A control-structure combined optimal design problem is discussed taking a 3-D truss structure as a design object. We use descriptor forms for a controlled object and a generalized plant because the structural parameters appear naturally in these forms. We consider not only minimum weight design problem for structure system, but also suppression problem of the effect of disturbances for control system as the purpose of the design. By minimizing the linear sum of the normalized structural objective function and control objective function, it is possible to make optimal design by which the balance of the structural weight and the control performance is taken.
Consider an unknown regression function f of the response Y on a d-dimensional measurement variable X. It is assumed that f belongs to a tensor Sobolev space. Let T denote a differential operator. Let $\hat{T}_n$ denote an estimator of T(f) based on a random sample of size n from the distribution of (X, Y), and let $\Vert \hat{T}_n - T(f) \Vert_2$ be the usual $L_2$ norm of the restriction of $\hat{T}_n - T(f)$ to a subset of $R^d$. Under appropriate regularity conditions, the optimal rate of convergence for $\Vert \hat{T}_n - T(f) \Vert_2$ is discussed.
For the resolution of L-carnitine from DL-carnitine, resting cells of Enterobacter sp. NH-104, which had a higher capacity of D-carnitine decomposition, were harvested at maximal specific activity of D-carnitine decomposition of 47.05 unit/mg cell. The cells were frozen at $-80^{\circ}C$ to assess functions as enzyme sources. Optimal concentration of cells and DL-carnitine were 17 g/$\ell \; and \; 20 g/\ell$, respectively, and reaction buffer was best at 75 mM of Tris. HCl. Optimal temperature and pH were $36^{\circ}C$ and 8.2, respectively. When the reaction at optimal conditions was carried out for 14 h, the optical purity was 98.21 %, and the quantity and yield of remaining L-carnitine were 4.432 g/$\ell$ and 44.32%, respectively.
This paper presents the design of a now controller for the read/write head of a hard disk drive. The general controller for seeking is the time-optimal control. However if we use only the time optimal control law, this could be vulnerable to chattering effect. To solve this problem, we propose a modified controller design algorithm in this paper. The proposed controller consists of bang-bang control for seeking and sliding-mode control for tracking. Moreover, to test the robustness and stability of control system, a bounded disturbance is selected to maximize a severity index. Simulation results show the superiority of the proposed controller through comparison with time optimal VSC(variable structure control).
Switched reluctance motor(SRM) has some advantages such as low cost, high torque density but SRM has essentially high torque ripple due to its salient structure. In order to apply SRM to industrial field, torque ripple has to be reduced. This paper introduces optimal design process of SRM using an optimization algorithm of Progressive Quadratic Response Surface Modeling(PQRSM) and two-dimensional(2D) Finite Element Method(FEM). The electrical and geometrical design parameters have been adopted as 2D design variables. From this work, it can be obtained both the optimal design minimized torque ripple and the optima1 design maximized the average torque, respectively. Finally, this Paper Presents Performance comparison of two optimal designs and consider influence of the selected design variables in torque characteristics.
The aim of this paper is to suggest a design method of the optimal multivariable $H_{\infty}$ control system using genetic algorithm(GA). This $H_{\infty}$ control system is designed by applying GA to the optimal determination of weighting functions and design parameter ${\gamma}$ that are given by Glover-Doyle algorithm which can design $H_{\infty}$ controller in the state space. The effectiveness of this $H_{\infty}$ control system is verified by nonlinear simulation.
This paper is discribed to the application of PID controller for the frequency control of power systems. The proposed optimal PID controller is designed to obtain gain Parameters of P,I,D's coefficients according to optimization technique using the relatively ingeneous simplex method. The PID controller which is applied to one area, tie-line two area with(or without) exciter is showed good performance rather than that of optimal Pl controllor.
Design optimization of a transonic compressor rotor (NASA rotor 37) using response surface method and three-dimensional Navier-Stokes analysis has been carried out in this work. Baldwin-Lomax turbulence model was used in the flow analysis. Three design variables were selected to optimize the stacking line of the blade. Data points for response evaluations were selected by D-optimal design, and linear programming method was used for the optimization on the response surface. As a main result of the optimization, adiabatic efficiency was successfully improved. Ana, it is found that the design process provides reliable design of a turbomachinery blade with reasonable computing time.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제11권4호
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pp.41-49
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1987
Recently microcomputers have come into wide use in the field of control. They are used not only as monitors and or controllers in various plant control systems but also for Computer Aided Design of control systems. In this paper, authors propose a method to design the reduced order observers for the higher order systems and have digital simulation of time responses of the optimal state feedback control system using the maximum principle. And the real time optimal state feedback control system for the third order plant which is realized by an anolog computer is constructed by means of a microcomputer, A/D converter and D/A converter. Time responses of the real time control system are compared with those obtained by the digital simulation and their well coincedence is confirmed.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권7호
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pp.971-980
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2010
In this paper, an artificial neural network (ANN) was employed to build a predicting model for refrigerator structure. The predicting model includes three input variables of the plaque depth (D), width (W) and interval distance(S) on the inner wall. Finite element method was utilized to obtain the data, which would be necessary for the ANN training process. Finally, a genetic algorithm (GA) was applied to find the optimal parameters that leaded to the minimum inner case deformation under operating condition. The optimal combination found is the depth(D) of 2.63mm, the width(W) of 19.24mm and the interval distance(S) of 49.38mm which leaded to the smallest deformation of 1.88mm for the given refrigerator model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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