Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.18
no.4
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pp.337-347
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2009
Generally, finite element models used in structural analysis have some uncertainties of the geometric dimensions, applied loads and boundary conditions, as well as in material properties due to the manufacturability of aluminum intensive body. Therefore, it is very important to refine or update a finite element model by correlating it with dynamic and static tests. The structural optimization problems of automotive body are considered for mechanical structures with initial stiffness due to preloading and in operation condition or manufacturing. As the mean compliance and deflection under preloading are chosen as the objective function and constraints, their sensitivities must be derived. The optimization problem is iteratively solved by a sequential convex approximation method in the commercial software. The design variables are corrected by the strain energy scale factor in the element levels. This paper presents an updated method based on the sensitivities of structural responses and the residual error vectors between experimental and simulation models.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2000.04b
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pp.439-448
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2000
A multi-level design synthesis (MLDA) algorithm for efficiently optimizing orthotropic steel deck bridges is proposed in the paper, because it is usually very difficult to optimize orthotropic steel deck bridges using a conventional single-level (CSL) algorithn since the bridges have a large number of members and show complex structural behaviors. In the proposed MLDS algorithms a coordination method is introduced to divide the bridges into main girders and orthotropic steel decks and decomposition method is also used to reduce the number of design variables of the decks for system level optimization. For efficient optimization of the bridges the MLDS algorithm incorporates the crucial approximation techliques such as constraints deletion and stress reanalysis. The constraint deletion technique for deflection is found to be very useful for the optimization problem of the bridges, since a deflection constraint is usually inactive in the design. Considering the complex system of the bridges, the proposed the efficient stress reanalysis technique may prove to be a very effective method, since it does not require expensive design sensitivity analyses. The applicability and robustness of the MLDS algorithm is demonstrated using various numerical examples and compared with other algorithm presently available so far.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.387-392
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2005
Double-deck train have studied in the next generation train in KRRI. Double-deck train have more seat capacities compared with single deck vehicles and is a efficient, reliable and comfortable alternative train. Because of heavy weight, weight minimization of double-deck train carbody is imperative to reduce cost and extend life-time of train. Weight minimization problem of the double-deck train car-body is required to decide 66 design variables of thicknesses for large aluminum extruded panel while satisfying stress constraints. Design variables are too many and one execution of structural analysis of double-deck train carbody is time-consuming. Therefore, we adopt approximation technique to save computational cost of optimization process. Metamodels such as response surface model (RSM) and kriging model are used to approximate model-based optimization is described. RSM is easy to obtain and expressed explicit function, but this is not suitable for highly nonlinear and large scaled problems. Kriging model employs an interpolation scheme and is developed in the fields of spatial statistics and geostatistics. Target of this design is to find optimum thickness of AEP to minimize weight of doulbe-deck train carbody. In this study, meta model techniques are introduced to carry out weight minimization of a double-deck train car-body.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.12
no.1
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pp.49-68
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2005
It is one of the crucial components of electronic logistics systems to manage logistics information of cargos and transportation companies and to mediate appropriate brokerage between them. Due to the advance of e-Commerce technologies many kinds of logistics transactions can be handled by means of EDI or XML/EDI applications. but the brokering processing relies mostly on the traditional processes and the research in this field is still at the initial stage. In this paper we study a logistics brokering system for ships and cargos and describe the design and implementation of the system. We analyze the brokering constraints for logistics of cargos and ships and construct an optimization model for their brokering. We also suggest a brokering procedure and a simple heuristic algorithm with respect to the proposed matching criteria. The experimental result shows that the proposed greedy-based heuristic algorithm performs very well. In its response time the proposed algorithm executed within a couple of seconds independently of the number of cargos and the container capacities of ships. The output of the algorithm is very close to that of the optimal solution. showing higher than 95% of approximation. The proposed system is implemented for the Web environment using JSP and PL/SQL.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1016-1033
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2016
In this paper, we present a joint relay-and-antenna selection and power allocation strategy for multiple-input multi-output (MIMO) amplify-and-forward (AF) two-way relay networks (TWRNs). In our approach, we select the best transmit and receive antennas at the two sources, a best relay and a best transmit and receive antenna at the selected relay based on maximizing the minimum of the end-to-end received signal-to-noise-ratios (SNRs) under a total transmit power constraints. We obtained the closed-form solution for the optimal power allocation firstly. Then with the optimal allocation solution we found, we can reduce the joint relay-and-antenna selection to a simpler problem. Besides, the overall outage probability is investigated and a tight closed-form approximation is derived, which provides a method to evaluate the outage performance easily and fast. Simulation results are presented to verify the analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.11
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pp.5271-5289
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2016
