This paper proposes a numerical method for redundant manipulators using predetermined optimal resolution. In order to obtain optimal joint trajectories, it is desirable to formulate redundancy resolution as an optimization problem having an integral cost criterion. We predetermine the trajectories of redundant joints in terms of the Nth partial sum of the Fourier series, which lead to the solution in the desirable homotopy class. Then optimal coefficients of the Fourier series, which yield the optimal solution within the predetermined class, are searched by the Powell's method. The proposed method is applied to a 3-link planar manipulator for cyclic tasks in Cartesian space. As the results, we can obtain the optimal solution in the desirable homotopy class without topological liftings of the solution. To show the validity of the proposed method, we analyze both optimal and extremal solutions by the Fast Fourier Transform (FFT) and discuss joint trajectories on the phase plane.
A.Satyanarayana와 다른이들은 [1.2.5]에서 domination이론을 사용하여 네트워크의 정확한 신뢰도 계산을 위한 새로운 topologic formel을 발견하였다. 이들은 이식을 통하여 그래프 G로 표현되는 어떤 시스템이나 네트워크의 신뢰도 계산을 위하여 path 또는 k-tree를 사용한 Inclusion-Exclusion식에 나타나는 항들(=2$^{m}$ -1, m은 path나 k-tree의 수)중 서로 소거되지 않는 항들은 그래프 G의 acyclic k-부분그래프(subgraph)와 1대 1로 상응되며, cyclic-과 k-부분그래프들에 상응되는 항들은 소거되어지거나 Inclusion-Exclusion식에 나타나지 않는 -결국 신뢰도계산에 필요없는- 항들임을 밝혔다. 이들은 이성질을 이용하여 그래프 G의 정확한 신뢰도계산을 위한 빠른 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘은 결국 그래프 G의 path나 k-tree를 기초로 하는 Inclusion-Exclusion식에서 나타나는 항들중 소거되지 않는 항들에 1:1로 대응하는 acyclic k-subgraph만을 찾아 신뢰도계산을 할수있게 하여 준다. 이때 acyclic k-subgraph들은 각각의 domination을 갖으며, 이들은 Inclusion-Exclusion식에서 대응되는 항의 부호들의 합과 같다. 본 논문에서는 첫째로 신뢰도계산을 위하여 주어진 어떤 그래프 G에서 G를 구성하는 선(edge)을 기초로 하는 어떤 임의로 주어진 family M(G) (예: cutset이나 path, 또는 k-tree 등의 family)에 의한 (부분)그래프의 domination에 대한 성질을 관찰하고 몇가지 식을 유도한후, k-tree의 family K(G)를 기초로 한 어떤 그래프의 domination과 Inclusion-Exclusion식과의 관계를 고찰하고, 이식의 강력함과 응용의 가능성을 A. Satyanarayana의 topologic formel의 재증명을 통하여 보인다.
뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌에서 막대한 수의 뉴런들의 전위차의 합으로 표현되는 시계열 전위차이다. 규칙적인 시간 간격으로 깊이를 가진 전극 측정에 의한 EEG로부터 서로 다른 구조를 가진 뇌에서의 뉴런 집단의 동역학을 평가할 수 있다. 최근에는 비선형 동역학 연구를 통해 뇌 기능 연구를 정량적으로 분석할 수 있는 방법이 개발되고 있다. 본 논문은 뇌파 신호를 분석함에 있어서 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)의 적합성을 고려해 보았고, 15명의 정상인의 발가락 자극에 대한 EEG 신호에 이를 적용하여 독립 소스들을 분리해 내었다. 또한 Topological Hawing을 이용하여 각각의 독립 소스들의 기여도를 나타내었다. 이를 통하여 EEG에 독립성분분석을 적용함으로써 뇌 활동의 시간적, 공간적 분석이 가능하고 유용함을 나타내었다.
Practical automated flat pattern generation with inbuilt production features for doubly curved sheet metal components (SMCs) is addressed here utilizing a new and unique Point Transformation Algorithm (PTA). This is the third in the series of papers on practical Flat Pattern Development (FPD) [8] and Production Loft Generation Systems (PLGS) [9] complementing the pioneering work [6,7]. In the first two publications, automated loft generation programs have addressed sheet metal components having a Principal Flat Surface (PFS) only. The flat pattern development of 3-D components that do not have the flat surface(termed as Non-PFS components) having complex features of double curvature in addition to cutouts and nibbled holes typical of aircraft components were so far not addressed due to lack of relevant published algorithms. This paper traces the evolution of developments and provides the record of fully illustrated, automated loft generation scheme for aircraft SMCs including the Non-PFS components which underwent validation through production tests by sponsors. Details of some of the unique features of the system like simplified surface model generation, termed as topological model and powerful algorithms deployed with potential for CAD/CAM applications are included.
A four dimensional quantitative structure activity relationship analysis was applied to a series of 50 flavonoid inhibitors of $p56^{lck}$ protein tyrosine kinase by the molecular comparative electron topological method. It was found that the -log (IC50) values of the compounds were highly dependent on the topology, size and electrostatic character of the substituents at seven positions of the flavonoid scaffold in this study. Depending on the negative or positive charge of the groups correctly embedded in these substituents, three-dimensional bio-structure to increase or decrease -log (IC50) values in the training set of 39 compounds was predicted. The test set of 11 compounds was used to evaluate the predictivity of the model. To generate 4D-QSAR model, the defined function groups and pharmacophore used as topological descriptors in the calculation of activity were of sufficient statistical quality ($R^2$ = 0.72 and $Q^2$ = 0.69). Ligand docking approach by using Dock 6.0. These compounds include many flavonoid analogs, They were docked onto human families of p56lck PTKs retrieved from the Protein Data Bank, 1lkl.pdb.
