Nowadays, it is performed actively to optimize by using an approximate model. This is called the approximate optimization. In addition, the sequential approximate optimization (SAO) is the repetitive method to find an optimum by considering the convergence of an approximate optimum. In some recent studies, it is proposed to increase the fidelity of approximate models by applying the sequential sampling. However, because the accuracy and efficiency of an approximate model is directly connected with the design area and the termination criteria are not clear, sequential sampling method has the disadvantages that could support an unreasonable approximate optimum. In this study, the SAO is executed by using trust region, Kriging model and Optimal Latin Hypercube design (OLHD). Trust region is used to guarantee the convergence and Kriging model and OLHD are suitable for computer experiment. finally, this SAO method is applied to various optimization problems of highly nonlinear mathematical functions. As a result, each approximate optimum is acquired and the accuracy and efficiency of this method is verified by comparing with the result by established method.
Purpose: A noncentral composite design method is to be developed to explore farther region for the first factorial design. A general guideline for sequential experimentation is provided. Methods: (1) A non-overlapping noncentral composite design (NNCD) is developed, in which the second factorial design shares one design point that indicates the best response value in the first factorial design. (2) Four composite designs are compared in terms of the four design evaluation criteria, which are D-, A, G, and I-optimality. (3) A follow-up design strategy is suggested based on the interaction effect, direction of improvement, number of factors. Results: (1) NNCD and model building method are presented, which is useful for exploring farther region from first factorial design block. (2) The performances of the four composite designs are compared. (3) A follow-up design strategy is suggested. Conclusion: (1) NNCD will be useful to explore farther region for the first factorial design. (2) A follow-up design strategy can be beneficial to the experimental practitioners for product and process design and improvement.
Modeling a discrete event system such as a sequential control system is difficult compared with a continuous system. Petri nets have been introduced as an analyzing and design tool for the discrete systems. One of the problems in its applications is that the model can not be analyzed easily in the case of large scale or complicated systems because of increase of the number of components of the system. To overcome this problem, some methods for dividing or reducing Petri nets have been suggested. In this paper, an approach for a hierarchical expression of Petri nets based on Sequential Function Chart(SFC) is proposed. A measuring tank system will be described as a typical kind of discrete systems. The system is modeled by sub Petri nets based on SFC in order to analyze and visualize efficiently about the dynamic behaviors of the system. Some numerical simulations using state equations are performed to prove the validity of the proposed method.
Most of the existing seismic codes for RC buildings consider only a scenario earthquake for analysis, often characterized by the response spectrum at the specified location. However, any real earthquake event often involves occurrences of multiple earthquakes within a few hours or days, possessing similar or even higher energy than the first earthquake. This critically impairs the rehabilitation measures thereby resulting in the accumulation of structural damages for subsequent earthquakes after the first earthquake. Also, the existing seismic provisions account for the non-linear response of an RC building frame implicitly by specifying a constant response modification factor (R) in a linear elastic design. However, the 'R' specified does not address the changes in structural configurations of RC moment-resisting frames (RC MRFs) viz., building height, number of bays present, bay width, irregularities arising out of mass and stiffness changes, etc. resulting in changed dynamic characteristics of the structural system. Hence, there is an imperative need to assess the seismic performance under sequential earthquake ground motions, considering the adequacy of code-specified 'R' in the representation of dynamic characteristics of RC buildings. Therefore, the present research is focused on the evaluation of the non-linear response of medium-rise 3D RC MRFs with and without vertical irregularities under bi-directional sequential earthquake ground motions using non-linear dynamic analysis. It is evident from the results that collapse probability increases, and 'R' reduces significantly for various RC MRFs subjected to sequential earthquakes, pronouncing the vulnerability and inadequacy of estimation of design base shear by code-specified 'R' under sequential earthquakes.
GRAFCET로 기술된 병렬 시퀀스를 갖는 순서논리 시스템을 실현하는 microprogrammable sequential controller의 실현방법을 제시했다. 제시된 콘트롤러는 처리속도 및 가변성의 향상과 ROM 프로그래밍을 용이하게 할 수 있도록 구성되었다. 또한 병렬 시퀀스를 처리할 수 있으므로 제어시스템의 효율을 향상시킬 수 있다. 따라서 많은 입출력 변수를 갖는 industial process나 빠른 처리속도를 요하는 power electronic converter등의 콘트롤러 실현에 적합하다.
GRAFCET로 기술된 병렬 시퀀스를 갖는 순서논리 시스템을 실현하는 microprogrammable sequential controller의 실현방법을 제시했다. 제시된 콘트롤러는 처리속도 및 가변성의 향상과 ROM 프로그래밍을 용이하게 할 수 있도록 구성되었다. 또한 병렬 시퀀스를 처리할 수 있으므로 제어시스템의 효율을 향상시킬 수 있다. 따라서 많은 입출력 변수를 갖는 industial process나 빠른 처리속도를 요하는 power electronic converter등의 콘트롤러 실현에 적합하다.
This paper is concerned with a computer-aided state assignment, that is, coding race-free internal states of asynchronous sequential circuits, and a method for minimizing the combinational network of asynchronous sequential circuits. The FORTRAN version of the peoposed algorithm results in race-free state assignments and reduction of the number of connections and gates with near minimal hardware cost. Some examples are designed by the proposed computer program to illustrate the algorithm in this paper. Finally, results are compared with those of the other methods.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권4호
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pp.287-296
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2016
Subjects on one side of the covariate population can be allocated to the inferior treatment when there is interaction between the covariate and treatment along with a response-adaptive (RA) design without covariate adjustment. An RA design allows a newly entered subject to have a better chance so that the subject is treated by a superior treatment based on cumulative information from previous subjects. A covariate-adjusted response-adaptive (CARA) is the same as RA design and additionally adjusts the allocation based on individual covariate information. A comparison has been made for the sequential estimation procedure with and without covariate adjustment to see how ignoring significantly interactive covariate affects the correct treatment allocation. Using logistic models, we present simulation results regarding the coverage probability of treatment effect, correct allocation, and stopping time.
In this paper, a new local two-point approximation method which is based on the exponential intervening variable is proposed. This new algorithm, called the Two-Point Convex Approximation(TPCA), use the function and design sensitivity information from the current and previous design points of the sequential approximate optimization to generate a sequence of convex, separable subproblems. This paper describes the derivation of the parameters associated with the approximation and the numerical solution procedure. In order to show the numerical performance of the proposed method, a sequential approximate optimizer is developed and applied to solve several typical design problems. These optimization results are compared with those of other optimizers. Numerical results obtained from the test examples demonstrate the effectiveness of the proposed method.
A general approximate optimization technique by sequential design domain(SDD) did not save response values for getting an approximate function in each step. It has a disadvantage at aspect of an expense. In this paper, previous response values are recycled for constructing an approximate function. For this reason, approximation function is more accurate. Accordingly, even if we did not determine move limit, a system is converged to the optimal design. Size and shape optimization using approximate optimization technique is carried out with SDD. Algorithm executing Pro/Engineer and ANSYS are automatically adopted in the approximate optimization program by SDD. Convergence criterion is defined such that optimal point must be located within SDD during the three steps. The PLBA(Pshenichny-Lim-Belegundu-Arora) algorithm is used to solve approximate optimization problems. This algorithm uses the second-order information in the direction finding problem and uses the active set strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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