In this study, we developed the 2.5D EM modeling and inversion algorithm for cross-hole source and receiver geometry. Considering the cross-hole environment, we use a VMD (vertical magnetic dipole) as a source and vertical magnetic fields as a measuring data. Developed inversion algorithm is tested for the isolated block model which has a conductive and a resistivity anomaly respectively. For the conductive anomaly, its size and resistivity are inverted well on the inversion results, while for the resistive anomaly, the location of anomalous block is shown on the inverted section, but its values are far from the exact value. Furthermore, artificial conductive anomalies are shown around the resistive anomalous zone. If we consider the inversion artifact shown in the test inversion of restive block, it is almost impossible to image the resistive zone. However, the main target of EM tomography in the engineering problem is conductive target such as fault zone, and contaminated zone etc., EM tomography algorithm can be used for detecting the anomalous zone.
This paper presents the design of a neural network based adaptive control for missile. Acceleration of missile by tail fin control cannot be controllable by DMI (Dynamic Model Inversion) directly because it is non-minimum phase system. To avoid the non-minimum phase system, dynamic model inversion is applied with output-redefinition method. In order to evaluate performance of the suggested controllers we selected the three cases such as control surface fail, control surface loss and wing loss for model uncertainty. The corresponding aerodynamic databases to the failure cases were calculated by using the Missile DATACOM. Using a high fidelity 6DOF simulation program of the missile the performance was evaluates.
PD 제어기 기반으로 설계된 무인헬리콥터의 내부루프 제어기의 성능을 향상시키기 위 하여 한 개의 신경회로망이 적용되었다. 오차방정식의 응답특성 기반으로 설계된 PD 제어기는 운동모델의 비선형성에 의해 성능이 저하된다. 이러한 비선형성은 운동모델로부터 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)로 분리되었고 신경회로망의 출력에 의해 보상되었다. 신경회로망의 학습에는 제어기 안정성 보장을 위하여 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 신경회로망에 의한 PD제어기의 성능향상은 비선형성을 갖고 있는 무인헬리콥터의 수치시뮬레이션 결과로 보였다.
We introduce a depth scaling strategy to improve the accuracy of frequency-domain elastic full waveform inversion (FWI) using the new pseudo-Hessian matrix for seismic data without low-frequency components. The depth scaling strategy is based on the fact that the damping factor in the Levenberg-Marquardt method controls the energy concentration in the gradient. In other words, a large damping factor makes the Levenberg-Marquardt method similar to the steepest-descent method, by which shallow structures are mainly recovered. With a small damping factor, the Levenberg-Marquardt method becomes similar to the Gauss-Newton methods by which we can resolve deep structures as well as shallow structures. In our depth scaling strategy, a large damping factor is used in the early stage and then decreases automatically with the trend of error as the iteration goes on. With the depth scaling strategy, we can gradually move the parameter-searching region from shallow to deep parts. This flexible damping factor plays a role in retarding the model parameter update for shallow parts and mainly inverting deeper parts in the later stage of inversion. By doing so, we can improve deep parts in inversion results. The depth scaling strategy is applied to synthetic data without lowfrequency components for a modified version of the SEG/EAGE overthrust model. Numerical examples show that the flexible damping factor yields better results than the constant damping factor when reliable low-frequency components are missing.
전자탐사 수치모델링 및 역산은 복잡한 지하구조에 대한 전자기장의 정확한 거동양상 규명을 위한 기본적인 해석방법이다. 본 연구에서는 2.5차원 전자탐사 수치모델링 알고리즘을 유한요소법을 이용하여 구하였다. 이때 전기장과 자기장이 결합되어 표현되는 2.5차원 미분방정식을 정식화할 때 선형적 물성변화를 고려하는 유한요소 방정식을 도출, 제의하였다. 송신원의 영향이 큰 근거리장과 균질 반무한공간의 반응이 지배적인 원거리장 각각에 대하여 모델변수를 검토하고 이를 토대로 균질 반무한공간에서의 해석적인 해와 비교하여 봄으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 수치 모형반응 알고리즘에 부합하는 수정된 블록역산모형을 고안하였으며 고립형 이상체에 대한 분해능을 살펴봄으로써 분산방정식으로 표현되는 전자탐사자료의 역해 가능성 및 한계를 고찰하였다.
