This study aims at performing sensitivity analysis of piezoelectric smart structure for minimizing radiated noise from the structure, The structure consists of a flat plate on which disk shaped piezoelectric actuator is mounted, and finite element modeling is used for the structure. The finite element modeling uses a combination of three dimensional piezoelectric, flat shell and transition elements so thus it can take into account the coupling effects of the piezoelectric device precisely and it can also reduce the degrees of freedom of the finite element model. Electric potential on the piezoelectric actuator is taken as a design variable and total radiated power of the structure is chosen as an objective function. The objective function can be represented as Rayleigh's integral equation and is a function of normal displacements of the structure. For the convenience of computation, all degrees of freedom of the finite element equation is condensed out except the normal displacements of the structure. To perform the design sensitivity analysis, the derivative of the objective function with respect to the normal displacements is found, and the derivative of the norma displacements with respect to the design variable is calculated from the finite element equation by using so called the adjoint variable method. The analysis results are compared with those of the finite difference method, and shows a good agreement. This sensitivity analysis is faster and more accurate than the finite difference method. Once the sensitivity analysis program is used for gradient-based optimizations, one could achieve a better convergence rate than non-derivative methods for optimal design of piezoelectric smart structures.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.6
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pp.113-122
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2003
Topology optimization is begun with layout optimization that is attributed to Rozvany and Prager of the 1960's. They claimed that structure was transformed into truss connecting all the nodes of finite element and optimized by control of its sectional modulus. But, this method is partial topology optimization. General layout optimal design appliable to continum structure was proposed by Bendsoe and Kikuchi in 1988. Topology optimization expresses material stiffness of structure into function of arbitrary variable. If this variable is 1, material exists but if this variable is 0, material doesn't exist. Therefore, topology optimization searches the distribution function of material stiffness for structure. There are a few researchs for simple engineering problem such as topology optimization of square plane structure or truss structure. So, This study applied to topology optimization of table liner for vertical roller mill that is the largest scale in the world. After table liner decreased by 20% of original weight, the structure analysis for first optimized model was performed.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.813-821
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2021
The relationship between capital structure policy and firm value is interesting to study because the concept of capital structure was initiated by Modigliani and Miller who claimed that the company's capital structure is not a factor in its value. They asserted that linking leverage with firm value was irrelevant. Therefore, this study examined the role of growth opportunities as a moderating variable for the relationship between capital structure and firm value. The population of this study is 300 companies from the manufacturing sector that are listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) for the period 2015-2018. To analyze the data, the subgroup moderation method was employed by dividing the data into two parts: companies with high growth opportunities and companies with low growth opportunities. The results revealed that capital structure had a direct positive effect on firm value. Furthermore, the test results of the two regression models of growth opportunities as the moderating variable are very interesting. It was found that for companies with high growth opportunities, the use of debt had a negative effect on firm value, and conversely, the use of debt had a positive effect on firm value for companies with low growth opportunities. The statistical F-test results proved that growth opportunities are a moderating variable for the relationship between capital structure and firm value.
This paper presents a study on the variable structure PI(proportional and integrate) control which is insensible to the variation of parameters or external disturbance for driving DC motor. In the presented variable structure PI control (VSPIC), the sliding mode control was used at the below of 4000 rpm and PI control also used at the above of 4000 rpm with no load. In other way, the PI control was used at the below of 4000 rpm and the sliding mode control at the above of 4000 rpm with some loading, and then the output waveform following the variation of load was measured. intel 8031 microcomputer unit and IBM PC was combined to form the full system and the speed control was performed with it. The experimental result of the fast response to speed was more improve than it was open loop state. For load varing, the sliding mode insensible to external disturbance was applied and the improved response was obtained.
As an essential means of generator voltage regulation, excitation control plays an important role in controlling the stability of the power system. Therefore, the reasonable design of an excitation controller can help improve the system stability. In order to raise the robustness of the generator exciting system under outside interference and parametric perturbation and eliminate chattering in the sliding mode control, this paper presents a generator excitation control based on the quasi-sliding mode pseudo-variable structure control. A mathematical model of the synchronous generator is established by selecting its power, speed and voltage deviation as state variables. Then, according to the existing conditions of the quasi-sliding mode, a quasi-sliding mode pseudo-variable structure controller is designed, and the parameters of the controller are obtained with the method of pole configuration. Simulations show that compared with the existing methods, the proposed method is not only useful for accurate voltage regulation, but also beneficial to improving the robustness of the system at a time when perturbance happens in the system.
