Space-telescopes placed in the Sun-Earth second Lagrange point (L2) observe the sky following a scan strategy that is usually based on a spin-precession motion. Knowing which regions of the sky will be more observed by the instrument is important for the science operations and the instrument calibration. Computing sky observation parameters numerically (discretizing time and the sky) can consume large amounts of time and computational resources, especially when high resolution isrequired.This problem becomesmore critical if quantities are evaluated at detector level instead of considering the instrument entire Field of View (FoV). In previous studies, the authors have derived analytic solutions for quantities that characterize the observation of each point in the sky in terms of observation time according to the scan strategy parameters and the instrument FoV. Analytic solutions allow to obtain results faster than using numerical methods as well as capture detailed characteristics which can be overseen due to discretization limitations. The original approach is based on the analytic expression of the instrument trace over the sky. Such equations are implicit and thusrequiresthe use of numeric solversto compute the quantities.In this work, a new and simpler approach for computing one ofsuch quantities(mean observation time) is presented.The quantity is first computed for pure spin motion and then the effect of the spin axis precession is incorporated under the assumption that the precession motion is slow compared to the spin motion.In this sense, this new approach further simplifies the analytic approach, sparing the use of numeric solvers, which reduces the complexity of the implementation and the computing time.
The current study employs the nonlocal Timoshenko beam (NTB) theory and von-Kármán's geometric nonlinearity to develop a non-classic beam model for evaluating the nonlinear free vibration of bi-directional functionally-graded (BFG) nanobeams. In order to avoid the stretching-bending coupling in the equations of motion, the problem is formulated based on the physical middle surface. The governing equations of motion and the relevant boundary conditions have been determined using Hamilton's principle, followed by discretization using the differential quadrature method (DQM). To determine the frequencies of nonlinear vibrations in the BFG nanobeams, a direct iterative algorithm is used for solving the discretized underlying equations. The model verification is conducted by making a comparison between the obtained results and benchmark results reported in prior studies. In the present work, the effects of amplitude ratio, nanobeam length, material distribution, nonlocality, and boundary conditions are examined on the nonlinear frequency of BFG nanobeams through a parametric study. As a main result, it is observed that the nonlinear vibration frequencies are greater than the linear vibration frequencies for the same amplitude of the nonlinear oscillator. The study finds that the difference between the dimensionless linear frequency and the nonlinear frequency is smaller for CC nanobeams compared to SS nanobeams, particularly within the α range of 0 to 1.5, where the impact of geometric nonlinearity on CC nanobeams can be disregarded. Furthermore, the nonlinear frequency ratio exhibits an increasing trend as the parameter µ is incremented, with a diminishing dependency on nanobeam length (L). Additionally, it is established that as the nanobeam length increases, a critical point is reached at which a sharp rise in the nonlinear frequency ratio occurs, particularly within the nanobeam length range of 10 nm to 30 nm. These findings collectively contribute to a comprehensive understanding of the nonlinear vibration behavior of BFG nanobeams in relation to various parameters.
