A numerical method on multi-block technique by Bi-CGSTAB(Bi-Conjugate Gradient STABilized) solver has been proposed. The present multi-block technique can reduce the numerical manipulation greatly because the common regions at the interface of each block are not necessary. In order to test the computational performance of present multi-block technique, the flow characteristics in a T type duct system and a N type duct system have been investigated by three kinds of methods such as the single-block method, the previous multi-block technique and the multi-block technique with Bi-CGSTAB solver. The results indicated that the required CPU time by present multi block technique was shorter than that of other two numerical methods and the convergency history was shown very stable at the present multi-block technique.
본 연구에서는 다중블록 격자를 병렬화 하기 위해서 다중블록/다중영역분할 기법을 제안하였다. 이 방법은 각 블록을 사용하고자 하는 프로세서의 개수만큼 나눔으로써 전체 프로세서에 대해서 균일한 로드 밸런싱을 유지할 수 있는 장점이 있다. 영역분할 기법에 따른 병렬화 효율 및 속도 향상률을 비교하기 위해서 다중블록/단일 영역분할 기법과 다중블록/다중 영역분할 기법을 서로 비교 하였으며, 블록간의 격자수가 크게 다른 경우 다중영역 분할 기법이 로드 밸런싱에 있어서 보다 안정적임을 확인 할 수 있었다. 또한 이를 CFDS에 적용함으로써 다중블록 다중영역분할 기법의 효용성을 검증하였다. 3차원 계산의 경우 프로세서 16개를 사용하는 경우 약 12배의 속도 향상률을 보였으며, 다중블록을 병렬화 하는데 있어서 다중블록/다중영역 분할 기법이 효율적인 도구가 될 수 있음을 보였다.
In this paper. a new automatic multi=block grid generation technique for general 2D regions is introduced. According to this simple and robust method, the domain of interest is first triangulated by using Delaunay triangulation of boundary points, and then geometric information of those triangles is used to obtain block topology. Once block boundaries are obtained. structured grid for each block is generated such that grid lines have $C^0-continuity$ across inter-block boundaries. In the final step of the present method, an elliptic grid generation method is applied to smoothen grid distribution for each block and also to re-locale the inter-block boundaries, and eventually to achieve a globally smooth multi-block structured grid system with $C^1-continuity$.
In this study, the shaking table tests of block systems on the rigid base have been performed to identify the seismic response and the dynamic behavior of the piled multi-block systems. To understand the characteristics of seismic response of piled multi-block systems, it is necessary to understand the dynamic behavior of single block system. Therefore, the skating table test of the single block system has been performed first. Moreover, by performing the shaking table tests of multi-block systems, the characteristics of dynamic behavior of piled multi-block systems have been analyzed. Also in this study, the distinct element method(DEM) has been used to analyze the nonlinear behavior of the piled multi-block systems. The results of the shaking table tests show that the response of the multi-block systems is very complicated. But by using DEM, the behavior of piled multi-block systems has been predicted and described well.
An intermediate images generation method using multi-resolution based hierarchical block matching disparity map is proposed. This method is composed of a disparity estimation, an occlusion detection and intermediate image synthesis. For the disparity estimation, which is one of the important processes in intermediate image synthesis, we use the multi-resolution based hierarchical block matching algorithm to overcome the imperfect ness of block matching algorithm. The proposed method makes disparity maps more accurate and dense by multi-resolution based hierarchical block matching, and the estimated disparity maps are used to generate intermediate images of stereo images. Generated intermediate images show 0.1∼1.4 ㏈ higher PSNR than the images obtained by block matching algorithm.
