For transient stability analysis of a power system, the new method using transition matrix is introduced in this paper. At the present the, Runge-Kutta, Modified-Euler and Trapezoidal methods have been very popular in most stability programs, Modified-Euler and Trapezoidal methods are inferior in accuracy and Runge-Kutta method has problems in computation time. The proposed algorithm requires transition matrix and its integrated values with derivatives of nonlinear parts in nonlinear differential equations for stability analysis. The method presented in this paper is between Modified-Euler and Runge-Kutta methods from the view point of computation time and is superior to the other methods in accuracy.
A boundary element analysis using parallel algorithm on transputers is described for three-dimensional magnetostatic field computations. The parallel algorithm are applied to assembling the system matrix and solving the matrix equation. Through the numerical results, it is shown that the computation time is ideally inverse proportional to the number of transputers, and the computational efficiency increases as the size of the system matrix becomes large. The easiness and simplicity in configuring the system hardware and making programs and computation times are compared in three kinds of topologies.
An improvement to the spectral representation algorithm for the simulation of wind velocity fields on large scale structures is proposed in this paper. The method proposed by Deodatis (1996) serves as the basis of the improved algorithm. Firstly, an interpolation approximation is introduced to simplify the computation of the lower triangular matrix with the Cholesky decomposition of the cross-spectral density (CSD) matrix, since each element of the triangular matrix varies continuously with the wind spectra frequency. Fast Fourier Transform (FFT) technique is used to further enhance the efficiency of computation. Secondly, as an alternative spectral representation, the vectors of the triangular matrix in the Deodatis formula are replaced using an appropriate number of eigenvectors with the spectral decomposition of the CSD matrix. Lastly, a turbulent wind velocity field through a vertical plane on a long-span bridge (span-wise) is simulated to illustrate the proposed schemes. It is noted that the proposed schemes require less computer memory and are more efficiently simulated than that obtained using the existing traditional method. Furthermore, the reliability of the interpolation approximation in the simulation of wind velocity field is confirmed.
In this paper we will be interested in characterizing and computing matrices $X\;{\in}\;C^{n{\times}n}$ that satisfy $e^X$ = A, that is logarithms of A. The study in this work goes through two lines. The first is concerned with a theoretical study of the solution set, S(A), of $e^X$ = A. Along the second line computational approaches are considered to compute the principal logarithm of A, LogA.
The computation of transmittances between arbitrary input and output nodes is of particular interest in the signal flow graph theory imput. The signal flow matrix [T] can be defined by [X]=-[T][X] where [X] and [Y] are input nose and output node matrices, respectively. In this paper, the followings are discussed; 1) Reduction of nodes by reforming the signal flow matrix., 2) Solution of input-output relationships by means of Gauss-Jordan reduction method, 3) Extension of the above method to the matrix signal flow graph.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1133-1136
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1993
Fuzzy algorithm is essentially nondeterministic, but to guarantee the stable control the fuzzy control program should be deterministic in practice. Fuzzy controllers with matrix representation is very simple in construction and very fast in computation. The value of the matrix is not adequate at the first place, but can be modified by using the neural networks. We apply the simple heuristic techniques to modify the matrix successfully.
D-class computation requires multiplication of three Boolean matrices for each of all possible triples of $n{\times}n$ Boolean matrices and search for equivalent $n{\times}n$ Boolean matrices according to a specific equivalence relation. It is easy to see that even multiplying all $n{\times}n$ Boolean matrices with themselves shows exponential time complexity and D-Class computation was left an unsolved problem due to its computational complexity. The vector-based multiplication theory shows that the multiplication of three Boolean matrices for each of all possible triples of $n{\times}n$ Boolean matrices can be done much more efficiently. However, D-Class computation requires computation of equivalent classes in addition to the efficient multiplication. The paper discusses a theory and an algorithm for efficient D-class computation, and shows execution results of the algorithm.
The development of Minimum Norm Quadratic Unbiased Estimation (MINQUE) has introduced a unified approach for the estimation of variance components in general linear models. The computational problem has been studied by Liu and Senturia (1977) and Goodnight (1978, setting a-priori values to 0). This paper further simplifies the computation and gives efficient and compact computational algorithm for the MINQUE and dispersion matrix in general linear random model.
In this paper, we compute directly the Hankel matrix representation of the Hankel operator on the Hardy space of the unit disc without using any classical kernel functions with respect to special orthonormal bases for the Hardy space and its orthogonal complement. This gives an elementary proof for the formula.
Nowadays computers can perform symbolic computations in addition to mere number crunching operations for which they were originally designed. Symbolic computation opens up exciting possibilities in Structural Mechanics and engineering. Classical areas have been increasingly neglected due to the advent of computers as well as general purpose finite element software. But now, classical analysis has reemerged as an attractive computer option due to the capabilities of symbolic computation. The repetitive cycles of simultaneous - equation sets required by the finite element technique can be eliminated by solving a single set in symbolic form, thus generating a truly closed-form solution. This consequently saves in data preparation, storage and execution time. The power of Symbolic computation is demonstrated by six examples by applying symbolic computation 1) to solve coupled shear wall 2) to generate beam element matrices 3) to find the natural frequency of a shear frame using transfer matrix method 4) to find the stresses of a plate subjected to in-plane loading using Levy's approach 5) to draw the influence surface for deflection of an isotropic plate simply supported on all sides 6) to get dynamic equilibrium equations from Lagrange equation. This paper also presents yet another computationally efficient and accurate numerical method which is based on the concept of derivative of a function expressed as a weighted linear sum of the function values at all the mesh points. Again this method is applied to solve the problems of 1) coupled shear wall 2) lateral buckling of thin-walled beams due to moment gradient 3) buckling of a column and 4) static and buckling analysis of circular plates of uniform or non-uniform thickness. The numerical results obtained are compared with those available in existing literature in order to verify their accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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