This paper is concerned with a control allocation strategy using the dynamic inversion and the pseudo inverse control which generates the nominal control input trajectories. In addition, an autopilot design method is proposed by using time-varying control technique which is time-varying version of the pole placement of linear time-invariant system for an agile missile with aerodynamic fin and thrust vectoring control. The control allocation proposed in this paper is capable of extracting the maximum performance by combining each control effector, aerodynamic fin and thrust vectoring control. The adopted time-varying control technique for the autopilot design enhances the robustness of the tracking performance for a reference command. The main results are validated through the nonlinear simulations with aerodynamic data.
애자일 방법과 소프트웨어 재사용 기술은 서로 다른 접근방법이지만 통합을 통하여 상호 보완하려는 여러 연구가 나타나고 있다. 애자일 소프트웨어 개발 방법 가운데 가장 높은 인기와 사용에도 불구하고, 스크럼에서의 재사용 지원이 부족하다. 본 연구는 기존의 태스크 팩토링 기술을 스크럼 방법에 확장하여 스크럼 재사용 자산을 식별하고 이를 단순화하여 스크럼에서의 재사용이 지원되는 백로그 팩토링 기술을 제안하였다. 아울러, 제안된 기술을 전자 상거래 응용에 적용하여 백로그 재사용의 프로토타이핑을 보일 수 있었다.
International Journal of Aerospace System Engineering
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제4권1호
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pp.1-8
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2017
This paper proposes the load distribution control allocation technique. The proposed method is designed by combining a conventional control allocation method with load distribution ability in order to reduce the stress acting on ailerons. By designing the weighting matrix as a function of the load distribution rule, the optimal deflection angles of each surface to satisfy both control goal and load distribution can be achieved. Moreover, rule based fault-tolerant control technique is also proposed. The rules are generated by considering both dominant control surfaces and the ratio of load distribution among surfaces. The performance of the proposed method is evaluated through numerical simulations.
A new instantaneous torque control technique is presented for a high performance control of a permanent magnet synchronous motor. Using the model reference adaptive system technique, the linkage flux of the motor is estimated and the torque is instantaneously controlled by the proposed torque controller combining with a variable structure control and space vector PWM. The proposed torque control provides the advantage of reducing the torque pulsation caused by the flux harmonics. This control strategy is applied to the high torque PM synchronous motor drives for direct drive systems and is implemented by using a software of the DSP TMS320C30. The experiments are carried out for this system and the results well demonstrate the effectiveness of the proposed control.
Systematic design of a controller for a water temperature system was considered, with the intention of devising an accurate control experiment. The results of an experiment using a water temperature system based on the pole placement regulator showed water temperature oscillation and steady state error. This paper proposed a. method for eliminating both the oscillation and the steady state error. The oscillation was eliminated by a drive delay compensation technique, in which a future state value of the system was predicted through a real time computer simulation. The steady state error was eliminated by an steady state error correction technique, in which an actual steady state heatrate in the system model was replaced by an imaginary heatrate. By combining these two techniques, we obtained an experimental result for water temperature control of 0.01 (.deg. C) accuracy. Furthermore, the proposed method was evaluated relatively by comparing the experimental results using several other methods and proved to be the most accurate and convenient control method for the delay system.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.269-278
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2006
This paper presents the new hybrid data mining technique using error pattern, modeling of improving classification accuracy. The proposed method improves classification accuracy by combining two different supervised learning methods. The main algorithm generates error pattern modeling between the two supervised learning methods(ex: Neural Networks, Decision Tree, Logistic Regression and so on.) The Proposed modeling method has been applied to the simulation of 10,000 data sets generated by Normal and exponential random distribution. The simulation results show that the performance of proposed method is superior to the existing methods like Logistic regression and Discriminant analysis.
The combination of rapid prototyping(RP) and rapid tooling(RT) has a potential for rapid manufacturing of three-dimensional parts. In the present study, a new RP system transfer type Variable Lamination Manufacturing using Expandable Polystyrene Foam (VLM-ST), is proposed to fabricate net shapes of three-dimensional prototypes. Various three-dimensional parts, such as a knob shape and a human head shape, are manufactured by the VLM-ST apparatus. In addition, a new rapid tooling technology, which utilizes a room temperature vulcanizing (RTV) molding technique and a triple reverse process technique, is proposed to manufacture net shapes of three-dimensional plastic parts using the prototypes of VLM-ST. A plastic part of the knob shape is produced by the proposed RT technology. The combination of the proposed RP and RT enables the manufacture of a plastic knob within two days.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.271-275
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2011
In this paper, we present a hybrid encryption for a digital hologram which is the most valuable image content. The encryption algorithm is based on a hybrid technique implementation a four-dimensional transform combining the discrete wavelet transform(DWT) and the discrete cosine transform (DCT). The encryption scheme is composed on the basis of the energy distribution. The experimental results showed that encrypting only 0.0244% of the entire data was enough to hide the constants of the hologram. The encryption algorithm expected to be used effectively on the researches on encryption and others for digital holographic display.
This paper presents a new hybrid data mining technique using error pattern modeling to improve classification accuracy when the data type of a target variable is binary. The proposed method increases prediction accuracy by combining two different supervised learning methods. That is, the algorithm extracts a subset of training cases that are predicted inconsistently by both methods, and models error patterns from the cases. Based on the error pattern model, the Predictions of two different methods are merged to generate final prediction. The proposed method has been tested using practical 10 data sets. The analysis results show that the performance of proposed method is superior to the existing methods such as artificial neural networks and decision tree induction.
One of the maindisadvantages of Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) is the Peak to Average Power Ratio (PAPR) problem. To reduce PAPR and improve the error performance of the OFDM signal over a fading channel, an OFDM system combining an Adaptive Symbol Selection Scheme (ASSS) and channel estimation can be used. Because of the side information of ASSS, however, the data rate decreases in the conventional ASSS OFDM system. In this letter, to overcome this impairment, we propose a technique to transmit side information by using pilot tones, and demonstrate that the proposed technique can give reasonable bit error rate (BER) performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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