Aircraft conceptual design usually uses low to medium fidelity analysis to determine the basic configuration of an aircraft. Optimum solution is bounded by at least one of the constraints in most cases. This solution has risk to fail at later stage when analyzed with more sophisticated analysis tools. This research uses pre-constructed database to estimate the analysis prediction errors associated with simplified analysis methods. A possibility based design optimization framework is developed to utilize the newly proposed piecewise-linear fuzzy membership functions that compensate the discrepancies caused by simplified analysis. The proposed approach for aircraft design produces the optimum aircraft configurations that are less likely to fall into infeasible region when analyzed using higher fidelity analysis at later design stages.
MOLDFLOW사의 CAE S/W를 사용하여 A사의 TV speaker grille의 최적 성형 조건을 도출하였는데 캐비티 안으로 충전되는 수지의 양을 조절하는 방법 중 flow balance, runner balance, 그리고 이 두 가지를 절충한 세 가지 방법으로 유동과 보압 해석을 수행하였다. 또한 실제로 각각의 온도별 점도와 전단속도를 측정한 결과(local database)를 이용하여 해석하고, standard database에 의한 해석결과와 비교 검토하였다. Speaker grille에서 flow balance는 성형품의 weld line을 최소화함으로써 양호한 외관과 weld line의 기계적 물성 저하를 최소화시켰으나, 제품 중앙부의 과충전으로 인한 과도한 변형이나 gas가 발생하는 단점이 나타났다. Runner balance는 각 gate로부터 사출되는 수지의 양을 균등하게 조절함으로써 flow balance의 단점을 보완하였으나, weld line의 외관과 기계적 물성이 저하하는 단점이 나타났다. 그러나 flow balance와 runner balance를 절충한 형태의 runner의 직경을 변형함으로써 두 방법이 가지는 단점을 보완하였다. 또한 각각의 온도에 대한 점도와 전단속도를 실측한 local database와 기존의 standard database에 의한 해석 결과를 비교한 결과, 실측의 점도가 다소 높게 측정되고 온도 분포의 편차가 넓게 나타났음에도 불국하고 두 data의 해석 결과는 거의 차이가 없음이 확인되었다.
XML이 웹상에서 정보 교환의 표준으로 채택되면서 XML을 데이타베이스의 데이타로 보고 정보를 추출하는 분야가 주목받고 있다. XML은 그래프 기반의 비정형 데이타(semistructured data) 모델 과 매우 비슷하기 때문에 XML 데이타를 그래프 기반의 비정형 데이타 모델로 매핑한 후, 이에 대하여 질의를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 XML 데이타에 대하여 스키마 정보를 가지는 DTB(Document Type Definition)를 이용한 질의 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 인덱싱 효과를 내면서도 기존 방법에 비하여 부가의 메모리를 적게 필요로하고, 입력 데이타의 구조를 그대로 유지하기 때문에 다양한 형태의 질의를 효율적으로 처리할 수 있다. 간단한 예제 데이타베이스에 대하여 제안하는 기법의 실험 결 과를 보였다.
In the casting industry field, a lot of researches have been carried out to maximize soundness and productivity and improve quality of mass produced products. The researches on the optimum mould design by using computer simulation have achieved a lot of accomplishments in the die-casting process especially. Their results are utilized to mass-produce sound products in their field. But there are some difficulties to use the simulation in order to make the design of product and mould. In general, repetitive calculations of computer simulation require much analyzing time in order to make sound design of them. Another difficulty is that only expertise technicians can analyze results of the simulation. In order to solve such a problem, we are building mould design optimization system which consists of knowledge-based module, simulation, optimization module and interactive modeler(it is based on the commercial modeler). By using and interacting between these modules of that system, we can easily make an optimum design of mould and construct the database. This study introduce the general process of the system and connection method between the modules is mentioned above and some examples to apply it to real product.
