In this paper, a method of constructing a rectangular net from unorganized point cloud data is presented. In the method an implicit surface that fits the given point data is generated by using principal component analysis(PCA) and adaptive domain decomposition method(ADDM). Then a complete and quality rectangular net can be obtained by extracting voxel data from the implicit surface and projecting exterior faces of extracted voxels onto the implicit surface. The main advantage of the proposed method is that a quality rectangular net can be extracted from randomly scattered 3D points only without any further information. Furthermore the results of this works can be used to obtain many useful information including a slicing data, a solid STL model and a NURBS surface model in many areas involved in treatment of large amount of point data by proper processing of implicit surface and rectangular net generated previously.
In the present study, a parallel Taylor-Galerkin/level set based two-phase flow code was developed using finite element discretization and domain decomposition method based on MPI (Message Passing Interface). The proposed method can be utilized for the analysis of a large scale free surface problem in a complex geometry due to the feature of FEM and domain decomposition method. Four-step fractional step method was used for the solution of the incompressible Navier-Stokes equations and Taylor-Galerkin method was adopted for the discretization of hyperbolic type redistancing and advection equations. A Parallel ILU(0) type preconditioner was chosen to accelerate the convergence of a conjugate gradient type iterative solvers. From the present parallel numerical experiments, it has been shown that the proposed method is applicable to the simulation of large scale free surface flows.
An efficient inverse design technique based on the MGM (Modified Garabedian-McFadden) method has been developed. The 2-D Navier-Stokes equations are solved for obtaining the surface pressure distributions and coupled with the MGM method to perform the inverse design. The solver is parallelized by using the domain decomposition method and the standard MPI library for communications between the processors. The MGM method is a residual-correction technique, in which the residuals are the difference between the desired and the computed pressure distribution. The developed code was applied to several airfoil shapes and the axial blade. It has been found that they are well converged to their target pressure distribution.
In this paper, we propose a second-order prediction/correction (SPC) domain decomposition method for solving one dimensional linear hyperbolic partial differential equation $u_{tt}+a(x,t)u_t+b(x,t)u=c(x,t)u_{xx}+{\int}(x,t)$. The method can be applied to variable coefficients problems and singular problems. Unconditional stability and error analysis of the method have been carried out. Numerical results support stability and efficiency of the method.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제5권2호
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pp.71-99
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2001
The model and analytical method for solving the problem of coupled fluid flow in the reservoir/well system is presented. The 3-D drainage area is composed of three connected media: the tubing, the annuli as a super conducting collector, and the reservoir itself. To couple these three types of fluid flows a non-overlapping Dirichlet-Neumann domain decomposition method is developed. The method allows us to apply an analytical hybrid simulator for accurate evaluation of the impact of main geometrical and hydrodynamic parameters of the 3-D system on the pressure drop along the horizontal well and its production index.
The problem of reconstruction of complete building response from a limited number of response measurements is considered. The response at the intermediate degrees of freedom is reconstructed by using piecewise cubic Hermite polynomial interpolation in time domain. The piecewise cubic Hermite polynomial interpolation is preferred over the spline interpolation due to its trend preserving character. It has been shown that factorization of response data in variable separable form via singular value decomposition can be used to derive the complete set of normal modes of the structural system. The time domain principal components can be used to derive empirical transfer functions from which the natural frequencies of the structural system can be identified by peak-picking technique. A reduced-rank approximation for the system flexibility matrix can be readily constructed from the identified mass-orthonormal mode shapes and natural frequencies.
We propose a novel methodology based on the multiplication function to improve the signal-to-noise ratio (SNR) for vibration detection in a phi optical time-domain reflectometer system (phi-OTDR). The extreme-mean complementary empirical mode decomposition (ECEMD) is designed to break down the original signal into a set of inherent mode functions (IMFs). The multiplication function in terms of selected IMFs is used to determine a vibration's position. By this method, the SNR of a phi-OTDR system is enhanced by several orders of magnitude. Simulations and experiments applying the method to real data prove the validity of the proposed approach.
This paper describes Active Noise Control (ANC) using Discrete Wavelet Transform (DWT) Domain Least Mean Square (LMS) Method. DWT-LMS is one of the transform domain input decorrelation LMS and improves the convergence speed of adaptive filter especially when the input signal is highly correlated. Conventional transform domain LMS's use Discrete Cosine Transform (DCT) because it offers linear band signal decomposition and fast transform algorithm. Wavelet transform can project the input signal into the several octave band subspace and offers more efficient sliding fast transform algorithm. In this paper, we propose Wavelet transform domain LMS algorithm and shows its performance is similar to DCT LMS in some cases using ANC simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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