For optimizing the operation plan when strike packages attack multiple targets, this article suggests a new mathematical model and a parallel hybrid genetic algorithm (PHGA) as a solution methodology. In the model, a package can assault multiple targets on a sortie and permitted the use of mixed munitions for a target. Furthermore, because the survival probability of a package depends on a flight route, it is formulated as a mixed integer programming which is synthesized the models for vehicle routing and weapon-target assignment. The hybrid strategy of the solution method (PHGA) is also implemented by the separation of functions of a GA and an exact solution method using ILOG CPLEX. The GA searches the flight routes of packages, and CPLEX assigns the munitions of a package to the targets on its way. The parallelism enhances the likelihood seeking the optimal solution via the collaboration among the HGAs.
Soil shear strength parameters play a remarkable role in designing geotechnical structures such as retaining wall and dam. This study puts an effort to propose two accurate and practical predictive models of soil shear strength parameters via hybrid artificial neural network (ANN)-based models namely genetic algorithm (GA)-ANN and particle swarm optimization (PSO)-ANN. To reach the aim of this study, a series of consolidated undrained Triaxial tests were conducted to survey inherent strength increase due to addition of polypropylene fibers to sandy soil. Fiber material with different lengths and percentages were considered to be mixed with sandy soil to evaluate cohesion (as one of shear strength parameter) values. The obtained results from laboratory tests showed that fiber percentage, fiber length, deviator stress and pore water pressure have a significant impact on cohesion values and due to that, these parameters were selected as model inputs. Many GA-ANN and PSO-ANN models were constructed based on the most effective parameters of these models. Based on the simulation results and the computed indices' values, it is observed that the developed GA-ANN model with training and testing coefficient of determination values of 0.957 and 0.950, respectively, performs better than the proposed PSO-ANN model giving coefficient of determination values of 0.938 and 0.943 for training and testing sets, respectively. Therefore, GA-ANN can provide a new applicable model to effectively predict cohesion of fiber-reinforced sandy soil.
There have been numerous efforts to enhance the efficiency of light-emitting diodes (LEDs) by using low dimensional structures such as quantum dots (QDs), wire (QWRs), and wells (QWs). We demonstrate QD/QWR/QW hybrid structured LEDs by using nano-scaled pyramid structures of GaN with ~260 nm height. Photoluminescence (PL) showed three multi-peak spectra centered at around 535 nm, 600 nm, 665 nm for QWs, QWRs, and QDs, respectively. The QD emission survived at room temperature due to carrier localization, whereas the QW emission diminished from 10 K to 300 K. We confirmed that hybrid LEDs had zero-, one-, and two-dimensional behavior from a temperature-dependent time-resolved PL study. The radiative lifetime of the QDs was nearly constant over the temperature, while that of the QWs increased with increasing temperature, due to low dimensional behavior. Cathodoluminescence revealed spatial distributions of InGaN QDs, QWRs, and QWs on the vertices, edges, and sidewalls, respectively. We investigated the blue-shifted electroluminescence with increasing current due to the band-filling effect. The hybrid LEDs provided broad-band spectra with high internal quantum efficiency, and color-tunability for visible light-emitting sources.
The high efficiency cell research processes through the KF post deposition treatment (PDT) of the $Cu(In,Ga)Se_2(CIGS)$ thin film has been very actively progress. In this study, it CIGS thin film deposition process when KF PDT 300 to the processing temperature, 350, $400^{\circ}C$ changed to soda-lime glass (SLG) efficiency of the CIGS thin film characteristics, and solar cell according to Na presence of diffusion from the substrate the effects were analyzed. As a result, the lower the temperature of KF PDT and serves to interrupt the flow of current K-CIGS layer is not removed from the reaction surface, FF and photocurrent is decreased significantly. Blocking of the Na diffusion from the glass substrate is significantly increased while the optical voltage, photocurrent and FF is a low temperature (300, $350^{\circ}C$) in the greatly reduced, and in $400^{\circ}C$ tend to reduce fine. It is the presence of Na in CIGS thin film by electron-induced degradation of the microstructure of CIGS thin film is expected to have a significant impact on increasing the hole recombination rate a reaction layer is formed of the K elements in the CIGS thin film surface.
