In this study, the dynamic absorbing system for gas operated gun has been investigated. For this purpose, firstly. mathematical model of gas-operated shoulder-fired gun has been constructed. Through a series of experimental works using the devised test setup, the characteristic behavior of mathematical model was compared to the test results. In order to design the dynamic absorbing system, parameter optimization process has been performed based on the simplified isolation system under constraints of moving displacement and transmitted force. In order to implement the more efficient dynamic absorbing system, the characteristic performance of stroke-dependent variable damping system has been analyzed with some opening area curves. Finally, the performance of the designed dynamic absorbing system has been evaluated by simulation and experiment using the previous test apparatus.
In the manufacturing industry, dispatching systems play a crucial role in enhancing production efficiency and optimizing production volume. However, in dynamic production environments, conventional static dispatching methods struggle to adapt to various environmental conditions and constraints, leading to problems such as reduced production volume, delays, and resource wastage. Therefore, there is a need for dynamic dispatching methods that can quickly adapt to changes in the environment. In this study, we aim to develop an agent-based model that considers dynamic situations through interaction between agents. Additionally, we intend to utilize the Q-learning algorithm, which possesses the characteristics of temporal difference (TD) learning, to automatically update and adapt to dynamic situations. This means that Q-learning can effectively consider dynamic environments by sensitively responding to changes in the state space and selecting optimal dispatching rules accordingly. The state space includes information such as inventory and work-in-process levels, order fulfilment status, and machine status, which are used to select the optimal dispatching rules. Furthermore, we aim to minimize total tardiness and the number of setup changes using reinforcement learning. Finally, we will develop a dynamic dispatching system using Q-learning and compare its performance with conventional static dispatching methods.
The beneficial effects of graduated compression stockings (GCS) in prophylaxis and treatment of venous disorders of human lower extremity have been recognized. However, their pressure functional performances are variable and unstable in practical applications, and the exact mechanisms of action remain controversial. Direct surface pressure measurements and indirect material properties testing are not enough for fully understanding the interaction between stocking and leg. A three dimensional (3D) biomechanical mathematical model for numerically simulating the interaction between leg and GCS in dynamic wear was developed based on the actual geometry of the female leg obtained from 3D reconstruction of MR images and the real size and mechanical properties of the compression stocking prototype. The biomechanical solid leg model consists of bones and soft tissues, and an orthotropic shell model is built for the stocking hose. The dynamic putting-on process is simulated by defining the contact of finite relative sliding between the two objects. The surface pressure magnitude and distribution along the different height levels of the leg and stress profiles of stockings were simulated. As well, their dynamic alterations with time processing were quantitatively analyzed. Through validation, the simulated results showed a reasonable agreement with the experimental measurements, and the simulated pressure gradient distribution from the ankle to the thigh (100:67:30) accorded with the advised criterion by the European committee for standardization. The developed model can be used to predict and visualize the dynamic pressure and stress performances exerted by compression stocking in wear, and to optimize the material mechanical properties in stocking design, thus, helping us understand mechanisms of compression action and improving medical functions of GCS.
This study is concerned with selecting mutually dependent quality improvement alternatives with resource constraints. These qualify improvement alternatives art different fro the tradition at alternatives which are independent from each other. In other words, selection of any improvement alternative requires other related specific improvement. Also the overall product quality in a multi stage manufacturing process is characterized by a complex multiplication method rather than a simple addition method which dose not allow to solve a linear knapsack problem despite its popularity in the traditional study. This study suggests a non-linear integer programming model for selecting mutually dependent quality improvement alternatives in multi-stage manufacturing process. In order to apply the model to selecting alternatives. This study also suggests a heuristic mode1 based on a dynamic programming model which is more practical than the non-linear integer programming model. The logic of the heuristic model enables 1) to estimate improvement effectiveness values on all improvement alternatives specifically defined for this study. 2) to arrange the effectiveness values in a descending order, and 3) to select the best one among the alternatives based on their forward and backward linkage relationships. This process repeats to selects other best alternatives within the resource constraints. This process is presented in a Computer programming in Appendix A. Alsc a numerical example of model application is presented in Chapter 4.
In order to identify a transfer function model with noise, penalty function method has been widely used. In this method, estimation process for possible model parameters from low to higher order proceeds the model identification process. In this study, based on linear estimation method, a new approach unifying the estimation and the identification of ARMAX model is proposed. For the parameter estimation of a transfer function model with noise, linear estimation method by noise separation is suggested instead of nonlinear estimation method. The feasibility of the proposed model identification and estimation method is verified through simulations, namely by applying the method to time series model. In the case of time series model with noise, the proposed method successfully identifies the transfer function model with noise without going through model parameter identification process in advance. A new algorithm effectively achieving model identification and parameter estimation in unified frame has been proposed. This approach is different from the conventional method used for identification of ARMAX model which needs separate parameter estimation and model identification processes. The consistency and the accuracy of the proposed method has been verified through simulations.
