In this article, a genetic algorithm based optimum design method is presented for non-linear steel frames with semi-rigid connections. The design algorithm obtains the minimum weight frame by selecting suitable sections from a standard set of steel sections such as European wide flange beams (i.e., HE sections). A genetic algorithm is employed as optimization method which utilizes reproduction, crossover and mutation operators. Displacement and stress constraints of Turkish Building Code for Steel Structures (TS 648, 1980) are imposed on the frame. The algorithm requires a large number of non-linear analyses of frames. The analyses cover both the non-linear behaviour of beam-to-column connection and $P-{\Delta}$ effects of beam-column members. The Frye and Morris polynomial model is used for modelling of semi-rigid connections. Two design examples with various type of connections are presented to demonstrate the application of the algorithm. The semi-rigid connection modelling results in more economical solutions than rigid connection modelling, but it increases frame drift.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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한국음향학회 1987년도 학술발표회 논문집
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pp.79-81
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1987
In this paper we propose a fast adaptive least squares algorithm for linear phase FIR filters. The algorithm requires 10m multiplications per data point where m is the filter order. Both linear phase cases with constant phase delay and constant group delay are examined. Simulation results demonstrate that the proeposed algorithm is superior to the LMS gradient algorithm and the averaging scheme used for the modified fast Kalman algorithm.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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한국지하수토양환경학회 2002년도 추계학술발표회
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pp.24-27
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2002
The optimal designs of groundwater problems of contaminant containment and cleanup using linear programming and genetic algorithm are provided. In the containment problem, genetic algorithm shows the superior feature to linear programming. In cleanup problem, genetic algorithm makes reasonable optimal design. Un this study, it is demonstrated through numerical experiments that genetic algorithm can be applied to remedial designs of groundwater problems.
International Journal of Reliability and Applications
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제13권2호
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pp.91-104
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2012
Sarhan and Kundu (2009) introduced a new distribution named as the generalized linear failure rate distribution. This distribution generalizes several well known distributions. The probability density function of the generalized linear failure rate distribution can be right skewed or unimodal and its hazard function can be increasing, decreasing or bathtub shaped. This distribution can be used quite effectively to analyze lifetime data in place of linear failure rate, generalized exponential and generalized Rayleigh distributions. In this paper, we apply the simulated annealing algorithm to obtain the maximum likelihood point estimates of the parameters of the generalized linear failure rate distribution. Simulated annealing algorithm can not only find the global optimum; it is also less likely to fail because it is a very robust algorithm. The estimators obtained using simulated annealing algorithm have been compared with the corresponding traditional maximum likelihood estimators for their risks.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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pp.1256-1261
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2004
Nonlinear Response Optimization using Equivalent Static Loads (NROESL) method/algorithm is proposed to perform optimization of non-linear response structures. It is more expensive to carry out nonlinear response optimization than linear response optimization. The conventional method spends most of the total design time on nonlinear analysis. Thus, the NROESL algorithm makes the equivalent static load cases for each response and repeatedly performs linear response optimization and uses them as multiple loading conditions. The equivalent static loads are defined as the loads in the linear analysis, which generates the same response field as those in non-linear analysis. The algorithm is validated for the convergence and the optimality. The function satisfies the descent condition at each cycle and the NROESL algorithm converges. It is mathematically validated that the solution of the algorithm satisfies the Karush-Kuhn-Tucker necessary condition of the original nonlinear response optimization problem. The NROESL algorithm is applied to two structural problems. Conventional optimization with sensitivity analysis using the finite difference method is also applied to the same examples. The results of the optimizations are compared. The proposed method is very efficient and derives good solutions.
In many cases, clustering algorithms have been used for extracting and discovering useful information from non-linear data. They have made a great effect on performances of the systems dealing with non-linear data. Thus, this paper presents a new approach called hierarchically structured clustering algorithm, and it is applied to the prediction system for non-linear time series data. The proposed hierarchically structured clustering algorithm (called HCKA: Hierarchical Cross-correlation and K-means clustering Algorithms) in which the cross-correlation and k-means clustering algorithm are combined can accept the correlationship of non-linear time series as well as statistical characteristics. First, the optimal differences of data are generated, which can suitably reveal the characteristics of non-linear time series. Second, the generated differences are classified into the upper clusters for their predictors by the cross-correlation clustering algorithm, and then each classified differences are classified again into the lower fuzzy sets by the k-means clustering algorithm. As a result, the proposed method can give an efficient classification and improve the performance. Finally, we demonstrates the effectiveness of the proposed HCKA via typical time series examples.
Yang, Kai;Liew, Soo Chin;Lee, Ken Yoong;Kwoh, Leong Keong
Proceedings of the KSRS Conference
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.105-109
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2008
A robust optimal control system design algorithm in active suspension equipment adopting linear matrix inequalities control system design theory is presented. The validity of the linear matrix inequalities robust control system design in active suspension system through the numerical examples is also investigated.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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제26권11호
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pp.1850-1856
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1989
For determining motion/structure of a 3-D rigid object from point correspondences over two perspective views, a linear algorithm was developed in Refs. 3 and 4. This algorithm fails when the 3-D points under observation satisfy certain geometrical constraints, as demonstrated in Refs. 7 and 8. In the present paper, we show that the linear algorithm can be resurrected in these degenerate cases by adding additional lower order polynomial constraints to original equations.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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제22권1호
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pp.81-86
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2012
In this paper, we proposed a new design methodology of a pattern classification rule based on the local linear discriminant analysis expanded from the generic linear discriminant analysis which is used in the local area divided from the whole input space. There are two ways such as k-Means clustering method and the differential evolutionary algorithm to partition the whole input space into the several local areas. K-Means clustering method is the one of the unsupervised clustering methods and the differential evolutionary algorithm is the one of the optimization algorithms. In addition, the experimental application covers a comparative analysis including several previously commonly encountered methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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