A new incremental finite element model is developed to simulate the frictional contact of elastic bodies. The incremental convex programming method is exploited, in the framework of finite element approach, to recast the variational inequality principle of contact problem in a discretized form. The non-classical friction model of Oden and Pires is adopted, however, the friction effect is represented by an equivalent non-linear stiffness rather than additional constraints. Different parametric studies are worked out to address the versatility of the proposed model.
This study is concerned with selecting mutually dependent quality improvement alternatives with resource constraints. These qualify improvement alternatives art different fro the tradition at alternatives which are independent from each other. In other words, selection of any improvement alternative requires other related specific improvement. Also the overall product quality in a multi stage manufacturing process is characterized by a complex multiplication method rather than a simple addition method which dose not allow to solve a linear knapsack problem despite its popularity in the traditional study. This study suggests a non-linear integer programming model for selecting mutually dependent quality improvement alternatives in multi-stage manufacturing process. In order to apply the model to selecting alternatives. This study also suggests a heuristic mode1 based on a dynamic programming model which is more practical than the non-linear integer programming model. The logic of the heuristic model enables 1) to estimate improvement effectiveness values on all improvement alternatives specifically defined for this study. 2) to arrange the effectiveness values in a descending order, and 3) to select the best one among the alternatives based on their forward and backward linkage relationships. This process repeats to selects other best alternatives within the resource constraints. This process is presented in a Computer programming in Appendix A. Alsc a numerical example of model application is presented in Chapter 4.
In the reverse engineering, surfaces are modeled for new products by interpolating the digitized data points obtained by measuring the existing shapes. However, many measuring or deviation errors are happened during the measuring process. If these errors are ignored, designers could get undesirable results. Therefore, it is important to handle such errors and fairing procedure with the esthetics criteria is needed during surface modeling process. This paper presents algorithms for the fairing of B-spline surfaces. The algorithms are based on automatic repositioning of control points for B-spline surfaces. New positions of the control points are determined by solving a non-linear programming of which the objective functions are derived variously using derived surfaces and constraints are established by distance measures between the original and the modified control points. Changes in surface shapes are analyzed by illustrations of their shapes and continuous plotting of gaussian and mean curvatures.
A class of allocation problems can be modeled in a linear programming formulation. But in reality, the coefficient of both the cost and constraint equations can not be generally determined by crisp numbers due to the imprecision or fuzziness in the related parameters. To account for this. a fuzzy version is considered and solved by transforming to a conventional non-linear programming model. This gives a solution as well as the degree that the solution satisfies the objective and constraints simultaneously and hence will be very useful to a decision maker. An attacker assignment problem for multiple fired targets has been modeled by a linear programming formulation by Lemus and David. in which the objective is to minimize the cost that might occur on attacker's losses during the mission. A fuzzy version of the model is formulated and solved by transforming it to a conventional nonlinear programming formulation following the Tanaka's approach. It is also expected that the fuzzy approach will have wide applicability in general allocation problems
본 논문에서는 이종가산기구조에 근거한 이진가산기의 전력-지연시간곱의 최적화 방법론을 제안한다. 정수선형 계획법(Integer Linear Programming)에 의해 이종가산기의 전력-지연시간곱을 공식화하였다. 정수선형계획법의 사용을 위하여 최초의 전력-지연시간곱의 비선형수식을 선형수식으로 변환하는 기법을 채택하였다. 또한, 제안된 방법이 전력지연시간곱(Power-Delay Product)의 척도에서 기존가산기와 비교해 우월함을 실험결과를 통해 확인하였다.
Finding the optimal solution in the river water quality management system is very hard with the non-linearity of the water quality model. Many suggested methods for that using the linear programming, non-linear programming and dynamic programming, are failed to give an optimal solution of sufficient accuracy and satisfaction. We studied a method to find a solution optimizing the river water quality management in the aspect of the efficiency and the cost of the waste water treatment facilities satisfying the water Quality goals. In the suggested method, we use the QUAL2E water quality model and the genetic algorithm. A brief result of the project to optimize the water quality management in the Youngsan river is presented.
