Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.26
no.4
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pp.223-231
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2013
This paper presents a time-domain Gauss-Newton full-waveform inversion method for the material profile reconstruction in heterogeneous semi-infinite solid media. To implement the inverse problem in a finite computational domain, perfectly-matchedlayers( PMLs) are introduced as wave-absorbing boundaries within which the domain's wave velocity profile is to be reconstructed. The inverse problem is formulated in a partial-differential-equations(PDE)-constrained optimization framework, where a least-squares misfit between measured and calculated surface responses is minimized under the constraint of PML-endowed wave equations. A Gauss-Newton-Krylov optimization algorithm is utilized to iteratively update the unknown wave velocity profile with the aid of a specialized regularization scheme. Through a series of one-dimensional examples, the solution of the Gauss-Newton inversion was close enough to the target profile, and showed superior convergence behavior with reduced wall-clock time of implementation compared to a conventional inversion using Fletcher-Reeves optimization algorithm.
The spectral-analysis-of-surface-waves (SASW) method is a nondestructive testing method based upon generation and detection of elastic stress waves. SASW is widely used as one of the techniques to determine stiffness profile in engineering geophysics. The essential steps involved are construction of an experimental dispersion curve from data collected in situ, and inversion of the dispersion curve to determine the stiffness profile. The main object of this study is to derive an analytical Jacobian for the inversion. If we set the subsurface to N homogeneous layer, it could save 2N times Jacobian calculation compared to numerical jacobian calculation during inversion. To reconstruct a stiffness profile, constrained damped least square method was applied for the inversion. The algorithm was tested for the numerical data and for the real asphalt and tunnel data, which were able to verify the stiffness profile. The stiffness profile reconstructed by the algorithm showed the possibility to appraise the soundness of tunnel with applications SASW.
The resistivity monitoring is a practical method to resolve changes in resistivity of underground structures over time. With the advance of sophisticated automatic data acquisition system and rapid data communication technology, resistivity monitoring has been widely applied to understand spatio-temporal changes of subsurface. In this study, a new 4D inversion algorithm is developed, which can effectively emphasize significant changes of underground resistivity with time. To overcome the overly smoothing problem in 4D inversion, the Lagrangian multipliers in the space-domain and time-domain are determined automatically so that the proportion of the model constraints to the misfit roughness remains constant throughout entire inversion process. Furthermore, a focusing model constraint is added to emphasize significant spatio-temporal changes. The performance of the developed algorithm is demonstrated by the numerical experiments using the synthetic data set for a time-lapse model.
This paper presents a practical inversion method for recovering a three-dimensional (3D) resistivity model and static shifts simultaneously. Although this method is based on a Gauss-Newton approach that requires a sensitivity matrix, the computer time can be greatly reduced by implementing a simple and effective procedure for updating the sensitivity matrix using the Broyden's algorithm. In this research, we examine the approximate inversion procedure and the weighting factor ${\beta}$ for static shifts through inversion experiments using synthetic MT data. In methods using the full sensitivity matrix constructed only once in the iteration process, a procedure using the full sensitivity in the earlier stage is useful to produce the smallest rms data misfit. The choice of ${\beta}$ is not critical below some threshold value. Synthetic examples demonstrate that the method proposed in this paper is effective in reconstructing a 3D resistivity structure from static-shifted MT data.
Inversion schemes of 2-D MT survey data generally take enormous computational time and computer memory. In addition, careful attention must be paid in handling MT data, especially in cases of TM mode, inversion results can be seriously distorted because of static effect caused by current channeling across inhomogeneous surface boundaries. There-fore inversion algorithm using the GRRI scheme for TM mode MT data was implemented. This scheme is based on a perturbation analysis with a locally 2-D analysis and local inversions were sequently performed over each divided section without additional forward modelings. The algorithm was applied to several synthetic data for the purpose of verification of its efficiency and applicability. With less computer resources than conventional schemes, it could handle static effect directly by including current channeling across inhomogeneous boundaries. Thus it is expected to be used for an useful tool such as a real-time inversion scheme in the field.
In this paper, the fuzzy approximator and nonlinear inversion control scheme are considered. An adaptive nonlinear control is proposed based on the speed gradient algorithms proposed by Fradkov. This proposed control scheme is that three types of adaptive law is utilized to approximate the unknown function f by fuzzy logic system in designing the nonlinear inversion controller for the nonlinear system. In order to reduce the approximation errors, the differences of nonlinear function and fuzzy approximator, another three types of adaptive law is also introduced and the stability of proposed control scheme are proven with SG algorithm.
When implementing a hardware elliptic curve cryptosystem (ECC) module, the efficient design of Modular Inverse (MI) algorithm is especially important since it requires much more computation than other finite field operations in ECC. Among the MI algorithms, binary Right-Shift modular inverse (RS) algorithm has good performance when implemented in hardware, but Montgomery Modular Inverse (MMI) algorithm is not considered in [1, 2]. Since MMI has a similar structure to that of RS, we show that the area-improvement idea that is applied to RS is applicable to MMI, and that we can improve the speed of MMI. We designed area- and speed-improved MMI variants as hardware modules and analyzed their performance.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.11
no.6
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pp.939-945
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2000
A cylindrical object buried in the lossy half space is reconstructed from the measured scattered fields above the lossy half space. The position, the size and the medium parameters i.e. relative dielectric constants and conductivity of the buried object as well as the medium parameters of the background lossy half space are obtained from the scattered fields by using the iterative inversion method and the optimization hybrid algorithm combining the genetic algorithm and the Levenberg-Marquardt algorithm. Illposedness of the inversion due to the measurement errors in the scattered fields are regularized by filtering out the evanescent modes in the spatial frequency spectrum domain.
For seismic imaging and inversion, the inverted image depends on how we define the objective function. ${\ell}^1$-norm is more robust than ${\ell}^2$-norm. However, it is difficult to apply the Newton-type algorithm directly because the partial derivative for ${\ell^1$-norm has a singularity. In our paper, to overcome the difficulties of singularities, Huber function given by hybrid ${\ell}^1/{\ell}^2$-norm is used. We tested the robustness of our new object function with several noisy data set. Numerical results show that the new objective function is more robust to band limited spiky noise than the conventional object function.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.24
no.2
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pp.201-206
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1987
A description of ionogram inversion algorithm developed for obtaining ionospheric electron density profile from ionospheric sounding datas (ionograms) in real time using mean value theorem is given and the methods for determining starting points and correcting valley effects are considered. The results derived from this algorithm are compared with the theoretically simulated datas, and the real electron density profiles from the measured ionograms taken at Radio research Laboratory in Korea are given to show its practical use.
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