In the proto design stage of a new car, the performance of an occupant protection system is often evaluated by CAE instead of the real test. CAE predicts and recommends the appropriate design values hence reducing the number of the real tests. However, the existing researches using CAE in predicting the performances do not consider the uncertainties of parameters, in which inconsistency between the actual test results and CAE exists. In this research, the optimization procedure of a protection system such as airbag and load limiter is suggested for the frontal collision. The DACE modeling known as Kriging interpolation is introduced to obtain the meta model of the system followed by the tabu search method to determine a global optimum. Finally, the distribution of a suggested design is determined through the Monte-Carlo Simulation.
Approximate optimization has become popular in engineering field such as MDO and Crash analysis which is time consuming. To accomplish efficient approximate optimization, accuracy of approximate model is very important. As surrogate model, Kriging have been widely used approximating highly nonlinear system . Because Kriging employs interpolation method, it is adequate for deterministic computer simulation. Because there are no random errors and measurement errors in deterministic computer simulation, instead of classical DOE ,space filling experiment design which fills uniformly design space should be applied. In this work, various space filling designs such as maximin distance design, maximum entropy design are reviewed. And new design improving maximum entropy design is suggested and compared.
The aim of this paper was mainly to interpret the real information-missing patch of image by using the kriging interpolation technology of spatial statistics. The TM Image of the Jingouling Forest Farm of Wangqing Forestry Bureau of Northeast China on 1 July 1997 was used as the tested material in this paper. Based on the classification for the TM image, the information pixel-missing patch of image was interpolated by the kriging interpolation technology of spatial statistics theory under the image treatment software-ERDAS and the geographic information system software-Arc/Info. The interpolation results were already passed precise examination. This paper would provide a method and means for interpreting the information-missing patch of image.
Kriging metamodel, as a flexible machine learning method for approximating deterministic analysis models of an engineering system, has been widely used for efficiently estimating slope reliability in recent years. However, the autocorrelation function (ACF), a key input to Kriging that affects the accuracy of reliability estimation, is usually selected based on empiricism. This paper proposes an adaption of the Kriging method, named as Genetic Algorithm optimized Whittle-Matérn Kriging (GAWMK), for addressing this issue. The non-classical two-parameter Whittle-Matérn (WM) function, which can represent different ACFs in the Matérn family by controlling a smoothness parameter, is adopted in GAWMK to avoid subjectively selecting ACFs. The genetic algorithm is used to optimize the WM model to adaptively select the optimal autocorrelation structure of the GAWMK model. Monte Carlo simulation is then performed based on GAWMK for a subsequent slope reliability analysis. Applications to one explicit analytical example and two slope examples are presented to illustrate and validate the proposed method. It is found that reliability results estimated by the Kriging models using randomly chosen ACFs might be biased. The proposed method performs reasonably well in slope reliability estimation.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
/
제8권2호
/
pp.28-36
/
2007
A multi-objective design exploration for a three-element airfoil consisted of a slat, a main wing, and a flap was carried out. The lift curve improvement is important to design high-lift system, thus design has to be performed with considered multi-angle. The objective functions considered here are to maximize the lift coefficient at landing and near stall conditions simultaneously. Kriging surrogate model which was constructed based on several sample designs is introduced. The solution space was explored based on the maximization of Expected Improvement (EI) value corresponding to objective functions on the Krigingmodels. The improvement of the model and the exploration of the optimum can be advanced at the same time by maximizing EI value. In this study, a total of 90 sample points are evaluated using the Reynolds averaged Navier-Stokes simulation(RANS) for the construction of the Kriging model. In order to obtain the information of the design space, two data mining techniques are applied to design result. One is functional Analysis of Variance(ANOVA) which can show quantitative information and the other is Self-Organizing Map(SOM) which can show qualitative information.
