This paper presents a novel approach for non-iterative surface smoothing with feature preservation on arbitrary meshes. Laplacian operator is performed in a global way over the mesh. The surface smoothing is formulated as a quadratic optimization problem, which is easily solved by a sparse linear system. The cost function to be optimized penalizes deviations from the global Laplacian operator while maintaining the overall shape of the original mesh. The features of the original mesh can be preserved by adding feature constraints and barycenter constraints in the system. Our approach is simple and fast, and does not cause surface shrinkage and distortion. Many experimental results are presented to show the applicability and flexibility of the approach.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2001.10a
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pp.113-116
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2001
Finite element analysis programs have been for metal forming process design They will become more and more important in understanding forming process For large-scale forging analysis problems, the performance of a linear equation solver is very important for the overall efficiency of the analysis code. With problem size increased, the computation time needs to be reduced, which is spent on setting the system of algebraic equations associated with finite element model Many matrix solvers have been developed and used usefully in finite element program for this purpose.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.53
no.10
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pp.539-545
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2004
In this paper, we consider the problem of capacitance matrix calculation for strip-line and other interconnects crossings. The problem is formulated in the spectral domain using the method of moments. Sinc-functions are employed as basis functions. Conventionally, such a formulation leads to a large, non-sparse system of linear equations in which the calculation of each of the coefficient requires the evaluation of a Fourier-Bessel integral. Such calculations are computationally very intensive. In the method proposed here, we provide simplified expressions for the coefficients in the moment method matrix. Using these simplified expressions, the coefficients can be calculated very efficiently. This leads to a fast evaluation of the capacitance matrix of the structure. Computer simulations are provided illustrating the validity of the method proposed.
Overflow queuing models are ofter analyzed by explicitly solving a large sparse singular linear systems arising from Kolmogorov balance equation. The system is often converted into an eigenvalue problem the dominant eigenvector of which is the desired null vector. In this paper we convert an overflow queuing problem the dominant eigenvector of which is the desired null vector. In this paper we convert an overflow queuing problem into an overflow queuing problem into an eigen-value problem into an eigen-value problem of size 1/2 of the original. Then we devise an orthogonal projector that enhances its convergence by removing unsanted eigen-components effectively. Numerical result with some suggestion is given at the end.
In this paper, we first provide comparison results of preconditioned AOR methods with direct preconditioners $I+{\beta}L$, $I+{\beta}U$ and $I+{\beta}(L+U)$ for solving a linear system whose coefficient matrix is a large sparse irreducible L-matrix, where ${\beta}$ > 0. Next we propose how to find a near optimal parameter ${\beta}$ for which Krylov subspace method with these direct preconditioners performs nearly best. Lastly numerical experiments are provided to compare the performance of preconditioned iterative methods and to illustrate the theoretical results.
We have developed a software package for the analysis of electric field distribution in human body. It includes the graphical finite element mesh generator, linear system of equations solver using sparse matrix and vector technique, and post-processor for the display of the results. This software package can be used in various research areas of biomedical engineering where we inject current or apply voltage to human body. The software package was developed on Macintosh II computer and the size of the model is only limited by the main memory.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.8
no.1
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pp.37-45
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1994
A method of optimal active and reactive power control for economic operation in electrical power system is presented in this paper. The major features and techniques of this paper are as follows: 1) The method presented for obtaining the equivalent active power balance equation applying the sparse Jacobian matrix of power flow equation instead of using B constant as active power Balance equation considering transmission loss, and for determining directly optimal active power allocation without repeating calculations. 2) More reasonable and economic profit by minimizing total fuel cost of thermal power plants instead of using transmission loss as objective function of reactive Power control can be achieved. 3) Particularly in reactive power control, computing time can be considerably reduced by using Fuzzy Linear Programming instead of using conventional Linear Programming.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.29
no.9
s.240
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pp.1049-1056
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2005
A conservative pressure-based finite-volume numerical method has been developed for computing flow and heat transfer by using an unstructured grid system. The method admits arbitrary convex polyhedra. Care is taken in the discretization and solution procedures to avoid formulations that are cell-shape-specific. A collocated variable arrangement formulation is developed, i.e. all dependent variables such as pressure and velocity are stored at cell centers. Gradients required for the evaluation of diffusion fluxes and for second-order-accurate convective operators are found by a novel second-order accurate spatial discretization. Momentum interpolation is used to prevent pressure checkerboarding and the SIMPLE algorithm is used for pressure-velocity coupling. The resulting set of coupled nonlinear algebraic equations is solved by employing a segregated approach, leading to a decoupled set of linear algebraic equations fer each dependent variable, with a sparse diagonally dominant coefficient matrix. These equations are solved by an iterative preconditioned conjugate gradient solver which retains the sparsity of the coefficient matrix, thus achieving a very efficient use of computer resources.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3498-3511
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2016
We investigate the channel state information (CSI) in multi-input multi-output (MIMO) cooperative networks that employ the amplify-and-forward transmission scheme. Least squares and expectation conditional maximization have been proposed in the system. However, neither of these two approaches takes advantage of channel sparsity, and they cause estimation performance loss. Unlike linear channel estimation methods, several compressed channel estimation methods are proposed in this study to exploit the sparsity of the MIMO cooperative channels based on the theory of compressed sensing. First, the channel estimation problem is formulated as a compressed sensing problem by using sparse decomposition theory. Second, the lower bound is derived for the estimation, and the MIMO relay channel is reconstructed via compressive sampling matching pursuit algorithms. Finally, based on this model, we propose a novel algorithm so called sparsity adaptive expectation maximization (SAEM) by using Kalman filter and expectation maximization algorithm so that it can exploit channel sparsity alternatively and also track the true support set of time-varying channel. Kalman filter is used to provide soft information of transmitted signals to the EM-based algorithm. Various numerical simulation results indicate that the proposed sparse channel estimation technique outperforms the previous estimation schemes.
Among the desirable properties of a piecewise linear parameterization, guaranteeing a one-to-one mapping (i.e., no triangle flips in the parameter plane) is often sought. A one-to-one mapping is accomplished by non-negative coefficients in the affine transformation. In the Floater's method, the coefficients were computed after the 3D mesh was flattened by geodesic polar-mapping. But using this geodesic polar map introduces unnecessary local distortion. In this paper, a simple variant of the original shape-preserving mapping technique by Floater is introduced. A new simple method for calculating barycentric coordinates by using straightest geodesics is proposed. With this method, the non-negative coefficients are computed directly on the mesh, reducing the shape distortion introduced by the previously-used polar mapping. The parameterization is then found by solving a sparse linear system, and it provides a simple and visually-smooth piecewise linear mapping, without foldovers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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