Catmull-Clark subdivision scheme provides a powerful method for building smooth and complex surfaces. But the number of faces in the uniformly refined meshes increases exponentially with respect to subdivision depth. Adaptive tessellation reduces the number of faces needed to yield a smooth approximation to the limit surface and, consequently, makes the rendering process more efficient. In this paper, we present a new adaptive tessellation method for general Catmull-Clark subdivision surfaces. Different from previous control mesh refinement based approaches, which generate approximate meshes that usually do not interpolate the limit surface, the new method is based on direct evaluation of the limit surface to generate an inscribed polyhedron of the limit surface. With explicit evaluation of general Catmull-Clark subdivision surfaces becoming available, the new adaptive tessellation method can precisely measure error for every point of the limit surface. Hence, it has complete control of the accuracy of the tessellation result. Cracks are avoided by using a recursive color marking process to ensure that adjacent patches or subpatches use the same limit surface points in the construction of the shared boundary. The new method performs limit surface evaluation only at points that are needed for the final rendering process. Therefore it is very fast and memory efficient. The new method is presented for the general Catmull-Clark subdivision scheme. But it can be used for any subdivision scheme that has an explicit evaluation method for its limit surface.
Many practical engineering problems are associated with nonlinear systems subjected to nonstationary random excitations. Equivalent linearization methods are commonly used to seek for approximate solutions to this kind of problems. Compared to various approaches developed in the frequency and mixed time-frequency domains, though directly solving the system equation of motion in the time domain would improve computation efficiency, only limited studies are available. Considering the fact that the orthogonal functions have been widely used to effectively improve the accuracy of the approximated responses and reduce the computational cost in various engineering applications, an orthogonal-function-based equivalent linearization method in the time domain has been proposed in the current paper for nonlinear systems subjected to nonstationary random excitations. In the numerical examples, the proposed approach is applied to a SDOF system with a set-up spring and a SDOF Duffing oscillator subjected to stationary and nonstationary excitations. In addition, its applicability to nonlinear MDOF systems is examined by a 3DOF Duffing system subjected to nonstationary excitation. Results show that the proposed method can accurately predict the nonlinear system response and the formulation of the proposed approach allows it to be capable of handling any general type of nonstationary random excitations, such as the seismic load.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.32
no.6
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pp.429-445
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2008
Two-phase compressible flow fields of air-water are investigated numerically in the fixed Eulerian grid framework. The phase interface is captured via volume fractions of each phase. A way to model two phase compressible flows as a single phase one is found based on an equivalent equation of states of Tait's type for a multiphase cell. The equivalent single phase field is discretized using the Roe‘s approximate Riemann solver. Two approaches are tried to suppress the pressure oscillation phenomena at the phase interface, a passive advection of volume fraction and a direct pressure relaxation with the compressible form of volume fraction equation. The direct pressure equalizing method suppresses pressure oscillation successfully and generates sharp discontinuities, transmitting and reflecting acoustic waves naturally at the phase interface. In discretizing the compressible form of volume fraction equation, phase interfaces are geometrically reconstructed to minimize the numerical diffusion of volume fraction and relevant variables. The motion of a projectile in a water-filled tube which is fired by the release of highly pressurized air is simulated presuming the flow field as a two dimensional one, and several design factors affecting the projectile movement are investigated.
This paper presents a low-complexity channel-adaptive reconfigurable $4{\times}4$ QR-decomposition and M-algorithm-based maximum likelihood detection (QRM-MLD) multiple-input and multiple-output (MIMO) detector. Two novel design approaches for low-power QRM-MLD hardware are proposed in this work. First, an approximate survivor metric (ASM) generation technique is presented to achieve considerable computational complexity reduction with minor BER degradation. A reconfigurable QRM-MLD MIMO detector (where the M-value represents the number of survival branches in a stage) for dynamically adapting to time-varying channels is also proposed in this work. The proposed reconfigurable QRM-MLD MIMO detector is implemented using a Samsung 65 nm CMOS process. The experimental results show that our ASM-based QRM-MLD MIMO detector shows a maximum throughput of 288 Mbps with a normalized power efficiency of 10.18 Mbps/mW in the case of $4{\times}4$ MIMO with 64-QAM. Under time-varying channel conditions, the proposed reconfigurable MIMO detector also achieves average power savings of up to 35% while maintaining a required BER performance.
