Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.9
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pp.1806-1813
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2002
It is well known that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a classical optimization technique was adopted by previous researchers. That technique overcame the difficulty of finding the intersection point of the superposed contours that correspond to the eigenfrequency caused by the crack presence. However, it is hard to select a trial solution initially for optimization because the defined objective function is heavily multimodal. A method is presented in this paper, which uses continuous evolutionary algorithms(CEAs). CEAs are effective for solving inverse problems and implemented on PC clusters to shorten calculation time. With finite element model of the structure to calculate eigenfrequencies, it is possible to formulate the inverse problem in optimization format. CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising with high parallel efficiency over about 94%.
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.
In this paper, an equilibrium problems involving a finite family of maximal monotone operators and inverse-strongly monotone operators are introduced and investigated. A strong convergence theorem of common solutions is obtained in Hilbert spaces.
This paper describes a topology optimization technique which can maximize the fundamental frequency of the structures. The fundamental frequency maximization is achieved by means of the minimization of modal strain energy as an inverse problem so that the strain energy based resizing algorithm is directly used in this study. The strain energy to be minimized is therefore employed as the objective function and the initial volume of structures is used as the constraint function. Multi-frequency problem is considered by the introduction of the weight which is used to combine several target modal strain energy terms into one scalar objective function. Several numerical examples are presented to investigate the performance of the proposed topology optimization technique. From numerical tests, it is found to be that the proposed optimization technique is extremely effective to maximize the fundamental frequency of structure and can successfully consider the multi-frequency problems in the topology optimization process.
In this paper, we introduce a hybrid iterative method for finding a common element of the set of solutions of a mixed equilibrium problem, the set of common mixed points of finitely many nonexpansive mappings and the set of solutions of the variational inequality for an inverse strongly monotone mapping in a Hilbert space. We show that the iterative sequences converge strongly to a common element of the three sets. The results extended and improved the corresponding results of L.-C.Ceng and J.-C.Yao.
The matrix inversion is very inefficient for computing direct solutions of the large spare systems of linear equations that arise in many network problems as a large electrical power system. Optimally ordered triangular factorization of sparse matrices is more efficient and offers the other important computational advantages in some applications with this method. The direct solutions are computed from sparse matrix factors instead of a full inverse matrix, thereby gaining a significant advantage is speed and computer memory requirements. In this paper, it is shown that the sparse matrix method is superior to the inverse matrix method to solve the linear equations of large sparse networks. In addition, it is shown that the sparse matrix method is superior to the inverse matrix method to solve the linear equations of large sparse networks. In addition, it is shown that the solutions may be applied directly to sove the load flow in an electrical power system. The result of this study should lead to many aplications including short circuit, transient stability, network reduction, reactive optimization and others.
A method is presented to detect and assess the structural damage from changes in natural frequencies using Genetic Algorithm (GA). Using the natural frequencies of the structure, it is possible to formulate the inverse problem in optimization terms and then to utilize a solution procedure employing GA to assess the damages. The technique has been applied to a cantilever beam and a plane frame, each one with different damage scenario to study the efficiency of the developed algorithm. A laboratory tested data has been used to verify the proposed algorithm. The study indicates the potentiality of the developed code to solve a wide range of inverse identification problems in a systematic way. The outcomes show that this method can detect and estimate the amount of damages with satisfactory precision.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.8
no.3
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pp.66-75
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1999
This paper is concerned with a analysis of noise by inverse problem available for analyzing the two and three-dimensional acoustic field problems. The noise of analysis considered in this study can be reduced to an optimum problem to find the optimal set of parameters defining the vibrating state of noise source surfaces. The optimal set of parameters are searched by the standard optimization procedure minimizing the square sum of the residuals between the measured and computed quantities of sound pressure at some points in the acoustic field. Computation is carried out for typical examples in which the noise sources are located on the infinite plane. It is demonstrated that the noise of analysis can be effectively made by using the sensitive reference data.
Human posture prediction and motion simulaiton methods try to solve inverse kinematic problems based on the optimization concept. It is of great concern to develop an optimization method which soloves complicated optimization models in an efficient way in order for the models to be biomechanically sound. In this study, a new optimization method for posture prediction, which is named the Complex Method, is presented. The Complex Method demonstrates more flexibility in a way that it can deal with various forms of objective functions with constraints. This is because the method is a function-value-based approach. A two-eimensional whole-body lifting task was selected as an example of posture prediction, and a comparison study with te incrementation method was conducted in order to evaluate the accuracy of the Complex Method.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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