This paper presents a method which synthesizes asynchronous circuits from free-choice Signal Transition Graphs (STGs) with timing constraints. The proposed method synthesizes asynchronous circuits by analyzing: the relations between signal transitions directly from the STGs without generating state graphs. The synthesis procedure decomposes a free-choice STG into deterministic STGs which do not have choice behavior. Then, a timing analysis extracts the timed concurrency and tamed causality relations between any two signal transitions for each deterministic STG. The synthesis procedure synthesizes circuits for each deterministic STG and synthesizes the final circuit by merging the circuits for each deterministic STG. The experimental results show that our method achieves significant reductions in synthesis time for the circuits which have a large state space, and generates circuits that have nearly the same area as compared to previous methods.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.17
no.1
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pp.32-40
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2005
Recent earthquakes over magnitude 5 in the eastern coast of Korea have aroused interests in the earthquake analyses and seismic design of breakwater structures. Most of earthquake analysis methods such as equivalent static analysis, response spectrum analysis, nonlinear analysis, and capacity analysis methods are deterministic and have been used for seismic design and performance evaluation of breakwater structures. However, deterministic methods are difficult to reflect one of the most important characteristics of earthquakes, i.e. the uncertainty of earthquakes. This paper presents results of probabilistic seismic risk assessment(PSRA) of an actual caisson type breakwater structure considering uncertainties of earthquake occurrences and soil properties. First the seismic vulnerability of a structure and the seismic hazard of the site are evaluated using earthquake sets and seismic hazard map, and then seismic risk of the structure is assessed.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.12
no.4
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pp.386-392
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2012
In this study, life cycle cost (LCC) is analyzed according to insulation panel system type using a deterministic LCC analysis method. Through this analysis, it was found that the construction cost in the deterministic LCC analysis for Ceramic panels was low compared to the construction cost for metal and stone panels. Also, the difference in cost between the Ceramic panel and the metal panel was about 2 times. In the area of maintenance cost, it was found to be similar to the previously analyzed construction cost, in which the metal panel has the highest cost due to the high cost of construction and the frequent need for maintenance. In the case of the stone panel, a small difference in cost is shown compared with that of the Ceramic panel, but the cost is higher than the Ceramic panel. Regarding the cost of waste disposal, the Ceramic panel can reduce the cost by at least 1.5 times and up to 2 times compared to other panel systems. Finally, in the analysis of sensitivity according to changes in discount rates, the Ceramic panel and metal panel systems have a similar cost, and the cost of the metal panel is a bit larger than that of other panel systems. Thus, in the subjects used in the analysis, the Ceramic panel system shows the highest economic benefits.
Probability based design(PBD)method has some advantages against current design methods. First, it can provide the quantitative values for the structural safety or capacity through the reliability index, $^{\beta}$. That presented the certainty on the corresponding structure for the designer or user, also that permitted the broad consideration in the safety of structures. In addition, it can give the quantitative lifetime of the related structure in the calculation process of target reliability index. Also, incidental economical efficiency can be expected because decrease of required structural material can be obtained by using the practical material data. Unlikely current deterministic structural design methods, main advantage is the reflection of real condition in the structural design process by application of the data with not small clear specimen but structural size material. Advanced countries, namely America, Canada, Europe, Australia and New Zealand already converted from allowable stress design(ASD) method to PBD method and used as a standard wooden structures code in the late 1980s and 1990s. Other domestic constructions standards such as the steel or concrete constructions accepted and used the PBD methods already. Accordingly, wooden structural design method also should be converted from deterministic ASD to probabilistic LRFD(Load and resistance factor design) in order to keep pace with worldwide demands for PBD. Hence, to suggest the reason of introduction the PBD in domestic wooden structural design and analysis, a brief example was used to show the different reliability index by using the different design methods. Definition, merits and demerits of deterministic ASD and probabilistic LRFD were followed. Also the three examples were presented to show the similarity and differences between ASD and LRFD. Finally, connection problems that might cause a disputation in wooden structural design and analysis were broadly examined.
Recently, many researchers have been involved in finding deterministic equations which can accurately predict future event, based on chaotic theory, or fractal theory. The theory says that some events which seem very random but internally deterministic can be accurately predicted by fractal equations. In contrast to the conventional methods, such as AR model, MA, model, or ARIMA model, the fractal equation attempts to discover a deterministic order inherent in time series data set. In discovering deterministic order, researchers have found that neural networks are much more effective than the conventional statistical models. Even though prediction accuracy of the network can be different depending on the topological structure and modification of the algorithms, many researchers asserted that the neural network systems outperforms other systems, because of non-linear behaviour of the network models, mechanisms of massive parallel processing, generalization capability based on adaptive learning. However, recent survey shows that prediction accuracy of the forecasting models can be determined by the model structure and data structures. In the experiments based on actual economic data sets, it was found that the prediction accuracy of the neural network model is similar to the performance level of the conventional forecasting model. Especially, for the data set which is deterministically chaotic, the AR model, a conventional statistical model, was not significantly different from the MLP model, a neural network model. This result shows that the forecasting model. This result shows that the forecasting model a, pp.opriate to a prediction task should be selected based on characteristics of the time series data set. Analysis of the characteristics of the data set was performed by fractal analysis, measurement of Hurst index, and measurement of Lyapunov exponents. As a conclusion, a significant difference was not found in forecasting future events for the time series data which is deterministically chaotic, between a conventional forecasting model and a typical neural network model.
