Purpose - The paper aims to propose an optimization model for supporting the buyer-seller negotiations. We consider the price, quality, and delivery as evaluation criteria, also recognized as objectives for negotiation. Research design, data, and methodology - The methodology used in this paper involves the input-oriented DEA with the inverse optimization. Under the existence of several potential suppliers, the price would be considered to be the decision variable to conclude the negotiation so as to meet the desired level of the quality and delivery. The data set for six suppliers with three criteria is examined by the proposed approach. Results - We present the decision aid model by displaying the price spectrum as the changes of desired output levels. It overcomes the shortcomings from previous researches mainly based on the discrete types of scenario generations. This approach shows that the obtained results help the buyer understand the trade-offs between price and performance when he/she considers the negotiation. Conclusions - The paper contributes to the numerical models for buyer-supplier negotiation in that the model for the supplier evaluation and selection is closely linked with the model for negotiation. In addition, it eliminates the unrealistic negotiation strategy, and provides the negotiation strategies that the buyer would not shift the burden on suppliers by maintaining the current efficiency.
Time-series models like AR-ARX and ARMAX, provide a robust way to capture the dynamic properties of structures, and their residuals can be effectively used as features for damage detection. Even though several research papers discuss the implementation of AR-ARX and ARMAX models for damage diagnosis, they are basically been exploited so far for detecting the time instant of damage and also the spatial location of the damage. However, the inverse problem associated with damage quantification i.e. extent of damage using time series models is not been reported in the literature. In this paper, an approach to detect the extent of damage by combining the ARMAX model by formulating the inverse problem as a multi-constrained optimization problem and solving using a newly developed hybrid adaptive differential search with dynamic interaction is presented. The proposed variant of the differential search technique employs small multiple populations which perform the search independently and exchange the information with the dynamic neighborhood. The adaptive features and local search ability features are built into the algorithm in order to improve the convergence characteristics and also the overall performance of the technique. The multi-constrained optimization formulations of the inverse problem, associated with damage quantification using time series models, attempted here for the first time, can considerably improve the robustness of the search process. Numerical simulation studies have been carried out by considering three numerical examples to demonstrate the effectiveness of the proposed technique in robustly identifying the extent of the damage. Issues related to modeling errors and also measurement noise are also addressed in this paper.
A simple force-finding process based on an optimization technique is proposed for tensegrity structures. For this purpose, the inverse problem of form-finding process is formulated. Therefore, the position vector of nodes and element connectivity information are provided as priori. Several benchmark tests are carried out to demonstrate the performance of the present force-finding process. In particular, the force density distributions of simplex tensegrity are thoroughly investigated with the important parameters such as the radius, height and twisting angle of simplex tensegrity. Finally, the force density distribution of arch tensegrity is produced by using the present force-finding process for a future reference solution.
The Minimum-Norm Least-Square(MNLS) approach based on lead field theory is an useful method to find an unique inverse solution for the measured magnetic field. The lead field depends on head geometry and location of sources and sensors. So, optimization of sensor array location is important issue for MNLS estimation. In this paper, we present an investigation for the optimization of sensor array location in computer simulation.
A new and efficient method is presented for design optimization, which is based on a computational fluid dynamics (CFD). The method is applied to design an airfoil configuration. The Navier-Stokes equations are solved for the viscous analysis of the flow, which provides the object function. The CFD analysis is then coupled with the optimization procedure that used a conjugate gradient method. During the one-dimensional search of the optimization procedure, an approximate flow analysis based on a first-order Taylor series expansion is used to reduce the computational cost, (This study is supported by Korean Ministry of Education through Research Fund)
This paper addressed an another scheme of distortion estimation method based on simplified inverse quantization in H.264/AVC. The distortion is calculated by the difference of coefficient between quantized transform coefficients and that of inverse. In general, these process included such transforms as discrete cosine transform(DCT), quantization, inverse quantization(IQ), and Inverse DCT(IDCT). In proposed approach, IQ as well as IDCT process are skipped because of replacing a couple of approximated formulas. Some simulation have been conducted and it showed that the PSNR was almost the same, and reduced the rate-distortion optimization(RDO) mode decision time of 8~15% in comparison with conventional method.
Min, Jin Ki;Kim, Hyeong Ki;Hong, Kyu Seon;Yun, Chung Bang
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.10
no.4
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pp.35-42
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1990
A method for the damage assessment of a structure by an inverse modal perturbation technique is studied. The first few natural frequencies and mode shapes of the damaged structure are assumed to be known. Then, the perturbation equation is formulated for the changes of the modal properties due to the stiffness changes. The stiffness changes due to damages are evaluated, using optimization techniques. Example analyses are carried out for several cases of stick models and a truss model. Results indicate that the present method yields very reasonable estimates for the element stiffness changes.
Kim, Ki-Wan;Shin, Byeong-Seon;Kil, Jeong-Ki;Yeo, Gwon-Koo;Baek, Seung-Wook
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.29
no.8
s.239
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pp.903-910
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2005
Inverse radiation problems are solved for estimating the boundary conditions such as temperature distribution and wall emissivity in axisymmetric absorbing, emitting and scattering medium, given the measured incident radiative heat fluxes. Various regularization methods, such as hybrid genetic algorithm, conjugate-gradient method and finite-difference Newton method, were adopted to solve the inverse problem, while discussing their features in terms of estimation accuracy and computational efficiency. Additionally, we propose a new combined approach that adopts the hybrid genetic algorithm as an initial value selector and uses the finite-difference Newton method as an optimization procedure.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.10
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pp.1161-1170
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2011
This paper presents a solution to the inverse problem for the service boundary conditions of thermal-flow and structure analysis in a catalyst substrate. The exhaust-gas purification efficiency of a catalyst substrate is influenced by the shape parameter, catalyst ingredients and so on and is estimated by the thermal flow uniformity. The formulations of the inverse problem of obtaining the thermal-flow parameters (inlet temperature, velocity, heat of reaction, convective heat-transfer coefficient) and the direct problem of estimating from a given outlet temperature distribution are described. An experiment was designed and the response-surface optimization technique was used to solve the proposed inverse problem. The temperature distribution of the catalyst substrate was obtained by thermal-flow analysis for the predicted thermal-flow parameters. The thermal stress and durability assessments for the catalyst substrate were performed on the basis of this temperature distribution. The efficiency and accuracy of the inverse approach have been demonstrated through the achievement of good agreement between the thermal-flow response surface model and the results of experimental vehicle tests.
The inverse kinematics of five-axis milling machines produce large errors near stationary points of the required surface. When the tool travels cross or around the point the rotation angles may jump considerably leading to unexpected deviations from the prescribed trajectories. We propose three new algorithms to repair the trajectories by adjusting the rotation angles in such a way that the kinematics error is minimized. Given the tool orientations and the inverse kinematics of the machine, we first eliminate the jumping angles exceeding ${\pi}$ by using the angle adjustment algorithm, leaving the jumps less than ${\pi}$ to be further optimized. Next, we propose to apply an angle switching algorithm to compute the rotations and identify an optimized sequence of rotations by the shortest path scheme. Further error reduction is accomplished by the angle insertion algorithm based an o special interpolation to obtain the required rotations near the singularity. We have verified the algorithms by five-axis milling machines, namely, MAHO600E at the CIM Lab of Asian Institute of Technology and HERMLE UWF902H at the CIM Lab of Kasetsart University.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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