A new design approach for a delicate treatment of complex geometries such as a wing/body configuration is arranged using overset mesh technique under large scale computing environment for turbulent viscous flow. Various pre- and post-processing techniques which are required of overset flow analysis and sensitivity analysis codes are discussed for design optimization problems based on gradient based optimization method (GBOM). The overset flow analysis code is validated by comparing with the experimental data of a wing/body configuration (DLR-F4) from the 1st Drag Prediction Workshop (DPW-I). In order to examine the applicability of the present design tools, careful design works for the drag minimization problem of a wing/body configuration are carried out by using the developed aerodynamic shape optimization tools for the viscous flow over multiple-body aircraft geometries.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.4
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pp.330-340
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2002
In this Paper. a non-linear approach to a design of model reference adaptive control is presented. The approach is demonstrated by a case study of a simple single-pole and no zero, linear, discrete-time plant. The essence of the idea is to generate a full non-linear model of the plant dynamics and the parameter adaptation dynamics as a gradient descent algorithm with respect to a Riemannian metric. It is shown how a Riemannian metric can be chosen so that the modelled plant dynamics do in fact match the true plant dynamics. The performance of the proposed scheme is compared to a traditional model reference adaptive control scheme using the classical sensitivity derivatives (Euclidean gradients) for the descent algorithm.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.2
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pp.112-119
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2003
Generally, PID controller is not suitable to control multi variable system because it is very difficult to tune the PID gains. However, this paper shows that it is not hard to tune the PID gains if we can find a Jacobian matrix of the system. The Jacobian matrix expresses the ratio of output variations according to input variations. It is possible to adjust the input values in order to reduce the output error using the Jacobian. When the colt function is composed of error related terms, the gradient approach can tune the PID gains to minimize the function. In simulation, a hydrofoil catamaran with two inputs and two outputs is applied as a multi variable system. We can easily get the multi variable PID controller by the proposed teaming method. When the controller is compared with LQR controller, the performance is as good as that of LQR controller with a modeling equation.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.4
no.1
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pp.99-109
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2003
Attitude control law synthesis for the three-axis attitude maneuver of a flexible spacecraft model is presented in this study. The basic idea is motivated by previous works for the extension into a more general case. The new case includes gravitational gradient torque which has significant effect on a wide range of low earth orbit missions. As the first step, the fully nonlinear dynamic equations of motion are derived including gravitational gradient. The control law design based upon the Lyapunov approach is attempted. The Lyapunov function consists of a weighted combination of system kinetic and potential energy. Then, a set of stabilizing control law is derived from the basic Lyapunov stability theory. The new control law is therefore in a general form partially validating the previous work in some sense.
Lee Kang-Seok;Kim Jeong-Hee;Choi Chang-Sik;Lee Li-Hyung
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2005.04a
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pp.359-366
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2005
Most engineering optimization are based on numerical linear and nonlinear programming methods that require substantial gradient information and usually seek to improve the solution in the neighborhood of a starting point. These algorithm, however, reveal a limited approach to complicated real-world optimization problems. If there is more than one local optimum in the problem, the result may depend on the selection of an initial point, and the obtained optimal solution may not necessarily be the global optimum. This paper describes a new harmony search(HS) meta-heuristic algorithm-based approach for structural size optimization problems with continuous design variables. This recently developed HS algorithm is conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary. Two classical space truss optimization problems are presented to demonstrate the effectiveness and robustness of the HS algorithm. The results indicate that the proposed approach is a powerful search and optimization technique that may yield better solutions to structural engineering problems than those obtained using current algorithms.
This paper studies nonlinear stability behavior of a nanocrystalline silicon curved nanoshell considering strain gradient size-dependency. Nanocrystallines are composite materials with an interface phase and randomly distributed nano-size grains and pores. Imperfectness of the curved nanoshell has been defined based on an initial deflection. The formulation of nanocrystalline nanoshell has been established by thin shell theory and an analytical approach has been used in order to solve the buckling problem. For accurately describing the size effects related to nano-grains or nano-pores, their surface energies have been included. Nonlinear stability curves of the nanoshell are affected by the size of nano-grain, curvature radius and nano-pore volume fraction. It is found that increasing the nano-pore volume fraction results in lower buckling loads.
Inverse radiation problems are solved for estimating the boundary conditions such as temperature distribution and wall emissivity in axisymmetric absorbing, emitting and scattering medium, given the measured incident radiative heat fluxes. Various regularization methods, such as hybrid genetic algorithm, conjugate-gradient method and Newton method, were adopted to solve the inverse problem, while discussing their features in terms of estimation accuracy and computational efficiency. Additionally, we propose a new combined approach of adopting the genetic algorithm as an initial value selector, whereas using the conjugate-gradient method and Newton method to reduce their dependence on the initial value.
Yang, Kai;Liew, Soo Chin;Lee, Ken Yoong;Kwoh, Leong Keong
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.408-410
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2003
In this paper, an improved gradient direction assisted linking algorithm is proposed. This algorithm begins with initial seeds satisfying some local criteria. Then it will search along the direction provided by the initial point. A window will be generated in the gradient direction of the current point. Instead of the conventional method which only considers the value of the local salient structure, an improved mathematical model is proposed to describe the desired linear features. This model not only considers the value of the salient structure but also the direction of it. Furthermore, the linking problem under this model can be efficiently solved by dynamic programming method. This algorithm is tested for linear features detection in IKONOS images. The result demonstrates this algorithm is quite promising.
We demonstrate a new approach to form gradient hole injection layer (HIL) in organic light-emitting diodes (OLEDs). Single spincoating of hole-injecting conducting polymer compositions with a perfluorinated ionomer results in gradient workfunction through the layer by self-organization, which lead to remarkably efficient single layer polymer light-emitting diodes (PLEDs) (${\sim}21$ cd/A). The device lifetime was significantly improved (${\sim50$ times) compared with the conventional hole injection layer, poly(3,4-ethylenedioxy-thiophene)/polystyrene sulfonate. This solution processed HIL also produced dramatically enhanced luminous efficiency (${\sim}34$ cd/A) in vacuum- deposited green fluorescent OLEDs while the vacuum deposited HIL gave the luminous efficiency of ${\sim}23$ cd/A in the same device structure.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.5
no.4
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pp.33-40
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1995
This paper delas with the detection of freehand forgeries of signatures based on the averaged directional amplitudes of gradient vetor which are related to the overall shape of the handwritten signature and fuzzy ARTMAP neural network classifier. In the first step, signature images are extracted from the background by a process involving noise reduction and automatic thresholding. Next, twelve directional amplitudes of gradient vector for each pixel on the signature line are measure and averaged through the entire signature image. With these twelve averaged directional gradient amplitudes, the fuzzy ARTMAP neural network is trained and tested for the detection of freehand forgeries of singatures. The experimental results show that the fuzzy ARTMAP neural network cna lcassify a signature whether genuine or forged with greater than 95% overall accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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