Rukavina, Ivan;Ibrahimbegovic, Adnan;Do, Xuan Nam;Markovic, Damijan
Coupled systems mechanics
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v.8
no.2
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pp.111-127
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2019
In this paper, we present a 2D multi-scale coupling computation procedure for localized failure. When modeling the behavior of a structure by a multi-scale method, the macro-scale is used to describe the homogenized response of the structure, and the micro-scale to describe the details of the behavior on the smaller scale of the material where some inelastic mechanisms, like damage or plasticity, can be defined. The micro-scale mesh is defined for each multi-scale element in a way to fit entirely inside it. The two scales are coupled by imposing the constraint on the displacement field over their interface. An embedded discontinuity is implemented in the macro-scale element to capture the softening behavior happening on the micro-scale. The computation is performed using the operator split solution procedure on both scales.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.4
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pp.403-410
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1999
In this study, a parallel algorithm has been developed that can quickly solve the optiaml control problem of large-scale dynamic systems. The algorithm adopts the sequential quadratic programming methods and achieves domain decomposition-type parallelism in computing sensitivities for search direction computation. A silicon wafer thermal process problem has been solved using the algorithm, and a parallel efficiency of 45% has been achieved with 16 processors. Practical methods have also been investigated in this study as a way to further speed up the computation time.
The overlap-add technique based on waveform similarity (WSOLA) method is known to be an efficient high-quality algorithm for time scaling of speech signal. The computational load of WSOLA is concentrated on the repeated normalized cross-correlation (NCC) calculation to evaluate the similarity between two signal waveforms. To reduce the computational complexity of WSOLA, this paper proposes a fast NCC computation method, in which NCC is obtained through pre-calculated sum tables to eliminate redundancy of repeated NCC calculations in the adjacent regions. While the denominator part of NCC has much redundancy irrespective of the time-scale factor, the numerator part of NCC has less redundancy and the amount of redundancy is dependent on both the time-scale factor and optimal shift value, thereby requiring more sophisticated algorithm for fast computation. The simulation results show that the proposed method reduces about 40%, 47% and 52% of the WSOLA execution time for the time-scale compression, 2 and 3 times time-scale expansions, respectively, while maintaining exactly the same speech quality of the conventional WSOLA.
This paper presents an optimization method for optimal reactive power dispatch which minimizes real power loss and improves voltage profile of power systems using evolutionary computation such as genetic algorithms(GAs), evolutionary programming(EP). and evolution strategy(ES). Many conventional methods to this problem have been proposed in the past, but most these approaches have the common defect of being caught to a local minimum solution. Recently, global search methods such as GAs, EP, and ES are introduced. The proposed methods were applied to the IEEE 30-bus system. Each simulation result, compared with that obtained by using a conventional gradient-based optimization method, Sequential Quadratic Programming (SQP), shows the possibility of applications of evolutionary computation to large scale power systems.
Because of the dynamic range limitation of digital equipment, it is impossible to obtain dark and bright areas at the same time with one shot. In order to solve this problem, an exposure fusion technique for fusing a plurality of images photographed at different exposure amounts into one is being studied. Among them, Laplacian pyramid decomposition based fusion method can generate natural HDR image by fusing images of various scales. But this requires a lot of computation time. Therefore, in this paper, we propose an approximation technique that achieves similar performance and greatly shortens computation time. The concept of vanishing point image for approximation is introduced, and the validity of the proposed approach is verified by comparing the computation time with the resultant image.
Double scale models have been introduced in elementary mathematics textbooks under the 2015 revised mathematics curriculum. However, few studies have examined in detail how students understand or utilize such models. In this study, we analyzed how 154 sixth-grade students who had learned the division of fractions from textbooks containing double scale models understood such models. The results showed that the students tended to identify the components of the model relatively well, but had difficulties exploring the unit or the meaning of the bottom number line of a model. They also had a lot of difficulties using the double scale model to complete the computation process and explain the computation principle. Based on these findings, we discuss the implications of teaching double scale models.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.2
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pp.189-196
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1994
This paper describes a parallel computing algorithm in Gauss elimination of Jacobian matrix to large-scale power system. The structure of Jacobian matrix becomes different according to ordering method of buses. In sequential computation buses are ordered to minimize the number of fill-in in the triangulation of the Jacobian matrix. The proposed method develops the parallelism in the Gauss elimination by using ND(nested dissection) ordering. In this procedure the level structure of the power system network is transformed to be long and narrow by using end buses which results in balance of computing load among processes and maximization of parallel computation. Each processor uses the sequential computation method to preserve the sqarsity of matrix.
In the present study, the preliminary results of a large-scale seismic response analysis of a super-high-rise steel frame considering soil-structure interaction are presented. A seismic response analysis under the excitation of the JR Takatori record of the 1995 Hyogoken-Nanbu earthquake is conducted. Precise meshes of a 31-story super-high-rise steel frame and a soil region, which are constructed completely of hexahedral elements, are generated and combined. The parallel large-scale simulation is performed using K computer, which is one of the fastest supercomputers in the world. The results are visualized using an offline rendering code implemented on K computer, and the feasibility of using a very fine mesh of solid elements is investigated. The computation performance of the analysis code on K computer is also presented.
In this paper, the coupling of fine-mesh computational fluid dynamics (CFD) thermal-hydraulics (TH) code and neutronics code is achieved using the Ansys Fluent User Defined Function (UDF) for code development, including parallel meshing mapping, data computation, and data transfer. Also, some CFD schemes are designed for mesh mapping and data transfer to guarantee physical conservation in the coupling computation. Because there is no rigorous research that gives robust guidance on the various CFD schemes that must be obtained before the fine-mesh coupling computation, this work presents a quantitative analysis of the CFD meshing and mapping schemes to improve the accuracy of the value and location of key physical prediction. Furthermore, the effect of the sub-pin scale coupling computation is also studied. It is observed that even the pin-resolved coupling computation can also create a large deviation in the maximum value and spatial locations, which also proves the significance of the research on mesh mapping and data transfer for CFD code in a coupling computation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.4081-4098
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2022
With the aim of tackling the contradiction between computation intensive industrial applications and resource-weak Edge Devices (EDs) in Industrial Internet of Things (IIoT), a novel computation task offloading scheme in SDIN-enabled MEC based IIoT is proposed in this paper. With the aim of reducing the task accomplished latency and energy consumption of EDs, a joint optimization method is proposed for optimizing the local CPU-cycle frequency, offloading decision, and wireless and computation resources allocation jointly. Based on the optimization, the task offloading problem is formulated into a Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) problem which is a large-scale NP-hard problem. In order to solve this problem in an accessible time complexity, a sub-optimal algorithm GPCOA, which is based on hybrid evolutionary computation, is proposed. Outcomes of emulation revel that the proposed method outperforms other baseline methods, and the optimization result shows that the latency-related weight is efficient for reducing the task execution delay and improving the energy efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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