The computation of viscoelastic flow using neural networks and stochastic simulation (CVFNNSS) is developed from the point of view of Eulerian CONNFFESSIT (calculation of non-Newtonian flows: finite elements and stochastic simulation techniques). The present method is based on the combination of radial basis function networks (RBFNs) and Brownian configuration fields (BCFs) where the stress is computed from an ensemble of continuous configuration fields instead of convecting discrete particles, and the velocity field is determined by solving the conservation equations for mass and momentum with a finite point method based on RBFNs. The method does not require any kind of element-type discretisation of the analysis domain. The method is verified and its capability is demonstrated with the start-up planar Couette flow, the Poiseuille flow and the lid driven cavity flow of Hookean and FENE model materials.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권5호
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pp.515-525
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2007
In this paper, we develop a co-design methodology of stochastic optimal controllers and network parameters that optimizes the overall quality of control (QoC) in networked control systems (NCSs). A new dynamic model for NCSs is provided. The relationship between the system stability and performance and the sampling frequency is investigated, and the analysis of co-design of control and network parameters is presented to determine the working range of the sampling frequency in an NCS. This optimal sampling frequency range is derived based on the system dynamics and the network characteristics such as data rate, time-delay upper bound, data-packet size, and device processing time. With the optimal sampling frequency, stochastic optimal controllers are designed to improve the overall QoC in an NCS. This co-design methodology is a useful rule of thumb to choose the network and control parameters for NCS implementation. The feasibility and effectiveness of this co-design methodology is verified experimentally by our NCS test bed, a ball magnetic-levitation (maglev) system.
Stochastic simulation technique has advantages over deterministic simulation in various engineering analysis, since stochastic simulation can take into consideration of scattering of various design variables, which is inherent characteristics of physical world. In this work, Monte-Carlo simulation mothod in ADAMS/Insight for steady-state cornering and J-turn behavior of a truck with design variables like hard points and busing stiffnesses have performed to achieve better dynamic performance. The main purpose is to improve understeer gradient at steady-state cornering and minimize peak lateral acceleration and peak yaw rate at J-turn. Through correlation analysis, design variables that have high impacts on the cornering behavior were selected, and significant performance improvement has been achieved by appropriately changing the high impact design variables.
In the present study, deposition of discrete and small particles, which diameter is less than $1{\mu}m$, on a filter element was simulated by stochastic method. Trajectory of each particle was numerically solved by Langevin equation and Brownian random motion was treated by Brownian dynamics. Lattice Boltzmann method (LBM) was used to solve flow field around the filter collector and deposit layer. Interaction between flow field and deposit layer was obtained from a converged solution from an inner-loop calculation. Simulation method is properly validated and collection efficiency due to different filtration parameters are examined and discussed. Morphology of deposit layer and its evolution was visualized in terms of the particle size. The particle loaded effect on collection efficiency was also discussed.
We investigate the evolutionary dynamics and the phase transitions of the island model which consists of subdivided populations of individuals confined to two islands. In the island model, the population is subdivided so that migration acts to determine the evolutionary dynamics along with selection and genetic drift. The individuals are assumed to be haploid and to be one of two species, X or Y. They reproduce according to their fitness values, die at random, and migrate between the islands. The evolutionary dynamics of an individual based model is formulated in terms of a master equation and is approximated by using the diffusion method as the multidimensional Fokker-Planck equation (FPE) and the coupled non-linear stochastic differential equations (SDEs) with multiplicative noise. We analyze the infinite population limit to find the phase transitions from the monomorphic state of one type to the polymorphic state to the monomorphic state of the other type as we vary the ratio of the fitness values in two islands and complete the phase diagram of our island model.
