흙막이 벽체의 시공 중 안정성을 확보하기 위하여 시공현장의 지반 정보를 조사하는 것은 매우 중요한 일이다. 흙막이 벽체 시공단계에서 지반의 정보는 지반조사를 통해 확인하고 있지만, 실제 지반 정보의 특성은 결과와 상이할 수 있다. 실시간으로 흙막이 벽체의 안정성을 분석하기 위해서는 실제 지반의 상태를 반영하는 것이 중요하다. 또한 벽체가 불안정하다고 판단 시 벽체의 안정성을 확보하기 위하여 적절한 솔루션을 제공해야 한다. 본 연구는 차분진화 알고리즘을 통하여 실제 지반의 정보를 예측하고 흙막이 벽체의 디지털 트윈을 통하여 흙막이 벽체의 안정성을 실시간으로 판단하는 기법을 제시하고자 한다.
Smoking is one of the main causes of health problems and continues to be one of the world's most significant health challenges. In this paper, we use the multi-step Adomian decomposition method (MSADM) to obtain approximate analytical solutions for a mathematical fractional model of the evolution of the smoking habit. The proposed MSADM scheme is only a simple modification of the Adomian decomposition method (ADM), in which ADM is treated algorithmically with a sequence of small intervals (i.e. time step) for finding accurate approximate solutions to the corresponding problems. A comparative study between the new algorithm and the classical Runge-Kutta method is presented in the case of integer-order derivatives. The solutions obtained are also presented graphically. The results reveal that the method is effective and convenient for solving linear and nonlinear differential equations of fractional order.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.436-450
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2017
Recently, the method based on fractional order partial differential equation has been used in image processing. Usually, the optional order of fractional differentiation is determined by a lot of experiments. In this paper, a denoising model is proposed based on adaptive fractional order anisotropic diffusion. In the proposed model, the complexity of the local image texture is reflected by the local variance, and the order of the fractional differentiation is determined adaptively. In the process of the adaptive fractional order model, the discrete Fourier transform is applied to compute the fractional order difference as well as the dynamic evolution process. Experimental results show that the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measurement (SSIM) of the proposed image denoising algorithm is better than that of other some algorithms. The proposed algorithm not only can keep the detailed image information and edge information, but also obtain a good visual effect.
This research aims to demonstrate the optimal geometrical design of splayed multiple cross-sectional pin fin heat sinks (SMCSPFHS), which are a type of side-inlet-side-outlet heat sink (SISOHS). The optimiser strength Pareto evolutionary algorithm2 (SPEA2)is employed to explore a set of Pareto optimalsolutions. Objective functions are the fan pumping power and junction temperature. Function evaluations can be accomplished using computational fluid dynamics(CFD) analysis. Design variablesinclude pin cross-sectional areas, the number of fins, fin pitch, thickness of heatsink base, inlet air speed, fin heights, and fin orientations with respect to the base. Design constraints are defined in such a way as to make a heat sink usable and easy to manufacture. The optimum results obtained from SPEA2 are compared with the straight pin fin design results obtained from hybrid population-based incremental learning and differential evolution (PBIL-DE), SPEA2, and an unrestricted population size evolutionary multiobjective optimisation algorithm (UPSEMOA). The results indicate that the splayed pin-fin design using SPEA2 issuperiorto those reported in the literature.
근래에 진화 연산을 활용한 교섭 게임의 분석은 게임 이론 분야에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 본 논문은 교섭 게임에서 진화 연산을 사용하여 이기종 인공 에이전트 간의 상호 작용 및 공진화 과정을 조사하였다. 교섭게임에 참여하는 진화전략 에이전트들로서 유전자 알고리즘(GA), 입자군집최적화(PSO) 및 차분진화알고리즘(DE) 3종류를 사용하였다. GA-agent, PSO-agent 및 DE-agent의 3가지 인공 에이전트들 간의 공진화 실험을 통해 교섭게임에서 가장 성능이 우수한 진화 계산 에이전트가 무엇인지 관찰 실험하였다. 시뮬레이션 실험결과, PSO-agent가 가장 성능이 우수하고 그 다음이 GA-agent이며 DE-agent가 가장 성능이 좋지 않다는 것을 확인하였다. PSO-agent가 교섭 게임에서 성능이 가장 우수한 이유를 이해하기 위해서 게임 완료 후 인공 에이전트 전략들을 관찰하였다. PSO-agent는 거래 실패로 인해 보수를 얻지 못하는 것을 감수하고서라도 가급적 많은 보수를 얻기 위한 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였으며, 반면에 GA-agent와 DE-agent는 소량의 보수를 얻더라도 거래를 성공시키는 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
Essential ideas, successes, and difficulties of Areal Density Analysis (ADA) for color-magnitude diagrams (CMD's) of resolved stellar populations are examined, with explanation of various algorithms and strategies for optimal performance. A CMD-generation program computes theoretical datasets with simulated observational error and a solution program inverts the problem by the method of Differential Corrections (DC) so as to compute parameter values from observed magnitudes and colors, with standard error estimates and correlation coefficients. ADA promises not only impersonal results, but also significant saving of labor, especially where a given dataset is analyzed with several evolution models. Observational errors and multiple star systems, along with various single star characteristics and phenomena, are modeled directly via the Functional Statistics Algorithm (FSA). Unlike Monte Carlo, FSA is not dependent on a random number generator. Discussions include difficulties and overall requirements, such as need for fast evolutionary computation and realization of goals within machine memory limits. Degradation of results due to influence of pixelization on derivatives, Initial Mass Function (IMF) quantization, IMF steepness, low Areal Densities ($\mathcal{A}$), and large variation in $\mathcal{A}$ are reduced or eliminated through a variety of schemes that are explained sufficiently for general application. The Levenberg-Marquardt and MMS algorithms for improvement of solution convergence are contained within the DC program. An example of convergence, which typically is very good, is shown in tabular form. A number of theoretical and practical solution issues are discussed, as are prospects for further development.
