Grid computing is widely applicable to various fields of industry including process control and manufacturing, military command and control, transportation management, and so on. In a viewpoint of application area, grid computing can be classified to three aspects that are computational grid, data grid and access grid. This paper focuses on computational grid which handles complex and large-scale computing problems. Computational grid is characterized by system dynamics which handles a variety of processors and jobs on continuous time. To solve problems of system complexity and reliability due to complex system dynamics, computational grid needs scheduling policies that allocate various jobs to proper processors and decide processing orders of allocated jobs. This paper proposes the service prediction-based job scheduling model and present its algorithm that is applicable for computational grid. The service prediction-based job scheduling model can minimize overall system execution time since the model predicts a processing time of each processing component and distributes a job to processing component with minimum processing time. This paper implements the job scheduling model on the DEVSJAVA modeling and simulation environment and simulates with a case study to evaluate its efficiency and reliability Empirical results, which are compared to the conventional scheduling policies such as the random scheduling and the round-robin scheduling, show the usefulness of service prediction-based job scheduling.
Grid computing is widely applicable to various fields of industry including process control and manufacturing, military command and control, transportation management, and so on. In a viewpoint of application area, grid computing can be classified to three aspects that are computational grid, data grid and access grid. This paper focuses on computational grid which handles complex and large-scale computing problems. Computational grid is characterized by system dynamics which handles a variety of processors and jobs on continuous time. To solve problems of system complexity and reliability due to complex system dynamics, computational grid needs scheduling policies that allocate various jobs to proper processors and decide processing orders of allocated jobs. This paper proposes a service prediction-based job scheduling model and present its scheduling algorithm that is applicable for computational grid. The service prediction-based job scheduling model can minimize overall system execution time since the model predicts the next processing time of each processing component and distributes a job to a processing component with minimum processing time. This paper implements the job scheduling model on the DEVS modeling and simulation environment and evaluates its efficiency and reliability. Empirical results, which are compared to conventional scheduling policies, show the usefulness of service prediction-based job scheduling.
Westphal, A.;Rulkov, N.F.;Ayers, J.;Brady, D.;Hunt, M.
Smart Structures and Systems
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제8권1호
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pp.39-52
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2011
We are developing a biomimetic robot based on the Sea Lamprey. The robot consists of a cylindrical electronics bay propelled by an undulatory body axis. Shape memory alloy (SMA) actuators generate propagating flexion waves in five undulatory segments of a polyurethane strip. The behavior of the robot is controlled by an electronic nervous system (ENS) composed of networks of discrete-time map-based neurons and synapses that execute on a digital signal processing chip. Motor neuron action potentials gate power transistors that apply current to the SMA actuators. The ENS consists of a set of segmental central pattern generators (CPGs), modulated by layered command and coordinating neuron networks, that integrate input from exteroceptive sensors including a compass, accelerometers, inclinometers and a short baseline sonar array (SBA). The CPGs instantiate the 3-element hemi-segmental network model established from physiological studies. Anterior and posterior propagating pathways between CPGs mediate intersegmental coordination to generate flexion waves for forward and backward swimming. The command network mediates layered exteroceptive reflexes for homing, primary orientation, and impediment compensation. The SBA allows homing on a sonar beacon by indicating deviations in azimuth and inclination. Inclinometers actuate a bending segment between the hull and undulator to allow climb and dive. Accelerometers can distinguish collisions from impediment to allow compensatory reflexes. Modulatory commands mediate speed control and turning. A SBA communications interface is being developed to allow supervised reactive autonomy.
The purpose of this paper is to develop the straightforward design guidelines of PD/PID speed controller for Industry servo drives with plug and play concept. The controller gains are uniquely determined from the current control loop dynamics, speed loop delay, and mechanical parameters. In order to eliminate the mechanical friction uncertainties, an automatic PD/PI control mode switching algorithm Is introduced using online spectrum analysis of motor torque command. The dynamic performance of the proposed scheme assures a fast tracking response curve with minimal oscillation and settling time over the whole operating conditions. For comprehensive comparison of conventional PI control scheme, extensive test is carried out on actual servo system.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제8권1호
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pp.46-53
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2007
In this paper, a guidance law for vision-based automatic landing of unmanned aerial vehicles (UAVs) is proposed. Automatic landing is a challenging but crucial capability for UAVs to achieve a fully autonomous flight. In an autonomous landing maneuver of UAVs, the decision of where to landing and the generation of guidance command to achieve a successful landing are very significant problem. This paper is focused on the design of guidance law applicable to automatic landing problem of fixed-wing UAV and rotary-wing UAV, simultaneously. The proposed guidance law generates acceleration command as a control input which derived from a specified time-to-go ($t_go$) polynomial function. The coefficient of $t_go$-polynomial function are determined to satisfy some terminal constraints. Nonlinear simulation results using a fixed-wing and rotary-wing UAV models are presented.
