This study was conducted to derive optimal design floods by Gamma distribution models of the annual maximum series at eight watersheds along Geum , Yeong San and Seom Jin river Systems, Design floods obtained by different methods for evaluation of parameters and for plotting positions in the Gamma distribution models were compared by the relative mean errors and graphical fit along with 95% confidence interval plotted on Gamma probability paper. The results were analyzed and summarized as follows. 1.Adequacy for the analysis of flood flow data used in this study was confirmed by the tests of Independence, Homogeneity and detection of Outliers. 2.Basic statistics and parameters were calculated by Gamma distribution models using Methods of Moments and Maximum Likelihood. 3.It was found that design floods derived by the method of maximum likelihood and Hazen plotting position formular of two parameter Gamma distribution are much closer to those of the observed data in comparison with those obtained by other methods for parameters and for plotting positions from the viewpoint of relative mean errors. 4.Reliability of derived design floods by both maximum likelihood and method of moments with two parameter Gamma distribution was acknowledged within 95% confidence interval.
The aim of this paper is to suggest a design method of the model following optimal boiler-turbine H.inf. control system using genetic algorithm. This boiler-turbine H.inf. control system is designed by applying genetic algortihm with reference model to the optimal determination of weighting functions and design parameter .gamma. that are given by Glover-Doyle algornithm whch can design H.inf. contrlaaer in the sate. space. The first method to do this is ghat the gains of weightinf functions and .gamma. are optimized simultaneously by genetic algroithm. And the second method is that not only the gains and .gamma. but also the dynamics of weighting functions are optimized at the same time by genetic algonithm. The effectiveness of this boiler-turbine H.inf. control system is verified and compared with LQG/LTR control system by computer simulation.
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 first method to do this is that the gains of weighting functions and $\gamma$ are optimized simultaneously by GA with tournament method. And the second method is that not only the gains and $\gamma$ but also the dynamics of weighting functions are optimized at the same time by eA with roulette-wheel method. The effectiveness of this $H_{\infty}$ control system is verified by computer simulation.
본 연구에서는 강인한 성능을 가지는 해집단내에서 기준모델의 출력을 최적으로 추종하도록 유전 알고리즘을 사용하여 가중치 함수와 설계 파라메타 ${\gamma}$를 동시에 최적화함으로써, 강인한 성능에 관한 필요충분조건식을 만족함은 물론 설계사양에 따른 만족스러운 응답특성을 보이는 강인한 성능을 가지는 모델추종형 $H_{\infty}$ 제어기의 설계법을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 그 유용성을 확인한다.
인공위성 추적 안테나 제어 시스템은 로테이터에 해당하는 DC 서보모터에 의해 안테나의 방위각 및 앙각을 제어함으로써 인공위성의 현재 위치를 추적하고자 하는 시스템이다. 한편 제어 시스템의 설계를 위한 위성추적 시스템의 선형모델은 일반적인 DC 서보모터의 위치 제어 시스템과는 달리 바람에 의한 토오크 외란과 베어링 및 공기역학적 마찰로 인한 전달함수의 파라메타 변동이 존재하므로 이러한 시스템의 불확실성에도 불구하고 만족스러운 명령추종성를 가지는 강인한 제어 시스템의 설계가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화의 과정없이 가중치 함수와 설계 파라메타 ${\gamma}$를 동시에 최적화함으로써 시스템의 파라메타 변동에 대한 강인한 안정성과 기준모델에 따른 최적의 명령추종성을 가지는 위성추적 안테나 $H{\infty}$ 제어 시스템을 설계한다. 이를 위해 강인한 안정성을 가지는 해집단내에서 기준모델의 출력을 최적으로 추종하도록 유전 알고리즘을 사용하여 적절히 주어진 가중치 함수의 게인 및 동특성 파라메타와 설계 파라메타 ${\gamma}$를 동시에 최적화한다. 끝으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 설계된 위성추적 안테나 $H{\infty}$ 제어 시스템의 유용성을 확인한다.
