The computational efficiency of flow simulations with Multi-resolution analysis (MRA) was enhanced via the boundary treatment of the computational domain. In MRA, an adaptive dataset to a solution is constructed through data decomposition with interpolating polynomial and thresholding. During the decomposition process, the basis points of interpolation should exceed the boundary of the computational domain. In order to resolve this problem, the weight coefficients of interpolating polynomial were adjusted near the boundaries. By this boundary treatment, the computational efficiency of MRA was enhanced while the numerical accuracy of a solution was unchanged. This modified MRA was applied to two-dimensional steady Euler equations and the enhancement of computational efficiency and the maintenance of numerical accuracy were assessed.
The present paper deals with accuracy improvement of a bleed boundary condition model used to improve the performance of supersonic inlets. In order to accurately predict the amount of bleed mass flow rates, this study performs a scaling of sonic flow coefficient data for 90-degree bleed holes in consideration of Prandtl-Meyer expansion theory. Furthermore, it is assumed that porosity varies with stream-wise location of the porous bleed plate to accurately predict downstream boundary layer profiles. The bleed boundary condition model is demonstrated through Computational Fluid Dynamics(CFD) simulations of bleed flows on a flat plate with/without an oblique shock. As a result, the bleed model shows the improved accuracy of bleed mass rates and downstream boundary layer profiles.
In the last few years, convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated good performance while solving various computer vision problems. However, since CNNs exhibit high computational complexity, signal processing is performed on the server side. To reduce the computational complexity of CNNs for edge computing, a lightweight algorithm, such as a MobileNet, is proposed. Although MobileNet is lighter than other CNN models, it commonly achieves lower classification accuracy. Hence, to find a balance between complexity and accuracy, additional hyperparameters for adjusting the size of the model have recently been proposed. However, significantly increasing the number of parameters makes models dense and unsuitable for devices with limited computational resources. In this study, we propose a novel MobileNet architecture, in which the number of parameters is adaptively increased according to the importance of feature maps. We show that our proposed network achieves better classification accuracy with fewer parameters than the conventional MobileNet.
A wavelet method is presented in order to improve the computational efficiency of two dimensional unsteady flow problems while maintaining the order of accuracy of conventional CFD schemes. First, by using the interpolating wavelet transformation including decomposition and thresholding, an adaptive dataset to a solution is constructed. Then, inviscid and viscous fluxes are calculated only at the points within an adaptive dataset, which enhances the computational efficiency. Second, thresholding step is modified to maintain the spatial and temporal accuracy of conventional CFD schemes automatically by selecting the threshold value between user-defined value and the magnitude of spatial or temporal truncation error. The wavelet method suggested in this study is successfully applied to various unsteady flow problems and it is shown that the computational efficiency is enhanced with maintaining the computational accuracy of CFD schemes.
A wavelet method is presented in order to improve the computational efficiency of two dimensional unsteady flow problems while maintaining the order of accuracy of conventional CFD schemes. First, by using the interpolating wavelet transformation including decomposition and thresholding, an adaptive dataset to a solution is constructed. Then, inviscid and viscous fluxes are calculated only at the points within an adaptive dataset, which enhances the computational efficiency. Second, thresholding step is modified to maintain the spatial and temporal accuracy of conventional CFD schemes automatically by selecting the threshold value between user-defined value and the magnitude of spatial or temporal truncation error. The wavelet method suggested in this study is successfully applied to various unsteady flow problems and it is shown that the computational efficiency is enhanced with maintaining the computational accuracy of CFD schemes.
Widyanto, M.R.;Kusumoputro, B.;Nobuhara, H.;Kawamoto, K.;Yoshida, S.;Hirota, K.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.419-422
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2003
To improve the recognition accuracy of a developed artificial odor discrimination system for three mixture fragrance recognition, Fuzzy Similarity based Self-Organized Network inspired by Immune Algorithm (F-SONIA) is proposed. Minimum, average, and maximum values of fragrance data acquisitions are used to form triangular fuzzy numbers. Then the fuzzy similarity treasure is used to define the relationship between fragrance inputs and connection strengths of hidden units. The fuzzy similarity is defined as the maximum value of the intersection region between triangular fuzzy set of input vectors and the connection strengths of hidden units. In experiments, performances of the proposed method is compared with the conventional Self-Organized Network inspired by Immune Algorithm (SONIA), and the Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ). Experiments show that F-SONIA improves recognition accuracy of SONIA by 3-9%. Comparing to the previously developed artificial odor discrimination system that used FLVQ as pattern classifier, the recognition accuracy is increased by 14-25%.
A reliable computational solver has been developed for the analysis of three-dimensional inviscid compressible flows around a nacelle of a high bypass ratio turbofan engine, The numerical algorithm is based on the modified Godunov scheme to allow the second order accuracy for space variables, while keeping the monotone features. Two step time integration is used not only to remove time step limitation but also to provide the second order accuracy in a time variable. The multi-block approach is employed to calculate the complex flow field, using an algebraic, conformal, and elliptic method. The exact solution of Riemann problem is used to define boundary conditions. The accuracy of the developed solver is validated by comparing its results around the isolated nacelle in the cruise flight regime with the solution obtained using a commercial code "RAMPANT. "
We make use of cubic B-spline interpolation function in two cases: heat conduction and fluid flow problems. Cubic B-spline test function is employed because it is superior to approximation of linear and non-linear problems. We investigated the accuracy of the numerical formulation and focused on the position of the breakpoints within the computational domain. When the domain is divided by partitions of equal space, the results show poor accuracy. For the case of a heat conduction problem this partition can not reflect the temperature gradient which is rapidly changed near the wall. To correct the problem, we have more grid points near the wall or the region which has a rapid change of variables. When we applied the unequally spaced breakpoints, the results show high accuracy. Based on the comparison of the linear problem, we extended to the highly non-linear fluid flow problems.
An adaptive wavelet transformation method with high order accuracy is proposed to allow efficient and accurate flow computations. While maintaining the original numerical accuracy of a conventional solver, the scheme offers efficient numerical procedure by using only adapted dataset. The main algorithm includes 3rd order wavelet decomposition and thresholding procedure. After the wavelet transformation, 3rd order of spatial and temporal accurate high order interpolation schemes are executed only at the points of the adapted dataset. For the other points, high order of interpolation method is utilized for residual evaluation. This high order interpolation scheme with high order adaptive wavelet transformation was applied to unsteady Euler flow computations. Through these processes, both computational efficiency and numerical accuracy are validated even in case of high order accurate unsteady flow computations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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