• 제목/요약/키워드: 뉴튼법

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시간영역에서 가우스뉴튼법을 이용한 탄성파 파형역산 (Time Domain Seismic Waveform Inversion based on Gauss Newton method)

  • 신동훈;박창업
    • 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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    • 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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    • pp.131-135
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    • 2006
  • 본 논문에서는 가우스 뉴튼법을 이용한 중합전 탄성파 자료의 파형역산에 관한 연구를 수행하였다. 탄성파 파형역산에 가우스 뉴튼법을 적용하는 방법은 80년대에 제시되었으나 최근 들어서야 활발히 연구가 진행되고 있는데 이는 연산 능력과 기억용량의 한계에 기인한 것이다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는, 파동 전파 수치모의와 역산과정에서 각각 다른 크기의 격자간격을 사용하고, 필요한 시간영역의 파동전파 모사와 가상 진원의 근사를 통해 편미분 파형을 계산하였으며, 효과적으로 슈퍼컴퓨터를 활용하기 위해 병렬처리 기법을 사용하였다. 수치모의를 통해, 가우스 뉴튼법을 이용한 파형 역산의 수렴속도가 빠르고 정확한 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 본 연구에서 제시한 방법의 실제 탄성파 자료를 이용한 역산에의 적용가능성을 확인하였다.

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역복사경계해석을 위한 다양한 조정기법 비교 (Comparison of Regularization Techniques For an Inverse Radiation Boundary Analysis)

  • 김기완;백승욱
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.1288-1293
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    • 2004
  • Inverse radiation problems are solved for estimating the boundary conditions such as temperature distribution and wall emissivity in axisymmetric absorbing, emitting and scattering medium, given the measured incident radiative heat fluxes. Various regularization methods, such as hybrid genetic algorithm, conjugate-gradient method and Newton method, were adopted to solve the inverse problem, while discussing their features in terms of estimation accuracy and computational efficiency. Additionally, we propose a new combined approach of adopting the genetic algorithm as an initial value selector, whereas using the conjugate-gradient method and Newton method to reduce their dependence on the initial value.

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역복사경계해석을 위한 다양한 조정법 비교 (Comparison of Regularization Techniques for an Inverse Radiation Boundary Analysis)

  • 김기완;신병선;길정기;여권구;백승욱
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제29권8호
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    • pp.903-910
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    • 2005
  • Inverse radiation problems are solved for estimating the boundary conditions such as temperature distribution and wall emissivity in axisymmetric absorbing, emitting and scattering medium, given the measured incident radiative heat fluxes. Various regularization methods, such as hybrid genetic algorithm, conjugate-gradient method and finite-difference Newton method, were adopted to solve the inverse problem, while discussing their features in terms of estimation accuracy and computational efficiency. Additionally, we propose a new combined approach that adopts the hybrid genetic algorithm as an initial value selector and uses the finite-difference Newton method as an optimization procedure.