It is of the most urgent necessity to get hydrological time series of long duration for the establishment of rational design and operation criterion for the Agricultural hydraulic structures. This study was conducted to select best fitted frequency distribution for the monthly runoff and to simulate long series of generated flows by multi-season first order Markov model with comparison of statistical parameters which are derivated from observed and sy- nthetic flows in the five watersheds along Geum river basin. The results summarized through this study are as follows. 1. Both two parameter gamma and two parameter lognormal distribution were judged to be as good fitted distributions for monthly discharge by Kolmogorov-Smirnov method for goodness of fit test in all watersheds. 2. Statistical parameters were obtained from synthetic flows simulated by two parameter gamma distribution were closer to the results from observed flows than those of two para- meter lognormal distribution in all watersheds. 3. In general, fluctuation for the coefficient of variation based on two parameter gamma distribution was shown as more good agreement with the observed flow than that of two parameter lognormal distribution. Especially, coefficient of variation based on two parameter lognormal distribution was quite closer to that of observed flow during June and August in all years. 4. Monthly synthetic flows based on two parameter gamma distribution are considered to give more reasonably good results than those of two parameter lognormal distribution in the multi-season first order Markov model in all watersheds. 5. Synthetic monthly flows with 100 years for eack watershed were sjmulated by multi- season first order Markov model based on two parameter gamma distribution which is ack- nowledged to fit the actual distribution of monthly discharges of watersheds. Simulated sy- nthetic monthly flows may be considered to be contributed to the long series of discharges as an input data for the development of water resources. 6. It is to be desired that generation technique of synthetic flow in this study would be compared with other simulation techniques for the objective time series.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권5호
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pp.437-444
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2015
In simulation-based circuit optimization, many simulation runs may be wasted while evaluating infeasible designs, i.e. the designs that do not meet the constraints. To avoid such a waste, this paper investigates the use of support vector machine (SVM) classifiers in predicting the design's feasibility prior to simulation and the optimal selection of the SVM parameters, namely, the Gaussian kernel shape parameter ${\gamma}$ and the misclassification penalty parameter C. These parameters affect the complexity as well as the accuracy of the model that SVM represents. For instance, the higher ${\gamma}$ is good for detailed modeling and the higher C is good for rejecting noise in the training set. However, our empirical study shows that a low ${\gamma}$ value is preferable due to the high spatial correlation among the circuit design candidates while C has negligible impacts due to the smooth and clean constraint boundaries of most circuit designs. The experimental results with an LC-tank oscillator example show that an optimal selection of these parameters can improve the prediction accuracy from 80 to 98% and model complexity by $10{\times}$.
To fabricate the aluminum alloys with good drawability, the textures evolution of the AA5182 sheets due to the change of lid parameter after rolling and subsequent annealing was studied. The measurement of the deformation textures was carried out for the sheets with high reduction ratio and the change of the recrystallization texture was investigated after heat-treatments of the rolled sheets in various I/d parameters. Rolling without lubrication and subsequent annealing led to the formation of favorable rot-$C_{ND}$ {001}<110> and ${\gamma}$-fiber ND//<111> textures in AA5182 sheets. From the results, the ${\gamma}$-fiber ND//<111> component well evolved during rolling at high lid parameter of 6.77. The initial shear deformation texture, especially, ${\gamma}$-fiber ND//<111> was not rotated during heat treatment in holding time of 180~7,200 seconds on AA5182 with I/d parameter of 6.77. Therefore, the AA5182 sheets were fabricated by controlling I/d parameter having well evolved ${\gamma}$-fiber ND//<111> which was advantageous in good drawability of the sheets.
In this paper, we design the optimal satellite-tracking antenna $H_{\infty}$ control system using genetic algorithm(GA). To do this, we give gain and dynamics parameters to the weighting functions and apply GA with reference model 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. These weighting functions and design parameter ${\gamma}$ are simultaneously optimized in tile search domain guaranteeing the robust stability of closed-loop system. The effectiveness of this satellite-tracking antenna $H_{\infty}$ control system is verified by computer simulation.
In order to obtain the basic data for design of water structures which can be contributed to the planning of water use. Best fitted distribution function and the equations for the probable minimum flow were derived to the annual minimum flow of five subwatersheds along Geum River basin. The result were analyzed and summarized as follows. 1. Type III extremal distribution was considered as a best fit one among some other distributions such as exponential and two parameter lognormal distribution by $x^2$-goodness of fit test. 2. The minimum flow are analyzed by Type III extremal distribution which contains a shape parameter $\lambda$, a location parameter ${\beta}$ and a minimum drought $\gamma$. If a minimum drought $\gamma=0$, equations for the probable minimum flow, $D_T$, were derived as $D_T={\beta}e^{\lambda}1^{y'}$, with two parameters and as $D_T=\gamma+(\^{\beta}-\gamma)e^{{\lambda}y'}$ with three parameters in case of a minimum drought ${\gamma}>0$ respectively. 3. Probable minimum flow following the return periods for each stations were also obtained by above mentioned equations. Frequency curves for each station are drawn in the text. 4. Mathematical equation with three parameters is more suitable one than that of two parameters if much difference exist between the maximum and the minimum value among observed data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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