This paper represent the variable structure adaptive mode control technique which is new approach to implement the robust control of industrial robot manipulator with external disturbances and parameter uncertainties. Sliding mode control is a well-known technique for robust control of uncertain nonlinear systems. The robustness of sliding model controllers can be shown in contiuous time, but digital implementation may not preserve robustness properties because the sampling process limits the existence of a true sliding mode. the sampling process often forces the trajectory to oscillate in the neighborhood of the sliding surface. Adaptive control technique is particularly well-suited to robot manipulators where dynamic model is highly complex and may contain unknown parameters. Adaptive control algorithm is designed by using the principle of the model reference adaptive control method based upon the hyperstability theory. The proposed control scheme has a simple sturcture is computationally fast and does not require knowledge of the complex dynamic model or the parameter values of the manipulator or the payload. Simulation results show that the proposed method not only improves the performance of the system but also reduces the chattering problem of sliding mode control, Consequently, it is expected that the new adaptive sliding mode control algorithm will be suited for various practical applications of industrial robot control system.
Numerous studies of the dynamic behavior of powders have been performed by Discrete Element Method (DEM). The behavior of powders can be analyzed using the DEM assuming that the powder is composed of spherical particles. Moreover, the assumption of spherical particle reduces the computing time significantly. However, the biggest problem with this assumption is the real shape of the particles. Some types of particles, such as calcium carbonate and colloidal copper, are needle shaped. Thus, analysis based on spherical particles can produce errors because of the incorrect assumption. In this research, we developed a new model to simulate needle-shaped particles using the DEM. In the model, a series of particles are connected and regarded as a rod. There is no relative motion among the particles. Thus, the behavior of the rod is rigid motion. To validate the developed model, we carried out the drop-and-bounce test with different initial angles. The results showed negligible error of less than 2%.
Efficient service description and modeling methodologies are essential for dynamic service composition to provide autonomous services for users in ubiquitous computing environments. In our previous research, we proposed a 'u-service' ontology which is an abstract and structured concept for device operations in ubiquitous environments. One of the problems that we faced during the design process was that there are not enough standards to analyze the effectiveness of a u-service ontology. In this paper, we propose a quality evaluation model to facilitate the design process of a uservice ontology. We extract modeling goals and evaluation indicators based on the uservice description specification. We also present quality metrics to quantify each of the design properties. The experiment result of the proposed quality model shows that we can use it to analyze the design of u-service ontology from various angles. Also, it shows that the model can provide a guideline, and offer appropriate recommendations for improvements.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.2838-2858
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2019
Traditional channel models for vehicle-to-vehicle (V2V) communication usually assume fixed velocity in static scattering environment. In the realistic scenarios, however, time-variant velocity for V2V results in non-stationary statistical properties of wireless channels. Dynamic scatterers with random velocities and directions have been always utilized to depict the non-stationary statistical properties of the channel. In this paper, a non-stationary geometry-based cooperative scattering channel model is proposed for multiple-input multiple-output (MIMO) V2V communication systems, where a birth-death process is used to capture the appearance and disappearance dynamic properties of moving scatterers that reflect the time-variant time correlation and Doppler spectrum characteristics. Moreover, our model has more straight and concise to study the impact of the vehicular traffic density on channel characteristics and thus avoid complicated procedure in deriving the analytical expressions of the channel parameters and functions. The numerical results validate our analysis and demonstrate that setting important parameters of our model can appropriately build up more purposeful measurement campaigns in the future.
This paper focuses on a model order reduction (MOR) for large-scale rotordynamic systems by using finite element discretization. Typical rotor-bearing systems consist of a rotor, built-on parts, and a support system. These systems require careful consideration in their dynamic analysis modeling because they include unsymmetrical stiffness, localized nonproportional damping, and frequency-dependent gyroscopic effects. Because of this complex geometry, the finite element model under consideration may have a very large number of degrees of freedom. Thus, the repeated dynamic analyses used to investigate the critical speeds, stability, and unbalanced response are computationally very expensive to complete within a practical design cycle. In this study, we demonstrate that a Krylov subspace-based MOR via moment matching significantly speeds up the rotordynamic analyses needed to check the whirling frequencies and critical speeds of large rotor systems. This approach is very efficient, because it is possible to repeat the dynamic simulation with the help of a reduced system by changing the operating rotational speed, which can be preserved as a parameter in the process of model reduction. Two examples of rotordynamic systems show that the suggested MOR provides a significant reduction in computational cost for a Campbell diagram analysis, while maintaining accuracy comparable to that of the original systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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