한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.101-106
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2006
The geoidal undulations are needed for determining the orthometric heights from the Global Positioning System GPS-derived ellipsoidal heights. There are several methods for geoidal undulation determination. The paper presents a method employing a simple architecture Two Layer Multiquadric-Biharmonic Artificial Neural Network (TLMB-ANN) to approximate an area of 4200 square kilometres quasigeoid surface with GPS-levelling data. Hardy’s Multiquadric-Biharmonic functions is used as the hidden layer neurons’ activation function and Levenberg-Marquardt algorithm is used to train the artificial neural network. In numerical examples five surfaces were compared: the gravimetric geometry hybrid quasigeoid, Support Vector Machine (SVM) model, Hybrid Fuzzy Neural Network (HFNN) model, Traditional Three Layer Artificial Neural Network (ANN) with tanh activation function and TLMB-ANN surface approximation. The effectiveness of TLMB-ANN surface approximation depends on the number of control points. If the number of well-distributed control points is sufficiently large, the results are similar with those obtained by gravity and geometry hybrid method. Importantly, TLMB-ANN surface approximation model possesses good extrapolation performance with high precision.
In this paper, the aim is to solve the neutral delay differential equations in the following form using multiquadric approximation scheme, (1) $$\{_{\;y(t)\;=\;{\phi}(t),\;\;\;\;\;t\;{\leq}\;{t_1},}^{\;y'(t)\;=\;f(t,\;y(t),\;y(t\;-\;{\tau}(t,\;y(t))),\;y'(t\;-\;{\sigma}(t,\;y(t)))),\;{t_1}\;{\leq}\;t\;{\leq}\;{t_f},}$$ where f : $[t_1,\;t_f]\;{\times}\;R\;{\times}\;R\;{\times}\;R\;{\rightarrow}\;R$ is a smooth function, $\tau(t,\;y(t))$ and $\sigma(t,\;y(t))$ are continuous functions on $[t_1,\;t_f]{\times}R$ such that t-$\tau(t,\;y(t))$ < $t_f$ and t - $\sigma(t,\;y(t))$ < $t_f$. Also $\phi(t)$ represents the initial function or the initial data. Hence, we present the advantage of using the multiquadric approximation scheme. In the sequel, presented numerical solutions of some experiments, illustrate the high accuracy and the efficiency of the proposed method even where the data points are scattered.
This paper presents a "window-zoom-out" optimization strategy with relatively fewer sampling data. In this method, an optimal Latin hypercube sampling experiment based on multi-objective Pareto optimization is developed to obtain the sampling data. The response surface method with multiquadric radial basis function combined with (1+$\lambda$) evolution strategy is used to find the global optimal point. The proposed method is verified with numerical experiments.
최근에 수행되고 있는 중력 탐사는 고분해능의 중력계와 GPS(Global positioning system)를 통한 정밀한 측정과 측지가 이루어지고 있다. 중력탐사에서 모델링과 역산의 기술은 많은 발전이 있어왔지만, 중력자료처리는 거의 변화가 없었다. 통상적인 정밀한 중력 자료 보정을 통한 부우게이상은 측정점의 고도에서 기준면까지의 물질의 영향을 일정한 밀도를 이용해 제거해 버리기 때문에 측정점 바로 하부의 이상체에 의한 영향을 상당히 왜곡시키게 된다. 본 연구에서는 탐사 지역의 지형을 DEM(Digital Elevation Map) 자료와 Multiquadric equation을 이용하여 실제 지형과 유사한 Multiquadric surface를 자동적으로 구성하고, 이를 블록화 함으로써 보정의 대상이었던 기준면 상부에 대한 밀도를 탐사 지역의 지질 정보와 지형을 포함하는 역산을 통해 수치적으로 계산하였다. 이러한 지형을 포함한 역산 방법을 3차 원중력지형역산(3DGTI; 3-D Gravity Terrain Inversion)이라 한다. 이 연구의 효율성을 검증하기 위하여 주변암과 밀도차가 존재하는 관입지역에 대한 모델을 구성하고 적용한 결과 기존의 부게 보정 방법을 적용한 부게 이상도에 비해 자료의 왜곡이 감소하는 효과를 얻을 수 있었다. 이를 통하여 지형 역산을 통한 객관적인 부게 밀도의 결정과 부게 보정시 실제의 수평적인 밀도 변화를 반영함으로써 기존의 문제점을 보완하였다. 게다가, 3DGTI로부터 얻어진 밀도분포는 지형의 윤곽을 그대로 표현하고 있어서 보다 실질적인 지질을 보여준다고 하겠다. 이 방법을 화강암체가 관입하고 있는 마산$\cdot$창원 일대에서의 중력 탐사 자료에 적용해본 결과 기존 방법보다 관입 화강암체의 위치와 그 규모를 알아내는데 더 효과적이었다. 따라서, 수평적인 밀도 변화가 뚜렷하게 존재하는 지역의 경우, 새로운 중력 자료 처리 방법이 기존의 부게 보정에서 발생하였던 문제점을 해결함으로써 천부의 분해능을 높이고, 심부의 밀도 분포도 좀더 정확하게 계산할 수 있으리라 생각된다.