Bakir, Pelin Gundes;Alkan, Serhat;Eksioglu, Ender Mete
Smart Structures and Systems
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v.7
no.2
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pp.153-167
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2011
The Subspace based System Identification Techniques (SSIT) have been very popular within the research circles in the last decade due to their proven superiority over the other existing system identification techniques. For operational (output only) modal analysis, the stochastic SSIT and for operational modal analysis in the presence of exogenous inputs, the combined deterministic stochastic SSIT have been used in the literature. This study compares the application of the two alternative techniques on a typical school building in Istanbul using 100 Monte Carlo simulations. The study clearly shows that the combined deterministic stochastic SSIT performs superior to the stochastic SSIT when the techniques are applied on noisy data from low to mid rise stiff structures.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.10
no.1
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pp.21-36
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2018
The incidence of collision damage models on oil tanker and bulk carrier reliability is investigated considering the IACS deterministic model against GOALDS/IMO database statistics for collision events, substantiating the probabilistic model. Statistical properties of hull girder residual strength are determined by Monte Carlo simulation, based on random generation of damage dimensions and a modified form of incremental-iterative method, to account for neutral axis rotation and equilibrium of horizontal bending moment, due to cross-section asymmetry after collision events. Reliability analysis is performed, to investigate the incidence of collision penetration depth and height statistical properties on hull girder sagging/hogging failure probabilities. Besides, the incidence of corrosion on hull girder residual strength and reliability is also discussed, focussing on gross, hull girder net and local net scantlings, respectively. The ISSC double hull oil tanker and single side bulk carrier, assumed as test cases in the ISSC 2012 report, are taken as reference ships.
Spectral modeling synthesis (SMS) has been used as a powerful tool for musical sound modeling. This technique considers a sound as a combination of a deterministic plus a stochastic component. The deterministic component is represented by the series of sinusoids that are described by amplitude, frequency, and phase functions and the stochastic component is represented by a series of magnitude spectrum envelopes that functions as a time varying filter excited by white noise. These representations make it possible for a synthesized sound to attain all the perceptual characteristics of the original sound. However, sometimes considerable phase variations occur in the deterministic component by using the conventional SMS for the complex sound such as whale sounds when the partial frequencies in successive frames differ. This is because it utilizes the calculated phase to synthesize deterministic component of the sound. As a result, it does not provide a good spectrum matching between original and synthesized spectrum in higher frequency region. To overcome this problem, we propose a modified SMS that provides good spectrum matching of original and synthesized sound by calculating complex residual spectrum in frequency domain and utilizing original phase information to synthesize the deterministic component of the sound. Analysis and simulation results for synthesizing whale sounds suggest that the proposed method is comparable to the conventional SMS in both time and frequency domain. However, the proposed method outperforms the SMS in better spectrum matching.
Purpose : This paper introduces an improved classification approach which adopts a deterministic relaxation method and an agglomerative clustering technique for the classification of MRI using neural network. The proposed approach can solve the problems of convergency to local optima and computational burden caused by a large number of input patterns when a neural network is used for image classification. Materials and methods : Application of Hopfield neural network has been solving various optimization problems. However, major problem of mapping an image classification problem into a neural network is that network is opt to converge to local optima and its convergency toward the global solution with a standard stochastic relaxation spends much time. Therefore, to avoid local solutions and to achieve fast convergency toward a global optimization, we adopt MFA to a Hopfield network during the classification. MFA replaces the stochastic nature of simulated annealing method with a set of deterministic update rules that act on the average value of the variable. By minimizing averages, it is possible to converge to an equilibrium state considerably faster than standard simulated annealing method. Moreover, the proposed agglomerative clustering algorithm which determines the underlying clusters of the image provides initial input values of Hopfield neural network. Results : The proposed approach which uses agglomerative clustering and deterministic relaxation approach resolves the problem of local optimization and achieves fast convergency toward a global optimization when a neural network is used for MRI classification. Conclusion : In this paper, we introduce a new paradigm to classify MRI using clustering analysis and deterministic relaxation for neural network to improve the classification results.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.35
no.3
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pp.71-78
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1998
Recently, modern long-stroke diesel engines with small number of cylinders have been installed for energy saving and simpler maintenance. These kinds of low speed diesel engine produce large torsional vibration in the shafting, which induces the excessive vibratory stresses in the shafting and large propeller thrust variation. This thrust variation excites vibrations of the shafting and superstructure in the longitudinal direction. Up to now the deteriministic analysis of coupled vibration of marine shafting system has been performed. In this paper probabilistic analysis method of the marine diesel propulsion shafting system under coupled axial and torsional vibrations is presented. For the purpose of this work, the torsional and axial vibration excitations of engine and propeller are assumed to be probabilistic while the lateral excitation is assumed to be deterministic. The probabilistic analysis is based on a response surface and Monte-Carlo simulation. Numerical results based on the proposed method are compared with results calculated using the conventional deterministic analysis method. The results obtained make it clear that the proposed method gives a substantial increase in information about shafting behaviour as compared with the deterministic method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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