There are two approaches to handle the Causality Error in parallel and distributed simulation. One approach is based on the conservative time synchronization and the other is the optimistic time synchronization. In this paper an efficient null message reduction method for the conservative time synchronization approach is suggested with the experimental results, which could improve performance of simulation and avoid deadlock situations.
A new dead time compensation method using time delay control approach is presented. The dead time in switching pattern cause the voltage distortion and it can be considered as the disturbance voltage. In this paper the disturbance voltage is estimated using time delay control and the estimated disturbance voltage is summed with voltage command in predictive current control by a feed-forward. The proposed scheme is implemented on a PMSM and the effectiveness is verified through comparative simulation.
QoS monitoring is a kind of real-time systems which allows each level of the system to track the ongoing QoS levels achieved by the lower network layers. For these systems, real-time communications between corresponding transport protocol objects is essential for their correct behavior. When two or more entities are employed to perform a certain task as in the case of communication protocols, the capability to do so is called interoperability and considered as the essential aspect of correctness of communication systems. This paper describes a formal approach on modeling and interoperability test case generation of a real-time QoS monitoring protocol. For this, we specify the behavior of flow monitoring of transport layer QoS protocol, i.e., METS protocol, which is proposed to address QoS from an end-to-end's point of view, based on QoS architecture model which includes ATM net work in lower layers. We use a real-time Input/Output finite State Machine to model the behavior of real-time flow monitoring over time. From the modeled real-time I/OFSM, we generate interoperability test cases to check the correctness of METS protocol's flow monitoring behaviors for two end systems. A new approach to efficient interoperability testing is described and the method of interoperability test cases generation is shown with the example of METS protocol's flow monitoring. The current TTCN is not appropriate for testing real-time and multimedia systems. Because test events in TTCN are for message-based system and not for stream-based systems, the real-time in TTCN can only be approximated. This paper also proposes the notation of real-time Abstract Test Suite by means of real-time extension of TTCN. This approach gives the advantages that only a few syntactical changes are necessary, and TTCN and real-time TTCN are compatible. This formal approach on interoperability testing can be applied to the real-time protocols related to IMT-2000, B-ISDN and real-time systems.
This evapaper is toluate the forecasting performance of three neural network(NN) approaches against ARIMA model using the famous time series analysis competition data. The first NN approach is to analyze the second Makridakis (M2) Competition Data using Multilayer Perceptron (MLP) that has been the most popular NN model in time series analysis. Since it is recently known that MLP suffers from bias/variance dilemma, two approaches are suggested in this study. The second approach adopts Cascade Correlation Network (CCN) that was suggested by Fahlman & Lebiere as an alternative to MLP. In the third approach, a time series is separated into two series using Noise Filtering Network (NFN) that utilizes autoassociative memory function of neural network. The forecasts in the decomposition analysis are the sum of two prediction values obtained from modeling each decomposed series, respectively. Among the three NN approaches, Decomposition Analysis shows the best forecasting performance on the M2 Competition Data, and is expected to be a promising tool in analyzing socio-economic time series data because it reduces the effect of noise or outliers that is an impediment to modeling the time series generating process.
The finite buffer GI/G/1/K system is set up by using an unconventional arrangement of the state space, in which the remaining interarrival time or service time is chosen as the level. The stationary distributions of resulting Markov chain can be explicitly determined, and the chain is positive recurrent without any restriction. This is an advantage of this method, compared with that using the elapsed time approach [2].
We propose a new approach to classifying a time series data into one of the autoregressive moving-average (ARMA) models. It is bases on two pattern recognition concepts for solving time series identification. The one is an extended sample autocorrelation function (ESACF). The other is a neural network-driven decision tree classifier(NNDTC) in which two pattern recognition techniques are tightly coupled : neural network and decision tree classfier. NNDTc consists of a set of nodes at which neural network-driven decision making is made whether the connecting subtrees should be pruned or not. Therefore, time series identification problem can be stated as solving a set of local decisions at nodes. The decision values of the nodes are provided by neural network functions attached to the corresponding nodes. Experimental results with a set of test data and real time series data show that the proposed approach can efficiently identify the time seires patterns with high precision compared to the previous approaches.
This paper is devoted to the passivity based control in bilateral teleoperation for varying time delay. Toimprove the stability and task performance, master and slave in bilateral teleoperation must be coupled via the network through which the force and velocity are communicated. However, time delay existing in the transmission channel is a long standing impediment to bilateral control and can destabilize the system, even if the system is stable without time delay, In this paper, we investigate how the varying time delay affects the advanced teleoperation stability and results in an out-of-control status. A new approach based on passivity control has been bilaterally designed for both the master and slave sites and the simulation result will verify that our approach is better and effective for passive bilateral teleoperation.
Timed token protocols inadequately provide periodic communication service, although this is crucial for hard real time systems. We propose an approach to guaranteeing periodic communication service on a timed token protocol network. In this approach, we allocate bandwidth to each node so that the summation of bandwidth allocations is Target Token Rotation Time (TTRT). If a node cannot consume the allocated time, the residual time can be used by other nodes for non-periodic service using a timer which contains the unused time value and is appended to the token. This approach can always guarantee transmission of real-time messages before their deadlines when the network utilization is less than 50%.
In this study, a complete analysis of soil-structure interaction problems is presented which includes a modelling of the near surrounding of the building (near-field) and a special description of the wave propagation process in larger distances (far-field). In order to reduce the computational effort which can be very high for time domain analysis of wave propagation problems, a special approach based on similarity transformation of the infinite domain on the near-field/far-field interface is applied for the wave radiation of the far-field. The near-field is discretised with standard Finite Elements, which also allows to introduce non-linear material behaviour. In this paper, a new approach to calculate the involved convolution integrals is presented. This approximation in time leads to a dramatically reduced computational effort for long simulation times, while the accuracy of the method is not affected. Finally, some benchmark examples are presented, which are compared to a coupled Finite Element/Boundary Element approach. The results are in excellent agreement with those of the coupled Finite Element/Boundary Element procedure, while the accuracy is not reduced. Furthermore, the presented approach is easy to incorporate in any Finite Element code, so the practical relevance is high.
This paper deals with wind fragility and risk analysis of high rise buildings subjected to stochastic wind load. Conventionally, such problems are dealt in full Monte Carlo Simulation framework, which requires extensive computational time. Thus, to make the procedure computationally efficient, application of metamodelling technique in fragility analysis is explored in the present study. Since, accuracy by the conventional Least Squares Method (LSM) based metamodelling is often challenged, an efficient Moving Least Squares Method based adaptive metamodelling technique is proposed for wind fragility analysis. In doing so, artificial time history of wind load is generated by three wind field models: i.e., a simple one based on alongwind component of wind speed; a more detailed one considering coherence and wind directionality effect, and a third one considering nonstationary effect of mean wind. The results show that the proposed approach is more accurate than the conventional LSM based metamodelling approach when compared to full simulation approach as reference. At the same time, the proposed approach drastically reduces computational time in comparison to the full simulation approach. The results by the three wind field models are compared. The importance of non-linear structural analysis in fragility evaluation has been also demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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