For the implementation of 3D Sound Localization system, the binaural filtering by HRTFs is generally employed. But the HRTF filter is of high order and its coefficients for all directions have to be stored, which imposes a rather large memory requirement. To cope with this, research works have centered on obtaining low dimensional HRTF representations without significant loss of information and synthesizing the original HRTF efficiently, by means of feature extraction methods for multivariate dat including PCA. In these researches, conventional linear PCA was applied to the frequency domain HRTF data and using relatively small number of principal components the original HRTFs could be synthesized in approximation. In this paper we applied neural network based nonlinear PCA model (NLPCA) and the nonlinear PLS repression model (NLPLS) for this low dimensional HRTF modeling and analyze the results in comparison with the PCA. The NLPCA that performs projection of data onto the nonlinear surfaces showed the capability of more efficient HRTF feature extraction than linear PCA and the NLPLS regression model that incorporates the direction information in feature extraction yielded more stable results in synthesizing general HRTFs not included in the model training.
A three-dimensional linear model and the Advanced Regional Prediction System (ARPS) were used to simulate parabola-shaped disturbances and clouds in the lee of a bell-shaped mountain. The ARPS model was compared in the x-y plane against the linear model's analytic solution. Under similar conditions with the linear theory, the ARPS produced well-developed parabola-shaped mountain disturbances and confirmed the features are accounted for in the linear regime. A parabola-shaped cloud in the lee of an isolated bell-shaped mountain was successfully simulated in the ARPS after 6 hours of integration time with the prescribed initial and boundary conditions, as well as a microphysical scheme.
The characteristics of two-phase flow instability in a vertical boiling channel connecting with an unheated riser are investigated through the linear stability analysis model. Various two-phase flow models, including thermal non-equilibrium effects, are taken into account for establishing a physical model in the time domain. A classical approach to the frequency response method is adopted for the stability analysis by employing the D-partition method. The adequacy of the linear model is verified by evaluating experimental data at high quality conditions. It reveals that the flow-pattern-dependent drift velocity model enhances the prediction accuracy while the homogeneous equilibrium model shows the most conservative predictions. The characteristics of density wave oscillations under low-power and low-quality conditions are investigated by devising a simple model which accounts for the gravitational and frictional pressure losses along the channel. The necessary conditions for the occurrences of type-I instability and flow excursion are deduced from the one-dimensional D-partition analysis. The parametric effects of some design variables on low quality oscillations are also investigated.
협력적 여과는 특별한 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 데 사용하는 기술이다. 이러한 협력적 여과 기술은 사용자 기반 접근 방식과 아이템 기반 접근 방식으로 구분할 수 있으며, 많은 상업적인 추천 시스템에서 광범위하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 저차원 선형 모델을 사용하여 사용자 기반과 아이템 기반을 통합하는 하이브리드 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 저차원 선형모델 중 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 기존의 협력적 여과 시스템의 문제점인 희박상과 대용량성의 문제점을 해결한다. 협력적 여과 시스템에서 NMF를 이용하는 방법은 사용자를 의미 관계로 표현할 때 유용하게 사용되나 사용자-아이템 행렬의 평가값에 따라 정확도가 낮아질 수 있으며, 모델 기반의 방법이기 때문아 계산 과정이 복잡하여 동적인 추천이 불가능하다는 단점을 갖는다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 제안된 방법에서는 NMF에 의해 군집된 그룹을 대상으로 TF-lDF를 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 또한, 아이템 기반에서 아이템간의 유사도를 계산하기 위하여 상호정보량(mutual information)을 이용한다. 오프라인 상에서 훈련집합의 사용자를 군집시키고 그룹의 특징을 추출한 후, 온라인 상에서 추출한 그룹의 특징을 이용하여 새로운 사용자를 가장 최적의 그룹으로 분류함으로써 사용자를 분류하는 데 걸리는 시간을 단축시켜 동적인 추천을 가능하게 하며, 사용자 기반과 아이템 기반을 병합함으로써 기존의 방법보다 정확도를 높인다.
