Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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1998.04a
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pp.167-172
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1998
An algorithm of Thermal-elastohydrodynamic lubrication analysis for the piston ring is developed. This algorithm contains cavitation boundary condition so it automatically satisfies conservation of mass. 1-D Reynolds equation and 2-D energy equation are solved simultaneously by using Gauss-Jordan method and Newton-Raphson method. Minimum film thickness and friction force are calculated for 1 cycle. There is little difference between the results caculated by isothermal rigid and EHL analysis in entire cycle. In the results of THL, shear heating effect and temperature boundary condition affect the minimum film thickness and friction force prediction. The minimum film thickness and the friction force calculated by THL are lower than those caculated using isothermal assumption.
Electrical resistance tomography (ERT) has high temporal resolution characteristics therefore it is used as an alternative technique to visualize two-phase flows. The image reconstruction in ERT is highly non-linear and ill-posed hence it suffers from poor spatial resolution. In this paper, the inverse problem is solved with homogeneous data used as a prior information to reduce the condition number of the inverse algorithm and improve the spatial resolution. Numerical experiments have been carried out to illustrate the performance of the proposed method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.5
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pp.442-448
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2000
The conventional control of dynamic systems needs accurate mathematical modeling of control systems.
But the modeling of dynamic systems require very complex computation process due to complex state equation and many control parameters. Accordingly this paper proposes a state space identification model of the dynamic system using neural networks. The Gauss-Newton method is used to train the proposed neural network and the effectiveness of proposed method is verified through the computer simulation of the Seesaw system identification problem.
In this paper, it is applied the reconstruction algorithm to detection of breast cancer. To solve the forward and inverse problem, Finite-Difference Time-Domain (FDTD), Tikhonov regularization and Gauss-Newton method are used. And to confirm the accuracy of the algorithm, it is applied to arbitrary model.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.49
no.7
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pp.365-368
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2000
Traditionally, load flows have been calculated using the Gauss-Seidel and Newton-Raphson Method. DistFlow Method which is proposed by Wu and Baran is superior to the other two methods because it does not require the admittance matrix calculation to optimize the distribution system. This paper introduces a new alternative algorithm to the DistFlow Method which is slow and complex to find solutions as the number of lateral and sublateral increases. The proposed load flow method can construct System Jacobian easily. We can minimize the off-diagonal elements of the branch Jacobian and submatrices in the System Jacobian. Simulation results show that progressive performances of the proposed algorithm have a better convergence time.
In this paper, we have investigated the properties of multi-layer perceptron (MLP) for odour patterns classification and concentration estimation simultaneously. When the MLP may be has a fast convergence speed with small error and excellent mapping ability for classification, it can be possible to use for classification and concentration prediction of volatile chemicals simultaneously. However, the conventional MLP, which is back-Propagation of error based on the steepest descent method, was difficult to use for odour classification and concentration estimation simultaneously, because it is slow to converge and may fall into the local minimum. We adapted the Levenberg-Marquardt(LM) algorithm [4,5] having advantages both the steepest descent method and Gauss-Newton method instead of the conventional steepest descent method for the simultaneous classification and concentration estimation of odours. And, We designed the artificial odour sensing system(Electronic Nose) and applied LM-BP algorithm for classification and concentration prediction of VOC gases.
In classical titrimetric analyses, the major concern is the concentration of titrant, usually the aqueous solution of hydrochloric acid or sodium hydroxide, that could be changed as time goes by and it is accompanied with the inaccuracy of the resulting data. And the statistical approach, the nonlinear regression analysis, which is a well-known statistical method, was introduced to determine the accurate concentration of the titrant and the exact value of parameters, $K_a$, r, $C_a$, $C_b$, for 0.01 M aqueous solutions of analytes, sodium pyruvate, sodium acetate, sodium bicarbonate, ammonium hydroxide, ammonium chloride and acetic acid at $25^{\circ}C$. We used Gauss-Newton method for the linearlization of the nonlinear titration system and the two-parameter fitting showed appreciable convergent data for the parameters of the analytes set with the various range of $K_a$ value.
An efficient three-dimensional (3D) inversion of magnetotelluric (MT) data can be carried out by using approximate sensitivities or avoiding the calculation of a full sensitivity matrix. In this paper, we propose approximate sensitivities for efficient 3D MT inversion based on the Gauss-Newton method and test and compare four kinds of sensitivities. Applying the four sensitivities to both synthetic and field data shows that the effects of sensitivities are highly dependent on data and thus applying various combinations of sensitivities is recommended for efficient inversion and good images.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.49
no.11
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pp.542-548
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2000
In this paper, we proposed a new load flow analysis algorithm. In order to develop it, we converted typical power flow problem into optimal problem. This problem has the objective function that minimize the difference between calculated values and specified values of bus powers and subject to bus power equations of P and Q. Using it, we solved the divergence by singularity of Jacobian matrix, the divergence by initial value in the typical power flow study. In the study of a sample system, we verified the superiority of proposed algorithm.
An inverse method with regularization has been developed to determine the viscoelastic properties of trabecular bone. A series of stress relaxation experiments were performed under the condition of uniaxial compression stress state. Optimization has been formulated within the framework of nonlinear least-squares and a modified Gauss-Newton method with a zeroth-order regularization technique. The stress relaxation behavior of trabecular bone was analyzed using a standard viscoelastic model. The present study clearly shows that trabecular bone exhibits typical viscoelastic stress relaxation behavior, and the obtained material parameters well represent the viscoelastic behavior of trabecular bone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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