This work presents an iterative mesh partitioning approach to improve the efficiency of parallel substructure finite element computations. The proposed approach employs an iterative strategy with a set of empirical rules derived from the results of numerical experiments on a number of different finite element meshes. The proposed approach also utilizes state-of-the-art partitioning techniques in its iterative partitioning kernel, a cost function to estimate the computational cost of each submesh, and a mechanism that adjusts element weights to redistribute elements among submeshes during iterative partitioning to partition a mesh into submeshes (or substructures) with balanced computational workloads. In addition, actual parallel finite element structural analyses on several test examples are presented to demonstrate the effectiveness of the approach proposed herein. The results show that the proposed approach can effectively improve the efficiency of parallel substructure finite element computations.
The paper describes a study about effects of upstream hills on design wind loads using two mathematical approaches: Computational Fluid Dynamics (CFD) and Artificial Neural Network (NN for short). For this purpose CFD and NN tools have been developed using an object-oriented approach and C++ programming language. The CFD tool consists of solving the Reynolds time-averaged Navier-Stokes equations and $k-{\varepsilon}$ turbulence model using body-fitted nearly-orthogonal coordinate system. Subsequently, design wind load parameters such as speed-up ratio values have been generated for a wide spectrum of two-dimensional hill geometries that includes isolated and multiple steep and shallow hills. Ground roughness effect has also been considered. Such CFD solutions, however, normally require among other things ample computational time, background knowledge and high-capacity hardware. To assist the enduser, an easier, faster and more inexpensive NN model trained with the CFD-generated data is proposed in this paper. Prior to using the CFD data for training purposes, extensive validation work has been carried out by comparing with boundary layer wind tunnel (BLWT) data. The CFD trained NN (CFD-NN) has produced speed-up ratio values for cases such as multiple hills that are not covered by wind design standards such as the Commentaries of the National Building Code of Canada (1995). The CFD-NN results compare well with BLWT data available in literature and the proposed approach requires fewer resources compared to running BLWT experiments.
Uncertainty quantification is the most important challenge in seismic fragility assessment of structures. The precision increment of the quantification method leads to reliable results but at the same time increases the computational costs and the latter will be so undesirable in cases such as reliability-based design optimization which includes numerous probabilistic seismic analyses. Accordingly, the authors' effort has been put on the development and validation of an approach that has reduced computational cost in seismic fragility assessment. In this regard, it is necessary to apply the appropriate methods for consideration of two categories of uncertainties consisting of uncertainties related to the ground motions and structural characteristics, separately. Also, cable-stayed bridges have been specifically selected because as a result of their complexity and the according time-consuming seismic analyses, reducing the computations corresponding to their fragility analyses is worthy of studying. To achieve this, the fragility assessment of three case studies is performed based on existing and proposed approaches, and a comparative study on the efficiency in the estimation of seismic responses. For this purpose, statistical validation is conducted on the seismic demand and fragility resulting from the mentioned approaches, and through a comprehensive interpretation, sufficient arguments for the acceptable errors of the proposed approach are presented. Finally, this study concludes that the combination of the Capacity Spectrum Method (CSM) and Uniform Design Sampling (UDS) in advanced proposed forms can provide adequate accuracy in seismic fragility estimation at a significantly reduced computational cost.
The development of Minimum Norm Quadratic Unbiased Estimation (MINQUE) has introduced a unified approach for the estimation of variance components in general linear models. The computational problem has been studied by Liu and Senturia (1977) and Goodnight (1978, setting a-priori values to 0). This paper further simplifies the computation and gives efficient and compact computational algorithm for the MINQUE and dispersion matrix in general linear random model.
A penalized VIC method offers an efficient hybrid particle-mesh algorithm to simulate an incompressible viscous flow passing a solid body in an infinite domain. In this manner, the computational domain needs to be restricted to a relatively small region to reduce computational cost which would be very high in case of using a large domain. In this paper, we present how to dispose of far-field particles to avoid an unnecessarily large computational domain. The present approach constraints expansion of the domain and thus prevents the incremental computational cost. To validate the numerical approach, a flow around an impulsively started sphere was simulated for Reynolds numbers of 100 and 1000.
