Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.
편심이 있는 구조물이 지진하중을 받는 경우 비틀림의 발생으로 특정부재에 응력 및 변위가 집중되고 이는 전혀 예상치 못한 구조물의 파괴를 유발할 수 있다. 본 연구에서는 각 횡저항 부재의 한계 변위를 기반으로 하여 구조물 전체의 횡변위와 비틀림각의 관계도(D-R Relationship: Displacement-Rotation Relationship)를 작성하고 변위스펙트럼을 이용하여 내진성능평가를 수행하는 방법을 제안한다. 제안된 내진성능평가의 방법은 시간이력해석의 결과를 이용해서 검증하였다. 또한 다양한 지진수준에 대해 구조물의 다른 성능수준을 기준으로 하는 다단계 내진성능평가를 수행하였다. 최종적으로 그 결과를 기준으로 D-R 관계도를 이용한 내진보강 전략을 제시하였다. 내진보강은 각 부재의 강도/강성을 증가시키는 방법과 연성도를 증가시키는 두 가지의 방법을 사용하였다. 특히 강도/강성을 증가시키는 내진보강 전략에서는 보강의 최적화를 위하여 보강전략을 최적화 문제로 구성하고 BFGS Quasi-Newton method를 이용하여 최적보강전략을 수립하는 과정을 제시하였다.
본 연구에서는 교량 구조물-궤도 종방향 상호작용, 교량 구조물-차량 상호작용을 고려한 신뢰성 최적설계 방법을 제안하고, 알고리즘의 개발을 통하여 본 연구에서 제안한 방법의 효율성을 검증하였다. 구조해석 프로그램은 ABAQUS를 사용하였으며, 최적화 방법은 Automated Design Synthesis(ADS)에서 신뢰성면에서 우수한 ALM-BFGS방법을 사용하였다. 일반적으로 ALM-BFGS방법은 최적해 방향을 탐색하는데 있어 1방향 탐색을 하지 않으며 Push-Off Factor 값이 보통 0.1~0.2에서 대부분 수렴하나 본 연구에서는 'Heuristic Decision Method' 의하여 결정된 Push-Off Factor 값이 90일 때 1방향 탐색인 Golden Section Method의 적용이 필요하였으며, 알고리즘이 잘 수렴함을 확인하였다. 구조물-궤도 종방향 상호작용, 구조물-차량의 상호작용에 의한 응답을 제약조건으로 설정하여 단면 설계시 반영될 수 있도록 하였다. 본 연구는 구조물-궤도 종방향 상호작용 및 구조물-차량 상호작용을 고려한 설계기법에 대한 효율성 및 경제성을 증명하기 위하여 5${\times}$(1@50m) 2주형 강합성 거더교에 대한 최적설계를 수행하였으며, 본 연구에서 제안하는 상호작용을 고려하는 설계기법이 기존의 상호작용을 고려하지 않은 설계방법보다 경제적이며 효율적임을 확인하였다.
본 연구에서는 매개변수를 추정하는 방법 중 하나인 역해석을 이용하여 강변여과 지역의 투수량계수를 추정하였다. 최적화 기법으로 BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)를, 정해석 프로그램으로 지하수위와 오염물 거동을 2차원적으로 모의할 수 있는 MOC(Method of Characteristics)을 이용하여 포트란으로 구성된 새로운 프로그램을 개발하였으며 프로그램의 적용성을 검증하기 위해 실제 강변여과를 하고 있는 경남 창원시 대산면의 8개월간 관측 지하수위를 이용하여 그 지역의 투수량계수를 추정하였다.
In this paper, we propose a new rank two quasi-Newton method based on adjoint Broyden updates for solving symmetric nonlinear equations, which can be seen as a class of adjoint BFGS method. The new rank two quasi-Newton update not only can guarantee that $B_{k+1}$ approximates Jacobian $F^{\prime}(x_{k+1})$ along direction $s_k$ exactly, but also shares some nice properties such as positive deniteness and least change property with BFGS method. Under suitable conditions, the proposed method converges globally and superlinearly. Some preliminary numerical results are reported to show that the proposed method is effective and competitive.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.118-121
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1998
In this paper, we propose another paradigm(QNBP) to be capable of overcoming Limitations of the traditional backpropagation(SDBP). QNBPis based on the method of Quasi -Newton(variable metric) with the nomalized direction vectors and computes step size through the linear search. Simulation results showed that QNBP was definitely superior to both the stochasitc SDBP and the deterministic SDBP in terms of accuracy and rate of convergence and might sumount the problem of local minima. and there was no different between DFP+SR1 and BFGS+SR1 combined algrothms in QNBP.