본 논문에서는 하이퍼볼릭 평면에서 임의의 분산 데이터 보간을 지역적으로 제어하는 새로운 방법을 개발하였다. 지역적 제어와 관련된 주제는 상호대화형식의 디자인분야에서 매우 중요하다. 특히 본 논문에서 제안한 방법은 하이퍼볼릭 평면상에서 형성되는 genus-N 객체 모델을 상호대화형식으로 디자인하는데 유효하게 적용될 수 있다. 특 변화된 데이터가 미치는 영향이 일정한 지역에만 국한되므로 일반 사용자가 genus-N객체를 상호대화형으로 디자인하기가 훨씬 편리하다. 따라서, 본 연구은 genus-N 객체를 형성하는데 사용한 하이퍼볼릭 평면상에서의 전역적 보간법을 발전시켜 하이퍼볼릭 평면에서의 지역적 보간법개발 및 구현을 목적으로 하고 있다. 이는 다음과 같은 주요 과정을 통하여 구현된다. 먼저, 보간 함수를 지역화하기 위하여 하이퍼볼릭 영역을 임의의 삼각형 패치로 세분화하고 각 데이터에 인접한 삼각형 패치들의 모임을 부 영역이라고 정의한다. 각 부 영역에서 가중치 함수가 설정된다. 마지막으로 중첩된 삼각형 영역의 세 개의 가중치를 혼합함으로써 지역적 보간 함수가 완성된다. 그 결과로서, 여러 개의 샘플 데이터 및 함수를 사용하여 전역적MQ 보간법과 비교한다.
This paper proposes an efficient approach for the structural topology optimization of bi-directional functionally graded structures by incorporating popular radial basis functions (RBFs) into an implicit level set (ILS) method. Compared to traditional element density-based methods, a level set (LS) description of material boundaries produces a smoother boundary description of the design. The paper develops RBF implicit modeling with multiquadric (MQ) splines, thin-plate spline (TPS), exponential spline (ES), and Gaussians (GS) to define the ILS function with high accuracy and smoothness. The optimization problem is formulated by considering RBF-based nodal densities as design variables and minimizing the compliance objective function. A LS-RBF optimization method is proposed to transform a Hamilton-Jacobi partial differential equation (PDE) into a system of coupled non-linear ordinary differential equations (ODEs) over the entire design domain using a collocation formulation of the method of lines design variables. The paper presents detailed mathematical expressions for BiDFG beams topology optimization with two different material models: continuum functionally graded (CFG) and mechanical functionally graded (MFG). Several numerical examples are presented to verify the method's efficiency, reliability, and success in accuracy, convergence speed, and insensitivity to initial designs in the topology optimization of two-dimensional (2D) structures. Overall, the paper presents a novel and efficient approach to topology optimization that can handle bi-directional functionally graded structures with complex geometries.
그 동안 많은 연구에서 지형보정을 위한 프로그램들이 개발되어왔으며, 매우 효과적으로 지형보정을 수행하는 것으로 인정받아왔다. 특히, 한반도 뿐만이 아니라 세계적으로도 수치 지형자료가 보편적으로 보급되어 지형보정을 위한 기반 자료는 충분히 확보되고 있다. 이번 연구는 일반적인 광역탐사가 아닌 소규모 광체나 지질구조에 대한 정밀한 중력탐사에 대한 자동지형보정을 수행할 수 있도록 하는 프로그램을 개발하였다. 소규모 지하자원이나 지하공동 등의 소규모 지질현상에 대한 중력탐사에는 기존의 광역탐사에 적합한 지형보정프로그램보다 더욱 정밀한 지형보정프로그램이 필요하다. 따라서 본 연구를 통해서 개발된 자동정밀지형보정프로그램으로 정밀중력탐사를 보다 효율적으로 수행할 수 있게되었다. 본 연구에서 개발된 정밀지형보정프로그램에서는 multiquadric equation을 이용한 지형구현을 통해 보다 정밀한 지형 생성이 가능하게 설계하였으며, 연구자의 설정에 따라 중력측정점 주변에 자세한 지형값을 넣어 정밀한 지형보정이 가능하도록 하였다. 또한 기존의 광역중력탐사에서 무시되던 지형과 중력계 사이의 거리 차에 따른 옵션을 설정하여 정밀한 지형보정 수치를 산출하도록 하였다.
This paper presents an algorithm for the permanent magnet shape optimization of a large scale BLDC(Brushless DC) motor to minimize the cogging torque. A response surface method (RSM) using multiquadric radial basis function is employed to interpolate the objective function in design parameter space. In order to get a reasonable response surface with relatively small number of sampling data points, additional sampling points are added on the basis of design sensitivity analysis computed by using FEM. The algorithm has 2 stages: the first stage is to determine the PM arc angle, and the 2nd stage is to optimize the magnet pole shape. The developed algorithm is applied to a 5MW BLDC motor to get a minimum cogging torque. After 3 iterations with 4 design parameters, the cogging torque is reduced to 13.2% of the initial one.
In this paper, we propose a class of meshless collocation approaches for the solution of time dependent partial differential algebraic equations (PDAEs) in terms of a radial basis function interpolation numerical scheme. Kansa's method and the Hermite collocation method (HCM) for PDAEs are given. A sensitivity analysis of the solutions from different shape parameter c is obtained by numerical experiments. With use of the random collocation points, we have obtain the more accurate solution by the methods than those by the finite difference method for the PDAEs with index-2, i.e, we avoid the influence from an index jump of PDAEs in some degree. Several numerical experiments show that the methods are efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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