Complex geometric shapes can be defined simply and efficiently by combining and operating various surface primitives. These primitives and their intersection curves are used in finite element mesh generation to form an easy and intuitive procedure for finite element modelling of curved surfaces. This paper proposes techniques of automatic mesh generation on surface primitives with arbitrarily shaped boundaries and control curves, which may be created by surface to surface intersection. A method of automatic mesh generation on plane, which was previously developed by the author, has been modified for application to the surface mesh generation. Owing to the mesh generation-wise differences between planes and surfaces, the surfaces should be transformed into conceptual plane so that the modified plane mesh generation method can be applied. Surface development, mapping and mesh reconstruction are the key techniques suggested in this paper. The selection of the technique to apply can be determined automatically on the basis of the developability, existence of singularity and other characteristics of the surfaces on which the mesh is to be generated. The suggested techniques were implemented into parts of mesh generation functions of the finite element software, MacTran. Their validity and practicality were manifested by the actual use of this software.
In recent years, several computer-aided pattern recognition and data mining techniques have been developed for modeling of soil behavior. The main idea behind a pattern recognition system is that it learns adaptively from experience and is able to provide predictions for new cases. Artificial neural networks are the most widely used pattern recognition methods that have been utilized to model soil behavior. Recently, the authors have pioneered the application of genetic programming (GP) and evolutionary polynomial regression (EPR) techniques for modeling of soils and a number of other geotechnical applications. The paper reviews applications of pattern recognition and data mining systems in geotechnical engineering with particular reference to constitutive modeling of soils. It covers applications of artificial neural network, genetic programming and evolutionary programming approaches for soil modeling. It is suggested that these systems could be developed as efficient tools for modeling of soils and analysis of geotechnical engineering problems, especially for cases where the behavior is too complex and conventional models are unable to effectively describe various aspects of the behavior. It is also recognized that these techniques are complementary to conventional soil models rather than a substitute to them.
Synectics is one of several techniques used to enhance brainstorming by taking a more active role and introducing metaphor and structure into the process. It is unclear at what level of specificity this should be formulated as a pattern. This thesis reviews recent computational as well as experimental work on analogical reasoning based on synectics. New results regarding information processing of analogical reasoning stages, major computational models and recent attempts to compare these models are reviewed. Computational models are also discussed in the computational as well as cognitive psychology perspectives. Future directions in analogical reasoning research are proposed. The following import is the need to accommodate the typology and normal assessment in the concrete circumstances where actual reasoning and problem solving take place. In order to get to this end, we used computational models by Thagard who take the stand of ‘Computational Philosophy of Science’, which assumes ‘Weak AI’ to explicate what constitute the very pecularity of Analogical Reasoning.
In the next generation wireless communication system, the beamforming technique based on a massive antenna is one of core technologies for transmitting and receiving huge amounts of data, efficiently and accurately. For highly performed and highly reliable beamforming, it is required to accurately estimate the Angle of Arrival (AOA) for the desired signal incident to an antenna. Employing the massive antenna with a large number of elements, although the accuracy of the AOA estimation is enhanced, its computational complexity is dramatically increased so much that real-time communication is difficult. In order to improve this problem, AOA estimation algorithms based on the massive antenna with the low computational complexity have been actively studied. In this paper, we compute and analyze the computational complexity of the cascade AOA estimation algorithm based on the Flexible Massive Concentric Circular Array (FMCCA). In addition, its computational complexity is compared to conventional AOA estimation techniques such as the Multiple Signal Classification (MUSIC) algorithm with the high resolution and the Only Beamspace MUSIC (OBM) algorithm.
In this paper we develop algorithms in programming lan-guage SCHEME for implementation of the main first order gradient techniques for unconstrained optimization. Implementation of the de-scent techniques which use non-optimal descent steps as well as imple-mentation of the optimal descent techniques are described. Also we investigate implementation of the global problem called optimization along a line. Developed programs are effective and simpler with re-spect to the corresponding in the procedural programming languages. Several numerical examples are reported.
In this article, a new penalty and different ranking algorithms are used to find the lowest transportation costs for the fuzzy transportation problem. This approach utilises different ranking techniques when dealing with triangular fuzzy numbers. Also, we find that the fuzzy transportation solution of the proposed method is the same as the Fuzzy Modified Distribution Method (FMODI) solution. Finally, examples are used to show how a problem is solved.
In this paper, we consider a feedforward network of overloaded multiclass processor sharing queues and we give a fluid model solution under the condition that the system is initially empty. The main theorem of the paper provides sufficient conditions for a fluid model solution to be linear with time. The results are illustrated through examples.
Integrated genomics refers to the use of large-scale, systematically collected data from various sources to address biological and biomedical problems. A critical ingredient to a successful research program in integrated genomics is the establishment of an effective computational infrastructure. In this review, we suggest that the computational infrastructure challenges include developing tools for heterogeneous data organization and access, innovating techniques for combining the results of different analyses, and establishing a theoretical framework for integrating biological and quantitative models. For each of the three areas - data integration, analyses integration, and model integration - we review some of the current progress and suggest new topics of research. We argue that the primary computational challenges lie in developing sound theoretical foundations for understanding the genome rather than simply the development of algorithms and programs.
Niroumand, Hamed;Mehrizi, Mohammad Emad Mahmoudi;Saaly, Maryam
Geomechanics and Engineering
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제11권1호
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pp.1-39
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2016
The finite element method (FEM), discrete element method (DEM), and Discontinuous deformation analysis (DDA) are among the standard numerical techniques applied in computational geo-mechanics. However, in some cases there no possibility for modelling by traditional finite analytical techniques or other mesh-based techniques. The solution presented in the current study as a completely Lagrangian and mesh-free technique is smoothed particle hydrodynamics (SPH). This method was basically applied for simulation of fluid flow by dividing the fluid into several particles. However, several researchers attempted to simulate soil-water interaction, landslides, and failure of soil by SPH method. In fact, this method is able to deal with behavior and interaction of different states of materials (liquid and solid) and multiphase soil models and their large deformations. Soil indicates different behaviors when interacting with water, structure, instrumentations, or different layers. Thus, study into these interactions using the mesh based grids has been facilitated by mesh-less SPH technique in this work. It has been revealed that the fast development, computational sophistication, and emerge of mesh-less particle modeling techniques offer solutions for problems which are not modeled by the traditional mesh-based techniques. Also it has been found that the smoothed particle hydrodynamic provides advanced techniques for simulation of soil materials as compared to the current traditional numerical methods. Besides, findings indicate that the advantages of applying this method are its high power, simplicity of concept, relative simplicity in combination of modern physics, and particularly its potential in study of large deformations and failures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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