본 논문에서는 반복계산에 따라 비선형 최소점을 탐색하는 최적화 알고리즘의 선택이 선형배열음원의 지향성합성에 미치는 영향을 목적지향성의 설계사양에 대한 만족도, 수렴성, 그리고 적응성의 면에서 비교 검토하였다. 지향성합성은 최적화 알고리즘인 DFP(Davidon-Fletcher-Powell)법과 BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)법을 이용하였으며, 준이상 빔과 회전 빔, 그리고 멀티 빔을 목적지향성으로 설정하였다. 수치계산 결과, 지향성합성에 대한 준뉴톤법의 유효성 확인과 함께 수치계산 과정에서 발생된 문제점에 대한 해결 방법도 제시하였다.
낙동강 유역에서 수질예보시스템의 개발을 위해서 신뢰도해석 기법에 기초한 QUAL2E-AFOSM모형을 개발하였다. 왜관∼물금 구간에 대해 수리학적 부등류 해석을 실시하였고, 최적의 반응계수 추정을 위해 BFGS 기법을 사용하여 최적화 해석을 실시하였으며, 이를 기초로 하여 모형의 보정과 검증을 실시하였다. 추계학적 해석을 위하여 AFSOM 기법을 적용한 신뢰도 해석을 수행하였다. 상류단과 주요 지류에서의 수질, 유량과 반응계수에 대한 변동성을 고려하였다. 수질 측정자료를 기초로 하여 낙동강의 수개 지점에 대한 기준 수질을 초과할 확률을 AFOSM 기법을 이용하여 산정하였다. 본 QUAL2E-AFOSM 모형에 의한 해석결과는 Monte-Carlo 기법의 결과와 일치하는 것으로 나타났다.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제13권2호
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pp.71-82
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2005
The shape of $7\times7$ pin-fins heat sink is optimized numerically to obtain the minimum pressure drop and thermal resistance. In this study, the fin height (h), fin width (w), and fan-to-heat sink distance (c) are chosen as the design variables and the pressure drop $({\Delta}P)$ and thermal resistance $(\theta_j)$ are adopted as the objective functions. To obtain the optimum design values, we used the finite volume method for calculating the objective functions, the BFGS method for solving the unconstrained non-linear optimization problem, and the weighting method for predicting the multi-objective problem. The results show that the optimum design variables for the weighting coefficient of 0.5 are as follows: W=4.653 mm, h=59.215mm, and c=2.667mm. The objective functions corresponding to the optimal design are calculated as ${\Delta}P=6.82$ Pa and $(\theta_j)=0.56K/W$. The Pareto solutions are also presented for various weighting coefficients and they will offer very useful data to design the pin-fins heat sink.
Design optimization of the heat sink with 7${\times}$7 square pin-fins is performed numerically using the Computational Fluid Dynamics (CFD) and the Computer Aided Optimization (CAO). In the pin-fins heat sink, the optimum design variables for fin height (h), fin width (w), and fan-to-heat sink distance (c) can be achieved when the thermal resistance ($\theta$$_{j}$) at the junction and the overall pressure drop ($\Delta$p) are minimized simultaneously. To complete the optimization, the finite volume method for calculating the objective functions, the BFGS method for solving the unconstrained non-linear optimization problem, and the weighting method for predicting the multi-objective problem are used. The results show that the optimum design variable for the weighting coefficient of 0.5 are as follows: w=4.653 mm, h=59.215 mm, and c=2.667 mm. In this case, the objective functions are predicted as 0.56K/W of thermal resistance and 6.91 Pa of pressure drop. The Pareto optimal solutions are also presented.re also presented.d.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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