Kim Chwa-Il;Wang Se-Myung;Bae Kyoung-Ryun;Moon Hee-Gon;Choi Kyung-K.
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.20
no.4
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pp.494-504
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2006
This research proposes a reliability-based topology optimization (RBTO) using the finite element method. RBTO is a topology optimization based on probabilistic (or reliability) constraints. Young's modulus, thickness, and loading are considered as the uncertain variables and RBTO is applied to static and eigenvalue problems. The RBTO problems are formulated and a sensitivity analysis is performed. In order to compute probability constraints, two methods-RIA and PMA-are used. Several examples show the effectiveness of the proposed method by comparing the classical safety factor method.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.24
no.3
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pp.99-105
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2000
For multi-body dynamic problems. especially coalescent eigenvalue problems with multiobjective optimization, the design sensitivity analysis is too much complicated mathematically and numerically. Therefore, this article proposes a new technique for structural dynamic modification using a mode modification and homologous structures design method with Genetic Algorithm(GA). In this work, the homologous structure of the resiliently mounted multi-body for marine diesel generator systems is studied and the problem is treated as a combinational optimization problem using the GA. In GA formulation, fitness is defined based on penalty function approach. That include homology, allowable stress and minimum weight of common plate.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.10a
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pp.159-166
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2001
Structural optimization often requires the evaluation of design sensitivities. The Semi Aanalytic method(SAM) for computing sensitivity is popular in shape optimization because this method has several advantages. But when relatively large rigid body motions are identified for individual elements, the SA method shows severe inaccuracy. In this paper, the improvement of design sensitivities corresponding to the rigid body mode is evaluated by exact differentiation of the rigid body modes. Moreover, the error of the SA method caused by numerical difference scheme is alleviated by using a series approximation for the sensitivity derivatives and considering the higher order terms. Finally, this paper shows that the refined SA method including the iterative method improves the results of sensitivity analysis in dynamic problems.
Numerical algorithms for solving the incompressible Navier-Stokes equations using P2P1 finite element are compared regarding the eigenvalues of matrices. P2P1 element allocates pressure at vertex nodes and velocity at both vertex and mid nodes. Therefore, compared to the P1P1 element, the number of pressure variables in the P2P1 element decreases to 1/4 in the case of two-dimensional problems and to 1/8 in the three-dimensional problems. Fully-implicit-integrated, semi-implicit- integrated and semi-segregated finite element formulations using P2P1 element are compared in terms of elapsed time, accuracy and eigenvlue distribution (condition number). For the comparison,they have been applied to the well-known benchmark problems. That is, the two-dimensional unsteady flows around a fixed circular cylinder and decaying vortex flow are adopted to check spatial accuracy.
This article presents a new global-local hybrid coarse-mesh finite difference (HCMFD) method for efficient parallel calculation of pin-by-pin heterogeneous core analysis. In the HCMFD method, the one-node coarse-mesh finite difference (CMFD) scheme is combined with a nodal expansion method (NEM)-based two-node CMFD method in a nonlinear way. In the global-local HCMFD algorithm, the global problem is a coarse-mesh eigenvalue problem, whereas the local problems are fixed source problems with boundary conditions of incoming partial current, and they can be solved in parallel. The global problem is formulated by one-node CMFD, in which two correction factors on an interface are introduced to preserve both the surface-average flux and the net current. Meanwhile, for accurate and efficient pin-wise core analysis, the local problem is solved by the conventional NEM-based two-node CMFD method. We investigated the numerical characteristics of the HCMFD method for a few benchmark problems and compared them with the conventional two-node NEM-based CMFD algorithm. In this study, the HCMFD algorithm was also parallelized with the OpenMP parallel interface, and its numerical performances were evaluated for several benchmarks.
The existing researches on the dynamics of the fluid-conveying pipes only focus on stability and vibration problems, and there is no literature report on the wave propagation of the fluid-conveying pipes. Therefore, the purpose of this paper is to explore the propagation characteristics of longitudinal and flexural waves in the fluid-conveying pipes. First, it is assumed that the material properties of the fluid-conveying pipes vary based on a power function of the thickness. In addition, it is assumed that the material properties of both the fluid and the pipes are closely depended on temperature. Using the Euler-Bernoulli beam equation and based on the linear theory, the motion equations considering the thermal-mechanical-fluid coupling is derived. Then, the exact expressions of phase velocity and group velocity of longitudinal waves and bending waves in the fluid-conveying pipes are obtained by using the eigenvalue method. In addition, we also studied the free vibration frequency characteristics of the fluid-conveying pipes. In the numerical analysis, we successively studied the influence of temperature, functional gradient index and liquid velocity on the wave propagation and vibration problems. It is found that the temperature and functional gradient exponent decrease the phase and group velocities, on the contrary, the liquid flow velocity increases the phase and group velocities. However, for vibration problems, temperature, functional gradient exponent parameter, and fluid velocity all reduce the natural frequency.