In future complex and diverse battlefield situations, the existing command system faces the challenge of delayed human judgement of strategy and low objectivity. This paper proposes an artificial intelligence model that takes situation information and course of action simulation results as input and automatically assigns scores to various evaluation elements and a comprehensive score. This tool is expected to assist the commander in making decisions, reduce the time required for making judgments, and promote impartial decision-making.
Objective: The present study employed 5-aza-2'-deoxycytidine (5-Aza-CdR) to treat non-small cell lung cancer (NSCLC) cell line A549 to investigate the effects on proliferation and expression of the TFPI-2 gene. Methods: Proliferation was assessed by MTT assay after A549 cells were treated with 0, 1, 5, 10 ${\mu}mol/L$ 5-Aza-CdR, a specific demethylating agent, for 24, 48 and 72h. At the last time point cells were also analyzed by flow cytometry (FCM) to identify any change in their cell cycle profiles. Methylation-specific polymerase chain reaction (MSPCR), real time polymerase chain reaction(real-time PCR) and western blotting were carried out to determine TFPI-2 gene methylation status, mRNA expression and protein expression. Results: MTT assay showed that the growth of A549 cells which were treated with 5-Aza-CdR was significantly suppressed as compared with the control group (0 ${\mu}mol/L$ 5-Aza-CdR). After treatment with 0, 1, 5, 10 ${\mu}mol/L$ 5-Aza-CdR for 72h, FCM showed their proportion in G0/G1 was $69.7{\pm}0.99%$, $76.1{\pm}0.83%$, $83.8{\pm}0.35%$, $95.5{\pm}0.55%$ respectively (P<0.05), and the proportion in S was $29.8{\pm}0.43%$, $23.7{\pm}0.96%$, $15.7{\pm}0.75%$, $1.73{\pm}0.45%$, respectively (P<0.05), suggesting 5-Aza-CdR treatment induced G0/G1 phase arrest. MSPCR showed that hypermethylation in the promoter region of TFPI-2 gene was detected in control group (0 ${\mu}mol/L$ 5-Aza-CdR), and demethylation appeared after treatment with 1, 5, 10 ${\mu}mol/L$ 5-Aza-CdR for 72h. Real-time PCR showed that the expression levels of TFPI-2 gene mRNA were $1{\pm}0$, $1.49{\pm}0.14$, $1.86{\pm}0.09$ and $5.80{\pm}0.15$ (P<0.05) respectively. Western blotting analysis showed the relative expression levels of TFPI-2 protein were $0.12{\pm}0.01$, $0.23{\pm}0.02$, $0.31{\pm}0.02$, $0.62{\pm}0.03$ (P<0.05). TFPI-2 protein expression in A549 cells was gradually increased significantly with increase in the 5-Aza-CdR concentration. Conclusions: TFPI-2 gene promoter methylation results in the loss of TFPI-2 mRNA and protein expression in the non-small cell lung cancer cell line A549, and 5-Aza-CdR treatment could induce the demethylation of TFPI-2 gene promoter and restore TFPI-2 gene expression. These findings provide theoretic evidence for clinical treatment of advanced non-small cell lung cancer with the demethylation agent 5-Aza-CdR. TFPI-2 may be one molecular marker for effective treatment of advanced non-small cell lung cancer with 5-Aza-CdR.
In this paper, a real-time collision avoidance algorithm is proposed for experimental Autonomous Vehicle(XAV). To ensure real-time implementation, a virtual potential field is calculated in one dimensional space. The attractive force is generated by the steering command either transmitted in the remote control station or calculated in the Autonomous Navigation System(ANS) of the XAV. The repulsive force is generated by obstacle information obtained from Laser Range Finder(LRF) mounted on the XAV. Using these attractive and repulsive forces, modified steering, velocity and emergency stop commands are created to avoid obstacles and follow a planned path. The suggested algorithm is inserted as one component in the XAV system. Through various real experiments and technical demonstration using the XAV, the usefulness and practicality of the proposed algorithm are verified.
In this study, the cross-coupling control (CCC) with three new features is proposed to maintain contour precision in high-speed nonlinear contour machining. One is an improved contour error model that provides almost exact calculation of the errors. Another is the utilization of variable controller gains based on the instantaneous curvature of the contour and the variable command. For this scheme, a stability is analyzed. As a result, the stability region is obtained, and the variable gains are decided within that region. The other scheme in the proposed CCC is a real-time feedrate adaptation module to regulate cutting force fur better surface finish through regulation of material removal rate (MRR). The simulation results show that the proposed CCC system can provide better precision than the existing method particularly in high-speed machining of nonlinear contours.
In this paper, a speed estimation based on the quick torque control is proposed to realize speed sensorless control in a full range of induction motors. The proposed method can be formulated simply from a motor circuit equation and conducted easily by detecting primary motor currents and a voltage command at every sampling time. Since the method need not the differential values of primary currents in an arithmetic of a speed, it can be expected to improve the precision of speed estimation in a very low speed area, especially. Some numerical simulations were conducted with the assumption of using a Pulse Width Modulation voltage source inverter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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