Vector algorithms and the relative importance of the four basic modules (computation of element stiffness matrices, assembly of the global stiffness matrix, solution of the system of linear simultaneous equations, and calculation of stresses and strains) of a finite element computer program for inelastic analysis of reinforced concrete shells are presented. Performance of the vector program is compared with a scalar program. For a cooling tower problem, the speedup factor from the scalar to the vector program is 34 for the element stiffness matrices calculation, 25.3 for the assembly of global stiffness matrix, 27.5 for the equation solver, and 37.8 for stresses, strains and nodal forces computations on a Gray Y-MP. The overall speedup factor is 30.9. When the equation solver alone is vectorized, which is computationally the most intensive part of a finite element program, a speedup factor of only 1.9 is achieved. When the rest of the program is also vectorized, a large additional speedup factor of 15.9 is attained. Therefore, it is very important that all the modules in a nonlinear program are vectorized to gain the full potential of the supercomputers. The vector finite element computer program for inelastic analysis of RC shells with layered elements developed in the present study enabled us to perform mesh convergence studies. The vector program can be used for studying the ultimate behavior of RC shells and used as a design tool.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권3호
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pp.145-151
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2015
We describe in this paper a hardware-based improvement scheme of a real-time automatic speech recognition (ASR) system with respect to speed by designing a parallel feature extraction algorithm on a Field-Programmable Gate Array (FPGA). A computationally intensive block in the algorithm is identified implemented in hardware logic on the FPGA. One such block is mel-frequency cepstrum coefficient (MFCC) algorithm used for feature extraction process. We demonstrate that the FPGA platform may perform efficient feature extraction computation in the speech recognition system as compared to the generalpurpose CPU including the ARM processor. The Xilinx Zynq-7000 System on Chip (SoC) platform is used for the MFCC implementation. From this implementation described in this paper, we confirmed that the FPGA platform is approximately 500× faster than a sequential CPU implementation and 60× faster than a sequential ARM implementation. We thus verified that a parallelized and optimized MFCC architecture on the FPGA platform may significantly improve the execution time of an ASR system, compared to the CPU and ARM platforms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3270-3294
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2020
Some things come easily to humans, one of them is the ability to navigate around. This capability of navigation suffers significantly in case of partial or complete blindness, restricting life activity. Advances in the technological landscape have given way to new solutions aiding navigation for the visually impaired. In this paper, we analyze the existing works and identify the challenges of path selection, context awareness, obstacle detection/identification and integration of visual and nonvisual information associated with real-time assisted mobility. In the process, we explore machine learning approaches for robotic path planning, multi constrained optimal path computation and sensor based wearable assistive devices for the visually impaired. It is observed that the solution to problem is complex and computationally intensive and significant effort is required towards the development of richer and comfortable paths for safe and smooth navigation of visually impaired people. We cannot overlook to explore more effective strategies of acquiring surrounding information towards autonomous mobility.
Predictive demand and collapse fragility functions are two essential components of the probabilistic seismic demand analysis that are commonly developed based on statistics with enormous, costly and time consuming data gathering. Although this approach might be justified for research purposes, it is not appealing for practical applications because of its computational cost. Thus, in this paper, Bayesian regression-based demand and collapse models are proposed to eliminate the need of time-consuming analyses. The demand model developed in the form of linear equation predicts overall maximum inter-story drift of the lowto mid-rise regular steel moment resisting frames (SMRFs), while the collapse model mathematically expressed by lognormal cumulative distribution function provides collapse occurrence probability for a given spectral acceleration at the fundamental period of the structure. Next, as an application, the proposed demand and collapse functions are implemented in a seismic fragility analysis to develop fragility and consequently seismic demand curves of three example buildings. The accuracy provided by utilization of the proposed models, with considering computation reduction, are compared with those directly obtained from Incremental Dynamic analysis, which is a computer-intensive procedure.
In Brushless DC Motor, there are Permanent Magnets (PMs) with driving circuit and sensor for detecting to rotor position and rotation speed. In the case of using hall IC sensor which response to magnetic flux, that is required to additional sensor magnet for rotor position detecting. Most of BLDC motor, However, take asymmetrical overhang of PM in rotor instead of additional sensor magnet for operating of hall IC sensor. The asymmetrical overhang of PM occur rotor thrust to z-axis direction that is lead to not only damage of bearing but also intensive noise and vibration. Therefore, the analysis of magnet overhang effect in the side of vibration and drive to hall If sensor is required to precise. In this paper, 2-D Finite Element Method is used to solve precise field computation and thrust of z-axis direction considering asymmetrical magnet overhang. And also the z-axis thrust from the analysis result is compared to experimental result. In conclusion, the purpose of this paper minimize to noise and vibration of BLDC Motor as analyzes to asymmetrical magnet overhang effect.
