The identification of delays and delay compensation are critical problems in real-time hybrid simulations (RTHS). Conventional delay compensation methods are mostly based on the assumption of a constant delay. However, the system delay may vary during tests owing to the nonlinearity of the loading system and/or the behavioral variations of the specimen. To address this issue, this study presents an adaptive delay compensation method based on a discrete model of the loading system. In particular, the parameters of this discrete model are identified and updated online with the least-squares method to represent a servo hydraulic loading system. Furthermore, based on this model, the system delays are compensated for by generating system commands using the desired displacements, achieved displacements, and previous displacement commands. This method is more general than the existing compensation methods because it can predict commands based on multiple displacement categories. Moreover, this method is straightforward and suitable for implementation on digital signal processing boards because it relies solely on the displacements rather than on velocity and/or acceleration data. The virtual and real RTHS results show that the studied method exhibits satisfactory estimation smoothness and compensation accuracy. Furthermore, considering the measurement noise, the low-order parameter models of this method are more favorable than that the high-order parameter models.
Virtual manufacturing (VM) is a powerful technology for developing a new product, new equipment and new manufacturing system, and three-dimensional (3D) simulation is a core technology in VM. 3D simulation involves both mechanical simulation and discrete event simulation. This paper introduces a case study of implementing 3D simulation for developing an automatic assembly line in a Korean optical factory. This factory produces a lens module that is the part of a phone-camera. 3D simulation technology is applied from the early stage of development. In the conceptual design and the initial design phases for individual equipment, 3D mechanical simulation using $CATIA^{(R)}$ and $IGRIP^{(R)}$ is conducted. 3D discrete event simulation with $QUEST^{(R)}$ is applied to the detailed design of the equipment and of the whole system. The focus of the simulation is to verify the technical and economical feasibility of the new automatic system. As a result, the takt time is reduced to the quarter of the manual system, and the number of workers in a line is reduced tremendously.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.1
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pp.63-76
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2024
In this study, we analyzed queue length and sojourn time of discrete-time BMAP/G/1 queues under the workload control. Group customers (packets) with correlations arrive at the system following a discrete-time Markovian arrival process. The server starts busy period when the total service time of the arrived customers exceeds a predetermined workload threshold D and serves customers until the system is empty. From the analysis of workload and waiting time, distributions of queue length at the departure epoch and arbitrary time epoch and system sojourn time are derived. We also derived the mean value as a performance measure. Through numerical examples, we confirmed that we can obtain results represented by complex forms of equations, and we verified the validity of the theoretical values by comparing them with simulation results. From the results, we can obtain key performance measures of complex systems that operate similarly in various industrial fields and to analyze various optimization problems.
We develop a nonlinear integer programming model which minimizes the total cost with the optimal number of operators to hire and their optimal allocation to the tasks under the diverse constraints such as the weekly, daily, and hourly maximum allowable abandonment rates for the time-varying inbound call volume. We present a case study based on actual data at a call center, in order to prove the validity of applying the optimization method proposed. By the one-sample two-tailed t-test, we confirm that the expected abandonment rates resulting from the optimization method are identical with the ones from the discrete-event simulation within specified confidence intervals.
DEVS(Discrete Event Systems Specification) is a set theoretic formalism developed for specifying discrete event system. For execution of DEVS, we need an execution environment, which consists of simulation engine and models interpreted by the simulation engine. Common existing environments use hierarchical scheduling algorithm for DEVS execution. This hierarchical scheduling is a proper algorithm for DEVS execution because of hierarchical and modular characteristics. But this algorithm has overheads owing to message passing and time management. To overcome these overheads, we apply event-oriented simulation to DEVS execution and we remove hierarchical overheads. In eventoriented simulation, the scheduling of model execution is performed by events and event list. We propose three event-oriented execution environments for DEVS and experiment about the performance of our proposed environments in comparison with the existing execution environment using the hierarchical scheduling. The experimental results show our environments works better than existing environment using the hierarchical scheduling.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.101-107
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2022
Modeling and simulation is a technique used for operational verification, performance analysis, operational optimization, and prediction of target systems. Discrete Event System Specification (DEVS) of this representative technology defines models with a strict formalism and stratifies the structures between the models. When the atomic DEVS models operate with an intention different the target system, the simulation may lead to erroneous decision-making. However, most DEVS systems have the exclusion of the model test or provision of the manual test, so developers spend a lot of time verifying the atomic models. In this paper, we propose a script-based automated test system for accurate and fast validation of atomic models in Python-based DEVS. The proposed system uses both the existing method of manual testing and the new method of the script-based testing. As Experimental results in our system, the script-based test method was executed within 24 millisecond when the script was executed 10 times consecutively. Thus, the proposed system guarantees a fast verification time of the atomic models in our script-based test and improves the reusability of the test script.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2003.11a
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pp.185-192
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2003
Digital Manufacturing-based production could be very effective in shipbuilding in order to save costs and time, to increase safety for workers, and to prevent bottleneck processes in advance. Digital shipbuilding system, a simulation-based production tool, is being developed to achieve such aspects in Korea. To simulate material flow in a subassembly line at a shipyard, the product, process and resources was modeled for the subassembly process which consisted of several sub-processes such as tack welding, piece alignment, tack welding, and robot welding processes. The analysis and modeling were carried out by using the UML(Unified Modeling Language), an object-oriented modeling method as well as IDEF(Integration DEFinition), a functional modeling tool. Initially, the characteristics of the shop resources were analyzed using the shipyard data, and the layout of the subassembly line was designed with the resources. The production process modeling of the subassembly lines was performed using the discrete event simulation method. Using the constructed resource and process model, the productivity and efficiency of the line were investigated. The number of workers and the variations In the resource performance such as that of a new welding robot were examined to simulate the changes in productivity. The bottleneck process floated according to the performance of the new resources. The proposed model was viewed three-dimensionally in a digital environment so that interferences among objects and space allocations for the resources could be easily investigated
CADET is used to analyze the performance of the missile. Miss distance is calculated for a given lateral fin force saturation level due to the aerodynamic characteristics, target acceleration, and glint and fading noises which is assumed as Gaussian noises. As .alpha.-.betha. filter is studied to attenuate the noises, the results are compared with those of without filter. For the easy simulation, the transfer function of a discrete .alpha.-.betha. filter is converted into the continuous model. Simulation results show that the results of CADET simulation is similar to those of Monte-Carlo simulation. Moreover CADET is the better in computing time demand.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1993.10a
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pp.2-2
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1993
Inference for discrete event simulations usually relies on either independent replications or, if each simulation run is expensive, the method of batch means applied to a single replications. We present a new method, threshold bootstrap, which equals or exceeds the performance of independent replications or batch means. The method works by resampling runs of data created when a stationary time series crosses a threshold level, such as the sample mean of series. Computational results show that the threshold bootstrap matches or exceeds the performance of these alternative methods in estimating the standard deviation of the sample mean and producing valid confidence intervals.
We propose a robust tuning method of the quadratic criterion based iterative learning control(Q-ILC) algorithm for discrete-time linear batch system. First, we establish the frequency domain representation for batch systems. Next, a robust convergence condition is derived in the frequency domain. Based on this condition, we propose to optimize the weighting matrices such that the upper bound of the robustness measure is minimized. Through numerical simulation, it is shown that the designed learning filter restores robustness under significant model uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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