Free vibration of non-uniform embedded nanoplates based on classical (Kirchhoff's) plate theory in conjunction with nonlocal elasticity theory has been studied. The nanoplate is assumed to be rested on two-parameter Winkler-Pasternak elastic foundation. Non-uniform material properties of nanoplates have been considered by taking linear as well as quadratic variations of Young's modulus and density along the space coordinates. Detailed analysis has been reported for all possible casesof such variations. Trial functions denoting transverse deflection of the plate are expressed in simple algebraic polynomial forms. Application of the present method converts the problem into generalised eigen value problem. The study aims to investigate the effects of non-uniform parameter, elastic foundation, nonlocal parameter, boundary condition, aspect ratio and length of nanoplates on the frequency parameters. Three-dimensional mode shapes for some of the boundary conditions have also been illustrated. One may note that present method is easier to handle any sets of boundary conditions at the edges.
There are two methods to calculate design sensitivity such as direct differentiation method and adjoint method. A sort of direct differentiation method for design sensitivity analysis costs too much when number of design variables is much larger than the number of response functions whose design sensitivity analyses are required. Therefore, an adjoint method is suggested for the case that the dimension of design variables is lager than the number of response function. An adjoint method is required to compute adjoint variables from the simultaneous linear system equation, the so-called adjoint equation, requiring only the eigenvalue and its associated eigenvectors for mode being differentiated. This method has been extended to the repeated eigenvalue problem. In this paper, we propose an adjoint method for deign sensitivity analysis of damped vibratory systems with distinct eigenvalues.
SDM(Structural Dynamics Modification) is to improve dynamic characteristics of a structure, more specifically of a base structure, by adding or deleting auxiliary(modifying) structures. In this paper, I will focus on the optimal layout of the stiffeners which are attached to the plate to maximize 1st natural frequency. Recently, a new topology method was proposed by yamazaki. He uses growing and branching tree model. I modified the growing and branching tree model. The method is designated modified tree model. To expand the layout of stiffeners, I will consider non-matching problem. The problem is solved by using local lagrange multiplier without the mesh regeneration. Moreover The CMS(Component mode synthesis) method is employed to reduce the computing time of eigen reanalysis using reduced componet models.
The metis element method (Hung 1978) has been applied to analyse free edge interlaminar stresses and delamination in composite laminates, which are subjected to extension and bending. The paper recalls Lekhnitskii's solution for generalized plane strain state of composite laminate and Wang's singular solution for determination of stress singularity order and of eigen coefficients $C_m$ for delamination problem. Then the formulae of metis displacement finite element in two-dimensional problem are established. Computation of the stress intensity factors and the energy release rates are presented in details. The energy release rate, G, is computed by Irwin's virtual crack technique using metis elements. Finally, results of interlaminar stresses, the three stress intensity factors and the energy release rates for delamination crack in composite laminates under extension and bending are illustrated and compared with the literature to demonstrate the efficiency of the present method.
일반화된 완전최소자승법 (generalized total least squares method, GTLS)의 ARMA 시스템 식별에의 적용과 GTLS의 적응알고리듬에 대하여 논한다. 일반화된 완전최소자승법은 일별과 출력을 알고 있는 시스템식별 (system identification)문제에서, 출력이 잡음에 의하여 오염된 경우, 편이되지 않은 해를 구하기 위하여 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 먼저 GTLS를 ARMA 시스템 식별에 적용하기 위한 formulation을 하고, 일반화된 완전최소자승법의 일반 해의 성질과 역행렬 정리 (matrix inverse lemma)를 이용하여 적응 GTLS 방법을 제안한다. 다음 제안된 방법을 통하여 시스템식별에 적용하여 그 성능을 평가한다. 또한 GTLS 알고리듬과 제안한 적응 GTLS 알고리듬의 성능을 수학적으로 해석하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이를 검증한다.
This paper presents an optimal design method for structure-borne durability of a vehicle body structure. Structure-borne durability design requires a new design that can increase fatigue lives of critical areas in a structure and must prohibit transition phenomenon of critical areas that results from modification of the structure at the same time. Therefore, the optimization problem fur structure-borne durability design are consists of an objective function and design constraints of 2 types; type 1-constraint that increases fatigue lives of the critical areas to the required design limits and type 2-constraint that prohibits transition phenomenon of critical areas. The durability design problem is generally dynamic because a designer must consider the dynamic behavior such as fatigue analyses according to the structure modification during the optimal design process. This design scheme, however, requires such high computational cost that the design method cannot be applicable. For the purpose of efficiency of the durability design, we presents a method which carry out the equivalent static design problem instead of the dynamic one. In the proposed method, dynamic design constraints for fatigue life, are replaced to the equivalent static design constraints for stress/strain coefficients. The equivalent static design constraints are computed from static or eigen-value analyses. We carry out an optimal design for structure-borne durability of the newly developed bus and verify the effectiveness of the proposed method by examination of the result.
