A new algorithm for the solution of an inverse problem of determining unknown source parameter in a parabolic equation in reproducing kernel space is considered. Numerical experiments are presented to demonstrate the accuracy and the efficiency of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.05a
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pp.486-489
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2004
The NAH based on the inverse BEM is used to reconstruct the source field, which is advantageous in dealing with the irregular source. In the implementation of this technique, a large number of pressure measurements is required because an over-determined pressure data set is required. These conditions accordingly cause the increase of measurement time and associated effort along with the error due to mal-positioning. The purpose of this study is to reduce such inconveniences: Instead of increasing the number of field pressure data, the number of transfer paths between the source and the receiver is increased by placing rigid scattering body in-between the source and receiver. For validating the usefulness and effectiveness of the method, the numerical analyses of interior problem are demonstrated. As a result, it is thought that the proposed method enables the measurement at smaller number of sensor positions and the monitoring of surface vibration with less experimental effects than before.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.22
no.12
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pp.1715-1725
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1998
A two-dimensional transient inverse heat conduction problem involving the estimation of the unknown location, ($X^*$, $Y^*$), and timewise varying unknown strength, $G({\tau})$, of a line heat source embedded inside a rectangular bar with insulated boundaries has been solved simultaneously. The regular conjugate gradient method, RCGM and the modified conjugate gradient method, MCGM with adjoint equation, are used alternately to estimate the unknown strength $G({\tau})$ of the source term, while the parameter estimation approach is used to estimate the unknown location ($X^*$, $Y^*$) of the line heat source. The alternate use of the regular and the modified conjugate gradient methods alleviates the convergence difficulties encountered at the initial and final times (i.e ${\tau}=0$ and ${\tau}={\tau}_f$), hence stabilizes the computation and fastens the convergence of the solution. In order to examine the effectiveness of this approach under severe test conditions, the unknown strength $G({\tau})$ is chosen in the form of rectangular, triangular and sinusoidal functions.
This paper shows the use of wavelet transformation combined with inverse acoustics to reconstruct the surface velocity of a noise source. This approach uses the boundary element analysis based on the measured sound pressure at a set of field points, the Helmholtz integral equations and wavelet transformation for reconstructing the normal surface velocity field. The reconstructed field can be diverged due to the small measurement errors in the case of nearfield acoustic holography (NAH) using an inverse boundary element method. In order to avoid this instability in the inverse problem, the reconstruction process should include some form of regularization for enhancing the resolution of source images. The usual method of regularization has been the truncation of wave vectors associated with small singular values, although the order of an optimal truncation is difficult to determine. In this paper, a wavelet transformation is applied to reduce the computation time for inverse acoustics and to enhance the reconstructed vibration field. The computational speed-up is achieved, with solution time being reduced to $14.5\%$.
We analyzed a noise-sensitivity profile of a specific SQUID sensor system for the localization of brain activity. The location of a neuromagnetic current source is estimated from the recording of spatially distributed SQUID sensors. According to the specific arrangement of the sensors, each site in the source space has different sensitivity, that is, the difference in the lead field vectors. Conversely, channel noises on each sensor will give a different amount of the estimation error to each of the source sites. e.g., a distant source site from the sensor system has a small lead-field vector in magnitude and low sensitivity. However, when we solve the inverse problem from the recorded sensor data, we use the inverse of the lead-field vector that is rather large, which results in an overestimated noise power on the site. Especially, the spatial sensitivity profile of a gradiometer system measuring tangential fields is much more complex than a radial magnetometer system. This is one of the causes to make the solutions of inverse problems unstable on intervening of the sensor noise. In this study, in order to improve the localization accuracy, we calculated the noise-sensitivity profile of our 40-channel planar SQUID gradiometer system, and applied it as a normalization weight factor to the source localization using synthetic aperture magnetometry.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.11a
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pp.21-26
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1996
The identification of radioactive source in a medium with a limited number of external detectors is introduced as an inverse radiation transport problem. This kind of inverse problem is usually ill-posed and severely under-determined, however, its applications are very useful in manu fields including medical diagnosis and nondestructive assay of nuclear materials. Therefore, it is desired to develop efficient and robust solution algorithms. As an approach to solving inverse problems, an artificial neural network is proposed. We develop a modified version of the conventional Hopfield neural network and demonstrate its efficiency and robustness.
It is very difficult to form a desired complex sound field at a designated region precisely as an application of acoustic arrays, which is one of important objects of array systems. To solve the problem, a filter design method was suggested, which employed the concept of an inverse method using the acoustical holography based on the boundary element method. In the acoustical holography used for the source identification, the measured field data are employed to reconstruct the vibro-acoustic parameters on the source surface. In the analogous problem of source array design, the desired field data at some specific points in the sound field was set as constraints and the volume velocity at the surface points of the source plane became the source signal to satisfy the desired sound field. In the filter design, the constraints for the desired sound field are set, first. The array source and given space are modelled by the boundary elements. Then, the desired source parameters are inversely calculated in a way similar to the holographic source identification method. As a test example, a target field comprised of a quiet region and a plane wave propagation region was simultaneously realized by using the array with 16 loudspeakers.
The present study introduces a new cortical patch-based source model for EEG/MEG cortical source imaging to consider anatomical constraints more precisely. Conventional source models for EEG/MEG cortical source imaging have used coarse cortical surface mesh or sampled small number of vertices from fine surface mesh, and thus they failed to utilize full anatomical information which nowadays we can get with sub-millimeter modeling accuracy. Conventional ones placed a single dipolar source on each cortical patch and estimated its intensity by means of various inverse algorithms; whereas the suggested cortical patch-based model integrates whole cortical area to construct lead field matrix and estimates current density that is assumed to be constant in each cortical patch. We applied the proposed and conventional models to realistic EEG data and compared the results quantitatively. The quantitative comparisons showed that the proposed model can provide more precise spatial descriptions of neuronal source distribution.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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v.2D
no.2
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pp.53-58
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2002
In this paper, various aspects in magnetoencephalography (MEG) source localization are studied. To minimize the errors in experimental data, an approximation technique using a polynomial function is proposed. The simulation shows that the proposed technique yields more accurate results. To improve the convergence characteristics in the optimization algorithm, a hybrid algorithm of evolution strategy and sensitivity analysis is applied to the neuromagnetic inverse problem. The effectiveness of the hybrid algorithm is verified by comparison with conventional algorithms. In addition, an artificial neural network (ANN) is applied to find an initial source location quickly and accurately. The simulation indicates that the proposed technique yields more accurate results effectively.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.25
no.2
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pp.195-201
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2001
An inverse heat conduction problem(IHCP) arises when unknown heat fluxes and whole temperature field are to be found with temperature measurements of a few points. In this paper, observers are proposed as solution algorithm for the IHCP. A 1-dimensional heat transfer problem is modeled with modal analysis and state space equations. Position of the heat source is estimated through test heat inputs and the autocorrelation among a few of temperature data. The modified Bass-Gura method is used to design a state observer to estimate the intensity of heat source and the whole temperature field of a 1-dimensional body. To verify the reliability of this estimator, analytic solutions obtained from the proposed method are compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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