Kim, Min-Soo;Back, Jang-Sun;Lee, Guee-Sang;Kim, Soo-Hyung
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.29
no.8
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pp.521-528
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2002
We propose a new approach to the feature selection for the classification of handwritten characters using two-dimensional(2D) wavelet packet bases. To extract key features of an image data, for the dimension reduction Principal Component Analysis(PCA) has been most frequently used. However PCA relies on the eigenvalue system, it is not only sensitive to outliers and perturbations, but has a tendency to select only global features. Since the important features for the image data are often characterized by local information such as edges and spikes, PCA does not provide good solutions to such problems. Also solving an eigenvalue system usually requires high cost in its computation. In this paper, the original data is transformed with 2D wavelet packet bases and the best discriminant basis is searched, from which relevant features are selected. In contrast to PCA solutions, the fast selection of detailed features as well as global features is possible by virtue of the good properties of wavelets. Experiment results on the recognition rates of PCA and our approach are compared to show the performance of the proposed method.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.5
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pp.445-455
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2010
In order to effectively predict thermo-acoustic instability within real combustors of rocket engines and gas turbines, in the present study, the Helmholtz equation in conjunction with the time lag hypothesis is discretized by the finite element method on three-dimensional hybrid unstructured mesh. Numerical nonlinearity caused by the combustion response term is linearized by an iterative method, and the large-scale eigenvalue problem is solved by the Arnoldi method available in the ARPACK. As a consequence, the final solution of complex valued eigenfrequency and acoustic pressure field can be interpreted as resonant frequency, growth rate, and modal shape for acoustic modes of interest. The predictive capabilities of the present method have been validated against two academic problems with complex impedance boundary and premixed flame, as well as an ambient acoustic test for liquid rocket combustion chamber with/without baffle.
Analyzing patterns in data points embedded in linear and non-linear feature spaces is considered as one of the common research problems among different research areas, for example: data mining, machine learning, pattern recognition, and multivariate analysis. In this paper, data points are heterogeneous sets of biosequences (composite data points). A composite data point is a set of ordinary data points (e.g., set of feature vectors). We theoretically extend the derivation of the largest generalized eigenvalue-based distance metric Dij(γ1) in any linear and non-linear feature spaces. We prove that Dij(γ1) is a metric under any linear and non-linear feature transformation function. We show the sufficiency and efficiency of using the decision rule $\bar{{\delta}}_{{\Xi}i}$(i.e., mean of Dij(γ1)) in classification of heterogeneous sets of biosequences compared with the decision rules min𝚵iand median𝚵i. We analyze the impact of linear and non-linear transformation functions on classifying/clustering collections of heterogeneous sets of biosequences. The impact of the length of a sequence in a heterogeneous sequence-set generated by simulation on the classification and clustering results in linear and non-linear feature spaces is empirically shown in this paper. We propose a new concept: the limiting dispersion map of the existing clusters in heterogeneous sets of biosequences embedded in linear and nonlinear feature spaces, which is based on the limiting distribution of nucleotide compositions estimated from real data sets. Finally, the empirical conclusions and the scientific evidences are deduced from the experiments to support the theoretical side stated in this paper.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.15
no.2
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pp.126-134
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2007
Although there has been substantial research on the squeal noise for the automotive brake system, robust design issues with respect to control factors equivalent to design variables in optimization, noise factors due to system uncertainties, and signal factors designed to accommodate a user-adjustable setting still need to be addressed. For the purpose, the robust design applied to the disk brake system has been investigated by DOE (Design of Experiments) based Taguchi analysis with dynamic characteristics. The specific goal of this methodology is to identify a design with linear signal-response relationship, and variability minimization. The finite element models of the disk brake assembly have been constructed, and the squeal noise problems have been solved by complex eigenvalue analysis. As the practical robust design to reduce the brake squeal noise, material properties of pad, disk, and backplate, thickness and geometry of pad are selected as control factors, material properties of pad and disk, and the contact stiffness have been considered as noise factors, and friction coefficient between pad and disk is chosen as a signal factor. Through the DOE based robust design, the signal-to-noise ratio and the sensitivity for each orthogonal array experiment have been analyzed. Also, it has been proved that the proposed robust design is effective and adequate to reduce the brake squeal noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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