International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제2권2호
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pp.65-72
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2001
This paper demonstrates an explicit-implicit, finite element analysis for linear as well as nonlinear hygrothermal stress problems. Additional features, such as moisture diffusion equation, crack element and virtual crack extension(VCE) method for evaluating J-integral are implemented in this program. The Linear Elastic Fracture Mechanics(LEFM) Theory is employed to estimate the crack driving force under the transient condition for an existing crack. Pores in materials are assumed to be saturated with moisture in the liquid form at the room temperature, which may vaporize as the temperature increases. The vaporization effects on the crack driving force are also studied. The ideal gas equation is employed to estimate the thermodynamic pressure due to vaporization at each time step after solving basic nodal values. A set of field equations governing the time dependent response of porous media are derived from balance laws based on the mixture theory. Darcy's law is assumed for the fluid flow through the porous media. Perzyna's viscoplastic model incorporating the Von-Mises yield criterion are implemented. The Green-Naghdi stress rate is used for the invariant of stress tensor under superposed rigid body motion. Isotropic elements are used for the spatial discretization and an iterative scheme based on the full Newton-Raphson method is used for solving the nonlinear governing equations.
본 논문에서는 항공 영상에서 직선 성분을 강건하게 추출하기 위한 새로운 영상 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 지상 구조물의 추출에 유용한 직선 특징을 이루는 에지와 비직선 특징을 이루는 에지의 대비도를 증가시키기 위하여 비선형, 비등방 확산 기법 [2]을 영상에 적응적으로 적용한다. 이를 위하여 확산 매개변수를 제안하는 새로운 직선성 척도로 설정하고 영상의 각 점에서의 직선성 값에 따라 적응적으로 확산을 시킴으로써 확산 과정에서 직선 특징을 잘 보존하고 비직선 특징을 효과적으로 제거한다. 본 논문에서는 직선성 척도로서 에지 체인 위의 점들의 방향성 엔트로피를 제안하고 다양한 영상에 대한 실험을 통해서 엔트로피 척도가 영상에서의 직선 특징을 추출하는데 효율적임을 보인다.
A new technique for numerical calculation of viscoelastic flow based on the combination of Neural Net-works (NN) and Brownian Dynamics simulation or Stochastic Simulation Technique (SST) is presented in this paper. This method uses a "universal approximator" based on neural network methodology in combination with the kinetic theory of polymeric liquid in which the stress is computed from the molecular configuration rather than from closed form constitutive equations. Thus the new method obviates not only the need for a rheological constitutive equation to describe the fluid (as in the original Calculation Of Non-Newtonian Flows: Finite Elements St Stochastic Simulation Techniques (CONNFFESSIT) idea) but also any kind of finite element-type discretisation of the domain and its boundary for numerical solution of the governing PDE's. As an illustration of the method, the time development of the planar Couette flow is studied for two molecular kinetic models with finite extensibility, namely the Finitely Extensible Nonlinear Elastic (FENE) and FENE-Peterlin (FENE-P) models.P) models.
Correlation Propagation Neural Networks is proposed for On-line interpolation. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion. In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. Information propagates among neighbor nodes laterally and inter-node interpolation is achieved. Through several simulation experiments, real time reconstruction of the nonlinear image information is processed. 1-D CPNN hardware has been implemented with general purpose analog ICs to test the interpolation capability of the proposed neural networks. Experiments with static and dynamic signals have been done upon the CPNN hardware.
Our interest is to study the existence of positive solutions to the following elliptic system involving competing interaction $$ (1) { -\partial(x,u,\upsilon)\Delta u = uf(x,u,v) { - \psi(x,u,\upsilon)\Delta \upsilon = \upsilon g(x,u,\upsilon) { \frac{\partial n}{\partial u} + ku = 0 on \partial\Omega { \frac{\partial n}{\partial\upsilon} + \sigma\upsilon = 0 $$ in a bounded region $\Omega$ in $R^n$ with a smooth boundary, where the diffusion terms $\varphi, \psi$ are strictly positive nondecreasing function, and k, $\sigma$ are positive constants. Also we assume that the growth rates f, g are $C^1$ monotone functions. The variables u, $\upsilon$ may represent the population densities of the interacting species in problems from ecology, microbiology, immunology, etc.
The proposed neural network technique is the real time computation method based theory of inter-node diffusion for searching the safety distances from the sudden appearance-objects during the work driving. The main steps of the distance computation using the theory of stereo vision like the eyes of man is following steps. One is the processing for finding the corresponding points of stereo images and the other is the interpolation processing of full image data from nonlinear image data of objects. All of therm request much memory space and time. Therefore the most reliable neural-network algorithm is drived for real-time matching of obejects, which is composed of a dynamic programming algorithm based on sequence matching techniques in moving objects.
The nonlinear stochastic behavior of chaotic inflation is characterized by the 'scaling' effect. Using a simple criterion for the appearance of scaling behavior in the ${\lambda}{\phi}^4$ inflation model, we show explicitly that in this limit the onset of the scaling regime does not require any special initial conditions and that it is independent of the self-coupling constant ${\lambda}$. Non-Gaussian statistics in adiabatic fluctuations are important only for super-horizon scales and the scaling regime does not lead to any significant statistical properties on currently observable scales. However, the scaling effect gives some cosmological consequences very different from what we expect in the naive diffusion approximation for quantum fluctuations. The classical (deterministic) treatment of the inflation field (essentially a quantum mechanical object.) becomes valid towards the end of inflation.
Steady-state structure and acoustic pressure responses of GH$_2$-LOx diffusion flames in stagnation-point flow configuration have been studied numerically with a detailed chemistry to investigate the acoustic instabilities. The Rayleigh criterion is adopted to judge the instability of the GH$_2$-LOx flames from amplification and attenuation responses at various acoustic pressure oscillation conditions for near-equilibrium to near-extinction regimes. Steady state flame structure showed that the chain branching zone is embedded in surrounding two recombination zones. The acoustic responses of GH$_2$-LOx flame showed that the responses in near-extinction regime always have amplification effect regardless of realistic acoustic frequency. That is, GH$_2$-LOx flame near-extinction is much sensitive to pressure perturbation because of the strong effect of a finite-chemistry.
The pulsed laser deposition process modeling is investigated using neural networks based on radial basis function networks and multi-layer perceptron. Two input factors are examined with respect to the PL intensity. In order to minimize the joint confidence region of fabrication process with varying the conditions, D-optimal experimental design technique is performed and photoluminescence intensity is characterized by neural networks. The statistical results were then used to verify the fitness of the nonlinear process model. Based on the results, this modeling methodology can be optimized process conditions for pulsed laser deposition process.
The electrical properties of ZnO varistors fabricated by the second firing method were investigated. The nonlinear coefficient of ZnO varistor fabricated by this method is similar to that of commercial ZnO varistor. But the breakdown voltage is higher than that of commercial ZnO varistor. These results are attributed to grain boundary diffusion of $Bi_{2}O_{3}$ by second firing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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