Progressive mesh representation and generation have become one of the most important issues in network-based computer graphics. However, current researches are mostly focused on triangular mesh models. On the other hand, solid models are widely used in industry and are applied to advanced applications such as product design and virtual assembly. Moreover, as the demand to share and transmit these solid models over the network is emerging, the generation and the transmission of progressive solid models depending on specific engineering needs and purpose are essential. In this paper, we present a Cellular Topology-based approach to generating and transmitting progressive solid models from a feature-based solid model for internet-based design and collaboration. The proposed approach introduces a new scheme for storing and transmitting solid models over the network. The Cellular Topology (CT) approach makes it possible to effectively generate progressive solid models and to efficiently transmit the models over the network with compact model size. Thus, an arbitrary solid model SM designed by a set of design features is stored as a much coarser solid model SM/sup 0/ together with a sequence of n detail records that indicate how to incrementally refine SM/sup 0/ exactly back into the original solid model SM = SM/sup 0/.
Seismic performance analysis of steel-brace reinforced concrete (RC) frame using topology optimization in highly seismic region was discussed in this research. Topology optimization based on truss-like material model was used, which was to minimum volume in full-stress method. Optimized bracing systems of low-rise, mid-rise and high-rise RC frames were established, and optimized bracing systems of substructure were also gained under different constraint conditions. Thereafter, different structure models based on optimized bracing systems were proposed and applied. Last, structural strength, structural stiffness, structural ductility, collapse resistant capacity, collapse probability and demolition probability were studied. Moreover, the brace buckling was discussed. The results show that bracing system of RC frame could be derived using topology optimization, and bracing system based on truss-like model could help to resolve numerical instabilities. Bracing system of topology optimization was more effective to enhance structural stiffness and strength, especially in mid-rise and high-rise frames. Moreover, bracing system of topology optimization contributes to increase collapse resistant capacity, as well as reduces collapse probability and accumulated demolition probability. However, brace buckling might weaken beneficial effects.
There has been much effort to improve the accuracy of the Internet topology model and include its quantitativeand/or qualitative effects on studies of a variety of network problems. Such improvement is the primarymotivation of this paper in listing and classifying the body of literature addressing the Internet topology. Themetrics, which characterize the fundamental properties of the Internet, are also divided into five categories andtheir importance and applications are discussed. Finally, we suggest several future research topics for theInternet topology models to be more realistic and applicable.
We measure the topology of the galaxy distribution using the Seventh Data Release of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS DR7), examining the dependence of galaxy clustering topology on galaxy properties. The observational results are used to test galaxy formation models. A volume-limited sample defined by Mr<-20.19 enables us to measure the genus curve with amplitude of G=378 at 6h-1Mpc smoothing scale, with 4.8% uncertainty including all systematics and cosmic variance. The clustering topology over the smoothing length interval from 6 to 10h-1Mpc reveals a mild scale-dependence for the shift and void abundance (A_V) parameters of the genus curve. We find strong bias in the topology of galaxy clustering with respect to the predicted topology of the matter distribution, which is also scale-dependent. The luminosity dependence of galaxy clustering topology discovered by Park et al. (2005) is confirmed: the distribution of relatively brighter galaxies shows a greater prevalence of isolated clusters and more percolated voids. We find that galaxy clustering topology depends also on morphology and color. Even though early (late)-type galaxies show topology similar to that of red (blue) galaxies, the morphology dependence of topology is not identical to the color dependence. In particular, the void abundance parameter A_V depends on morphology more strongly than on color. We test five galaxy assignment schemes applied to cosmological N-body simulations to generate mock galaxies: the Halo-Galaxy one-to-one Correspondence (HGC) model, the Halo Occupation Distribution (HOD) model, and three implementations of Semi-Analytic Models (SAMs). None of the models reproduces all aspects of the observed clustering topology; the deviations vary from one model to another but include statistically significant discrepancies in the abundance of isolated voids or isolated clusters and the amplitude and overall shift of the genus curve. SAM predictions of the topology color-dependence are usually correct in sign but incorrect in magnitude.
