This paper presents a two-dimensional horizontal implicit model to general circulation in estuaries and coastal seas. The model is developed in non-orthogonal curvilinear coordinates system, using the Interpolating Matrix Method (IMM), in combination with a technique of multi-domain. In the propose model, the Saint-Venant equations are solved by a splitting-up technique, in the successive steps; convection, diffusion and wave propagation. The ability of the proposed model to deal with full scale nature is illustrated by the interpretation of a dye-tracing experiment in the Gironde estuary.
We propose a high-transmittance multi-domain vertical alignment liquid crystal device with a protrusion structure. Disclination lines, which inevitably appear at the boundaries of domains in a multi-domain structure, can be reduced by adding a protrusion structure on the top substrate. The transmittance was improved by 11% using the proposed structure with no change of either the dark state or the operating voltage.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.5
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pp.1610-1629
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2021
Failures frequently occurred in manufacturing machines due to complex and changeable manufacturing environments, increasing the downtime and maintenance costs. This manuscript develops a novel deep learning-based method named Multi-Domain Convolutional Neural Network (MDCNN) to deal with this challenging task with vibration signals. The proposed MDCNN consists of time-domain, frequency-domain, and statistical-domain feature channels. The Time-domain channel is to model the hidden patterns of signals in the time domain. The frequency-domain channel uses Discrete Wavelet Transformation (DWT) to obtain the rich feature representations of signals in the frequency domain. The statistic-domain channel contains six statistical variables, which is to reflect the signals' macro statistical-domain features, respectively. Firstly, in the proposed MDCNN, time-domain and frequency-domain channels are processed by CNN individually with various filters. Secondly, the CNN extracted features from time, and frequency domains are merged as time-frequency features. Lastly, time-frequency domain features are fused with six statistical variables as the comprehensive features for identifying the fault. Thereby, the proposed method could make full use of those three domain-features for fault diagnosis while keeping high distinguishability due to CNN's utilization. The authors designed massive experiments with 10-folder cross-validation technology to validate the proposed method's effectiveness on the CWRU bearing data set. The experimental results are calculated by ten-time averaged accuracy. They have confirmed that the proposed MDCNN could intelligently, accurately, and timely detect the fault under the complex manufacturing environments, whose accuracy is nearly 100%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.5
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pp.2590-2606
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2017
Generally, research of classical image classification algorithms assume that training data and testing data are derived from the same domain with the same distribution. Unfortunately, in practical applications, this assumption is rarely met. Aiming at the problem, a domain adaption image classification approach based on multi-sparse representation is proposed in this paper. The existences of intermediate domains are hypothesized between the source and target domains. And each intermediate subspace is modeled through online dictionary learning with target data updating. On the one hand, the reconstruction error of the target data is guaranteed, on the other, the transition from the source domain to the target domain is as smooth as possible. An augmented feature representation produced by invariant sparse codes across the source, intermediate and target domain dictionaries is employed for across domain recognition. Experimental results verify the effectiveness of the proposed algorithm.
In order to meet the thermal performance analysis accuracy requirements of high density permanent magnet synchronous motor (PMSM), a method of multi physical domain coupling thermal analysis based on control circuit, electromagnetic and thermal is presented. The circuit, electromagnetic, fluid, temperature and other physical domain are integrated and the temperature rise calculation method that considers the harmonic loss on the frequency conversion control as well as the loss non-uniformly distributed and directly mapped to the temperature field is closer to the actual situation. The key is to obtain the motor parameters, the realization of the vector control circuit and the accurate calculation and mapping of the loss. Taking a 48 slots 8 poles high density PMSM as an example, the temperature rise distribution of the key components is simulated, and the experimental platform is built. The temperature of the key components of the prototype machine is tested, which is in agreement with the simulation results. The validity and accuracy of the multi physical domain coupling thermal analysis method are verified.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.6
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pp.677-682
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2006
Multi-domain design is difficult because such systems tend to be complex and include a mixtures of electrical, mechanical, hydraulic, and thermal components. To design an optimal system, unified and automated procedure with efficient search technique is required. This paper introduces design method for multi-domain system to obtain design solutions automatically, combining bond graph which is domain independent modeling tool and genetic programming which is well recognized as a powerful tool for open-ended search. The suggested design methodology has been applied for design of electric fitter, electric printer drive, and and pump system as a proof of concept for this approach.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.12
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pp.4725-4747
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2020
Software defined networking (SDN) is considered to be one of the most promising paradigms in the future. To solve the scalability and performance problem that a single and centralized controller suffers from, the distributed multi-controller architecture is adopted, thus forms multi-domain SDN. In a multi-domain SDN network, it is of great importance to ensure a reliable control plane. In this paper, we focus on the reliability problem of multi-domain SDN against controller failure from perspectives of backup controller deployment and controller replication. We firstly propose a placement algorithm for backup controllers, which considers both the reliability and the cost factors. Then a controller replication mechanism based on shared data storage is proposed to solve the inconsistency between the active and standby controllers. We also propose a shared data storage layout method that considers both reliability and performance. Besides, a fault recovery and repair process is designed based on the controller backup and shared data storage mechanism. Simulations show that our approach can recover and repair controller failure. Evaluation results also show that the proposed backup controller placement approach is more effective than other methods.
Fault management of virtualized network environments using user-driven network provisioning systems (NPSs) is crucial for guaranteeing seamless virtual network services irrespective of physical infrastructure impairment. The network service interface (NSI) of the Open Grid Forum reflects the need for a common standard management API for the reservation and provisioning of user-driven virtual circuits (VCs) across global networks. NSI-based NPSs (that is, network service agents) can be used to compose user-driven VCs for mission-critical applications in a dynamic multi-domain. In this article, we first attempt to outline the design issues and challenges faced when attempting to provide mission-critical applications using dynamic VCs with a protection that is both user-driven and trustworthy in a dynamic multi-domain environment, to motivate work in this area of research. We also survey representative works that address inter-domain VC protection and qualitatively evaluate them and current NSI against the issues and challenges.
One of the obstacles on the grid generation for complex geometries with multi-block structured grids is the domain decomposition. In this paper, the domain decomposition for two-dimensional flow is studied using the flow characteristics. The potential flow equation with the source distribution on the panel surface is solved to extract the information of the flow. The current approach is applied to a two-dimensional cylinder and Bi-NACA0012 problems. The generated grids are applied to generic flow solvers and reasonable results are obtained. It can be concluded that the current methods is useful in the domain decomposition for the multi-block structured grid.
The calculation of the transmission loss of the silencers with complicated internal structures by the conventional BEM combined with the transfer matrix method is incorrect at best or impossible for 3-dimensional silencers due to its inherent plane wave assumption. On this consideration, we propose an efficient practical means to formulate algebraic overall condensed acoustic equations for the whole acoustic structure, where particle velocities on the domain interface boundaries are unknowns, and the solutions are used later to compute the overall transfer matrix elements, based on the multi-domain BEM data. The transmission loss estimation by the proposed method is tested by comparison with the experimental one on an air suction silencer with perforated internal structures installed in air compressors. The method shows its viability by presenting the reasonably consistent anticipation of the experimental result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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