On large-scale data analysis platforms deployed on cloud infrastructures over the Internet, the instability of the data transfer time and the dynamics of the processing rate require a more sophisticated data distribution scheme which maximizes parallel efficiency by achieving the balanced load among participated computing elements and by eliminating the idle time of each computing element. In particular, under the constraints that have the real-time and limited data buffer (in-memory storage) are given, it needs more controllable mechanism to prevent both the overflow and the underflow of the finite buffer. In this paper, we propose an auto regulated data provisioning model based on receiver-driven data pull model. On this model, we provide a synchronized data replenishment mechanism that implicitly avoids the data buffer overflow as well as explicitly regulates the data buffer underflow by adequately adjusting the buffer resilience. To estimate the optimal size of buffer resilience, we exploits an adaptive buffer resilience control scheme that minimizes both data buffer space and idle time of the processing elements based on directly measured sample path analysis. The simulation results show that the proposed scheme provides allowable approximation compared to the numerical results. Also, it is suitably efficient to apply for such a dynamic environment that cannot postulate the stochastic characteristic for the data transfer time, the data processing rate, or even an environment where the fluctuation of the both is presented.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.1A
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pp.45-52
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2009
In conventional structural design, deterministic optimization which satisfies codified constraints is performed to ensure safety and maximize economical efficiency. However, uncertainties are inevitable due to the stochastic nature of structural materials and applied loads. Thus, deterministic optimization without considering these uncertainties could lead to unreliable design. Recently, there has been much research in reliability-based design optimization (RBDO) taking into consideration both the reliability and optimization. RBDO involves the evaluation of probabilistic constraint that can be estimated using the RIA (Reliability Index Approach) and the PMA(Performance Measure Approach). It is generally known that PMA is more stable and efficient than RIA. Despite the significant advancement in PMA, RBDO still requires large computation time for large-scale applications. In this paper, A new reliability-based design optimization (RBDO) method is presented to achieve the more stable and efficient algorithm. The idea of the new method is to integrate a response surface method (RSM) with PMA. For the approximation of a limit state equation, the moving least squares (MLS) method is used. Through a mathematical example and ten-bar truss problem, the proposed method shows better convergence and efficiency than other approaches.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.11
no.1
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pp.10-18
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2010
The purpose of this paper deals with direct multiple-shooting method (DMS) to resolve helicopter maneuver problems of helicopters. The maneuver problem is transformed into nonlinear problems and solved DMS technique. The DMS method is easy in handling constraints and it has large convergence radius compared to other strategies. When parameterized with piecewise constant controls, the problems become most effectively tractable because the search direction is easily estimated by solving the structured Karush-Kuhn-Tucker (KKT) system. However, generally the computation of function, gradients and Hessian matrices has considerably time-consuming for complex system such as helicopter. This study focused on the approximation of the KKT system using the matrix exponential and its integrals. The propose method is validated by solving optimal control problems for the linear system where the KKT system is exactly expressed with the matrix exponential and its integrals. The trajectory tracking problem of various maneuvers like bob up, sidestep near hovering flight speed and hurdle hop, slalom, transient turn, acceleration and deceleration are analyzed to investigate the effects of algorithmic details. The results show the matrix exponential approach to compute gradients and the Hessian matrix is most efficient among the implemented methods when combined with the mixed time integration method for the system dynamics. The analyses with the proposed method show good convergence and capability of tracking the prescribed trajectory. Therefore, it can be used to solve critical areas of helicopter flight dynamic problems.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.9
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pp.11-19
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2006
Design program was developed to determine the external shape of the supersonic axisymmetric inlet by combining conical flow solver and approximation technique of conical shock with gradient-based optimization algorithm. Inlet designs were carried out under various operation conditions through optimization with respectively two object functions which consist of pressure recovery and cowl drag and with constraints about shock position, cowl shape, and minimum throat area. New object function consisting of pressure recovery and drag of the external cowl was proposed and the optimized shapes from new object function were compared to the ones from the old object function which maximize only the pressure recovery. Through computations of inviscid and turbulent flow, was tested performance of the design program and performance estimated in design program agreed well with computation results for inlets designed under various flight conditions.
The emerging notion of data stream has brought many new challenges to the research communities as a consequence of its conceptual difference with conventional concepts of just data. One typical example is data stream processing in sensor networks. The range of data processing considerations in a sensor network is very wide, from physical resource restrictions such as bandwidth, energy, and memory to the peculiarities of query processing including continuous and specific types of queries. In this paper, as one of the physical constraints in data stream processing, we consider the problem of limited memory and propose a new scheme for data stream reduction based on the Principal Component Analysis (PCA) technique. PCA can transform a number of (possibly) correlated variables into a (smaller) number of uncorrelated variables. We adapt PCA for the data stream of a sensor network assuming the cooperation of a query engine (or application) with a network base station. Our method exploits the spatio-temporal correlation among multiple measurements from different sensors. Finally, we present a new framework for data processing and describe a number of experiments under this framework. We compare our scheme with the wavelet transform and observe the effect of time stamps on the compression ratio. We report on some of the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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