The smart grid, which is an integrated type of the power system and the digital network, requires the integration of a CIM(Common Information Model) standard for information modelling at the power control centers and an IEC 61850 standard for automation at the substation level in order to efficiently exchange the information between system elements. This paper describes the method of data transfer from one standard information model to the other standard unified information model by mapping between the objects of IEC 61850 and IEC61970 CIM standards both in the static and dynamic models, and designs the method of data transfer and information exchange between the topology processing application using unified topology class packages.
In a traditional topology optimization method, material properties are usually distributed by finite element density and visualized by a gray level image. The distribution method based on element density is adequate for a great mass of 2-D topology optimization problems. However, when it is used for 3-D topology optimization, it is always difficult to obtain a smooth model representation, and easily appears a virtualconnect phenomenon especially in a low-density domain. The 3-D structural topology optimization method has been developed using the node density instead of the element density that is based on SIMP (solid isotropic microstructure with penalization) algorithm. A computer code based on Matlab was written to validate the proposed method. When it was compared to the element density as design variable, this method could get a more uniform density distribution. To show the usefulness of this method, several typical examples of structure topology optimization are presented.
This study shows functionally graded material structural topology optimization under buckling constraints. The SIMP (Solid Isotropic Material with Penalization) material model is used and a method of moving asymptotes is also employed to update topology design variables. In this study, the quadrilateral element is applied to compute buckling load factors. Instead of artificial density properties, functionally graded materials are newly assigned to distribute optimal topology materials depending on the buckling load factors in a given design domain. Buckling load factor formulations are derived and confirmed by the resistance of functionally graded material properties. However, buckling constraints for functionally graded material topology optimization have not been dealt with in single material. Therefore, this study aims to find the minimum compliance topology optimization and the buckling load factor in designing the structures under buckling constraints and generate the functionally graded material distribution with asymmetric stiffness properties that minimize the compliance. Numerical examples verify the superiority and reliability of the present method.
본 논문은 격자 구조 회선 교환 망에서 발생할 수 있는 호 차단 확률 및 failure model을 설정하여 신뢰도를 분석하였다 특히 failure model에서는 link failure 모델을 고려하였다. 대상 모델은.flooding search routing 방식을 사용하여 패킷을 통화 대상자 노드에 전송하였다. 이때. 각 링크failure는 독립적이라고 가정하였다. 이와 같은 failure모델의 성능을 평가하기 위한 방법으로서 joint probability를 이용하여 소규모 격자 구조 회선 교환망의 신뢰도를 분석해 보았으며. 이를 시뮬레이션 한 값과 비교해 보았다 또한. 통신망에서 주요한 성능 지표중 하나8! 호 차단 확률을 구하여 회선망의 신뢰도를 평가하였다.
This paper examines feature-based reconstruction algorithm using feature-based modeling and based on topology optimization technology, which aims to achieve a minimal volume weight and to satisfy user-defined constraints such as stress, deformation related conditions. The finite element model after topology optimization allows us to remove some region of a solid model for predefined volume requirement. The stress or deformation distribution resulted from finite element analysis enables us to add some material to the solid model for a robust structure. For this purpose, we propose a feature-based redesign algorithm which inserts negative features to the solid model for material removal and positive features for material addition, and we introduce a bisection method which searches an optimal structure by iteratively applying the feature-based redesign algorithm. Several examples are considered to illustrate the proposed algorithms and to demonstrate the effectiveness of the present approach.
Studies of Internet algorithms or policies require experiments on the real large-scale networks. But practical problems with large real networks make them difficult. Instead many researchers use simulations on the Internet topology models. So, It is Important that study about topology model that reflect characteristic of the internet exactly. We propose new topology model which reflect of hierarchical network and addition, removal of nodes and accompanied change of topologies. In the modeling scheme for network generation, we applied DEVS formalism and analyzed the topologies generated by our algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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