얼굴인식 등과 같은 고차원 패턴인식에서 학습패턴의 수가 패턴 차원에 비해 매우 적을 경우 희소성 문제(the Small Sample Size problem)가 발생한다. 최근 이 문제를 해결하기 위하여 LDA, PCA+LDA, Direct-LDA 등을 비롯한 다양한 LDA-확장 법이 제안되었다. 본 논문에서는 LDA-확장 법으로 차원을 축소하기 전에 학습 패턴을 사전 클러스터링하여 서브 클래스 수를 증가시키는 방법으로 LDA-확장에 기반을 둔 식별기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. LDA (또는 Direct-LDA)에서 축소된 특징공간의 차원은 학습패턴의 클래스 수로 제한되기 때문에 LDA의 식별 성능을 향상시킬 수 있도록 학습패턴을 사전에 클러스터링하여 서브 클래스의 수를 증가시키는 방법이다. 즉, 학습패턴의 특성공간(the eigen space)은 레인지 공간(the range space)과 널 공간(the null space)으로 구성되며, 레인지 공간의 차원은 클래스 수의 증가에 따라 증가한다. 따라서 변환 행렬을 구성할 때 클래스의 수를 늘려 널 공간을 최소화하게 되면 이 공간에 기인한 정보의 손실을 최소화 할 수 있다. 제안 방법을 X-OR 형태의 인공데이터와 AT&T와 Yale 벤취마크 얼굴영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과 본 방법의 효용성을 확인하였다.
장문기반의 인식시스템은 생체인식 시스템의 새로운 방법으로 대두되어 지고 있으며 현재 많은 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 비록 많은 장문 인식 알고리즘이 만들어지고 있지만 장문을 효과적으로 분류하는 방법에 대한 연구는 아직까지 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 특징벡터의 차원축소를 이용한 주성분 분석법(PCA)을 기초로 한 장문 분류 및 인식 방법을 제안하였다. 그리고 효율성 있는 장문인식 시스템을 설계하기 위하여 장문획득 장치를 사용하여 135dpi 장문이미지를 획득하여 사용하였다. 제안된 장문인식 알고리즘은 장문획득 장치, 데이터베이스 생성 그리고 장문인식 알고리즘으로 구성되어 있다. 장문인식 단계는 2회로 제한하였으며, 그 결과 GAR 및 FAR이 각각 98.5%, 0.036%의 성능을 보였다.
임의의 그래프 신호를 복원하기 위해 그래프상의 일부 노드로 구성된 샘플링 집합내의 노드들의 신호값만을 사용하게 되는 경우, 이를 위한 최적의 샘플링 집합 선택 문제에 대해 연구한다. 고도의 계산량을 요구하는 고유값 분해 (eigen decomposition)를 사용하지 않고, 노드를 선택하는 과정에서의 신호 변화값의 차이를 비용함수로 제시한다. 구체적으로, 기존 방식의 비용함수인 신호 복원오차를 최소화하는 대신에 본 연구에서는 신호 변화값의 차이를 비용함수로 채택하여 이를 최소화하는 간단하고 고속의 탐욕 (greedy) 샘플링 집합선택 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속알고리즘과 성능평가 비교를 위해 다양한 그래프 신호에 대한 폭넓은 실험을 진행하여, 기존 방식 대비 신호복원 성능감소를 약 7% 이내로 유지하면서 실행시간을 10배이상으로 단축하였음을 보인다.
본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 셀룰라 신경망(Cellular Neural Network)의 설계를 위한 새로운 방법론을 제안한다. 먼저, 셀룰라 신경망 모델의 기본적 특성들을 소개한 후, 최적 성능을 가지고 이진 원형 패턴들을 저장할 수 있는 셀룰라 신경망 모델의 설계 방법을 제약 조건이 가해진 최적화 문제로 공식화한다. 다음으로 이 문제의 제약 조건을 선형 행렬 부등식(Linear Matrix Inequalities)을 포함하는 부등식의 형태로 변환시킬 수 있음을 관찰한다. 마지막으로 셀룰라 신경망 최적 설계 문제를 내부점 방법(interior point method)에 의해 효율적으로 풀릴 수 있는 일반화된 고유값 문제(Genaralized EigenValue Problem)로 변환한다. 본 논문에서 제시하는 셀룰라 신경망 설계 방법론은 공간 변형 형판 셀룰라 신경망과 공간 불변 형판 셀룰라 신경망 설계에 모두 적용될 수 있다. 설계 예제를 통해 제안된 방법의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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