As an adaptive control function generator, the CMAC (Cerebellar Model Arithmetic or Articulated Controller) based learning control has drawn a great attention to realize a rather robust real-time manipulator control under the various uncertainties. There remain, however, inherent problems to be solved in the CMAC application to robot motion control or perception of sensory information. To apply the CMAC to the various unmodeled or modeled systems more efficiently, it is necessary to analyze the effects of the CMAC control parameters on the trained net. Although the CMAC control parameters such as size of the quantizing block, learning gain, input offset, and ranges of input variables play a key role in the learning performance and system memory requirement, these have not been fully investigated yet. These parameters should be determined, of course, considering the shape of the desired function to be trained and learning algorithms applied. In this paper, the interrelation of these parameters with learning performance is investigated under the basic learning schemes presented by authors. Since an analytic approach only seems to be very difficult and even impossible for this purpose, various simulations have been performed with pre specified functions and their results were analyzed. A general step following design guide was set up according to the various simulation results.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.15
no.12
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pp.1028-1034
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2003
The objectives of this paper are to study the effect of key parameters on the cycle performance and capacity and to estimate the cost of latent and sensible energy transportation systems. The overall conductance (UA) of each component, the ambient temperature and the absorber inlet temperature are considered the key parameters. It is concluded that COP of the solution transportation using an absorption system (STA) at ambient temperature is 10% higher than that of the conventional sensible system. It is also found that the cost of STA system can be reduced 7.5 times to that of sensible energy transportation for one year of operation with 10 km transportation distance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.3A
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pp.383-390
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2000
In this paper, an adaptive power control algorithm in the DS/CDMA system is proposed. The currently used transmitter/receiver based on IS-95 and the radio propagation channel under mobile communication environments are modeled. Theses are the key features for the simulation to analyse the performance of power control. the distribution of the received SIR(signal to interference ratio)and the bit error probability are the required parameters for the performance analysis. Furthermore the influence of the power control command error on the above parameters are analyzed. By using the performance analysis of IS-95 and the occurrence of burst errors that is characteristic for wireless channels. the new power control algorithm is proposed. The proposed power control algorithm increases the SIR which results in a better service quality and an enhancement in the system capacity.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2009.05a
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pp.109-110
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2009
This study is to evaluate the shear performance of joint between existing and new slab in apartment remodeling construction for enlarging existing slab. The horizontal joint parameters are consisted by steel pipe cotter, shear reinforcement, H-steel, stud bolt, and round shear key by concrete. And joint specimens will be tested to evaluate the shear performance of these parameters. If the joint detail have sufficient strength, it will be proposed the basic form on the design of joint parts.
The objective of this study was to derive a cementitious material for three-dimensional (3D) concrete printing that fulfills key performance functions, extrudability, buildability and bondability for 3D concrete printing. For this purpose, the rheological properties shown by different compositions of cement paste, the most fundamental component of concrete, were assessed, and the correlation between the rheological properties and key performance functions was analyzed. The results of the experiments indicated that the overall properties of a binder have a greater influence on the yield stress than the plastic viscosity. When the performance of a cementitious material for 3D printing was considered in relation with the properties of a binder, a mixture with FA or SF was thought to be more appropriate; however, a mixture containing GGBS was found to be inappropriate as it failed to meet the required function especially, buildability and extrudability. For a simple quantitative evaluation, the correlation between the rheological parameters of cementitious materials and simplified flow performance test results-time taken to reach T-150 and the number of hits required to reach T-150-in consideration of the flow of cementitious materials was compared. The result of the analysis showed a high reliability for the correlation between the rheological parameters and the time taken to reach T-150, but a low reliability for the number of hits needed for the fluid to reach T-150. In conclusion, among several performance functions, extrudability and buildability were mainly assessed based on the results obtained from various formulations from a rheological perspective, and the suitable formulations of composite materials for 3D printing was derived.
