Adaptive finite element analysis, which its solution error meets with the user defined allowable error, is recently used far improving reliability of finite element analysis results. This adaptive analysis is composed of two procedures; one is the error estimation of an analysis result and another is the reconstruction of finite elements. In the rp-method, an element size is controlled by relocating of nodal positions(r-method) and the order of an element shape function is determined by the hierarchical polynomial(p-method) corresponding to the element solution error. In order to show the effectiveness and accuracy of the suggested rp-method, various numerical examples were analyzed and these analysis results were examined by comparing with those obtained by the existed methods. As a result of this study, following conclusions are obtained. (1) rp-method is more accurate and effective than the r- and p-method. (2) The solution convergency of the rp-method is controlled by means of the iterative calculation numbers of the r- and p- method each other.
Model experiments for a purse seine were carried out in order to measure the geometry of net shape and to estimate an enclosed volume by using 1177 scale model purse seine of 12.62m float line from an offshore mackerel purse seine. A model purse seine was set from a net box of shooting equipments and then pursing and hauling net by hauling equipment. The 3- D geometry shape of the purse seine net during hauling operation was measured by video image processing and tension of purse line by load cell. The 3-D geometry of the model purse seine during hauling operation could be represented with variables such as a ratio of shooting diameter or maximum net depth and a ratio of hauling operation time. Horizontal shapes of float line and lead line were varied from a circle after shooting to an ellipse with pursing and hauling. Projected lateral shape of purse line was observed and formulated as a shape of a water drop. The cross sectional shapes of curved net from two directions were varied such as sine function or polynomial curves. Therefore, enclosed volume of a purse seine in relation to fish school behaviour can be approximated using two main variables from relevant equations.
In this paper, it is intended to introduce a method to solve multi-objective optimization problems and to evaluate its performance. In order to verify the performance of this method it is applied for a vertical roller mill for Portland cement. A design process is defined with the compromise decision support problem concept and a design process consists of two steps: the design of experiments and mathematical programming. In this process, a designer decides an object that the objective function is going to pursuit and a non-linear optimization is performed composing objective constraints with practical constraints. In this method, response surfaces are used to model objectives (stress, deflection and weight) and the optimization is performed for each of the objectives while handling the remaining ones as constraints. The response surfaces are constructed using orthogonal polynomials, and orthogonal array as design of experiment, with analysis of variance for variable selection. In addition, it establishes the relative influence of the design variables in the objectives variability. The constrained optimization problems are solved using sequential quadratic programming. From the results, it is found that the method in this paper is a very effective and powerful for the multi-objective optimization of various practical design problems. It provides, moreover, a reference of design to judge the amount of excess or shortage from the final object.
A method is developed for the separation of the major base flow in a river hydrograph combining the numerical techniques and the empirical methods. The linearized Boussinesq equation and the storage function are used to obtain the base flow recession. The shape of base flow curve made by the recharge of the groundwater table aquifer resulting from rainfall in determined by the Singh and Stall's graphical method, and the continuous from for the curve is approximated by the multiple and polynomial regression. this procedure was successfully tested for the separation of base flow and the establishment of hydrograph in a natural watershed. It was found that the direct numerical method applied to the homogeneous linear second order ordinary differential equation system is not suited to obtain the recession curve, and the case that the loss is generated in the partially penetrating stream can not be solved by the method of this study.
Park, Keon-jun;Jang, Tae-Su;Kim, Sung-Hun;Kim, Yong-kab
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.35-36
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2012
The generation of fuzzy rules is inevitable in order to construct fuzzy modeling and in general, has the problem that the number of rules increases exponentially with increasing dimension. To solve this problem, we introduce the system that generate the fuzzy rules and make a inference based on FCM clustering algorithm that partition the input space in the scatter form. The parameters in the premise part of the fuzzy rules is determined as membership matrix by the FCM clustering algorithm and the consequence part of the fuzzy rules is are expressed as a polynomial function. Proposed model evaluated using the numerical data.
