In this paper, we introduce a new topology of Radial Basis Function-based Polynomial Neural Networks (RPNN) that is based on a genetically optimized multi-layer perceptron with Radial Polynomial Neurons (RPNs). This study offers a comprehensive design methodology involving mechanisms of optimization algorithms, especially Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms. In contrast to the typical architectures encountered in Polynomial Neural Networks (PNNs), our main objective is to develop a design strategy of RPNNs as follows : (a) The architecture of the proposed network consists of Radial Polynomial Neurons (RPNs). In here, the RPN is fully reflective of the structure encountered in numeric data which are granulated with the aid of Fuzzy C-Means (FCM) clustering method. The RPN dwells on the concepts of a collection of radial basis function and the function-based nonlinear (polynomial) processing. (b) The PSO-based design procedure being applied at each layer of RPNN leads to the selection of preferred nodes of the network (RPNs) whose local characteristics (such as the number of input variables, a collection of the specific subset of input variables, the order of the polynomial, and the number of clusters as well as a fuzzification coefficient in the FCM clustering) can be easily adjusted. The performance of the RPNN is quantified through the experimentation where we use a number of modeling benchmarks - NOx emission process data of gas turbine power plant and learning machine data(Automobile Miles Per Gallon Data) already experimented with in fuzzy or neurofuzzy modeling. A comparative analysis reveals that the proposed RPNN exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.
본 논문에서는 비선형구조물의 위상최적화를 위하여 개발된 요소 연결 매개법 (Element Connectivity Parameterization Method)을 이용하여 기하비선형 구조물의 고유진동수(Eigenfrequency)를 최적화하는 연구를 소개한다. 기존의 밀도를 기반으로 한 위상최적화기법은 비선형 구조물의 위상최적화를 수행할 때 약한 탄성계수를 가지는 요소가 대변형을 일으켜 전체 강성행렬(Tangent Stiffness Matrix)이 양정정성(Positive definiteness)를 잃어버리는 문제점이 있어서 위상최적화를 수행하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위하여 최근에 요소 연결 매개법(Element Connectivity Parameterization Method)이 개발되었다. 이 요소 연결 매개법은 요소의 강성을 설계하는 것이 아니라 요소의 연결성을 설계하는 기법으로 이를 이용하여 비선형 구조물의 위상최적화를 효과적으로 수행할 수 있다. 이 연구에서는 요소 연결 매개법을 동적인 문제에 적용하기 위한 연구를 수행하며 이를 이용하여 비선형 구조물의 고유진동수를 최적화 하는 위상최적화 문제에 적용하였다. 비선형 수치 예제를 통하여 기하 비선형 구조물의 고유진동수를 최대화를 통하여 기하 비선형 구조물의 강성최대화 문제와 같은 결과를 얻을 수 있었다.
In this study, a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices, of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out. Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.
This paper presents an optimization approach to the configuration of train radio communication network for CBTC. The target specifications of CBTC communication systems are derived from technical requirements for CBTC. The proposed communication system has a ring-topology backbone communication network between stations and a radio network based on IEEE 802.11b wireless tan between trains and wayside devices. The proposed method has been applied to the standardization of the signalling system of urban transits.
복합가공기 분야에서 고속 및 고정밀화에 대한 요구가 늘어남에 따라 복합가공기의 강성과 진동에 관한 관심이 증가하고 있다. 그러나 경험에 의존한 설계로 인해 개발 시간이 많이 소요되며 적절한 설계에도 어려움이 많아 공작기계 설계에 구조 최적화 FEM의 활용이 많아지고 있다. 그러나, 현재 구조물의 응력 분포를 통한 최적화를 주로 활용하고 있어 구조물의 진동 상태를 고려하여 최적화하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 5축 복합가공기에서 가공에 가장 많은 영향을 끼치는 헤드 구조물의 최적화를 위하여 유한요소해석을 활용한 정적 구조해석, 모드 해석, 가진 주파수 해석을 진행하였으며, 도출된 응력 분포, 변형, 고유진동수, 가진 주파수 그래프를 활용하고 적절한 목적함수와 설계변수를 설정하여 정강성과 동강성을 모두 고려한 위상 최적화 해석 방법을 제시하고자 한다.