In this study, we estimate the ultimate load of rectangular concrete-filled steel tubes (CFST) by developing a novel hybrid predictive model (ANN-BCMO) which is a combination of balancing composite motion optimization (BCMO) - a very new optimization technique and artificial neural network (ANN). For this aim, an experimental database consisting of 422 datasets is used for the development and validation of the ANN-BCMO model. Variables in the database are related with the geometrical characteristics of the structural members, and the mechanical properties of the constituent materials (steel and concrete). Validation of the hybrid ANN-BCMO model is carried out by applying standard statistical criteria such as root mean square error (RMSE), coefficient of determination (R2), and mean absolute error (MAE). In addition, the selection of appropriate values for parameters of the hybrid ANN-BCMO is conducted and its robustness is evaluated and compared with the conventional ANN techniques. The results reveal that the new hybrid ANN-BCMO model is a promising tool for prediction of the ultimate load of rectangular CFST, and prove the effective role of BCMO as a powerful algorithm in optimizing and improving the capability of the ANN predictor.
이 연구에서는 한정된 데이터베이스를 바탕으로 콘크리트 물성 예측 모델을 만들어 최적 배합을 구할 때, 탐색 범위를 한정된 데이터베이스로 제안함으로써 보다 신뢰성 있는 콘크리트 배합을 제시할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 각 구성 재료의 가능한 모든 영역을 포함하는 데이터베이스를 구축하지 않고 최적화 과정에서 탐색 범위를 한정된 데이터베이스로 제안함으로써 콘크리트 물성 예측 모델이 신뢰성을 확보할 수 있게 된다. 이 연구에서 이러한 영역을 유효영역으로 정의 하였다. 제안한 기법은 유전자 알고리즘, 인공신경회로망, 그리고 최소 볼록 집합을 이용하여 구현하였으며, 이 방법의 타당성을 검증하기 위하여 주어진 강도 조건을 만족하면서 최저의 가격으로 제조할 수 있는 배합을 찾는 최적화 문제에 적용하였으며 검증 실험을 수행하였다. 실험 결과 데이터베이스의 영역 특성을 반영하는 제안한 기법을 통하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 최적 배합을 찾을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 선형행렬 부등식을 이용한 TS 퍼지 분류기 설계 방법을 제안한다. TS 퍼지 분류기를 설계하기 위해 퍼지규칙의 후반부 파라메터가 분류기의 성능을 최대로 하도록 동정되어야 한다. 이러한 동정 문제를 해결하기 위해 볼록 최적화 기법이 사용되었다. 후반부 파라메터 동정 문제는 볼록 최적화 문제로 변환되며, 선형행렬 부등식으로 표현된다. 선형행렬 부등식으로 표현된 볼록 최적화 문제는 일반 고유값 문제로 근사화 되며, 일반 고유값 문제를 최적화함으로써 최소의 분류 에러를 가지는 최적의 후반부 파라메터가 결정된다. 제안된 분류기의 성능을 평가하기 위해 IRIS 데이터와 Wisconsin Breast Cancer Database 데이터에 대한 분류기의 성능을 모의 실험을 통해 확인하였다. 마지막으로, 모의 실험 결과 제안된 TS 퍼지 분류기의 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
The performance of a distributed database system depends particularly on the site-allocation of the fragments. Queries access different fragments among the sites, and an originating site exists for each query. A data allocation algorithm should distribute the fragments to minimize the transfer and settlement costs of executing the query plans. The primary cost for a data allocation algorithm is the cost of the data transmission across the network. The data allocation problem in a distributed database is NP-complete, and scalable evolutionary algorithms were developed to minimize the execution costs of the query plans. In this paper, quadratic assignment problem heuristics were designed and implemented for the data allocation problem. The proposed algorithms find near-optimal solutions for the data allocation problem. In addition to the fast ant colony, robust tabu search, and genetic algorithm solutions to this problem, we propose a fast and scalable hybrid genetic multi-start tabu search algorithm that outperforms the other well-known heuristics in terms of execution time and solution quality.
Many researches are going on with regard to issues and problems related to mobile database systems, which are caused by the weak connectivity of wireless networks, the mobility and the portability of mobile clients. Mobile computing satisfies user's demands for convenience and performance to use information at any time and in any place, but it has many problems to be solved in the aspect of data management. The purpose of our study is to Implement Real-Time Mobile Query Processing System(MQPS) to solve problems related to database hoarding, the maintenance of shared dataconsistency and the optimization of logging, which are caused by the weak connectivity and disconnection of wireless networks inherent in mobile database systems under mobile client server environments. In addition, we proved the superiority of the proposed MQPS by comparing its performance to the C I S(Client-Intercept-Srever) model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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