For the structural integrity evaluation of pressurized water reactor (PWR) steam generator (SG) tubes subjected to transient hydraulic loading, determination of the tube-to-tube gap velocity and static pressure distributions along the tubes is prerequisite. This paper addresses both computational fluid dynamics (CFD) and analytical approaches for predicting the tube-to-tube gap velocity and static pressure distributions during blowdown following a feedwater line break (FWLB) accident at a PWR SG. First of all, a comparative study on CFD calculations of the transient velocity and pressure distributions in the SG secondary sides for two different models having 30 or no tubes is performed. The result shows that the velocities of sub-cooled water flowing between any adjacent two tubes of a tubed SG model during blowdown can be roughly estimated by applying the specified SG secondary side porosity to those of the no-tubed SG model. Secondly, simplified analytical approximate solutions for the steady two-dimensional SG secondary flow velocity and pressure distributions under a given discharge flowrate are derived using a line sink model. The simplified analytical solutions are validated by comparing them to the CFD calculations.
Coal pillar assessment is of broad importance to underground engineering structure, as the pillar failure can lead to enormous disasters. Because of the highly non-linear correlation between the pillar failure and its influential attributes, conventional forecasting techniques cannot generate accurate outcomes. To approximate the complex behavior of coal pillar, this paper elucidates a new idea to forecast the underground coal pillar stability using combined unsupervised-supervised learning. In order to build a database of the study, a total of 90 patterns of pillar cases were collected from authentic engineering structures. A state-of-the art feature depletion method, t-distribution symmetric neighbor embedding (t-SNE) has been employed to reduce significance of actual data features. Consequently, an unsupervised machine learning technique K-mean clustering was followed to reassign the t-SNE dimensionality reduced data in order to compute the relative class of coal pillar cases. Following that, the reassign dataset was divided into two parts: 70 percent for training dataset and 30 percent for testing dataset, respectively. The accuracy of the predicted data was then examined using support vector classifier (SVC) model performance measures such as precision, recall, and f1-score. As a result, the proposed model can be employed for properly predicting the pillar failure class in a variety of underground rock engineering projects.
Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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v.19
no.1
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pp.3-14
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1982
In this paper, the sway added mass of a rectangular cylinder in a restricted water is considered by applying Hamilton's principle as the frequency tends to zero. The present method is an extension of Isshiki's method proposed in 1978. In the present method, it is assumed that the fluid velocity distribution in each subdomain of the fluid can be represented by higher order polynomials while Isshiki assumed linear velocity distribution. The fluid flow is assumed as a rotational motion in the present analysis. However, the results obtained from the present method show good agreement with Bai's numerical results for the case of large clearances between a canal wall and a cylinder. From Kelvin's minimum energy theorem, we can see that the value of sway added mass obtained from the present method approaches the upper bound. The approximate formula obtained in the present study takes a simple form which consists of the dimensions of the canal and the cylinder. The present formulae are derived for the cases of a rectangular cylinder swaying at the center of a narrow or wide canal relative to a cylinder, at off-center location in a canal, and in the restricted water with a single wall. From the results of numerical calculation, it is concluded that the sway added mass in restricted waters is more affected by water depth than clearance between a wall and a cylinder.