When the amplitude of the vibrations is equivalent to that clearance, the vibrations for small amplitudes will really be significantly nonlinear. Nonlinearities will not be significant for amplitudes that are rather modest. Finally, nonlinearities will become crucial once again for big amplitudes. Therefore, the concrete panel system may experience a big amplitude in this work as a result of the high temperature. Based on the 3D modeling of the shell theory, the current work shows the influences of the von Kármán strain-displacement kinematic nonlinearity on the constitutive laws of the structure. The system's governing Equations in the nonlinear form are solved using Kronecker and Hadamard products, the discretization of Equations on the space domain, and Duffing-type Equations. Thermo-elasticity Equations. are used to represent the system's temperature. The harmonic solution technique for the displacement domain and the multiple-scale approach for the time domain are both covered in the section on solution procedures for solving nonlinear Equations. An effective data-driven solution is often utilized to predict how different systems would behave. The number of hidden layers and the learning rate are two hyperparameters for the network that are often chosen manually when required. Additionally, the data-driven method is offered for addressing the nonlinear vibration issue in order to reduce the computing cost of the current study. The conclusions of the present study may be validated by contrasting them with those of data-driven solutions and other published articles. The findings show that certain physical and geometrical characteristics have a significant effect on the existing concrete panel structure's susceptibility to temperature change and GPL weight fraction. For building construction industries, several useful recommendations for improving the thermo-mechanics' behavior of structural concrete panels are presented.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.6
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pp.559-567
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2012
A level set based topological shape optimization method for nonlinear structure considering hyper-elastic problems is developed. To relieve significant convergence difficulty in topology optimization of nonlinear structure due to inaccurate tangent stiffness which comes from material penalization of whole domain, explicit boundary for exact tangent stiffness is used by taking advantage of level set function for arbitrary boundary shape. For given arbitrary boundary which is represented by level set function, a Delaunay triangulation scheme is used for current structure discretization instead of using implicit fixed grid. The required velocity field in the actual domain to update the level set equation is determined from the descent direction of Lagrangian derived from optimality conditions. The velocity field outside the actual domain is determined through a velocity extension scheme based on the method suggested by Adalsteinsson and Sethian(1999). The topological derivatives are incorporated into the level set based framework to enable to create holes whenever and wherever necessary during the optimization.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.3
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pp.329-335
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2011
The finite element method (FEM) has been used for various fields like mathematics and engineering. However, the FEM has a difficulty in describing the geometric shape exactly due to its property of piecewise linear discretization. Recently, however, a so-called isogeometric analysis method that uses the non-uniform rational B-spline(NURBS) basis function has been developed. The NURBS can be used to describe the geometry exactly and play a role of basis functions for the response analysis. Nevertheless, constructing the NURBS basis functions in analysis is as costly as a meshing process in the FEM. Since the isogeometric method shares geometric data with CAD, it is possible to intactly import the model data from commercial CAD tools. In this paper, we use the Rhinoceros 3D software to create CAD models and export in the form of STEP file. The information of knot vectors and control points in the NURBS is utilized in the isogeometric analysis. Through some numerical examples, the accuracy of isogeometric method is compared with that of FEM. Also, the efficiency of the isogeometric method that includes the CAD and CAE in a unified framework is verified.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.3
no.4
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pp.109-122
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1983
An accurate thick beam element (TB4) which includes the effects of the shear deformation and rotatory inertia has been degenerated from the three dimensional continuum by employing the Timoshenko beam assumptions. The proposed TB4 element has four nodes and two degrees of freedom at each node, totally eight degrees of freedom. The transverse deflection W and plane rotation ${\theta}$ with the cubic interpolation functions are selected as nodal variables. The element characteristics are formulated by discretizing the beam equations of motion, using the Galerkin weighted residual method, and are numerically integrated by the reduced shear integration technique, using the three-point Gauss quadrature with the various shear coefficients. Several numerical examples are analyzed to demonstrate the accuracy and the monotonic convergence behavior of the proposed TB4 beam element. The result indicates that the TB4 element shows the more excellent performance and the monotonic convergence behavior than the other existing Timoshenko beam type elements for the whole range of the beam aspect ratios, in both static and free vibration analyses.
