In this paper, efficiency optimization design of 600W class IPMSM was performed by using Quasi-Newton method. The output was limited to 600W to meet the same output as the basic model. The behavior of each variable as the design progressed was judged on the efficiency, which is the target value through correlation analysis. The design variables were set as the width of the stator, the position of the permanent magnet from the end of the rotor, the thickness of the permanent magnet, and the width of the permanent magnet.
We provide local convergence results in affine form for inexact Newton-like as well as quasi-Newton iterative methods in a Banach space setting. We use hypotheses on the second or on the first and mth Frechet-derivative (m≥2 an integer) of the operator involved. Our results allow a wider choice of starting points since our radius of convergence can be larger than the corresponding one given in earlier results using hypotheses on the first-Frechet-derivative only. A numerical example is provided to illustrate this fact. Our results apply when the method is, for example, a difference Newton-like or update-Newton method. Furthermore, our results have direct applications to the solution of autonomous differential equations.
Multi-layer perceptron neural networks have been constructed to classify four types of defects in steam generator tubes. Three features are extracted from the signals of the eddy current testing method. These include maximum impedance, phase angle at the point of maximum impedance, and an angle between the point of maximum impedance and the point of half the maximum impedance. Two hundred sets of these features are used for training and assessing the networks. Two approaches are involved to train the networks and to classify the defect type. One is the conjugate gradient method and the other is the Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno method which is recognized as the most popular algorithm of quasi-Newton methods. It is found from the computation results that the training time of the Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno method is much faster than that of the conjugate gradient method in most cases. On the other hand, no significant difference of the classification performance between the two methods is observed.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.118-121
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1998
In this paper, we propose another paradigm(QNBP) to be capable of overcoming Limitations of the traditional backpropagation(SDBP). QNBPis based on the method of Quasi -Newton(variable metric) with the nomalized direction vectors and computes step size through the linear search. Simulation results showed that QNBP was definitely superior to both the stochasitc SDBP and the deterministic SDBP in terms of accuracy and rate of convergence and might sumount the problem of local minima. and there was no different between DFP+SR1 and BFGS+SR1 combined algrothms in QNBP.
In this paper, a method associating with one new form of nonmonotone linesearch technique is proposed, which can be regarded as a generalization of the Perry-Shanno memoryless quasi-Newton type method. Under some reasonable conditions, the global convergence of the proposed method is proven. Numerical tests show its efficiency.
본 연구에서는 초고밀도 광디스크 시스템이나 하드 디스크 시스템의 헤드 슬라이더의 부상상태를 안정되고 효율적으로 예측하는 수치해석법을 다루고 있다. 뉴톤법과 유사 뉴톤법을 이용하여 정상적인 부상상태들을 예측하기 위해서 Dual Solver를 개발하였다. 수치해석 결과에 의하면, Dual Solver는 초고밀도 광디스크 시스템이나 하드 디스크 시스템용 슬라이더의 부상상태를 해석하는데 효과적이고 신뢰성있는 방법이 될 수 있다.
본 논문에서는 반복계산에 따라 비선형 최소점을 탐색하는 최적화 알고리즘의 선택이 선형배열음원의 지향성합성에 미치는 영향을 목적지향성의 설계사양에 대한 만족도, 수렴성, 그리고 적응성의 면에서 비교 검토하였다. 지향성합성은 최적화 알고리즘인 DFP(Davidon-Fletcher-Powell)법과 BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)법을 이용하였으며, 준이상 빔과 회전 빔, 그리고 멀티 빔을 목적지향성으로 설정하였다. 수치계산 결과, 지향성합성에 대한 준뉴톤법의 유효성 확인과 함께 수치계산 과정에서 발생된 문제점에 대한 해결 방법도 제시하였다.
To the unconstrained programme of non-convex function, this article give a modified BFGS algorithm. The idea of the algorithm is to modify the approximate Hessian matrix for obtaining the descent direction and guaranteeing the efficacious of the quasi-Newton iteration pattern. We prove the global convergence properties of the algorithm associating with the general form of line search, and prove the quadratic convergence rate of the algorithm under some conditions.
This article studies a modified BFGS algorithm for solving smooth unconstrained strongly convex minimization problem. The modified BFGS method is based on the new quasi-Newton equation $B_k+1{^s}_k=yk\;where\;y_k^*=yk+A_ks_k\;and\;A_k$ is a matrix. Wei, Li and Qi [WLQ] have proven that the average performance of two of those algorithms is better than that of the classical one. In this paper, we prove the global convergence of these algorithms associated to a general line search rule.
편심이 있는 구조물이 지진하중을 받는 경우 비틀림의 발생으로 특정부재에 응력 및 변위가 집중되고 이는 전혀 예상치 못한 구조물의 파괴를 유발할 수 있다. 본 연구에서는 각 횡저항 부재의 한계 변위를 기반으로 하여 구조물 전체의 횡변위와 비틀림각의 관계도(D-R Relationship: Displacement-Rotation Relationship)를 작성하고 변위스펙트럼을 이용하여 내진성능평가를 수행하는 방법을 제안한다. 제안된 내진성능평가의 방법은 시간이력해석의 결과를 이용해서 검증하였다. 또한 다양한 지진수준에 대해 구조물의 다른 성능수준을 기준으로 하는 다단계 내진성능평가를 수행하였다. 최종적으로 그 결과를 기준으로 D-R 관계도를 이용한 내진보강 전략을 제시하였다. 내진보강은 각 부재의 강도/강성을 증가시키는 방법과 연성도를 증가시키는 두 가지의 방법을 사용하였다. 특히 강도/강성을 증가시키는 내진보강 전략에서는 보강의 최적화를 위하여 보강전략을 최적화 문제로 구성하고 BFGS Quasi-Newton method를 이용하여 최적보강전략을 수립하는 과정을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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