The thermal system like a combustion chamber is believed to experience a significant instability problem with vibration in case that the thermal energy or the acoustic energy are transformed into a different form through a relevant path. This study deals with a numerically- predicted, Thermoacoustic instability in a Rijke tube by using a non-linear model for a heat source. The heating part where the energy transformation occurs actively is modeled after simulating two-dimensional cylinder case with constant surface temperature, and a nonlinear model that accounts for the transfer function of magnitude- and phase-characteristics is properly implemented so as to be dependent on the pulsation strength in the tube. The heat source model is observed to result in equivalent Thermoacoustic instabilities in the Rijke tube except low flow-rate cases in which the natural convection is dominant.
Model uncertainty is a key factor that could influence the accuracy and reliability of numerical model-based analysis. It is necessary to acquire an appropriate updating approach which could search and determine the realistic model parameter values from measurements. In this paper, the Bayesian model updating theory combined with the transitional Markov chain Monte Carlo (TMCMC) method and K-means cluster analysis is utilized in the updating of the structural model parameters. Kriging and polynomial chaos expansion (PCE) are employed to generate surrogate models to reduce the computational burden in TMCMC. The selected updating approaches are applied to three structural examples with different complexity, including a two-storey frame, a ten-storey frame, and the national stadium model. These models stand for the low-dimensional linear model, the high-dimensional linear model, and the nonlinear model, respectively. The performances of updating in these three models are assessed in terms of the prediction uncertainty, numerical efforts, and prior information. This study also investigates the updating scenarios using the analytical approach and surrogate models. The uncertainty quantification in the Bayesian approach is further discussed to verify the validity and accuracy of the surrogate models. Finally, the advantages and limitations of the surrogate model-based updating approaches are discussed for different structural complexity. The possibility of utilizing the boosting algorithm as an ensemble learning method for improving the surrogate models is also presented.
A theoretical and numerical investigation on the boundary-layer flow over a two- or three-dimensional hill is presented. The numerical model is based on the finite volume method with boundary-fitted coordinates. The k-$\varepsilon$ turbulence model with modified wall function and the low-Reynolds-number model are employed. The hypothesis of Reynolds number independency for the atmospheric boundary-layer flow over aerodynamically rough terrain is confirmed by the numerical simulation. Comparisons of the mean velocity profiles and surface pressure distributions between the numerical predictions and the wind-tunnel experiments on the flow over a hill show good agreement. The linear theory provides generally good prediction of speed-up characteristics for the gentle-sloped hills. The flow separation occurs in the hill slope of 0.5 and the measured reattachment points are compared with the numerical prediction. It is found that the k- $\varepsilon$ turbulence model is reasonably accurate in predicting the attached flow, while the low- Reynolds-number model is more suitable to simulate the separated flows.ows.
This paper presents a frequency transfer function synthesis for simplifying a high-order model with time delay to a low-order model. A model reduction is based on minimizing the error function weighted by the numerator polynomial of reduced systems. The proposed method provides better low frequency fit and a computer aided algorithm. And in this paper, we present a design method of PID controller for achieving the desired specifications via the reduced model. The proposed method identifies the parameter vector of PID controller from a linear system that develops from rearranging the two dimensional input matrices and output vectors obtained from the frequency bounds.
A two-dimensional non-linear tidal model has been established to calculate the M$\_$2/ tide of Inchon Bay in the west coast of Korea. Cartesian coordinates are used for the derivation of the governing equations and account is taken of extensive drying boundaries (tidal flats) which are exposed at low tides. The tidal amplitudes and phases computed from the model agree well with those known from observation lying within bounds 5cm in amplitude and 5 in phase relative to the observed results. The work represents a further stage in the development including extensive sea measurements capable of application in various coastal engineering problems encountered in Inchon Bay area.
Shape optimization of a Printed circuit heat exchanger (PCHE) has been performed by using three-dimensional Reynolds-Averaged Navier-Stokes (3-D RANS) analysis and surrogate modeling techniques. The objective function is defined as a linear combination of effectiveness of the PCHE term and pressure drop in the cold channels of the PCHE. The cold channel angle and the ellipse aspect ratio of the cold channel are used as design variables for the optimization. Design points are selected through Latin-hypercube sampling. The optimal point is determined through surrogate-based optimization method which uses 3-D RANS analyses at design points. The results of three types of surrogate model are compared each other. The results of the optimizations indicate improved performance in friction loss but low performance in effectiveness than the reference shape.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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