In this paper, an improved multi-objective optimmum design method is proposed. And it is applied to steel frames under seismic loads. The multi-objective optimization problem is formulated with three optimality criteria, namely, minimum structural weight and maximum strain energy and stability. The Pareto curve can be obtained by performing the multi-objective optimization for multistory shear buildings. In order to efficiently solve the multi-objective optimization problem the decomposition method that separates both system-level and element-level is used. In addition, various techniques such as effective reanalysis technique with respect to intermediate variables and sensitivity analysis using an automatic differentiation (AD) we incorporated. Moreover, the relationship function among section properties induced from the profile is used in order to link system-level and element level. From the results of numerical investigation, it may be stated that the proposed method will lead to the more rational design compared with the conventional one.
This paper presents an L1 optimization based filtering technique which effectively eliminates the optical misalignment effects encountered in the squint guidance mode with strapdown seekers. We formulated a series of L1 optimization problems in order to separate the bias and the gradient components from the measured data, and solved them via the alternating direction method of multipliers (ADMM) and sparse matrix decomposition techniques. The proposed technique was able to rapidly detect arbitrary discontinuities and gradient changes from the measured signals, and was shown to effectively cancel the undesirable effects coming from the seeker misalignment angles. The technique was implemented on embedded flight computers and the real-time operational performance was verified via the hardware-in-the-loop simulation (HILS) tests in parallel with the automatic target recognition algorithms and the intra-red synthetic target images.
본 연구에서는 효율적인 형상최적화를 위해 다단계 분할기법으로 트러스 구조물의 형상 최적화를 시도하였다. 1단계에서는 단면적을 설계변수로 하여 중량, 또는 체적을 목적함수로 하고 다하중 재하조건 하의 거동제약조건과 부가적인 제약조건을 고려하여 비선형 최적화 문제를 형성한다. 이 비선형 계획문제를 축차 선형계획 문제로 변환하여 개선된 허용방향법으로 최적화하였다. 이때 필요한 도함수는 다른 연구와 달리 효율적이라고 알려진 거동공간법으로 구하였고, 최적화 과정 중 이를 이용하여 부재력를 근사화 함으로써 계산의 효율성을 높였다. 2단계에서는 형상 설계변수만을 고려한 무제약 최적화 문제로 형성한 후 일방향 탐사기법을 적용하여 형상을 최적화하였다. 이와 같이 구성된 본 연구의 알고리즘을 몇 가지 트러스 구조물에 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 효율성 및 타당성을 증명하였다.
본 연구는 제품(구조물)최적화와 프로세스 병렬화가 통시에 실행되는 통합구조설계운용 방법을 제시한다. 관행적 설계방법과 최적화설계방법의 장점들을 선택적으로 수용 보완하는 DB연동 혼성방법을 통해 설계조건을 단계적으로 적용함으로써 대형최적화문제의 계산적 부담 및 이질감을 최소화하였다. PC 네트워크상에서 공학설계를 구성하는 수치연산과 도면작성이 동시공학적 절차로 구현되고, 여기서 설계의 수치연산은 유한요소기반 최적화 방법에 기초하며, 그래픽작업은 AutoLISP 프로그래밍을 통하여 AutoCAD로 표현된다. 수치연산을 병행하는 서버 및 이산최적화를 지원하는 DB서버와 그래픽스테이션 간의 통신은 메시지패싱 방식으로 이루어진다. 표준최적화모델인 트러스구조에 대한 수치실험은 연구의 타당성과 유용성을 보여준다. 공학설계를 구성하는 주된 작업요소를 분산 병행 처리하는 된 연구는 일반적 방법론 및 산업표준환경 등에 기초한다는 점에서 충분한 적용성과 확장성을 갖는다.