Ho-Huu, V.;Vo-Duy, T.;Duong-Gia, D.;Nguyen-Thoi, T.
Steel and Composite Structures
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제27권3호
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pp.297-310
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2018
A simple and efficient numerical optimization approach for the lightweight optimal design of composite laminated beams is presented in this paper. The proposed procedure is a combination between the finite element method (FEM) and a global optimization algorithm developed recently, namely Jaya. In the present procedure, the advantages of FEM and Jaya are exploited, where FEM is used to analyze the behavior of beam, and Jaya is modified and applied to solve formed optimization problems. In the optimization problems, the objective aims to minimize the overall weight of beam; and fiber volume fractions, thicknesses and fiber orientation angles of layers are selected as design variables. The constraints include the restriction on the first fundamental frequency and the boundaries of design variables. Several numerical examples with different design scenarios are executed. The influence of the design variable types and the boundary conditions of beam on the optimal results is investigated. Moreover, the performance of Jaya is compared with that of the well-known methods, viz. differential evolution (DE), genetic algorithm (GA), and particle swarm optimization (PSO). The obtained results reveal that the proposed approach is efficient and provides better solutions than those acquired by the compared methods.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권4호
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pp.263-269
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2012
The ability to characterize feature objects from radar readings is often limited by simply looking at their still frame reflectivity, differential reflectivity and differential phase data. In many cases, time-series study of these objects' reflectivity profile is required to properly characterize features objects of interest. This paper introduces a novel technique to automatically track multiple 3D radar structures in C,S-band in real-time using Doppler radar and profile their characteristic reflectivity distribution in time series. The extraction of reflectivity profile from different radar cluster structures is done in three stages: 1. static frame (zone-linkage) clustering, 2. dynamic frame (evolution-linkage) clustering and 3. characterization of clusters through time series profile of reflectivity distribution. The two clustering schemes proposed here are applied on composite multi-layers CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) radar data which covers altitude range of 0.25 to 10 km and an area spanning over hundreds of thousands $km^2$. Discrete numerical simulations show the validity of the proposed technique and that fast and accurate profiling of time series reflectivity distribution for deformable 3D radar structures is achievable.
본 논문에서는 3GPP LIE(Long Term Evolution)에서 하향링크로 고려하고 있는 OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템의 주파수 동기를 위한 수신기 구조를 제안한다. 일반적으로 OFDMA 시스템에서는 대략적 주파수 동기와 미세 주파수 동기가 구분되어 수행된다. 본 논문에서는 대략적 주파수 동기를 위해 동기 채널인 P-SCH(Primary-Synchronization Channel) 신호를 사용하고, 미세 주파수 동기를 위해서는 OFDMA 심볼의 보호구간(CP: Cyclic Prefix)을 이용하는 방안을 고려한다. P-SCH 신호는 이용 가능한 부반송파 개수가 충분히 많지 않고, ZC(Zadoff Chu) 시퀀스 특유의 성질로 인해 차동 상관 특성이 비교적 좋지 않은 단점이 있다. 따라서 기존 대략적 주파수 동기 알고리즘들은 충분한 성능 이득을 얻지 못한다. 본 논문에서는 대략적 주파수 동기 성능 향상을 위해 기존 차동 상관 알고리즘을 변형한 새로운 방식을 제안한다. 또한, 미세 주파수 동기의 안정된 성능을 보장하기 위해 효과적인 PLL(Phase Locked Loop) 구조를 제시한다. 컴퓨터 모의실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 대략적 주파수 동기 알고리즘은 기존 방식들에 비해 상대적으로 우수한 성능을 발휘하며, 2차 PLL을 통한 미세 주파수 옵셋 추적 방식은 고속 이동체 환경에서도 충분히 우수한 성능을 나타낸다는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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