주파수 영역 항공 전자탐사 자료의 holistic 역산은 사전정보가 충분한 경우에 측정 자료의 보정, 처리 및 역산을 동시에 진행하는 역산법으로 개발되었다. 이 연구에서는 사전정보가 없는 경우에도 적응 가능하도록 holistic 역산을 발전시킨다. 이 역산에서는 수직방향으로 전기적 물성이 부드럽게 변화하는 다층 구조를 가정하고, 시스템 오차로 인한 편향 매개변수를 단순화하며. 고도에 따른 수평 방향의 평활화 조건을 적용하고, 클러스터를 이용하여 병렬 계산을 수행한다. 사전정보를 전혀 이용하지 않고 holistic 역산법으로 800만 개의 자료를 340만 개의 매개댄수에 대해 역산한 결과, 이와는 별개로 계산된 보정 계수, 다운홀 로깅 자료 및 지하수위 자료와 잘 일치하는 결과를 굴을 수 있었다. 이로부터 holistic 역산의 성공 여부가 정교하게 작성된 초기 모형이나 탐사 지역의 특별한 사전정보와는 무관함을 알 수 있었다. 또한. holistic 역산은 높은 고도에서의 원점 측정을 필요로 하지 않으므로 자료 획득에 필요한 비용을 상당히 절감할 수 있을 것이다.
Synthetic Aperture Radar 시스템은 레이더 또는 목적물을 일정거리 또는 시간 간격동안 움직여가면서 반사되는 신호를 측정하여 동시에 처리해 줌으로써 안테나 크기를 크게 하는 효과를 가지게 되므로 목적물의 형체를 파악하는 Imaging 시스템의 일종이다. Imaging의 성패는 어떤 Modeling 과 Inversion 과정을 거치느냐에 달려 있는데 본 논문에서는 가장 Approximation이 적은 Wavefront reconstruction 기법을 적용하여 SAR 모델에서 획득한 데이터와 같은 크기의 실제 안테나가 있다고 가정하였을 때의 데이터와 이론적이고 실험적인 Signal Subspace 비교를 수행하였다. 이 연구를 통해 새로운 기법인 Wavefront reconstruction 알고리즘을 충분히 뒷받침해 줄 수 있는 결과를 얻을 수 있다.
본 연구에서는 지형을 포함한 2차원 MT 역산 알고리듬을 개발하였다. 역산 과정시 필요한 모델 반응 계산을 위하여 유한요소법을 이용하였다. 공기와 지표면의 경계를 기준으로 고도에 따라 각 요소들의 절점을 수직으로 이동시킴으로써 추가적인 계산시간의 증가없이 간편히 지형을 구현하였다. 역산에서는 공간적인 함수로서 라그랑지 곱수를 결정하는 알고리듬을 채택하여 역산의 분해능과 안정성을 높이고자 하였다. 수치모델 실험을 통하여 TM과 TE모드 자료의 지형효과를 고찰하였고, 수치 자료의 역산을 통하여 지형을 포함한 역산의 타당성을 살펴보았다. 또한 현장 자료에 대하여 적용하여 본 연구에서 개발된 지형을 포함한 MT자료 역산 알고리듬의 적용성을 확인하였다.
We present a new physically based analytical equation for electron effective mobility in MOS inversion layers. The new semi-empirical model is accounting expicitly for surface roughness scattering and screened Coulomb scattering in addition to phonon scattering. This model shows excellent agreement with experimentally measured effective mobility data from three different published sources for a wide range of effective transverse field, channel doping and temperature. By accounting for screened Coulomb scattering due to doping impurities in the channel, our model describes very well the roll-off of effective mobility in the low field (threshold) region for a wide range of channel doping level (Na=3.0*10$^{14}$ - 2.8*10$^{18}$ cm$^{-3}$ ).
Genetic algorithms are so named because they are analogous to biological processes. The model parameters are coded in binary form. The algorithm then starts with a randomly chosen population of models called chromosomes. The second step is to evaluate the fitness values of these models, measured by a correlation between data and synthetic for a particular model. Then, the three genetic processes of selection, crossover, and mutation are performed upon the model in sequence. Genetic algorithms share the favorable characteristics of random Monte Carlo over local optimization methods in that they do not require linearizing assumptions nor the calculation of partial derivatives, are independent of the misfit criterion, and avoid numerical instabilities associated with matrix inversion. An additional advantage over converntional methods such as iterative least squares is that the sampling is global, rather than local, thereby reducing the tendency to become entrapped in local minima and avoiding the dependency on an assumed starting model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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