A new sort of learning algorithm named whole learning algorithm is proposed to simulate the nonlinear and dynamic behavior of RC members for the estimation of structural integrity. A mathematical technique to solve the multi-objective optimization problem is applied for the learning of the feedforward neural network, which is formulated so as to minimize the Euclidean norm of the error vector defined as the difference between the outputs and the target values for all the learning data sets. The change of the outputs is approximated in the first-order with respect to the amount of weight modification of the network. The governing equation for weight modification to make the error vector null is constituted with the consideration of the approximated outputs for all the learning data sets. The solution is neatly determined by means of the Moore-Penrose generalized inverse after summarization of the governing equation into the linear simultaneous equations with a rectangular matrix of coefficients. The learning efficiency of the proposed algorithm from the viewpoint of computational cost is verified in three types of problems to learn the truth table for exclusive or, the stress-strain relationship described by the Ramberg-Osgood model and the nonlinear and dynamic behavior of RC members observed under an earthquake.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제10권1호
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pp.37-47
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2018
Dynamic simulation is critical for electrical ship studies as it obtains the necessary information to capture and characterize system performance over the range of system operations and dynamic events such as disturbances or contingencies. However, modeling and simulation of the interactive electrical and mechanical dynamics involves setting up and solving system equations in time-domain that is typically time consuming and computationally expensive. Accurate assessment of system dynamic behaviors of interest without excessive computational overhead has become a serious concern and challenge for practical application of electrical ship design, analysis, optimization and control. This paper aims to develop a systematic approach to classify the sophisticated dynamic phenomenon encountered in electrical ship modeling and simulation practices based on the design intention and the time scale of interest. Then a novel, comprehensive, coherent, and end-to-end mathematical modeling and simulation approach has been developed for the latest Medium Voltage Direct Current (MVDC) Shipboard Power System (SPS) with the objective to effectively and efficiently capture the system behavior for ship-wide system-level studies. The accuracy and computation efficiency of the proposed approach has been evaluated and validated within the time frame of interest in the cast studies. The significance and the potential application of the proposed modeling and simulation approach are also discussed.
This paper presents how to determine the optimal operating points of Unified Power Flow controllers (UPFC) the line flow control of which can enhance system security level. In order to analyze the effect of these devices on the power system, the decoupled model has been employed as a mathematical model of UPFC for power flow analysis. The security index that indicates the level of congestion of transmission line has been proposed and minimized by iterative method. The sensitivity of objective function for control variables of and UPFC has been derived, and it represents the change in the security index for a given set of changes in real power outputs of UPFC. The proposed algorithm with sensitivity analysis gives the optimal set of operating points of multiple UPECs that reduces the index or increases the security margin and Marquart method has been adopted as an optimization method because of stable convergence. The algorithm is verified by the 10-unit 39-bus New England system that includes multiple FACTS devices. The simulation results show that the power flow congestion can be relieved in normal state and the security margin can be guaranteed even in a fault condition by the cooperative operation of multiple UPECs.
This paper proposes a preventive maintenance scheduling system which is a user-friendly decision-making support system. The objective of the development of the package is to supply KEPCO's working experts with a useful tool for gaining a practical maintenance schedule. This program based on the MS Windows is made up of two main modules. The first is an interactive decision-making support module(IDSM). The main objective of this module is to provide various useful text and graphic information to users, and enable practicing engineers with sensitivity analysis of a targeting maintenance schedule. The second is a mathematical optimization module(MOM). In this module, the objective function of levelizing net reserve ratio with daily time-increment is optimized using the relaxation method.
To mitigate space restriction and to raise productivity, some shipbuilding companies use floating-docks on the sea instead of dry-docks on the land. In that case, a floating-crane that can lift very heavy objects (up to 3,600 tons) is used to handle the blocks which are the basic units in shipbuilding processes, and so, very large blocks (these are called the mega-blocks) can be used to build a ship. But, because these mega-blocks can be made only in the area near the floating-dock and beside the sea, the space is very important resource for the process. Therefore, our problem is to make an efficient spatial schedule for the mega-block assembly yard. First of all, we formulate this situation into a mathematical model and find optimal solution for a small problem using a commercial optimization software. But, the software could not give optimal solutions for practical sized problems in a reasonable time, and so we propose a GA-based heuristic algorithm. Through a numerical experiment, finally, we show that the spatial scheduling algorithm can provide a very good performance.
