Exact solution for nonlinear behavior of clamped-clamped functionally graded (FG) buckled beams is presented. The effective material properties are considered to vary along the thickness direction according to exponential-law form. The in-plane inertia and damping are neglected, and hence the governing equations are reduced to a single nonlinear fourth-order partial-integral-differential equation. The von Kármán geometric nonlinearity has been considered in the formulation. Galerkin procedure is used to obtain a second order nonlinear ordinary equation with quadratic and cubic nonlinear terms. Based on the mode of the corresponding linear problem, which readily satisfy the boundary conditions, the frequencies for the nonlinear problem are obtained using the Jacobi elliptic functions. The effects of various parameters such as the Young's modulus ratio, the beam slenderness ratio, the vibration amplitude and the magnitude of axial load on the nonlinear behavior are examined.
In this paper, we investigate the portfolio optimization problem under the SVCEV model, which is a hybrid model of constant elasticity of variance (CEV) and stochastic volatility, by taking into account of minimum-entropy robustness. The Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation is derived and the first two orders of optimal strategies are obtained by utilizing an asymptotic approximation approach. We also derive the first two orders of practical optimal strategies by knowing that the underlying Ornstein-Uhlenbeck process is not observable. Finally, we conduct numerical experiments and sensitivity analysis on the leading optimal strategy and the first correction term with respect to various values of the model parameters.
Le Ngoc Bao Long;Sam-Sang You;Truong Ngoc Cuong;Hwan-Seong Kim
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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pp.254-255
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2023
This paper discovers a robust managerial strategy for a stochastic inventory of perishable products, where the model experiences changing factors including inner parameters and an external disturbance with unknown form. An analytical solution for the optimization problem can be obtained by applying the Hamilton-Bellman-Jacobi equation, however the policy result cannot completely suppress the oscillation from the external disturbance. Therefore, an intelligent approach named Radial Basis Function Neural Networks is applied to estimate the unknown disturbance and provide a robust controller to manipulate the inventory level more effective. The final results show the outstanding performance of RBFNN controller, where both the estimation error and control error are guaranteed in the predefined limit.
레벨셋 기법과 무요소법을 결합한 위상 및 형상 최적설계 기법을 개발하여 선형 탄성문제에 적용하였다. 설계민감도는 애드조인트법을 사용하여 효율적으로 구하였다. 해밀턴-자코비 방정식을 업-윈드 기법을 이용하여 수치적으로 풀었으며, 구조물의 경계는 레벨셋 함수를 이용하여 암시적으로 표현하였다. 구조물의 응답과 설계민감도를 얻기 위하여 암시적 함수를 사용하여 명시적 경계를 생성하였다. 재생 커널 기법에 기초하여 얻어진 전역 절점 기저함수를 사용하여 연속체 지배방정식의 변위장을 이산화하였다. 따라서 질점들을 연속체 영역의 어느 곳이든 위치시킬 수 있으며, 이는 통해 명시적 경계를 생성하는 것이 가능하며, 결과적으로 정확한 설계를 얻을 수 있다. 개발된 방법은 제한 조건이 있는 최적설계 문제에 대하여 라그랑지안 범함수를 정의한다. 이는 경계의 변화를 통하여 허용 부피 제한조건을 만족시키면서 컴플라이언스를 최소화한다. 최적설계 과정 동안 라그랑지안 범함수의 최적화조건을 만족시킴으로써 해밀턴-자코비 방정식을 풀기 위한 속도장을 얻는다. 기존의 형상 최적설계 기법에 비하여, 본 방법론은 위상과 형상의 변화를 쉽게 얻어낼 수 있다.
IPO(Iterative Physical Optics) 방법은 대규모 물체의 산란파를 효과적으로 계산하는 고주파 근사 방법 중 하나인 PO(Physical Optics) 방법을 반복적으로 적용하는 계산방법이다. IPO 방법은 일차(first-order) PO 방법에서는 고려하지 못하는 다중 반사를 고려할 수 있어, 산란체 표면에 여기되는 전류의 정확도를 높일 수 있다. 그러므로 산란체의 RCS(Radar Cross Section)를 보다 정확하게 예측할 수 있다. 그러나 IPO 방법은 필요한 적분방정식을 정확하게 풀지 않아 수렴성에 문제가 생긴다. 그러므로 본 논문에서는 IPO 방법의 수렴성을 조절하기 위해, 행렬연산에 사용하는 Jacobi, Gauss-Seidel, SOR(Successive Over Relaxation) 그리고 Richardson 방법을 IPO 방법에 적용하였다. 그러므로 대규모 물체의 RCS 계산을 제안된 IPO 방법을 사용하여 효율적으로 계산할 수 있다. 또, 이들의 정확도를 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
In this paper, we will present a deeper look on optimal design methods that are related to path-planning for a mobile robot. To control the motion of a mobile robot in a clustered environment, it's necessary to know a suitable trajectory assuming certain start and goal point. Up to now, there are many literatures that concern optimal path planning for an obstacle avoided mobile robot. Among those literatures, we have chosen 2 novel methods for our further analysis. The first approach [4] is based on HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman) equation whose solution is the return-function that helps to generate a shortest path to the goal. The later [5] is called polynomial-path-planning approach, in this method, a shortest polynomial-shape path would become a solution if it was a collision-free path. The camera network plays the role as sensors to generate updated map which locates the static and dynamic objects in the space. Therefore, the exhibition of both path planning and dynamic obstacle avoidance by the updated map would be accomplished simultaneously. As we mentioned before, our research will include the motion control of a true mobile robot on those optimal planned paths which were generated by above algorithms. Base on the kinematic and dynamic simulation results, we can realize the affection of moving speed to the stable of motion on each generated path. Also, we can verify the time-optimal trajectory through velocity tuning. To simplify for our analysis, we assumed the obstacles are cylindrical circular objects with the same size.