This paper presents a method on applying Genetic Algorithm(GA), which is a well-known high performance optimizing algorithm, to construct the self-organizing fuzzy logic controller. Fuzzy logic controller considered in this paper utilizes Sugeno's hybrid inference method, which has an advantage of simple defuzzification process in the inference engine. Genetic algorithm is used to find the optimal parameters in the FLC. The proposed approach will be demonstrated using 2 d.o.f robot manipulator to verify its effectiveness.
본 논문에서는 InGaAs APD와 GaAs MESFET를 이용하여 광 수신 전치증폭기의 설계와 제작에 대하여 논의 하였다. 3단 전달 임피던스형 광 수신 전치 증폭기에 대하여 분석하였으며 마이크로스트립을 이용하여 실현 시켰다. 실현된 광수 신전치 증폭기의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 예측할 수 있었으며 이론값을 실험한 결과와 비교하였다. 설계 제작한 혼합 마이크로파 집적회로 형태의 광 수신 전치 증폭기는 대역폭이 380MHz이었으며 565Mb/s, $BER10^9$에서 수신기의 감도는 -40.6dBm을 보였다.
본 연구는 기내에서 재생된 오리엔탈나리 'Casa Blanca'와 'Siberia' 소인경의 새로운 휴면 타파방법을 모색하고자 생장조절물질을 첨가한 온탕처리 조건을 검토하였다. 오리엔탈나리 'Casa Blanca'와 'Siberia' 두 품종 모두 $30^{\circ}C$ 증류수, 120분 온탕처리에서 맹아소요일수는 단축되었으나 맹아율이 낮았다. $GA_{4+7}$$100mg{\cdot}L^{-1}$용액을$35^{\circ}C$ 에서 1시간 온탕 처리에 의해서 'Casa Blanca'와 'Siberia'의 맹아율은 각각 76.7%으로 크게 촉진되었고 정식 2년차의 생장과 구근 비대가 촉진되었으며, 휴면에 따른 호흡정도를 반영하는 미토콘드리아 단백질 함량과 fumarase 활성도 높아 휴면타파의 생리적 원인도 구명하였다. 생장조절물질($GA_{4+7}$)을 첨가한 온탕처리에 의해 기내에서 재생된 오리엔탈나리 소인경의 휴면을 효과적으로 타파할 수 있었다.
Jung, Dong Yun;Park, Youngrak;Lee, Hyun Soo;Jun, Chi Hoon;Jang, Hyun Gyu;Park, Junbo;Kim, Minki;Ko, Sang Choon;Nam, Eun Soo
ETRI Journal
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제39권1호
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pp.62-68
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2017
In this paper, we present the design and characterization analysis of a cascode GaN field-effect transistor (FET) for switching power conversion systems. To enable normally-off operation, a cascode GaN FET employs a low breakdown voltage (BV) enhancement-mode Si metal-oxide-semiconductor FET and a high-BV depletion-mode (D-mode) GaN FET. This paper demonstrates a normally-on D-mode GaN FET with high power density and high switching frequency, and presents a theoretical analysis of a hybrid cascode GaN FET design. A TO-254 packaged FET provides a drain current of 6.04 A at a drain voltage of 2 V, a BV of 520 V at a drain leakage current of $250{\mu}A$, and an on-resistance of $331m{\Omega}$. Finally, a boost converter is used to evaluate the performance of the cascode GaN FET in power conversion applications.
This paper studies a semi-active suspension with ER damper controlled Fuzzy Net Controller designed GA(Genetic Algorithm). Apparent viscosity of ERF(Electro-Rheological Fluid) can be changed rapidly by applying electric field. Semi-active suspension for ground vehicles are expected to improve ride quality with less vibration. This paper deals with a two-degree -of-freedom suspension using the ER damper for a quarter vehicle system. In this paper, the GA is applied for generating Fuzzy Net Controllers. The GA designs the optimal structure and performance of Fuzzy Net Controller having hybrid structure. Computer simulation results show that the semi-active suspension with ER damper has good performances of ride quality.
In this paper, we construct a hybrid intelligent controller based on a fusion scheme of GA(Genetic Algorithm) and FCM(Fuzzy C-Means) clustering-based ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). In the structure identification, a set of fuzzy rules are generated for a given criterion by FCM clustering algorithm. In the parameter identification, premise parameters are optimally searched by adaptive GA. On the other hand, consequent parameters are estimated by RLSE(Recursive Least Square Estimate) to reduce the search space. Finally, we applied the proposed method to the truck backer-upper control and obtained a better performance than previous works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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