidel method, Newton-Raphson method and decoupled method. Load flow calculation is a basic on-line or off-line process for power system planning, operation, control and state analysis. These days Newton-Raphson method is mainly used since it shows remarkable convergence characteristics. It, however, needs considerable calculation time in construction and calculation of inverse Jacobian matrix. In addition to that, Newton-Raphson method tends to fail to converge when system loading is heavy and system has a large R/X ratio. In this paper, matrix equation is used to make algebraic expression and then to solve load flow equation and to modify above defects. And it preserve certain part of Jacobian matrix to shorten the time of calculation. Application of mentioned algorithm to 14 bus, 39 bus, 118 bus systems led to identical result and the number of iteration got by Newton-Raphson method. The effect of time reduction showed about 28%, 30%, at each case of 39 bus, 118 bus system.
전기 임피던스 단층촬영법(EIT)에서 역문제는 매우 높은 비정치성이므로 이것을 완화시키기 위해서 사전정보가 사용되고 EIT 역문제를 푸는 과정에서 만족스러운 복원성능을 갖기 위해 조정 기법은 적용된다. 반복적 Gauss-Newton 방법은 정확성과 빠른 수렴속도로 인해서 일반적으로 역문제를 푸는데 사용되지만 항상 좋은 성능을 내는 것은 아니며 조정 인자 선택에 따라 성능이 좌지우지된다. 비록 L-곡선과 같이 조정 인자를 결정하는데 이용할 수 있는 여러 가지 방법들이 존재하지만 이러한 방법들이 모든 경우에 적용할 수 있는 것은 아니다. 게다가 조정 인자는 스칼라이고 반복 연산동안 변하지 않는다. 그러므로 이 논문에서는 복원 성능을 향상시키기 위해서 조정 인자를 결정해주는 새로운 방법을 사용하였다. 각각의 반복 연산과정에서 도전율의 norm을 구하고 이것을 대각 행렬형태인 조정 인자를 구하는데 사용한다. 제안한 방법을 인체 흉부 영상 복원에 적용하였고, 기존의 방법들과 복원 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 기존의 방법들과 비교해서 개선된 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 공간 정합과 서로 다른 노출의 보정을 동시에 최적화하기 위한 연구를 수행하였다. 노출 보정은 영상의 밝기 보정이라는 틀 안에서 두 영상의 관계식을 다항식 근사를 통하여 이루는데, 이를 가우스-뉴톤 방식의 비선형 최적화 기법을 이용하여 공간 정합과 동시에 수행을 한다. 본 논문에서는 보다 신뢰성 있고 단순한 동시 최적화를 위하여 블록 좌표(block-coordinate) 방법과의 결합을 제안하며 심도 있는 모의실험을 통하여 성능을 비교하였다. 나아가서 블록 좌표 방법의 단순성과 융통성을 이용하여 밝기 보정에 회기 분석 기법을 도입하여 여러 종류의 영상에 대하여 안정성에서도 우수한 성능을 보이는 최적화를 수행하였다. 기존의 가우스-뉴톤 최적화에 블록 좌표 방법을 결합하여 일반 가우스-뉴톤 최적화에 비하여 계산을 단순화시키면서 보다 빠르게 수렴하는 특성을 보이며 대등한 성능의 칙적화를 수행할 수 있었다. 실험 결과를 보면 특정 영상에서 10회 반복정도로 원하는 수렴 결과를 얻었는데 이는 알고리듬 수행을 위한 계산을 50%정도 감소시킨 것이다 또한 에러도 1.5dB이상 감소시켰다.
전기 임피던스 단층촬영 기법은 전극들을 통해 전류를 주입하고 이에 유기되는 전압을 측정한 후, 이들 데이터를 기반으로 내부의 도전율 분포를 영상으로 복원하는 방법이다. 이 논문에서는 기존의 Gauss-Newton 방법의 역행렬 항목의 차원을 도메인의 원소의 개수가 아닌 데이터의 개수의 차원으로 바꿔줌으로써, 관심 도메인 내부의 도전율 분포를 보다 빠르게 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 자코비안 행렬의 대각성분의 최소-최대를 이용하여 조정인자를 계산하는 방법을 함께 제안하였다. 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안한 방법의 복원 성능을 비교분석하였다.
Optimal Power Flow (OPF) solution by the Newton's method provides a reliable and robust method to classical OPF problems. The major challenge in algorithm development is to identify the binding inequalities efficiently. This paper propose a simple strategy to identify the binding set. From the mechanism of penalty shifting with soft penalty in trial iteration, a active binding sit is identified automatically. This paper also suggests a technique to solve the linear system whore coefficients are presented by the matrix. This implementation is highly efficient for sparsity programming. Case study for 3,5,14,118,190 bus and practrical KEPCO 305 bus system are performed as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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