For general nonlinear processes, it is difficult to control with a linear model-based control method and nonlinear controls are considered. Among the numerous approaches suggested, the most rigorous approach is to use dynamic optimization. Many general engineering problems like control, scheduling, planning etc. are expressed by functional optimization problem and most of them can be changed into dynamic programming (DP) problems. However the DP problems are used in just few cases because as the size of the problem grows, the dynamic programming approach is suffered from the burden of calculation which is called as 'curse of dimensionality'. In order to avoid this problem, the Neuro-Dynamic Programming (NDP) approach is proposed by Bertsekas and Tsitsiklis (1996). To get the solution of seriously nonlinear process control, the interest in NDP approach is enlarged and NDP algorithm is applied to diverse areas such as retailing, finance, inventory management, communication networks, etc. and it has been extended to chemical engineering parts. In the NDP approach, we select the optimal control input policy to minimize the value of cost which is calculated by the sum of current stage cost and future stages cost starting from the next state. The cost value is related with a weight square sum of error and input movement. During the calculation of optimal input policy, if the approximate cost function by using simulation data is utilized with Bellman iteration, the burden of calculation can be relieved and the curse of dimensionality problem of DP can be overcome. It is very important issue how to construct the cost-to-go function which has a good approximate performance. The neural network is one of the eager learning methods and it works as a global approximator to cost-to-go function. In this algorithm, the training of neural network is important and difficult part, and it gives significant effect on the performance of control. To avoid the difficulty in neural network training, the lazy learning method like k-nearest neighbor method can be exploited. The training is unnecessary for this method but requires more computation time and greater data storage. The pH neutralization process has long been taken as a representative benchmark problem of nonlin ar chemical process control due to its nonlinearity and time-varying nature. In this study, the NDP algorithm was applied to pH neutralization process. At first, the pH neutralization process control to use NDP algorithm was performed through simulations with various approximators. The global and local approximators are used for NDP calculation. After that, the verification of NDP in real system was made by pH neutralization experiment. The control results by NDP algorithm was compared with those by the PI controller which is traditionally used, in both simulations and experiments. From the comparison of results, the control by NDP algorithm showed faster and better control performance than PI controller. In addition to that, the control by NDP algorithm showed the good results when it applied to the cases with disturbances and multiple set point changes.
Lee Sang-Yoon;Park Sang-Hyun;Kim Woo-Cheol;Lee Dong-Won
Journal of KIISE:Databases
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v.33
no.3
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pp.299-309
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2006
Due to the rapid development in mobile communication technologies, the usage of mobile devices such as cell phone or PDA becomes increasingly popular. As different devices require different applications, various new services are being developed to satisfy the needs. One of the popular services under heavy demand is the Location-based Service (LBS) that exploits the spatial information of moving objects per temporal changes. In order to support LBS efficiently, it is necessary to be able to index and query well a large amount of spatio-temporal information of moving objects. Therefore, in this paper, we investigate how such location information of moving objects can be efficiently stored and indexed. In particular, we propose a novel location encoding method based on hierarchical administrative district information. Our proposal is different from conventional approaches where moving objects are often expressed as geometric points in two dimensional space, (x,y). Instead, in ours, moving objects are encoded as one dimensional points by both administrative district as well as road information. Our method is especially useful for monitoring traffic situation or tracing location of moving objects through approximate spatial queries.
Roh, Youngman;Yim, Hyeon Woo;Kim, Suk Il;Park, Hyo Man;Jung, Jae Yeol;Park, Sook Kyung;Kim, Hyun-Wook;Chung, Chee Kyung;Lee, Won Chul;Kim, Jung Man;Kim, Soo Keun;Koh, Sang Baek;Karl, Sieber;Kim, Euna;Choi, Jung Keun
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.11
no.2
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pp.126-134
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2001
Statistical approaches for analysis of data from the limited number of samples in ship building industry(SBI) collected by an industrial hygienist for checking compliance to an occupational standard were considered. Sampling for compliance usually has been guided by judgment selection, rather than true randomness, resulting in the creation of compliance samples which approximate a censored sample from the upper tail of the exposure distribution. Similar exposure groups(SEGs) including welding and painting process were established to assess representative values in each groups after reviewing the whole production line in SBI. For the convenient statistical approaches, the code has assigned to each SEGs. The descriptive statistics and probability plotting were used to yield the representative values in each SEGs. In the first step, SEGs of 558 were established from 5 ship building companies. The 38 SEGs showed the uncertainty are divided into each 5 companies and assessed the representative values again. The 44 SEGs in each companies was not showed the normal and lognormal distribution was analyzed each data. And also, recommendation was suggested to resolve the uncertainty in each groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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