Fox, Matthew J.;Sullivan, Timothy J.;Beyer, Katrin
Earthquakes and Structures
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v.9
no.4
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pp.911-936
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2015
This work evaluates the performance of a number of seismic assessment procedures when applied to a case study reinforced concrete (RC) wall building. The performance of each procedure is evaluated through its ability to accurately predict deformation demands, specifically, roof displacement, inter-storey drift ratio and wall curvatures are considered as the key engineering demand parameters. The different procedures include Direct Displacement-Based Assessment, nonlinear static analysis and nonlinear dynamic analysis. For the latter two approaches both lumped and distributed plasticity modelling are examined. To thoroughly test the different approaches the case study building is considered in different configurations to include the effects of unequal length walls and plan asymmetry. Recommendations are made as to which methods are suited to different scenarios, in particular focusing on the balance that needs to be made between accurate prediction of engineering demand parameters and the time and expertise required to undertake the different procedures. All methods are shown to have certain merits, but at the same time a number of the procedures are shown to have areas requiring further development. This work also highlights a number of key aspects related to the seismic response of RC wall buildings that may significantly impact the results of an assessment. These include the influence of higher-mode effects and variations in spectral shape with ductility demands.
An adaptive extended Kalman filter based on the maximum likelihood (EKF-ML) is proposed for detecting voltage sag in this paper. Considering that the choice of the process and measurement error covariance matrices affects seriously the performance of the extended Kalman filter (EKF), the EKF-ML method uses the maximum likelihood method to adaptively optimize the error covariance matrices and the initial conditions. This can ensure that the EKF has better accuracy and faster convergence for estimating the voltage amplitude (states). Moreover, without more complexity, the EKF-ML algorithm is almost as simple as the conventional EKF, but it has better anti-disturbance performance and more accuracy in detection of the voltage sag. More importantly, the EKF-ML algorithm is capable of accurately estimating the noise parameters and is robust against various noise levels. Simulation results show that the proposed method performs with a fast dynamic and tracking response, when voltage signals contain harmonics or a pulse and are jointly embedded in an unknown measurement noise.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.239-244
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2022
In this study, the key parameters affecting the deterioration of each track type were derived based on field inspections and laboratory tests. The existing track deterioration model was limited to the ballasted tracks, and the deterioration evaluation of concrete tracks was insufficient. In this study, the laboratory test was performed to evaluate the performance and condition of track components to derive the deterioration factors reflecting the characteristics of various track structures. In addition, through analysis of track maintenance history data, parameters affecting track deterioration and maintenance were derived. The key parameters for presenting a track deterioration model based on the track performance of ballasted and concrete tracks through field inspection, track maintenance history data analysis, and performance test of track components using on-site specimens were identified as track support stiffness, Ballast gravel, track settlement and Resilience pad were presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1373-1392
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2017
WiFi Direct (WD) is a state of the art technology for a Device-to-Device (D2D) communication in 802.11 networks. The performance of the WD system can be significantly affected by some key factors such as the type of application, specifications of MAC and PHY layer parameters, and surrounding environment etc. It is, therefore, important to develop a system model that takes these factors into account. In this paper, we focus on investigating the design parameters of the PHY layer that could maximize the efficiency of the WD 802.11 system. For this purpose, a basic theoretical model is formulated for a WD network under a 2x2 Multiple In Multiple Out (MIMO) TGn channel B model. The design level parameters such as input symbol rate and antenna spacing, as well as the effects of the environment, are thoroughly examined in terms of path gain, spectral density, outage probability and Packet Error Rate (PER). Thereafter, a novel adaptive algorithm is proposed to choose optimal parameters in accordance with the Quality of Experience (QoE) for a targeted application. The simulation results show that the proposed method outperforms the standard method thereby achieving an optimal performance in an adaptive manner.
The present study describes a combination method to recognize the human affective states such as anger, happiness, sadness, or surprise. For this, we extracted emotional features from voice signals and facial expressions, and then trained them to recognize emotional states using hidden Markov model (HMM) and neural network (NN). For voices, we used prosodic parameters such as pitch signals, energy, and their derivatives, which were then trained by HMM for recognition. For facial expressions, on the other hands, we used feature parameters extracted from thermal and visible images, and these feature parameters were then trained by NN for recognition. The recognition rates for the combined parameters obtained from voice and facial expressions showed better performance than any of two isolated sets of parameters. The simulation results were also compared with human questionnaire results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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