In this study, a new type of cascaded modular multilevel inverters (CMMLIs) is presented which is able to produce a considerable number of output voltage levels with a reasonable number of components. Accordingly, each series stage of the proposed CMMLI is comprised of two same basic units that are connected with each other through two unidirectional power switches without aiming any of the full H-bridge cells. In addition, since the potentiality for generating a higher number of output voltage levels in CMMLIs hinges on the magnitude of the dc voltage sources used in each series unit, in the rest of this paper, four different algorithms for determining an appropriate value for the dc sources' magnitude are also presented. In the following, a comprehensive topological analysis between some CMMLI structures reported in the literature and proposed structure along with several simulation and experimental results will be also given to validate the lucrative benefits and viability of the proposed topology.
Paranormed spaces are important as a generalization of the normed spaces in terms of having more general properties. The aim of this study is to introduce a new paranormed space |𝜙z|(p) over the paranormed space ℓ(p) using Euler totient means, where p = (pk) is a bounded sequence of positive real numbers. Besides this, we investigate topological properties and compute the α-, β-, and γ duals of this paranormed space. Finally, we characterize the classes of infinite matrices (|𝜙z|(p), λ) and (λ, |𝜙z|(p)), where λ is any given sequence space.
The primary object of this study lies in reilluminating the meaning of the Baroque, through studying arts and architecture by means of the features of Baroque aesthetics suggested by Deleuze in his writing 'Le Pli' on the basis of Leibniz's 'Pli' concept. Through this study we can see the following. In the first place, the six features - pli, separation between the inner and the exterior, highs and lows, unfolding, texture and paradigm presented as the features of Baroque aesthetics - have to be understood not as being independent features but as those derived from a series of continuous process of folding and unfolding. In the second place, Deleuze's thinking ranging from the 'Pli' of the Baroque to the paradigm derived on the ground of Leibniz thinking is a dynamic world of folding and unfolding, ultimately seeking unity through the topological changes and succession repeating deterritorization and reterritorization. In the third place, most architectural trends claiming 'Fold Architect' or the 'Pli' of Deleuze as their architectural philosophy are committing errors of mass-producing standardized designs by confining the meaning of Deleuze's 'Pli' concept into a simple reproduction of plied superficial things. With this finding in mind, the concept of folding and unfolding examined through reilluminating the Baroque Architecture where the 'Pli' concept is embodied, suggests to us that the problems of contemporary architecture should be rightened, and shows us that it can become an architectural philosophy which can be concretely realized in architecture.
Usually, the output characteristics of a photovoltaic (PV) array are significantly affected by non-uniform irradiance which is caused by ambient obstacles, clouds, orientations, tilts, etc. Some local maximum power points (LMPP) in the current-voltage (I-V) curves of a PV array can result in power losses of the array. However, the output power at the global maximum power point (GMPP) is different in different interconnection schemes in a PV array. Therefore, based on the theoretical analysis and mathematical derivation of different topological structures of a PV array, this paper investigated the output characteristics of dual series PV arrays with different interconnections. The proposed mathematical models were also validated by experimental results. Finally, this paper also concluded that in terms of performance, the total cross tied (TCT) interconnection was not always the optimal structure, especially in a dual series PV array. When one of the PV modules was severely mismatched, the TCT worked worse than the series parallel (SP) structure. This research can provide guidance for switching the interconnection to gain the greatest energy yield in a changeable- structure PV system.
Recently, many researchers have been involved in finding deterministic equations which can accurately predict future event, based on chaotic theory, or fractal theory. The theory says that some events which seem very random but internally deterministic can be accurately predicted by fractal equations. In contrast to the conventional methods, such as AR model, MA, model, or ARIMA model, the fractal equation attempts to discover a deterministic order inherent in time series data set. In discovering deterministic order, researchers have found that neural networks are much more effective than the conventional statistical models. Even though prediction accuracy of the network can be different depending on the topological structure and modification of the algorithms, many researchers asserted that the neural network systems outperforms other systems, because of non-linear behaviour of the network models, mechanisms of massive parallel processing, generalization capability based on adaptive learning. However, recent survey shows that prediction accuracy of the forecasting models can be determined by the model structure and data structures. In the experiments based on actual economic data sets, it was found that the prediction accuracy of the neural network model is similar to the performance level of the conventional forecasting model. Especially, for the data set which is deterministically chaotic, the AR model, a conventional statistical model, was not significantly different from the MLP model, a neural network model. This result shows that the forecasting model. This result shows that the forecasting model a, pp.opriate to a prediction task should be selected based on characteristics of the time series data set. Analysis of the characteristics of the data set was performed by fractal analysis, measurement of Hurst index, and measurement of Lyapunov exponents. As a conclusion, a significant difference was not found in forecasting future events for the time series data which is deterministically chaotic, between a conventional forecasting model and a typical neural network model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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