레이다는 한정된 시간내에 효과적인 임무수행을 위해 광역빔을 이용한다. 본 논문에서는 완전 디지털 능동배열레이다의 광역빔 설계에 적용 가능한 위상조정 convex 최적화 알고리즘을 제안한다. 먼저 SDR(SemiDefinite Relaxation) 개념을 적용하여 제한 조건을 완화시켜 non-convex 집합을 convex 집합으로 전환한다. 그 후 배열소자의 크기를 어느 정도 고정하고 위상만을 조정하도록 제한조건을 적용하고, 고유값 분해를 통해 획득한 고유값의 합을 최소화하도록 최적화 과정을 수행하였다. 기존 유전알고리즘 적용결과와의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 소자의 위상값만을 이용한 광역빔 설계에 효과적임을 확인하였고, 완전 디지털 능동배열레이다를 이용하는 차기호위함/구축함에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
Harmonic/inter-harmonic detection and analysis is an important issue in power system signal processing. This paper proposes a fast algorithm based on matching pursuit (MP) sparse signal decomposition, which can be employed to extract the harmonic or inter-harmonic components of a distorted electric voltage/current signal. In the MP iterations, the method extracts harmonic/inter-harmonic components in order according to the spectrum peak. The Fast Fourier Transform (FFT) and nonlinear optimization techniques are used in the decomposition to realize fast and accurate estimation of the parameters. First, the frequency estimation value corresponding to the maxim spectrum peak in the present residual is obtained, and the phase corresponding to this frequency is searched in discrete sinusoids dictionary. Then the frequency and phase estimations are taken as initial values of the unknown parameters for Nelder-Mead to acquire the optimized parameters. Finally, the duration time of the disturbance is determined by comparing the inner products, and the amplitude is achieved according to the matching expression of the harmonic or inter-harmonic. Simulations and actual signal tests are performed to illustrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.
트리의 최소단말경로분할이란 트리를 에지가 서로 소인 단말 노드 간 경로들로 분할하되, 가장 긴 경로의 길이를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 트리의 최소단말경로분할을 $O({\mid}V{\mid}^2$시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 주어진 최적화 문제를 이에 대응하는 결정 문제, 즉 최소단말경로 분할의 비용이 l 이하인지를 결정하는 문제를 이용한 이진 탐색으로 환원한다. 결정 문제는 트리를 한 차례 순회하는 동안 동적 계획법에 의해 해결된다
본 논문에서는 다중 영상에서 추출된 특징점을 사용해서 투영 공간에서의 카메라 행렬과 3차원 정점좌표를 계산하는 방법을 제안한다. 수치적인 안정성을 위해서 특징점을 정규화한 후 복원하며 얻어지는 카메라 행렬과 3차원 정점에 대해서 비정규화한다. 카메라 행렬과 3차원 정점의 초기값을 얻기 위해서 특이값 분해기법을 사용해서 투영 깊이가 적용된 측정 행렬을 분해한다. 행렬 분해 제약을 사용하여 카메라 행렬과 3차원 정점을 투영 복원한다. 투영 복원 과정에서는 비선형 반복적 최적화 방법이 사용된다. 실험 결과 제안방법은 대체로 적절한 정확성을 얻었고 오차의 편차가 크지 않았다.
Zhang, Linna;Chen, Shiming;Cen, Yigang;Cen, Yi;Wang, Hengyou;Zeng, Ming
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.6043-6062
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2019
Low-rank matrix decomposition has shown its capability in many applications such as image in-painting, de-noising, background reconstruction and defect detection etc. In this paper, we consider the texture background of rail track images and the sparse foreground of the defects to construct a low-rank matrix decomposition model with block sparsity for defect inspection of rail tracks, which jointly minimizes the nuclear norm and the 2-1 norm. Similar to ADM, an alternative method is proposed in this study to solve the optimization problem. After image decomposition, the defect areas in the resulting low-rank image will form dark stripes that horizontally cross the entire image, indicating the preciselocations of the defects. Finally, a two-stage defect extraction method is proposed to locate the defect areas. The experimental results of the two datasets show that our algorithm achieved better performance compared with other methods.
Reliable wind signal reconstruction can be beneficial to the operational safety of long-span bridges. Non-Gaussian characteristics of wind signals make the reconstruction process challenging. In this paper, non-Gaussian wind signals are converted into a combined prediction of two kinds of features, actual wind speeds and wind angles of attack. First, two decomposition techniques, empirical mode decomposition (EMD) and variational mode decomposition (VMD), are introduced to decompose wind signals into intrinsic mode functions (IMFs) to reduce the randomness of wind signals. Their principles and applicability are also discussed. Then, four artificial intelligence (AI) algorithms are utilized for wind signal reconstruction by combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with back propagation neural network (BPNN), support vector regression (SVR), long short-term memory (LSTM) and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM), respectively. Measured wind signals from a bridge site in a deep-cutting gorge are taken as experimental subjects. The results showed that the reconstruction error of high-frequency components of EMD is too large. On the contrary, VMD fully extracts the multiscale rules of the signal, reduces the component complexity. The combination of VMD-PSO-Bi-LSTM is demonstrated to be the most effective among all hybrid models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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