This paper presents a statistical model-based noise suppression approach for voice recognition in a car environment. In order to alleviate the spectral whitening and signal distortion problem in the traditional decision-directed Wiener filter, we combine a decision-directed method with an original spectrum reconstruction method and develop a new two-stage noise reduction filter estimation scheme. When a tradeoff between the performance and computational efficiency under resource-constrained automotive devices is considered, ETSI standard advance distributed speech recognition font-end (ETSI-AFE) can be an effective solution, and ETSI-AFE is also based on the decision-directed Wiener filter. Thus, a series of voice recognition and computational complexity tests are conducted by comparing the proposed approach with ETSI-AFE. The experimental results show that the proposed approach is superior to the conventional method in terms of speech recognition accuracy, while the computational cost and frame latency are significantly reduced.
Computational Fluid Dynamics (CFD) approach is now playing an important role in the engineering process in these days. Generating proper grid system in time for the region of interest is prerequisite for the efficient numerical calculation of flow physics using CFD approach. Grid generation is, however, usually considered as a major obstacle for a routine and successful application of numerical approaches in the engineering process. CFD approach based on the unstructured grid system is gaining popularity due to its simplicity and efficiency for generating grid system compared to the structured grid approaches, especially for complex geometries. In this paper an automated triangular surface grid generation using CAD(Computer Aided Design) surface data is proposed. According to the present method, the CAD surface data imported in the STL(Stereo-lithography) format is processed to identify feature edges defining the topology and geometry of the surface shape first. When the feature edges are identified, node points along the edges are distributed. The initial fronts which connect those feature edge nodes are constructed and then they are advanced along the CAD surface data inward until the surface is fully covered by triangular surface grid cells using Advancing Front Method. It is found that this approach can be implemented in an automated way successfully saving man-hours and reducing human-errors in generating triangular surface grid system.
Kwak, Jun Young;Cho, Haeseong;Chun, Tae Young;Shin, SangJoon;Bauchau, Olivier A.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제16권2호
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pp.177-189
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2015
This paper presents an all-direct domain decomposition approach for large-scale structural analysis. The proposed approach achieves computational robustness and efficiency by enforcing the compatibility of the displacement field across the sub-domain boundaries via local Lagrange multipliers and augmented Lagrangian formulation (ALF). The proposed domain decomposition approach was compared to the existing FETI approach in terms of the computational time and memory usage. The parallel implementation of the proposed algorithm was described in detail. Finally, a preliminary validation was attempted for the proposed approach, and the numerical results of two- and three-dimensional problems were compared to those obtained through a dual-primal FETI approach. The results indicate an improvement in the performance as a result of the implementing the proposed approach.
Computation solutions for the flow around a cube, which were generated as part of the Computational Wind Engineering 2000 Conference Competition, are compared with full-scale measurements. The three solutions shown all use the RANS approach to predict mean flow fields. The major differences appear to be related to the use of the standard $k-{\varepsilon}$, the MMK $k-{\varepsilon}$ and the RNG $k-{\varepsilon}$ turbulence models. The inlet conditions chosen by the three modellers illustrate one of the dilemmas faced in computational wind engineering. While all modeller matched the inlet velocity profile to the full-scale profile, only one of the modellers chose to match the full-scale turbulence data. This approach led to a boundary layer that was not in equilibrium. The approach taken by the other modeller was to specify lower inlet turbulent kinetic energy level, which are more consistent with the turbulence models chosen and lead to a homogeneous boundary layer. For the $0^{\circ}$ case, wind normal to one face of the cube, it is shown that the RNG solution is closest to the full-scale data. This result appears to be associated with the RNG solution showing the correct flow separation and reattachment on the roof. The other solutions show either excessive separation (MMK) or no separation at all (K-E). For the $45^{\circ}$ case the three solutions are fairly similar. None of them correctly predicting the high suctions along the windward edges of the roof. In general the velocity components are more accurately predicted than the pressures. However in all cases the turbulence levels are poorly matched, with all of the solutions failing to match the high turbulence levels measured around the edges of separated flows. Although all of the computational solutions have deficiencies, the variability of results is shown to be similar to that which has been obtained with a similar comparative wind tunnel study. This suggests that the computational solutions are only slightly less reliable than the wind tunnel.
In this paper, we Propose a new computational approach to stability analysis of the linguistic control system. The FLC is assumed to be modeled as a combination of affine system. Stability is tested via the LMI. Computer simulation result is given to illustrate the validity of the suggested methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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