Liu, Chen;Granados, Omar;Duarte, Rolando;Andrian, Jean
Journal of Information Processing Systems
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제8권1호
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pp.133-144
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2012
In order to make cognitive radio systems a practical technology to be deployed in real-world scenarios, the core Software Defined Radio (SDR) systems must meet the stringent requirements of the target application, especially in terms of performance and energy consumption for mobile platforms. In this paper we present a feasibility study of hardware acceleration as an energy-efficient implementation for SDR. We identified the amplifier function from the Software Communication Architecture (SCA) for hardware acceleration since it is one of the functions called for most frequently and it requires intensive floating-point computation. Then, we used the Virtex5 Field-Programmable Gate Array (FPGA) to perform a comparison between compiler floating-point support and the on-chip floating-point support. By enabling the on-chip floating-point unit (FPU), we obtained as high as a 2X speedup and 50% of the overall energy reduction. We achieved this with an increase of the power consumption by no more than 0.68%. This demonstrates the feasibility of the proposed approach.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제18권1호
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pp.125-141
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2011
As the sales volume of online shops increases, the job burden in the back-offices of the online shops also increases. Order picking is the most labor-intensive operation among the jobs in a back-office and mid-size pure click online shops are experiencing the time delay and complexity in order picking nowadays while fulfilling their customers' orders. Those warehouses of the mid-size shops are based on manual systems, and as order pickings are repeated, the warehouses get a mess and lots of products in those warehouses are getting missing, which results in severe delay in order picking. To overcome this kind of problem in online clothing shops, we research a methodology to locate warehousing products. When products arrive at a warehouse, they are packed into a box and located on a rack in the warehouse. At this point, the operator should determine the box to be put in and the location on the rack for the box to be put on. This problem could be formulated as an Integer Programming model, but the branch-and bound algorithm to solve the IP model requires enormous computation, and sometimes it is even impossible to get a solution in a proper time. So, we relaxed the problem, developed a set of heuristics as a methodology to get a semi-optimum in an acceptable time, and proved by an experiment that the solutions by our methodology are satisfactory and acceptable by field managers.
멀티미디어의 응용이 날로 빈번해지면서 유효한 데이터에 대한 저장과 전송의 기술에 아주 큰 수요가 나타났다. 많은 압축과 암호화를 결합한 방법들이 제기되어 왔지만 그들은 안전하지 못하거나 계산의 양이 너무 큰 단점이 있고 특히 모바일 기기에서의 무선통신에는 더욱더 부적합할 수밖에 없다. 본 논문에서는 새로운 해결책인 선택적 암호화를 제안한다. 본 논문에서는 quadtree와 zerotree에 기반 한 웨이블릿 압축 기법을 도입하여 압축된 데이터의 일부만을 암호화 하는 방법을 제안하였는데, 압축비율에 영향을 주지 않으면서 계산의 양을 줄임으로서 모바일 장치에서의 데이터 전송을 위하여 시간을 감소시키는 효과를 얻었다. 결론적으로 제안한 선택적 암호화 기법은 속도가 빠르고 안전하며 압축 성능을 감소시키지 않은 방법이라고 할 수 있다.
Wind fragility analysis provides a quantitative instrument for delineating the safety performance of civil structures under hazardous wind loading conditions such as cyclones and tornados. It has attracted and would be expected to continue to attract intensive research spotlight particularly in the nowadays worldwide context of adapting to the changing climate. One of the challenges encumbering efficacious assessment of the safety performance of existing civil structures is the possible incompleteness of the structural appraisal data. Addressing the issue of the data missingness, the study presented in this paper forms a first attempt to investigate the feasibility of using the expectation-maximization (EM) algorithm and Bayesian techniques to predict the wind fragilities of existing civil structures. Numerical examples of typical linear or hysteretic shear frames are introduced with the wind loads derived from a widely used power spectral density function. Specifically, the application of the maximum a posteriori estimates of the distribution parameters for the story stiffness is examined, and a surrogate model is developed and applied to facilitate the nonlinear response computation when studying the fragilities of the hysteretic shear frame involved.
Despite the rapid advancement in computing resources, many real-life design and optimization problems in structural engineering involve huge computation costs. To counter such challenges, approximate models are often used as surrogates for the highly accurate but time intensive finite element models. In this paper, surrogates for first-order shear deformation based finite element models are built using a polynomial regression approach. Using statistical techniques like Box-Cox transformation and ANOVA, the effectiveness of the surrogates is enhanced. The accuracy of the surrogate models is evaluated using statistical metrics like $R^2$, $R^2{_{adj}}$, $R^2{_{pred}}$ and $Q^2{_{F3}}$. By combining these surrogates with nature-inspired multi-criteria decision-making algorithms, namely multi-objective genetic algorithm (MOGA) and multi-objective particle swarm optimization (MOPSO), the optimal combination of various design variables to simultaneously maximize fundamental frequency and frequency separation is predicted. It is seen that the proposed approach is simple, effective and good at inexpensively producing a host of optimal solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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