Lee, Gong Hee;Bang, Young Seok;Woo, Sweng Woong;Kim, Do Hyeong;Kang, Min Ku
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.37
no.12
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pp.1175-1183
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2013
Even if some CFD software developers and its users think that a state-of-the-art CFD software can be used to reasonably solve at least single-phase nuclear reactor safety problems, there remain limitations and uncertainties in the calculation result. From a regulatory perspective, the Korea Institute of Nuclear Safety (KINS) is presently conducting the performance assessment of commercial CFD software for nuclear reactor safety problems. In this study, to examine the prediction performance of commercial CFD software with the porous model in the analysis of the scale-down APR (Advanced Power Reactor Plus) internal flow, a simulation was conducted with the on-board numerical models in ANSYS CFX R.14 and FLUENT R.14. It was concluded that depending on the CFD software, the internal flow distribution of the scale-down APR was locally somewhat different. Although there was a limitation in estimating the prediction performance of the commercial CFD software owing to the limited amount of measured data, CFX R.14 showed more reasonable prediction results in comparison with FLUENT R.14. Meanwhile, owing to the difference in discretization methodology, FLUENT R.14 required more computational memory than CFX R.14 for the same grid system. Therefore, the CFD software suitable to the available computational resource should be selected for massively parallel computations.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.5
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pp.409-416
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2017
In this paper, we consider a framework of compressed sensing over finite fields. One measurement sample is obtained by an inner product of a row of a sensing matrix and a sparse signal vector. A recovery algorithm proposed in this study for sparse signals based probabilistic decoding is used to find a solution of compressed sensing. Until now compressed sensing theory has dealt with real-valued or complex-valued systems, but for the processing of the original real or complex signals, the loss of the information occurs from the discretization. The motivation of this work can be found in efforts to solve inverse problems for discrete signals. The framework proposed in this paper uses a parity-check matrix of low-density parity-check (LDPC) codes developed in coding theory as a sensing matrix. We develop a stochastic algorithm to reconstruct sparse signals over finite field. Unlike LDPC decoding, which is published in existing coding theory, we design an iterative algorithm using probability distribution of sparse signals. Through the proposed recovery algorithm, we achieve better reconstruction performance as the size of finite fields increases. Since the sensing matrix of compressed sensing shows good performance even in the low density matrix such as the parity-check matrix, it is expected to be actively used in applications considering discrete signals.
Proteins are known to perform a biological function by interacting with other proteins or compounds. Since protein interaction is intrinsic to most cellular processes, prediction of protein interaction is an important issue in post-genomic biology where abundant interaction data have been produced by many research groups. In this paper, we present an associative feature mining method to predict implicit protein-protein interactions of Saccharomyces cerevisiae from public protein interaction data. We discretized continuous-valued features by maximal interdependence-based discretization approach. We also employed feature dimension reduction filter (FDRF) method which is based on the information theory to select optimal informative features, to boost prediction accuracy and overall mining speed, and to overcome the dimensionality problem of conventional data mining approaches. We used association rule discovery algorithm for associative feature and rule mining to predict protein interaction. Using the discovered associative feature we predicted implicit protein interactions which have not been observed in training data. According to the experimental results, the proposed method accomplished about 96.5% prediction accuracy with reduced computation time which is about 29.4% faster than conventional method with no feature filter in association rule mining.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.4
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pp.91-100
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2008
Numerical implementation with a Cartesian cut-cell method is conducted in this study. A Cartesian cut-cell method is an easy and efficient mesh generation methodology for complex geometries. In this method, a background Cartesian grid is employed for most of computational domain and a cut-cell grid is applied for the peculiar grids where the flow characteristics are changed such as solid boundary to enhance the accuracy, applicability and efficiency. Accurate representation of complex geometries can be obtained by using the cut-cell method. The cut-cell grids are constructed with irregular meshes which have various shape and size. Therefore, the finite volume method is applied to numerical discretization on a irregular domain. The HLLC approximate Riemann solver, a Godunov-type finite volume method, is employed to discretize the advection terms in the governing equations. The weighted average flux method applied on the Cartesian cut cell grid for stabilization of the numerical results. To validate the numerical model using the Cartesian cut-cell grids, the model is applied to the rectangular tank problem of which the exact solutions exist. As a comparison of numerical results with the analytical solutions, the numerical scheme well represents flow characteristics such as free surface elevation and velocities in x-and y-directions in a rectangular tank with the Cartesian and cut-cell grids.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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