O Source import ㅁDirect import form Nastran, ANSYS ㅁDirect import of all the RPM from the files containing the structural results O Solver ㅁDirect computation of all RPM (multiple load case): one matrix resolution with multiple RHS ㅁEfficient solvers (MUMPS, SPARSE, Iterative) ㅁFrequency parallelisms available for very large problems O In practice ㅁSmall problems run on a desktop ㅁLarge problems can exceed 3kHz on a car engine O Easy to mesh ㅁ3D model created in a few minutes thanks to the unequal meshes. O And all Actran standard features
In this paper, an autonomous navigation system for autonomous guided vehicles (AGVs) operated in an automated container terminal is designed. The navigation system is based on the sensors detecting the range and bearing. The navigation algorithm used is an interacting multiple model (IMM) algorithm to detect other AGVs and avoid other obstacles using informations obtained from multiple sensors. As models to detect other AGVs (or obstacles), two kinematic models are derived: Constant velocity model for linear motion and constant speed turn model for curvilinear motion. For constant speed turn model, an unscented Kalman filter (UKF) is used because of drawbacks of the extended Kalman filter (EKF) in nonlinear system. The suggested algorithm reduces the root mean squares error for linear motions, while it can rapidly detect possible turning motions.
한국어 형태소 분석은 일반적으로 입력된 문장의 분석 후보를 다수 생성한 후, 그 중 최적의 후보를 선택하는 과정을 거친다. 분석 후보를 많이 생성할수록 올바른 분석이 포함될 가능성이 높아지지만 동시에 모호성이 증가한다는 문제가 생긴다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 단일 후보를 생성하는 규칙 기반 분석 모형을 제안한다. 분석 규칙은 품사 부착 말뭉치를 통해 자동으로 추출되기 때문에 규칙 구축비용을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 높은 분석성공률을 보인다. 분석이 성공한 경우에는 단 하나의 분석 후보만을 생성하기 때문에 최적 후보 선택 단계에서의 모호성이 효과적으로 감소되고, 계산 복잡도 역시 줄어든다. 규칙 모형으로 분석이 실패한 경우를 대비해 기존 확률 기반 모형을 결합함으로써 형태소 분석 성능을 향상시킬 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.442-460
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2021
Nowadays, recommendation systems (RSs) are applied to all aspects of online life. In order to overcome the problem that individuals who do not meet the constraints need to be regenerated when the many-objective evolutionary algorithm (MaOEA) solves the hybrid recommendation model, this paper proposes a many-objective particle swarm optimization algorithm based on multiple criteria (MaPSO-MC). A generation-based fitness evaluation strategy with diversity enhancement (GBFE-DE) and ISDE+ are coupled to comprehensively evaluate individual performance. At the same time, according to the characteristics of the model, the regional optimization has an impact on the individual update, and a many-objective evolutionary strategy based on bacterial foraging (MaBF) is used to improve the algorithm search speed. Experimental results prove that this algorithm has excellent convergence and diversity, and can produce accurate, diverse, novel and high coverage recommendations when solving recommendation models.
Aluminum alloy is one of light weight material and it is used to make LNG tank and ship. However, in order to weld aluminum alloy high density heat source is needed. In this paper, I-butt welding of Al 5083 with 6mm thickness using Plasma-MIG welding was carried out. The experiment was performed to investigate the influence of plasma-MIG welding parameters such as plasma current, wire feeding rate, MIG-welding voltage and welding speed on the tensile strength of weld. In addition we suggested 3 strength estimation models which are second order polynomial regression model, multiple nonlinear regression model and neural network model. The estimation performance of 3 models was evaluated in terms of average error rate (AER) and their values were 0.125, 0.238, and 0.021 respectively. Neural network model which has training concept and reflects non -linearity was best estimation performance.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권2호
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pp.138-145
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2016
This paper proposes an improved tabu search method for subset selection in multiple linear regression models. Variable selection is a vital combinatorial optimization problem in multivariate statistics. The selection of the optimal subset of variables is necessary in order to reliably construct a multiple linear regression model. Its applications widely range from machine learning, timeseries prediction, and multi-class classification to noise detection. Since this problem has NP-complete nature, it becomes more difficult to find the optimal solution as the number of variables increases. Two typical metaheuristic methods have been developed to tackle the problem: the tabu search algorithm and hybrid genetic and simulated annealing algorithm. However, these two methods have shortcomings. The tabu search method requires a large amount of computing time, and the hybrid algorithm produces a less accurate solution. To overcome the shortcomings of these methods, we propose an improved tabu search algorithm to reduce moves of the neighborhood and to adopt an effective move search strategy. To evaluate the performance of the proposed method, comparative studies are performed on small literature data sets and on large simulation data sets. Computational results show that the proposed method outperforms two metaheuristic methods in terms of the computing time and solution quality.
