The stresses and deflections in a laminated rectangular plate under thermal vibration are determined by using the moving least squares differential quadrature (MLSDQ) method based on the first order shear deformation theory. The weighting coefficients used in MLSDQ approximation are obtained through a fast computation of the MLS shape functions and their partial derivatives. By using this method, the governing differential equations are transformed into sets of linear homogeneous algebraic equations in terms of the displacement components at each discrete point. Boundary conditions are implemented through discrete grid points by constraining displacements, bending moments and rotations of the plate. Solving this set of algebraic equations yields the displacement components. Then substituting these displacements into the constitutive equation, we obtain the stresses. The approximate solutions for stress and deflection of laminated plate with cross layer under thermal load are obtained. Numerical results show that the MLSDQ method provides rapidly convergent and accurate solutions for calculating the stresses and deflections in a multi-layered plate of cross ply laminate subjected to thermal vibration of sinusoidal temperature including shear deformation with a few grid points.
In this study, we investigate the discontinuous-derivative treatment at the gas-liquid interface in underwater explosion (UNDEX) problems by using the Moving Least Squares-Smoothed Particle Hydrodynamics (MLS-SPH) method, which is known as one of the particle methods suitable for problems where large deformation and inhomogeneity occur in the whole domain. Because the numerical oscillation of pressure arises from derivative discontinuity in the UNDEX analysis using the standard SPH method, the MLS shape function with Discontinuous-derivative Basis Function (DBF) that is able to represent the derivative discontinuity of field function is utilized in the MLS-SPH formulation in order to suppress the nonphysical pressure oscillation. The effectiveness of the MLS-SPH with DBF is demonstrated in comparison with the standard SPH and conventional MLS-SPH though a shock tube problem and benchmark standard problems of UNDEX of a trinitrotoluene (TNT) charge.
본 논문에서는 이동 최소 자승법을 기반으로 이미지에 나타나는 객체의 강체 변형을 근사함으로써 자연스러운 변형 결과를 획득할 수 있는 빠른 속도의 3차원 형상 변형 기법을 제안한다. 본 연구에서는 이동 최소 자승법을 강체변형에 맞게 수정하여 각각의 점들이 이동되는 최적의 위치를 계산하는데 소요되는 계산량을 감소시키면서 변형된 결과의 강체성도 그대로 유지하고 있다. 복잡한 기하 형상이라도 점이나 타원형 핸들의 조작을 통해 쉽고 직관적이며 상호작용이 가능한 속도로 변형이 가능하다.
The essential idea of the element-free Galerkin method (EFG) is that moving least-squares (MLS) approximation are used for the trial and test functions with the variational principle (weak form). By using the weighted orthogonal basis function to construct the MLS interpolants, we derive the formulae for an improved element-free Galerkin (IEFG) method for solving three-dimensional problems in linear elasticity. There are fewer coefficients in improved moving least-squares (IMLS) approximation than in MLS approximation. Also fewer nodes are selected in the entire domain with the IEFG method than is the case with the conventional EFG method. In this paper, we selected a few example problems to demonstrate the applicability of the method.
물리 기반 시뮬레이션과 같이 연속적인 움직임을 표현하기 위해서 고차 보간(High-order interpolation)을 설계하는 것을 중요한 문제이다. 본 논문에서는 제약적인 벡터와 밀도 형태를 몬테카를로법을 사용하여 이동최소제곱(MLS, Moving least squares)을 제곱하여 이를 통해 속도 필드를 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 결과적으로 밀도의 형태를 고려하여 MLS의 가중치가 적용된 결과를 보여주며, 그 결과가 벡터 보간에 얼마나 큰 영향을 끼치는지를 다양한 실험을 통해 보여준다.
본 논문에서는 이동객체의 위치인식 정확도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 이동객체 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안한 보정 알고리즘은 일정한 속도로 이동 중인 이동객체의 거리 값들을 TMVS (TWR Minimum Value Selection) 기법으로 측정 한 후, 이 값들을 사용하여 삼변측량법으로 이동객체의 위치를 측정하고, 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정한다. 실험결과, 시나리오 1 및 2에서 제안하는 보정알고리즘을 적용한 위치인식의 성능은 기존의 삼변측량법을 적16용한 위치인식의 성능에 비해 위치인식 정확도가 시나리오별 각각 58.84%, 40.28% 개선됨을 확인하였다.
The least-squares formulation for rigid-plasticity based on J$_2$-flow rule and infinitesimal theory and its meshfree implementation using moving least-squares approximation are proposed. In the least-squares formulation the squared residuals of the constitutive and equilibrium equations are minimized. Those residuals are represented in a form of first-order differential system using the velocity and stress components as independent variables. For the enforcement of the boundary and frictional contact conditions, penalty scheme is employed. Also the reshaping of nodal supports is introduced to avoid the difficulties due to the severe local deformation near the contact interface. The proposed least-squares meshfree method does not require any structure of extrinsic cells during the whole process of analysis. Through some numerical examples of metal forming processes, the validity and effectiveness of the method are investigated.
In order to tune the speed controller in the linear servo applications the accurate information of a mover mass including a load mass is always required. This paper suggests the mass estimation method of a permanent magnet linear synchronous motor(PMLSM) by using the parameter estimation method of Least-Squares algorithm. First, the deterministic autoregressive moving average(DARMA) model of the mechanical dynamic system is derived. The application of the Least-Squares algorithm shows that the mass can be accurately estimated both in the simulation results and in the experimental results.
A generalized finite difference method for solving solid mechanics problems such as elasticity and crack problems is presented. The method is constructed in framework of Taylor polynomial based on the Moving Least Squares method and collocation scheme based on the diffuse derivative approximation. The governing equations are discretized into the difference equations and the nodal solutions are obtained by solving the system of equations. Numerical examples successfully demonstrate the robustness and efficiency of the proposed method.
The response surface method (RSM) became one of famous meta modeling techniques, however its approximation errors give designers several restrictions. Classical RSM uses the least squares method (LSM) to find the best fitting approximation models from the all given data. This paper discusses how to construct RSM efficiently and accurately using moving least squares method (MLSM) with sensitivity information. In this method, several parameters should be determined during the construction of RSM. Parametric study and optimization for these parameters are performed. Several difficulties during approximation processes are described and numerical examples are demonstrated to verify the efficiency of this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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