This research presents the battery discharge rate models for the energy consumption of mobile phone batteries based on machine learning by taking into account three usage patterns of the phone: the standby state, video playing, and web browsing. We present the experimental design methodology for collecting data, preprocessing, model construction, and parameter selections. The data is collected based on the HTC One X hardware platform. We considered various setting factors, such as Bluetooth, brightness, 3G, GPS, Wi-Fi, and Sync. The battery levels for each possible state vector were measured, and then we constructed the battery prediction model using different regression functions based on the collected data. The accuracy of the constructed models using the multi-layer perceptron (MLP) and the support vector machine (SVM) were compared using varying kernel functions. Various parameters for MLP and SVM were considered. The measurement of prediction efficiency was done by the mean absolute error (MAE) and the root mean squared error (RMSE). The experiments showed that the MLP with linear regression performs well overall, while the SVM with the polynomial kernel function based on the linear regression gives a low MAE and RMSE. As a result, we were able to demonstrate how to apply the derived model to predict the remaining battery charge.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.6
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pp.607-612
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2012
The wear problem of wheel flange occurs at sharp curves of rail. This paper proposes a procedure for optimum design of a wheel profile wherein flange wear is reduced by improving an interaction between wheel and rail. Application of optimization method to design problem mainly depends on characteristics of design space. This paper compared local optimization method with global optimization according to sensitivity value of objective function for design variables to find out which optimization method is appropriable to minimize wear of wheel flange. Wheel profile is created by a piecewise cubic Hermite interpolating polynomial and dynamic performances are analyzed by a railway dynamic analysis program, VAMPIRE. From the optimization results, it is verified that the global optimization method such as genetic algorithm is more suitable to wheel profile optimization than the local optimization of SQP (Sequential Quadratic Programming) in case of considering the lack of empirical knowledge for initial design value.
The present study deals with the determination of optimal values of operating parameters such as the temperature of heating, the mass of the plant material and the volume of water leading to the best yield of electromagnetic induction (EMI) heating extraction of Algerian Thymus fontanesii essential oil. After an appropriate choice of the three critical variables, eight experiments leaded to a mathematical model as a first-degree polynomial presenting the response function (yield) in the relation to the operating parameters. From the retained model, we were able to calculate the average response, the different effects and their interactions. The maximum of essential oil recovery percentage relative to the initial mass of plant material was 1.69%, and was obtained at ($140^{\circ}C$, 250 g and 4.5 L). The chemical composition of the Algerian T. fontanesii essential oil under the obtained optimal conditions ($140^{\circ}C$, 250 g and 4.5 L), determined by GC/MS and GC/FID, reveled of the presence of major components such as: carvacrol ($70.6{\pm}0.1%$), followed by p-cymene ($8.2{\pm}0.2%$).
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.32
no.11
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pp.970-977
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2008
This paper deals with the dynamic characteristics of the shaft with impeller model which is the most important part in developing the resin mixing machine. Through reverse engineering, it is possible to make the shaft with impeller geometry model which is necessary vibration characteristic analysis by commercial impeller. The natural frequency analysis and structural analysis using finite element analysis software are performed on the imported commercial shaft with impeller model. The most important fundamental natural frequency of the shaft with impeller model is around 14.5 Hz, which well agrees with modal testing. The most effective design variables were extracted by ANOM(analysis of means) and pareto chart. This paper presents approximation 2nd order polynomial as design variables using RSM(response surface methodology). Generally, RSM take 2 or 3 design variables, but this method uses 5 design variables with table of mixed orthogonal array. Further more, the analyzed result of the commercial shaft with impeller is to be utilized for the structural design of resin chock mixing machine.
Degradation of reinforced concrete (RC) structures due to chloride penetration followed by reinforcement corrosion has been a serious problem in civil engineering for many years. The numerical simulation methods at present are mainly finite element method (FEM) and finite difference method (FDM), which are based on mesh. Mesh generation in engineering takes a long time. In the present article, the numerical solution of chloride transport in concrete is analyzed using radial point interpolation method (RPIM) and element-free Galerkin (EFG). They are all meshless methods. RPIM utilizes radial polynomial basis, whereas EFG uses the moving least-square approximation. A Galerkin weak form on global is used to attain the discrete equation, and four different numerical examples are presented. MQ function and appropriate parameters have been proposed in RPIM. Numerical simulation results are compared with those obtained from the finite element method (FEM) and analytical solutions. Two case of chloride transport in full saturated and unsaturated concrete are analyzed to test the practical applicability and performance of the RPIM and EFG. A good agreement is obtained among RPIM, EFG, and the experimental data. It indicates that RPIM and EFG are reliable meshless methods for prediction of chloride concentration in concrete structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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