Domen Seruga;Jernej Klemenc;Simon Oman;Marko Nagode
Coupled systems mechanics
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v.12
no.5
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pp.409-418
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2023
A coupled algorithm is proposed which first considers the creation of porous structure of the material and then the simulations of response of mechanical components with porous structure to a variable load history. The simulations are carried out by the Prandtl operator approach in the finite element method (FEM) which enables structural simulations of mechanical components subjected to variable thermomechanical loads. Temperature-dependent material properties and multilinear kinematic hardening of the material can be taken into account by this approach. Several simulations are then performed for a tensile-compressive specimen made of a generic porous structure and mechanical properties of Aluminium alloy AlSi9Cu3. Variable mechanical load history has been applied to the specimens under constant temperature conditions. Comparison of the simulation results shows a considerable elastoplastic stress-strain response in the vicinity of pores whilst the surface of the gauge-length of the specimen remains in the elastic region of the material. Moreover, the distribution of the pore sizes seems more influential to the stress-strain field during the loading than their radial position in the gauge-length.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.9
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pp.1-10
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2015
In this paper, we propose a new variable latency L1 data cache architecture for multi-core processors. Our proposed architecture extends the traditional variable latency cache to be geared toward the multi-core processors. We added a specialized data structure for recording the latency of the L1 data cache. Depending on the added latency to the L1 data cache, the value stored to the data structure is determined. It also tracks the remaining cycles of the L1 data cache which notifies data arrival to the reservation station in the core. As in the variable latency cache of the single-core architecture, our proposed architecture flexibly extends the cache access cycles considering process variation. The proposed cache architecture can reduce yield losses incurred by L1 cache access time failures to nearly 0%. Moreover, we quantitatively evaluate performance, power, energy consumption, power-delay product, and energy-delay product when increasing the number of cache access cycles.
In this paper, we propose Genetic Algorithms(GAs)-based Optimal Polynomial Neural Networks(PNN). The proposed algorithm is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to feedforward Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and can be generated. The each node of PNN structure uses several types of high-order polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic, and is connected as various kinds of multi-variable inputs. The conventional PNN depends on experience of a designer that select No. of input variable, input variable and polynomial type. Therefore it is very difficult a organizing of optimized network. The proposed algorithm identified and selected No. of input variable, input variable and polynomial type by using Genetic Algorithms(GAs). In the sequel the proposed model shows not only superior results to the existing models, but also pliability in organizing of optimal network. The study is illustrated with the ACI Distance Relay Data for application to power systems.
In this paper, we propose the Optimal Polynomial Neural Networks(PNN) for nonlinear process. The PNN is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to feedforward Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and can be generated. The each node of PNN structure uses several types of high-order polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic, and is connected as various kinds of multi-variable inputs. The conventional PNN depends on experience of a designer that select No. of input variable, input variable and polynomial type. Therefore it is very difficult a organizing of optimized network. The proposed algorithm identified and selected No. of input variable, input variable and polynomial type by using Genetic Algorithms(GAs). In the sequel the proposed model shows not only superior results to the existing models, but also pliability in organizing of optimal network. Medical Imaging System(MIS) data is simulated in order to confirm the efficiency and feasibility of the proposed approach in this paper.
Computer games need game formulas which express game rules by mathematical functions because the game rules are automatically processed by computers. The game formulas are usually multi-variable functions. So the design of a game formula is a complex and difficult problem because it is the same problem of the design of a multi-variable function which should satisfy the related game rules. In this paper we propose a new method which can systematically design game formulas. The purposed method is the decomposing of tree structure for a game formula by analyzing the tree structure of the operands which have single-variable functions on the lowest levels. So the design method can change the complex and difficult problem of the design of a multi-variable function to the simple and easy problem of the design of the single-variable function which should satisfy the related game rules.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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