본(本) 논문(論文)에서는 일정변단면장주(一定變斷面長柱)의 탄성임좌굴하중(彈性臨挫屈荷重)을 구하는 각산식(咯算式)을 제시(提示)하였다. 특히, 고가도로설계시(高架道路設計時) 자주 나타나는 일단고정(一端固定) 타단자유(他端自由)인 중실원형(中實圓形) 및 구형단면(矩形斷面)에 한(限)하였다. 처짐곡선 미분방정식(微分方程式)의 정밀해(精密解)는 Bessel 함수(凾數)로 나타나는데, Bisection method를 이용하여 Computer로 수치해석(數値解析)하였다. 또 자중(自重)고려시 F.E.M에 의한 해석(解析)은 고유치(固有値) 문제(問題)가 되므로 Jacobi method를 이용하여 수치해석(數値解析)하였고, 균일단면장주(均一斷面長柱)의 정밀해(精密解)와 비교(比較)하여 F.E.M에 의한 근사해(近似解)의 신뢰도(信賴度)를 높였다. 그 결과(結果) 일정변단면장주(一定變斷面長柱)의 임계좌굴하중(臨界挫屈荷重)은 형상계수(形狀係數)와 단면변화율(斷面變化率)에 대해 균일단면장주(均一斷面長柱)의 비례식(比例式)으로 나타낼 수 있었다.
본 연구에서는 Coloring 기법을 적용한 Gauss-Seidel 해법의 연산 성능을 분석하기 위해 2차원과 3차원 전도 열전달 문제를 다양한 격자 크기에서 해석하였다. 지배방정식의 이산화는 유한차분법과 유한요소법을 사용하였다. CPU의 경우에는 상대적으로 작은 격자계에서 연산 성능이 좋으며, 계산에 사용되는 메모리의 크기가 캐시메모리보다 크게 되면 연산 성능이 급격히 떨어진다. 반면에, GPU는 메모리 지연시간 숨김 특성으로 인하여 격자의 수가 충분히 많을 때 연산 성능이 좋다. GPU에 기반한 Colored Gauss-Seidel 해법은 단일 CPU를 이용한 연산에 비해서 각각 최대 7배의 속도 향상을 보인다. 또한, GPU 기반에서 Colored Gauss-Seidel 해법은 Jacobi 보다 약 2배 빠름을 확인하였다.
Using a level set method and topological derivatives, a topological shape optimization method that is independent of an initial design is developed for linearly elastic structures. In the level set method, the initial domain is kept fixed and its boundary is represented by an implicit moving boundary embedded in the level set function, which facilitates to handle complicated topological shape changes. The 'Hamilton-Jacobi (H-J)' equation and computationally robust numerical technique of 'up-wind scheme' lead the initial implicit boundary to an optimal one according to the normal velocity field while minimizing the objective function of compliance and satisfying the constraint of allowable volume. Based on the asymptotic regularization concept, the topological derivative is considered as the limit of shape derivative as the radius of hole approaches to zero. The required velocity field to update the H -J equation is determined from the descent direction of Lagrangian derived from optimality conditions. It turns out that the initial holes is not required to get the optimal result since the developed method can create holes whenever and wherever necessary using indicators obtained from the topological derivatives. It is demonstrated that the proper choice of control parameters for nucleation is crucial for efficient optimization process.
A level set based topological shape optimization using extended B-spline basis functions is developed for steady state heat conduction problems. The only inside of complicated domain is identified by the level set functions and taken into account in computation. The solution of Hamilton-Jacobi equation leads to an optimal shape according to the normal velocity field determined from the sensitivity analysis, minimizing a thermal compliance while satisfying a volume constraint. To obtain exact shape sensitivity, the precise normal and curvature of geometry need to be determined using the level set and B-spline basis functions. The nucleation of holes is possible whenever and wherever necessary during the optimization using a topological derivative concept.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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