Conventional concrete needs some improvement in the mechanical properties, which can be obtained by different admixtures. However, making concrete samples costume always time and money. In this paper, different types of hybrid algorithms are applied to develop predictive models for forecasting compressive strength (CS) of concretes containing metakaolin (MK) and fly ash (FA). In this regard, three different algorithms have been used, namely multilayer perceptron (MLP), radial basis function (RBF), and support vector machine (SVR), to predict CS of concretes by considering most influencers input variables. These algorithms integrated with the grey wolf optimization (GWO) algorithm to increase the model's accuracy in predicting (GWMLP, GWRBF, and GWSVR). The proposed MLP models were implemented and evaluated in three different layers, wherein each layer, GWO, fitted the best neuron number of the hidden layer. Correspondingly, the key parameters of the SVR model are identified using the GWO method. Also, the optimization algorithm determines the hidden neurons' number and the spread value to set the RBF structure. The results show that the developed models all provide accurate predictions of the CS of concrete incorporating MK and FA with R2 larger than 0.9972 and 0.9976 in the learning and testing stage, respectively. Regarding GWMLP models, the GWMLP1 model outperforms other GWMLP networks. All in all, GWSVR has the worst performance with the lowest indices, while the highest score belongs to GWRBF.
Multi-bias parameter extraction technique for HEMT small signa] equivalent circuits is presented in this paper. The technique in this paper uses S-parameters measured at various bias points in the active region to construct one optimization problem, of which the vector of unknowns contains only a set of bias-independent elements. Tests are peformed on measured S-parameters of a pHEMT at 30 bias points. Results indicate that the calculated S-parameters is similar to the measured data.
In this paper, slurry fluid motion, abrasive particle motion, and effects of groove sizing on the pads are numerically investigated in the 2D geometry. Groove depth is optimized in order to maximized the abrasive effect. The simulation results are analyzed in terms of shear stress on pad, groove and wafer, streamline and velocity vector. The change of groove depth entails vortex pattern change, and consequently affects material removal rate. Numerical analysis is very helpful for disclosing polishing mechanism and local physics.
This paper attempts to present a numerical method for solving optimal control problems. The method is based upon constructing the n-th degree Jacobi polynomials to approximate the control vector and use differentiation matrix to approximate derivative term in the state system. The system dynamics are then converted into system of algebraic equations and hence the optimal control problem is reduced to constrained optimization problem. Numerical examples illustrate the robustness, accuracy and efficiency of the proposed method.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
/
제22권5호
/
pp.652-659
/
1998
The present study is aimed to develop a new PIV operating software through optimization of vector tracking identification including versatile pre-processings and post-processing techniques. And the result exhibits an improved version corresponding various input and output multimedia compared to previous commercial software developed by other makers. An upgraded identification method called grey-level cross correlation coefficient method by direct calculation is suggested and related user-friendly pop-up menu are also represented. Post-processings comprising turbulence statistics are also introduced with graphic output functions.
Consider the inverse bin-packing number problem. Given a set of items and a prescribed number K of bins, the inverse bin-packing number problem, IBPN for short, is concerned with determining the minimum perturbation to the item-size vector so that all the items can be packed into K bins or less. It is known that this problem is NP-hard (Chung, 2012). In this paper, we investigate some special cases of IBPN that can be solved in polynomial time. We propose an optimal algorithm for solving the IBPN instances with two distinct item sizes and the instances with large items.
본 논문에서는 정지궤도 위성의 상대 운동과 최적화 기법과의 결합을 통해 새로운 형태의 위치유지 기법을 제안하였다. 상대 궤도 운동을 나타내기 위해 궤도 압축방법을 이용하여 비선형 미분 방정식 형태가 아닌 닫힌 해 형태의 모델을 사용하였으며, 매우 정확한 궤도 전파가 가능함을 확인하였다. 기존의 위치유지 기법은 궤도 요소를 이용하여 목표 궤도를 획득함으로써 궤도 형상을 유지하지만, 본 논문에서는 정밀한 위치유지를 위해 위성의 상대 위치를 직접 제어하였다. 최적화 목적 함수의 설정을 통해 다양한 형태의 기동 전략을 수립하였고, 구속 함수를 이용하여 상황에 따른 위치유지 범위를 설정하였다. 이 방법은 최적화 함수의 변경을 통해 다양한 위치유지 기법을 쉽게 적용할 수 있고, 그에 따른 궤도 운동을 분석할 수 있다. 비선형 시뮬레이션을 통해 위성의 위치가 허용범위 내에 적절하게 유지되고 있음을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제12권2호
/
pp.1-10
/
2001
신경망은 점차 분류 및 함수추정을 위한 현대 통계적 방법론으로 부각되고 있다. 신경망은 특히 선형 회귀함수를 일반화시키는 유연한(flexible) 방법을 제공하며 일반적 비선형 함수를 모수화하는 방법으로 간주된다. 본 논문에서는 함수추정을 위한 신경망을 생각한다. 신경망이 훈련자료를 과대적합하는 것을 피할 수 있도록 하는 간단한 방법은 정칙화(regularization)이다. 신경망에서는 정칙화를 위해 주로 가중치 감소법(weight decay method)을 사용한다. 함수추정을 위해 가중치감소 신경망을 사용할 때 은닉노드수, 가중치모수, 학습률 및 학습반복회수가 중요한 모수이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 가중치감소 신경망의 중요한 모수들을 자동으로 최적화하는 방법을 제안하고 결과적으로 가중치감소 신경망을 자동학습하는 방법을 설명한다. 그리고 다른 함수추정방법들과 자동학습된 가중치감소 신경망을 비교분석한다.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) adjustable speed drives offer significant advantages over induction motor drives in a wide variety of industrial applications such as high power density, high efficiency, improved dynamic performance and reliability. This paper proposes efficiency optimization control of IPMSM drive using adaptive fuzzy learning controller(AFLC). In order to optimize the efficiency the loss minimization algorithm is developed based on motor model and operating condition. The d-axis armature current is utilized to minimize the losses of the IPMSM in a closed loop vector control environment. The design of the current based on adaptive fuzzy control using model reference and the estimation of the speed based on neural network using ANN controller. The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal control of the armature current. The minimization of loss is possible to realize efficiency optimization control for the proposed IPMSM. The optimal current can be decided according to the operating speed and the load conditions. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using AFLC. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using AFLC1, current control of AFLC2 and AFLC3, and estimation of speed using ANN controller. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled AFLC, the operating characteristics controlled by efficiency optimization control are examined in detail.
기계학습은 패턴분류의 한 도구로써 광범위하게 연구되고 있다. 기계학습 방법들 중에서 서포트 벡터 기계(Support Vector Machines)는 많은 분야에서 연구되어지는 것으로 이진 패턴 분류문제에서 고차원의 특징공간에서 두 집합들 사이에 가장 큰 분리를 제공하는 최대 여유도(margin)를 가지는 분리 초평면을 찾는 것이다. 최대 여유도의 분리의 개념에 기초하여 Mangasarian(1968)은 다중-표면 방법(multi-surface method)을 제안하였고, 1980년대에 목적 계획법을 이용한 방법들이 광범위하게 개발되었다. 본 논문에서는 다목적 계획법과 목적 계획법을 이용한 수리계획법인 서포트 벡터 기계의 두가지 방법들을 제안하고 수치 예제들을 통하여 효용성에 대하여 논의하고자 한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.