This paper proposes an optimal design scheme to reduce the noise of the engine cooling fan by adapting Kriging with two meta-heuristic techniques. An engineering model has been developed for the prediction of the noise spectrum of the engine cooling fan. The noise of the fan is expressed as the discrete frequency noise peaks at the BPF and its harmonics and line spectrum at the broad band by noise generation mechanisms. The object of this paper is to find the optimal design for noise reduction of the engine cooling fan. We firstly show a comparison of the measured and calculated noise spectra of the fan for the validation of the noise prediction program. Orthogonal array is applied as design of experiments because it is suitable for Kriging. With these simulated data, we can estimate a correlation parameter of Kriging by solving the nonlinear problem with genetic algorithm and find an optimal level for the noise reduction of the cooling fan by optimizing Kriging estimates with simulated annealing. We notice that this optimal design scheme gives noticeable results. Therefore, an optimal design for the cooling fan is proposed by reducing the noise of its system.
This paper proposes an optimal design scheme to reduce the noise of the engine cooling fan by adapting Kriging with two meta-heuristic techniques. An engineering model has been developed for the prediction of the noise spectrum of the engine cooling fan. The noise of the fan is expressed as the discrete frequency noise peaks at the BPF and its harmonics and line spectrum at the broad band by noise generation mechanisms. The object of this paper is to find the Optimal Design for Noise Reduction of the Engine Cooling Fan. We firstly show a comparison of the measured and calculated noise spectra of the fan for the validation of the noise prediction program. Orthogonal array is applied as design of experiments because it is suitable for Kriging. With these simulated data, we can estimate a correlation parameter of Kriging by solving the nonlinear problem with genetic algorithm and find an optimal level for the noise reduction of the cooling fan by optimizing Kriging estimates with simulated annealing. We notice that this optimal design scheme gives noticeable results. Therefore, an optimal design for the cooling fan is proposed by reducing the noise of its system.
Current trend of design technologies shows engineers to objectify or automate the given decision-making process. The numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. To obtain the target performance with the maximum robustness is the main functional requirement of a mechanical system. In this research, the robust design strategy is developed based on the DACE and the global optimization approaches. The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the system. The robustness is determined by the DACE model to reduce the real function calculations. The simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to determine the global robust design of a surrogated model. The mathematical problems and the MEMS design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
본 논문의 연구목적은 탄성파 자료 보정용 검층 기록의 통계적 추정방법을 이용한 3차원 GIS 데이터 획득 방법을 제안하는 것이다. 저류층 특성화를 위한 파라미터를 얻기 위해 탄성파 자료의 반사계수 시계열을 사용하였는데, 산출 결과의 신뢰도를 높이기 위하여 검층기록을 이용하여 탄성파 자료의 반사계수를 보정하였다. 이를 위하여 탄성파 자료를 획득한 임의의 지점에서 검층기록이 필요한데 본 연구는 이에 대한 추정 방법과 이를 현장 자료에 적용하면서 그 결과에 대하여 논의하였다. Kriging에서 검층기록의 가중값은 가까울수록 높은 값을 갖게 되므로 반사계수 추정값은 가까운 검층기록으로부터 많은 영향을 받는다. Cokriging 방법의 추정 결과와 Kriging 방법의 추정 결과를 비교해 보면 cross variogram이 큰 값을 가질때는 검층기록의 반사계수 추정값의 변화가 크며 cross variogram의 값이 작을 땐 두 방법의 추정 결과가 매우 유사한 것으로 판명되었다.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
/
pp.352-361
/
2003
We have evaluated the extent of saltwater intrusion from electrical resistivity distribution in a coastal aquifer system in the southeastern part of Busan, Korea. This aquifer system is divided into four layers according to the hydrogeologic characteristics and the horizontal extent of intruded saltwater is determined at each layer through the geostatistical interpretation of electrical resistivity data. In order to define the statistical structure of electrical resistivity data, variogram analysis is carried out to obtain best generalized covariance models. IRF-k (intrinsic random function of order k) kriging is performed with covariance models to produce the plane of spatial mean resistivities. The kriged estimates are evaluated by cross validation to show a good agreement with the true values and the statistics of cross validation represented low errors for the estimates. In the resistivity contour maps more than 5 m below the surface, we can see a dominant direction of saltwater intrusion beginning from the east side. The area of saltwater intrusion increases with depth. The northeast side has low resistivities less than 5 ohm-m due to the presence of saline water in the depth range of 20 m through 70 m. These results show that the application of geostatistical technique to electrical resistivity data is useful for assessing saltwater intrusion in a coastal aquifer system.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.