The conformational details of β-lactose are investigated through molecular dynamics simulations in conjunction with the adiabatic potential energy map. The adiabatic energy map generated in vacuo contains five local minima. The lowest energy structure on the map does not correspond to the structure determined experimentally by NMR and the X-ray crystallography. When aqueous solvent effect is incorporated into the energy map calculation by increasing the dielectric constant, one of the local minima in the vacuum energy map becomes the global minimum in the resultant energy map. The lowest energy structure of the energy map generated in aquo is consistent with the one experimentally determined. Molecular dynamics simulations starting from those fivelocal minima on the vacuum energy map reveal that conformational transitions can take place among various conformations. Molecular dynamics simulations of the lactose and ricin B chain complex system in a stochastic boundary indicate that the most stable conformation in solution phase is bound to the binding site and that there are conformational changes in the exocyclic region of the lactose molecule upon binding.
The internal broadband noise of a centrifugal fan in a household refrigerator is predicted using hybrid CAA techniques based on stochastic turbulent synthetic model. First, the unsteady flow field around the centrifugal fan is predicted using computational fluid dynamics(CFD) method. Then, the turbulent flow field is synthesized by applying the stochastic turbulent synthetic technique to the predicted flow field. The aerodynamic noise sources of the centrifugal fan are modeled on a basis of the synthesized turbulent field. Finally, the internal broadband noise of the centrifugal fan is predicted using the boundary element method(BEM) and the modeled sources. The predicted noise spectrum is compared with the experimental data. It is found that the predicted result closely follows the experimental data. The proposed method can be used as an effective tool for designing low-noise fans without expensive computational cost required generally for the LES and DNS simulations to resolve the turbulence flow field responsible for the broadband noise.
The internal broadband noise of a centrifugal fan in a household refrigerator is predicted by using hybrid CAA technique based on stochastic turbulent synthetic model. First, the unsteady flow field around the centrifugal fan is predicted using Computational Fluid Dynamics (CFD) method. Then, the turbulent flow field is synthesized by applying the stochastic turbulent synthetic technique to the predicted flow field. The aerodynamic noise sources of the centrifugal fan are modeled on a basis of the synthesized turbulent field. Finally, the broadband noise of the centrifugal fan is predicted using Boundary Element Method (BEM) and the modeled sources. The predicted result is compared with the experimental data. It is found that the predicted result closely follows the experimental data. The proposed method can be used as an effective tool for designing low-noise fans without expensive computational cost required generally for the LES and DNS simulations to resolve the turbulence flow field responsible for the broadband noise.
기후변화에 대한 우려와 함께 증가하고 있는 극한호우의 피해를 줄이기 위해서는 호우사상 발생 이전에 홍수위험을 미리 파악하여 피해를 대비할 시간을 늘리는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기상청 동네예보를 기반으로 하는 간단한 확률적 홍수위험 산정방법을 제시하였다. 예보강수를 조건부로 하는 6시간 강수량의 확률밀도함수를 이용해 다수의 임의 강수량을 생성한 후 추계학적 모형으로 1시간 단위로 분해하여 간단한 강우-유출모형에 입력하는 방법을 사용하였다. 보청천 유역의 2017년 주요 강우사상에 제안된 방법을 적용한 결과, 7월 4일 최대홍수량이 나타났던 사상에 대해서는 예보강수를 이용한 모의는 홍수위험을 과소평가하였음을 확인하였고 반면 8월 15일 사상에 대한 동네예보는 강수량을 다소 과대추정 하였지만 홍수위험을 충분히 알릴 수 있는 정보로 평가되었다. 본 연구는 확정론적 모형과 확률론적 강수량을 결합하여 기상예보의 불확실성을 고려한 자료기반 홍수위험도 산정방법을 제시한다.
A many-body master equation is constructed by incorporating stochastic terms responsible for chemical reactions into the many-body Smoluchowski equation. Two forms of Langevin-type of memory equations describing the time evolution of dynamical variables under the influence of time-independent perturbation with an arbitrary intensity are derived. One form is convenient in obtaining the dynamics approaching the steady-state attained by the perturbation and the other in describing the fluctuation dynamics at the steady-state and consequently in obtaining the linear response of the system at the steady-state to time-dependent perturbation. In both cases, the kinetics of statistical averages of variables is found to be obtained by analyzing the dynamics of time-correlation functions of the variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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