본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위한 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝의 인식 구조는 입력된 이미지의 멀티 블록화, 특징 수치 분석을 통한 멀티 블록 선정, 선정된 멀티 블록의 딥러닝 수행 등의 3가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력된 이미지의 멀티 블록화는 입력된 이미지를 4등분하여 멀티 블록화 시킨다. 두 번째로 특징 수치분석을 통한 멀티 블록 선정에서는 4등분된 멀티 블록들의 특징 수치를 확인하고 특징이 많이 부각되는 블록만을 선정하여 얼굴 인식에 방해가 되는 요소를 사전에 제거한 블록들을 선정한다. 세 번째로 선정된 멀티 블록으로 딥러닝 수행은 선정된 멀티 블록 부위가 학습되어진 딥러닝 모델에 인식을 수행하여 특징 수치가 높은 효율적인 블록으로 얼굴 인식의 결과를 도출한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 CAS-PEAL 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 제안하는 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조가 기존의 딥러닝 구조보다 평균 약 2.3% 향상된 얼굴 인식률을 나타내어 그 효용성이 입증됨을 확인하였다.
Computational analysis of incompressible flows by numerically solving Navier-Stokes equations using multi-block finite volume method is conducted on a parallel computing system. Numerical algorithms adopted in this study $include^{(1)}$ QUICK upwinding scheme for convective $terms,^{(2)}$ central differencing for other terms $and^{(3)}$ the second-order Euler differencing for time-marching procedure. Structured grids are used on the body-fitted coordinate with multi-block concept which uses overlaid grids on the block-interfacing boundaries. Computational code is parallelized on the MPI environment. Numerical accuracy of the computational method is verified by solving a benchmark test case of the flow inside two-dimensional rectangular cavity. Computation in the axial compressor cascade is conducted by using 4 PE's md, as results, no numerical instabilities are observed and it is expected that the present computational method can be applied to the turbomachinery flow problems without major difficulties.
The most cultural heritages are composed of piled multi-block systems which are vulnerable to earthquakes. The stone of low height tends to slide when the excitation such as earthquake is applied and this sliding motion has effects on the whole response of the structure. In this study, analytical method of sliding motion of the piled multi-block systems considering horizontal rotation is developed and compared with shaking table test results. It is shown that the nonlinear analysis of sliding motion of multi-block system leads to satisfactory results.
OBJECTIVES : The objective of this study is to analyze the nonlinear behavior of block pavements using multi-load level falling weight deflectometer (FWD) deflections. METHODS : Recently, block pavements are employed not only in sidewalks, but also in roadways. For the application of block pavements in roadways, the structural capacities of subbase and subgrade are important factors that support the carry traffic load. Multi-load level FWD testing was conducted on block pavements to analyze their nonlinear behavior. The deflection ratio due to the increase in load was analyzed to estimate the nonlinearity of block pavements. Finite element method with nonlinear soil model was applied to simulate the actual nonlinear behavior of the block pavement under different levels of load. RESULTS : The results of the FWD testing show that the center deflections in block pavements are approximately ten times greater than that in asphalt pavements. The deflection ratios of the block pavement due to the increase in the load range from 1.2 to 1.5, indicating that the deflection increased by 20~50%. The material coefficients of the nonlinear soil model were determined by comparing the measured deflections with the predicted deflections using the finite element method. CONCLUSIONS : In this study, the nonlinear behavior of block pavements was reviewed using multi-load level FWD testing. The deflection ratio proposed in this study can estimate the nonlinearity of block pavements. The use of nonlinear soil model in subbase and subgrade increases the accuracy of predicting deflections in finite element method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1671-1689
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2013
The key issue of block-based multi-focus image fusion is to determine the size of the sub-block because different sizes of the sub-block will lead to different fusion effects. To solve this problem, this paper presents a novel genetic algorithm (GA) based multi-focus image fusion method, in which the block size can be automatically found. In our method, the Sum-modified-Laplacian (SML) is selected as an evaluation criterion to measure the clarity of the image sub-block, and the edge information retention is employed to calculate the fitness of each individual. Then, through the selection, crossover and mutation procedures of the GA, we can obtain the optimal solution for the sub-block, which is finally used to fuse the images. Experimental results show that the proposed method outperforms the traditional methods, including the average, gradient pyramid, discrete wavelet transform (DWT), shift invariant DWT (SIDWT) and two existing GA-based methods in terms of both the visual subjective evaluation and the objective evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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