Bilevel programming problem is a two-stage optimization problem where the constraint region of the first level problem is implicitly determined by another optimization problem. In this paper we consider the bilevel quadratic/linear fractional programming problem in which the objective function of the first level is quasiconcave, the objective function of the second level is linear fractional and the feasible region is a convex polyhedron. Considering the relationship between feasible solutions to the problem and bases of the coefficient submatrix associated to variables of the second level, an enumerative algorithm is proposed which finds a global optimum to the problem.
In this paper, multi-objective models for designing 3D trajectory of horizontal wells are developed in a fuzzy environment. Here, the objectives of minimizing the length of the trajectory and the error of entry target point are fuzzy in nature. Some parameters, such as initial value, end value, lower bound and upper bound of the curvature radius, tool-face angle and the arc length of each curve section, are also assumed to be vague and imprecise. The impreciseness in the above objectives have been expressed by fuzzy linear membership functions and that in the above parameters by triangular fuzzy numbers. Models have been solved by the fuzzy non-linear programming method based on Zimmermann [1] and Lee and Li [2]. Models are applied to practical design of the horizontal wells. Numerical results illustrate the accuracy and efficiency of the fuzzy models.
본 논문에서는 굴곡진 도로를 구간 선형 모델로 근사화한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 차선 검출 알고리즘들은 지표면이 평면이라는 가정을 이용하기 때문에, 도로면이 굴곡진 실제 도로에서는 강건한 차선 검출이 어렵다. 제안하는 방법에서는 이 문제를 전체 차로를 구간으로 분할하고, 각 구간 내에서 차로를 가장 잘 근사하는 평면 차로를 구함으로써 해결한다. 이를 위해 각 구간 내에서 다양한 각도와 위치를 가지는 평면 형태의 구간 차로 후보들을 생성하였다. 구간 차로 후보들의 연결 조합 중 실제 차로에 가장 가까운 조합을 다이나믹프로그래밍을 이용하여 찾음으로써 굴곡진 차로를 근사한다. 평면 도로 뿐 아니라, 상하, 좌우의 굴곡이 있는 도로 영상으로 구성된 데이터세트에 대하여 제안하는 방법의 차선 검출 성능을 검증하였다. 평면 도로를 가정한 기존의 방법들이 80%에서 90% 초반의 검출률을 보이는 반면, 제안하는 방법은 90% 후반의 검출률을 보임을 통해 굴곡진 도로에서의 차선 검출의 강건성을 입증하였다.
WGR 강우모형은 중규모 정도의 강우를 표현하기 위해 개발된 개념적인 모형으로 대기의 동역학적 특성과 강우의 통계학적 특성이 비교적 잘 반영된 모형이다(Waymire 등, 1984). 그러나 이 모형은 최대 18개의 매개변수르 가지며 모형의 구조가 강한 비선형성을 가지고 있어 매개변수 추정이 매우 어려운 문제로 남아 있다. 지금까지 각각 다른 지역의 강우에 대해 비선형 최적화 기법(non-linear programming; NLP)을 이용하여 매개변수를 추정한 예가 있으나 그 과정 자체가 매우 복잡하여 이 모형을 다른 목적으로 이용하는데 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 WGR 모형의 매개변수 추정법을 제시하였으며, 이를 한강유역에 적용하여 NLP에 의한 결과 (Yoo와 Kwon, 2000)와 비교하였다. 적용 결과 GA는 NLP에 비해 상대적으로 작은 SSE(sum of square error)를 나타내었고 계절의 변화에 보다 일관적인 반응을 보임을 알 수 있었다. 또한 추정된 매개변수 분석결과, 여름철의 높은 강우량은 강우 세포의 강도보다는 강우전선의 도달율과 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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