In the electro-discharge machining the machining performance is closely related to the characteristics of discharge which can be identified from electrical behavior in gap between workpiece and electrode. Therefore, the accurate prediction of electrical behavior in electro-discharge machining (EDM) is useful to process control and optimization. However, any simulation model fur prediction of electrical behavior in EDM process has never been reported until now. In this study, a simulation model is developed to analyze the electrical behavior of electro-discharge plasma which significantly influences electrical behavior in EDM process. For the purpose of this the fundamentals of electro-discharge mechanism such as inception, propagation, formation of plasma channel and termination are investigated to accurately predict the cycle of discharge plasma in EDM. As a result, a mathematical model of electro-discharge plasma is constructed with considering the fundamentals of electro-discharge plasma. Consequently, it is demonstrated that the developed model can predict the electrical behavior of plasma such as electron density in various conditions.
Pneumatic vibration isolator typically consisting of dual-chamber pneumatic springs and a rigid table are widely employed for proper operation of precision instruments such as optical devices or nano-scale equipments owing to their low stiffness- and high damping-characteristics. As environmental vibration regulations for precision instruments become more stringent, it is required to improve further the isolation performance. In order to facilitate their design optimization or active control, a more accurate mathematical model or complex stiffness is needed. Experimental results we obtained rigorously for a dual-chamber pneumatic spring exhibit significantly amplitude dependent behavior, which cannot be described by linear models in earlier researches. In this paper, an improvement for the complex stiffness model is presented by taking two major considerations. One is to consider the amplitude dependent complex stiffness of diaphragm necessarily employed for prevention of air leakage. The other is to employ a nonlinear model for the air flow in capillary tube connecting the two pneumatic chambers. The proposed amplitude-dependent complex stiffness model which reflects dependency on both frequency and excitation amplitude is shown to be very valid by comparison with the experimental measurements. Such an accurate nonlinear model for the dual-chamber pneumatic springs would contribute to more effective design or control of vibration isolation systems.
Over the last few years, autonomous vehicles have progressed very rapidly. The odometry technique that estimates displacement from consecutive sensor inputs is an essential technique for autonomous driving. In this article, we propose a fast, robust, and accurate odometry technique. The proposed technique is light detection and ranging (LiDAR)-based direct odometry, which uses a spherical range image (SRI) that projects a three-dimensional point cloud onto a two-dimensional spherical image plane. Direct odometry is developed in a vision-based method, and a fast execution speed can be expected. However, applying LiDAR data is difficult because of the sparsity. To solve this problem, we propose an SRI generation method and mathematical analysis, two key point sampling methods using SRI to increase precision and robustness, and a fast optimization method. The proposed technique was tested with the KITTI dataset and real environments. Evaluation results yielded a translation error of 0.69%, a rotation error of 0.0031°/m in the KITTI training dataset, and an execution time of 17 ms. The results demonstrated high precision comparable with state-of-the-art and remarkably higher speed than conventional techniques.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권5호
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pp.839-850
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2021
Risk-adjusted return is believed to be one of the optimal parameters to determine an optimum portfolio. A risk-adjusted return is a calculation of the profit or potential profit from an investment that takes into account the degree of risk that must be accepted to achieve it. This paper presents a new procedure in portfolio selection and utilizes these results to optimize the risk level of risk-adjusted Islamic stock portfolios. It deals with the weekly close price of active issuers listed on Jakarta Islamic Index Indonesia for a certain time interval. Overall, this paper highlights portfolio selection, which includes determining the number of stocks, grouping the issuers via technical analysis, and selecting the best risk-adjusted return of portfolios. The nominated portfolio is modeled using Quadratic Programming (QP). The result of this study shows that the portfolio built using the lowest Value at Risk (VaR) outperforms the market proxy on a risk-adjusted basis of M-squared and was chosen as the best portfolio that can be optimized using QP with a minimum risk of 2.86%. The portfolio with the lowest beta, on the other hand, will produce a minimum risk that is nearly 60% lower than the optimal risk-adjusted return portfolio. The results of QP are well verified by a heuristic optimizer of fmincon.
This paper provides a fin actuation system of missile based on electromagnetic-spring mechanism to miniaturize the system and lower the cost. Compared with proportional electro-mechanical actuators, the output of Electromagnetic-Spring Actuators(EMSA) has two or three discrete states, but the mechanical configuration of EMSA is simple since it does not need power trains like gears. The simple mechanism of EMSA makes it easy to build small size, low cost, and relatively high torque actuators. However, fast response time is required to improve the dynamic performance and accuracy of missiles since bang-off-bang operation of EMSA affects the flight performance of missile. In this paper the development of EMSA including parameter optimization and mathematical modeling is described. The simulation results using Simulink and experimental test results of prototype EMSAs are presented.
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