It is very important to place receiver in multistatic sonar. Inefficient placement of the receiver reduce detection probability and to increase the probability of detection should be used more receivers. Therefore, detection of targets in searching area, detection performance of limited receiver depends on how to place. Through the optimized receiver placement, detection area between each sonar as much as possible avoid duplication, as optimization, the minimum receiver can be maintained detection performance. In this paper we prove mathematical verification of maximum signal excess value based on sonar placement and we calculate a signal excess value by using computer simulations and suggest optimal sonar placement.
The optimal AP placement for wireless LAN is important factor for improving service quality and reducing cost. Logical area property, which is user's frequently posed place, must be considerated for flexible design. This paper proposes optimal multiple AP placement method based on path loss model which is one of radio prediction tool. The proposed method can got flexibility in multiple AP placement using user's defined parameter and tile optimization design uses Hopfield network algorithm The result of simulation shows that the proposed optimization design of multiple AP placement can improve service quality for wireless LAN.
In this paper, a systematic technique is proposed for the optimal placement and design of nonlinear dampers for building structures. The concept of Output Frequency Response Function (OFRF) is applied to analytically represent the output frequency response of a building frame where nonlinear viscous dampers are fitted for suppression of vibration during earthquakes. An effective algorithm is derived using the analytical representation to optimally determine the locations and parameters of the nonlinear dampers. Various numerical examples are provided to verify the effectiveness of the optimal designs. A comparison of the vibration suppression performance with that of the frame structure under a random or uniform damping allocation is also made to demonstrate the advantages of the new designs over traditional solutions.
A gradient-based evolutionary optimization methodology is presented for finding the optimal design of viscous dampers to minimize an objective function defined for a linear multi-storey structure. The maximum value along height of the transfer function amplitudes for the interstorey drifts is taken as the objective function. Since the ground motion includes various uncertainties, the optimal damper placement may be different depending on the ground motion used for design. Furthermore, the transfer function treated as the objective function depends on the properties of structural parameters and added dampers. This implies that a more robust damper design is desired. A reliable and robust damping design system against any unpredictable ground motions can be provided by minimizing the maximum transfer function. Such design system is proposed in this paper.
Sensor placement is a crucial aspect of bridge health monitoring (BHM) dedicated to accurately estimate and locate structural damages. In addressing this goal, a sensor placement framework based on the deflection influence line (DIL) analysis is here proposed, for the optimal design of damage detection-oriented BHM system. In order to improve damage detection accuracy, we explore the change of global stiffness matrix, damage coefficient matrix and DIL vector caused by structural damage, and thus develop a novel sensor placement framework based on the Fisher information matrix. Our approach seeks to determine the contribution of each sensing node to damage detection, and adopts a distance correction coefficient to eliminate the information redundancy among sensors. The proposed damage detection-oriented optimal sensor placement (OSP) method is verified by two examples: (1) a numerically simulated three-span continuous beam, and (2) the Pinghu bridge which has existing real damage conditions. These two examples verify the performance of the distance corrected damage sensitivity of influence line (DSIL) method in significantly higher contribution to damage detection and lower information redundancy, and demonstrate the proposed OSP framework can be potentially employed in BHM practices.
본 논문은 에이전트 기반의 시뮬레이션을 이용하여 최적의 카메라 배치 방법을 제안한다. 공간 중요도를 분석하고 공간을 효율적으로 커버하기 위해, 공간분류와 이동하는 사람의 패턴 분석기반으로 에이전트 기반의 시뮬레이션을 수행하였다. 에이전트 기반의 카메라 배치 기법은 카메라 성능뿐만 아니라 경로탐색 알고리즘으로부터 추출한 공간 중요도를 고려하여 개발하였다. 이 기법은 설치비용을 고려하여 최적의 카메라 수를 결정할 뿐만 아니라 카메라의 위치와 방향을 조정한다는 것을 보인다. 제안한 방법을 검증하기 위해 시뮬레이션 결과를 실제 영상과 비교하였으며, 특정 공간에서 시뮬레이션한 실험 결과를 보인다.
Optimal sensor placement (OSP) is an integral component in the design of an effective structural health monitoring (SHM) system. This paper describes the implementation of a novel collaborative-climb monkey algorithm (CMA), which combines the artificial fish swarm algorithm (AFSA) with the monkey algorithm (MA), as a strategy for the optimal placement of a predefined number of sensors. Different from the original MA, the dual-structure coding method is adopted for the representation of design variables. The collaborative-climb process that can make the full use of the monkeys' experiences to guide the movement is proposed and incorporated in the CMA to speed up the search efficiency of the algorithm. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated by a numerical example with a high-rise structure. The results show that the proposed CMA algorithm can provide a robust design for sensor networks, which exhibits superior convergence characteristics when compared to the original MA using the dual-structure coding method.
Dynamic deflection monitoring is an essential and critical part of structural health monitoring for high-speed railway bridges. Two critical problems need to be addressed when using inclinometer sensors for such applications. These include constructing a general representation model of inclination-deflection and addressing the ill-posed inverse problem to obtain the accurate dynamic deflection. This paper provides a dynamic deflection monitoring method with the placement of optimal inclinometer sensors for high-speed railway bridges. The deflection shapes are reconstructed using the inclination-deflection transformation model based on the differential relationship between the inclination and displacement mode shape matrix. The proposed optimal sensor configuration can be used to select inclination-deflection transformation models that meet the required accuracy and stability from all possible sensor locations. In this study, the condition number and information entropy are employed to measure the ill-condition of the selected mode shape matrix and evaluate the prediction performance of different sensor configurations. The particle swarm optimization algorithm, genetic algorithm, and artificial fish swarm algorithm are used to optimize the sensor position placement. Numerical simulation and experimental validation results of a 5-span high-speed railway bridge show that the reconstructed deflection shapes agree well with those of the real bridge.
This paper presents optimal placement of minimal set of Phasor Measurement Units (PMU's) and observability analysis of the network with PMU's. In order to find a observable system, a symbolic method which directly assigns an appropriate symbol for measurement or pseudo-measurement to every entry of node-branch incidence matrix is proposed. It is much simpler and easier to analyze the observability of the network with PMU's than the conventional ones. For the optimal PMU placement problem, two approaches which are based on a modified Simulated-Annealing (SA) method and a Direct Combination method are proposed. Some case studies with IEEE sample system are made to show the performance of the proposed methods are almost alike and more effective than the conventional simulated-annealing method. It is also shown that the Direct Combination method is more effective than the modified simulated-annealing one in the sense of computation burden. The results of this study showed also that the accuracy of power system estimation and system observability can be improved the proposed PMU placements.
It is often necessary to predict the vibration patterns of the structures from the signals of finite number of vibration sensors. This study presents the optimal placement of vibration sensors by applying the genetic algorithm and the modal expansion method. The modal expansion method is used to estimate the vibration response of the whole structure. The genetic algorithm is used to estimate the optimal placement of vibration sensors. Optimal sensor placement can be obtained so that the fitness function is minimized in the genetic algorithm. This paper discusses the comparison of the performances of two types of fitness functions, modal assurance criteria(MAC) and condition number( CN). As a result, the estimation using MAC shows better performance than using CN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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