Park, Ho-Sung;Park, Byoung-Jun;Kim, Hyun-Ki;Oh, Sung-Kwun
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.423-434
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2004
In this paper, we introduce a new topology of Self-Organizing Polynomial Neural Networks (SOPNN) based on genetically optimized Multi-Layer Perceptron (MLP) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. Let us recall that the design of the 'conventional' SOPNN uses the extended Group Method of Data Handling (GMDH) technique to exploit polynomials as well as to consider a fixed number of input nodes at polynomial neurons (or nodes) located in each layer. However, this design process does not guarantee that the conventional SOPNN generated through learning results in optimal network architecture. The design procedure applied in the construction of each layer of the SOPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or PNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomials, and input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between the approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the GA-based SOPNN, the model is experimented using pH neutralization process data as well as sewage treatment process data. A comparative analysis indicates that the proposed SOPNN is the model having higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.reviously.
We present six-degree-of-freedom (6DoF) haptic rendering algorithms using translational ($PD_t$) and generalized penetration depth ($PD_g$). Our rendering algorithm can handle any type of object/object haptic interaction using penalty-based response and makes no assumption about the underlying geometry and topology. Moreover, our rendering algorithm can effectively deal with multiple contacts. Our penetration depth algorithms for $PD_t$ and $PD_g$ are based on a contact-space projection technique combined with iterative, local optimization on the contact-space. We circumvent the local minima problem, imposed by the local optimization, using motion coherence present in the haptic simulation. Our experimental results show that our methods can produce high-fidelity force feedback for general polygonal models consisting of tens of thousands of triangles at near-haptic rates, and are successfully integrated into an off-the-shelf 6DoF haptic device. We also discuss the benefits of using different formulations of penetration depth in the context of 6DoF haptics.
본 논문은 단일흡 WDM 광전달망에서 경로설정 및 파장할당을 위한 효율적인 설계를 고려한다. 노드쌍간의 하나의 연결은 하나의 광경로로 이루어지고 노드쌍간 연결수요는 주어진 것으로 한다. 파장 변환을 허용하지 않고 물리망은 주어진 것으로 가정한다. 본 논문에서는 노드쌍의 모든 연결 수요를 만족하는 최소 파장수를 갖는 광경로 설정 및 파장할당 바업ㅂ을 제시한다. 이를 위해 먼저 최적화 모형을 제시하고 모형의 해를 제공하는 발견적 알고리즘을 제시한다. 발견적 알고리즘을 구현하고 실제 규모의 망에 적용하여 결과를 최적화 상용코드인 GAMS/OSL 의 결과와 비교하고, Wauters & Demeester [8] 연구 결과와도 비교한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.3921-3944
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2015
Currently Energy-Saving (ES) methods in cellular networks could be improved, as compensation method for irregular Base Station (BS) deployment is not effective, most regional ES algorithm is complex, and performance decline caused by ES action is not evaluated well. To resolve above issues, a low-complexity energy efficient BS cooperation mechanism for Long Time Evolution (LTE) networks is proposed. The mechanism firstly models the ES optimization problem with coverage, resource, power and Quality of Service (QoS) constraints. To resolve the problem with low complexity, it is decomposed into two sub-problems: BS Mode Determination (BMD) problem and User Association Optimization (UAO) problem. To resolve BMD, regional dynamic multi-stage algorithms with BS cooperation pair taking account of load and geographic topology is analyzed. And then a distributed heuristic algorithm guaranteeing user QoS is adopted to resolve UAO. The mechanism is simulated under four LTE scenarios. Comparing to other algorithms, results show that the mechanism can obtain better energy efficiency with acceptable coverage, throughput, and QoS performance.
기능 경사 복합재에서는 열적 탄성 거동이 성분의 구성분포에 의해 명백하게 구분되어지도록 두가지의 성분입자들을 특정한 체적분율 분포에 따라서 혼합한다. 따라서, 설계자는 주어진 제약조건에 대해 목적하는 성능에 적합한 기능 경사 복합재를 설계하기 위해서 최적의 체적분율 분포를 결정해야만 한다. 본 연구에서는 금속과 세라믹으로 구성된 내열 기능 경사 복합재의 2차원 체적분율을 최적화하기 위하여 내부벌칙함수법과 유한차분법을 사용한 수치 최적화기법을 제안하였다. 최적화 효율을 위해 단일 설계변수의 유한개의 균질 사각형 격자로 기능 경사 복합재의 영역을 나누었다. 그렇지만, 연속적인 체적분율을 구현하기 위하여 최적설계 후에 전체적으로 연속적인 이차원 선형함수로써 불연속적인 체적분율을 보간하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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