Nur Suhailayani Suhaimi;Zalinda Othman;Mohd Ridzwan Yaakub
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.21-31
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2023
In this paper, we focused on the problem of evaluating multi-class classification accuracy and simulation of multiple classifier performance metrics. Multi-class classifiers for sentiment analysis involved many challenges, whereas previous research narrowed to the binary classification model since it provides higher accuracy when dealing with text data. Thus, we take inspiration from the non-linear Support Vector Machine to modify the algorithm by embedding dynamic hyperplanes representing multiple class labels. Then we analyzed the performance of multi-class classifiers using macro-accuracy, micro-accuracy and several other metrics to justify the significance of our algorithm enhancement. Furthermore, we hybridized Enhanced Convolution Neural Network (ECNN) with Dynamic Support Vector Machine (DSVM) to demonstrate the effectiveness and efficiency of the classifier towards multi-class text data. We performed experiments on three hybrid classifiers, which are ECNN with Binary SVM (ECNN-BSVM), and ECNN with linear Multi-Class SVM (ECNN-MCSVM) and our proposed algorithm (ECNNDSVM). Comparative experiments of hybrid algorithms yielded 85.12 % for single metric accuracy; 86.95 % for multiple metrics on average. As for our modified algorithm of the ECNN-DSVM classifier, we reached 98.29 % micro-accuracy results with an f-score value of 98 % at most. For the future direction of this research, we are aiming for hyperplane optimization analysis.
A new mechanical-electrical hybrid passive damping treatment is proposed to improve the performance of structural vibration control. The proposed hybrid passive damping system consists of a constrained layer damping treatment and a shunt circuit. In a passive mechanical constrained layer damping, a viscoelastic material damping layer is used to control the structural vibration modes in high frequency range. The passive electrical damping is designed for targeting the nitration amplitude in the low frequency range. The governing equations of motion are derived through the Hamilton's principle. The obtained mathematical model Is validated experimentally. The presented theoretical and experimental techniques provide invaluable tools for controlling the multiple modes of a vibrating structure over a wide frequency band.
This paper analyzes the effectiveness of minimizing vibration and sound transmission on/through a thin rectangular plate by both feedback control and hybrid control which combines adaptive feedforward control with a feedback loop. An experimental system identification technique using the matrix-fractional curve-fitting of the frequency response data is introduced for complex shaped structures. This identification technique reduces the model order o the MIMO(Multi-Input Multi-Output) system which simplifies the practical implementation. The adaptive feedforward control uses a Multiple filtered-x LMS(Least Mean Square) algorithm and the feedback control uses a multivariable digital LQG(Linear Quadratic Gaussian) algorithm. Experimental results show that an effective reduction of sound transmission is achieved by the hybrid control scheme when both vibration and noise measurement signals are incorporated in the controller.
For the first time, a novel analytical model of the net gain for a Raman-EDFA hybrid optical amplifier (HOA) is proposed and its various parameters optimized using a genetic algorithm. Our method has been shown to be robust in the simultaneous analysis of multiple parameters (Raman length, EDFA length, and pump powers) to obtain large gain. The optimized HOA is further investigated at the system level for the scenario of a 50-channel DWDM system with 0.2-nm channel spacing. With an optimized HOA, a flat gain of >17 dB is obtained over the effective ITU-T wavelength grid with a variation of less than 1.5 dB, without using any gain-flattening technique. The obtained noise figure is also the lowest value ever reported for a Raman-EDFA HOA at reduced channel spacing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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