In this paper the optimized overlap driving scheme for improving the reduction problem of the operating voltage range occured by the overlap driving scheme proposed precedently and increasing the contrast ratio of screen image in the simple matrix LCDs is proposed. The characteristic estimation of the proposed method was performed in a condition that the number of scan electrodes was 120 and the threshold voltage of LC pixel was 2V and the overlap rate of scan signal was varied from 0% to 40% . As a result of estimation compared with the overlap driving scheme proposed precedently, this new method was certified as a method which it could increase the operating voltage range of the LC pixel by 16% in 20% overlap condition and it's operating voltage range was also increased very much with the increase of the overlap rate. Consequently this newly proposed method was certified as a method which it could maintain the improvement effect of the operating characteristics obtained by the overlap driving scheme proposed precedently with the big improvement in the contrast ratio of screen image.
This paper presents a problem that reconfigure distribution power system using branch exchange method. Optimal reconfiguration problem calculates line loss, voltage condition about system states of all situations that become different according to line On/off status, and search for optimum composition of these. However, result is difficult to be calculated fast. Because radiated operation condition of system is satisfied using many connection and sectionalize switches in the distribution power system. Therefore, in this paper, optimization method for reducing system total loss and satisfying operating condition of radial and constraints condition of voltage is proposed using the fastest branch exchange. And optimal solution at branch exchange algorithm can be wrong estimated to local optimal solution according to initial operating state. Considering this particular, an initial operating point algorithm is added and this paper showed that optimal solution arrives at global optimal solution.
In this study, a 3-dimensional numerical model, has been developed applied for the investigation of combustion characteristics, and used to optimize operating conditions in MSW incinerator, in Gwangju. The model developed in this study has been verified by exacting both the predicted and the measured temperature in combustion chamber which has been operated to provide a reference condition. By predictive results, the Sangmoo incinerator has a good characteristics of combustion and low emission however after burning zone produced incomplete products, also probably because the supply of primary air was not enough. Parametric screening studies have been conducted to study optimal operating conditions. For the optimal combustion characteristics, operating conditions should be adjusted with the waste properties.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.263-267
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2005
Building classifiers for financial real-world classification problems is often plagued by severely overlapping and highly skewed class distribution. New performance measures such as receiver operating characteristic (ROC) curve and area under ROC curve (AUC) have been recently introduced in evaluating and building classifiers for those kind of problems. They are, however, in-effective to evaluation of classifier's discrimination performance in a particular class of the classification problems that interests lie in only a local operating range of the classifier, In this paper, a new method is proposed that enables us to directly improve classifier's discrimination performance at a desired local operating range by defining and optimizing a partial area under ROC curve or domain-specific curve, which is difficult to achieve with conventional classification accuracy based learning methods. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated in terms of fraud detection capability in a real-world fraud detection problem compared with the MSE-based approach.
The study of the optimization of operating policy of AGV system, which is used in many factory automation environments has been proceeded by many researchers. The major operating policy of AGV system consists of routing and scheduling policy. AGV routing is composed with collision avoidance and minimal cost path find algorithm. To allocate jobs to the AGV system, AGV scheduling has to include AGV selection rules, parking rules, and recharging rules. Also in these rules, the key time parameters such as processing time of the device, loading/unloading time and charging time should be considered. In this research, we compare and analyze several operating policies of multiple loop-multiple AGV system by making a computer model and simulating it to present an appropriate operating policy.
본 논문에서는 퍼지결정법을 적용한 유도전동기의 최적설계 방법을 제시하였다. 이 방법은 설계자의 경험, 관점, 판단을 반영할 수 있을 뿐만 아니라 다목적 최적설계에 쉽게 적용가능하다. 특성 해석방법은 등가 자기회로법이며, 설계방법은 기존 설계법 중의 하나인 D$^{2}$L 법에 퍼지 결정법과 최적화 루틴을 결합하였다. 사용한 최적화 알고리즘은 확률론적 최적화기법인 (1+1) Evolution Strategy(ES)를 이용하였다. 제안된 알고리즘은 유도전동기의 무게최소화와 동시에 주요 동작점에서의 효율, 역률을 최대화 설계하는 다중목적 최적설계에 적용되었다.
Recently many kinds of electric vehicles have been developed as many governments demand the environmental friendly vehicles. In this paper, study of load optimization for the electric vehicle which has multiple axle power system was conducted. For the analysis of the vehicle which has three or four driving axles, a method based on the geometry and assumptions that considering axles as a spring model and normal forces of the axles are proportional to the displacement of the axles was applied with basic vehicle dynamics. With the developed vehicle analysis technique, algorithm to find the optimal motor operating points was developed. Using this algorithm, it was possible to find the optimization of vehicle load distribution for multiple axles according to the driving cycles. Also, control logic for the vehicle can be developed based on the optimization simulation results.
This paper proposes the efficiency optimization control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive using series connected-fuzzy neural network PI(SC-FNPI) controller. The PI controller is generally used to control IPMSM drive in industrial field. However, the PI controller has problem which is falling control performance about parameter variation such as command speed, load torque and inertia due to fixed gain of PI controller. Therefore, to improve performance of PI controller, this paper proposes SC-FNPI controller adjusted input of PI controller by FNN controller according to operating conditions. Also, this paper proposes efficiency optimization control which is improving efficiency with minimize loss. The SC-FNPI controller proposed in this paper is compared control performance with conventional FNN and PI controller about command speed, load torque and inertia variation. And the efficiency optimization control is compared with $i_d=0$ control about loss and efficiency. The SC-FNPI controller proposed in this paper shows more excellent control performance for rising time, overshoot and steady-state error. Also efficiency optimization control is increased efficiency by reducing loss.
수중에서 발사체가 고속으로 주행할 때 발사체의 머리 즉, 캐비테이터 만이 물과 접촉한 상태에서 커다란 공동이 발생하여 몸체 전체를 뒤덮는 초공동현상이 발생한다. 초공동 상태에서는 발사체는 저항이 감소되어 매우 빠른 속도를 낼 수 있게 된다. 더욱이 캐비테이터가 적합한 형상을 가지게 되면 매우 낮은 압력저항을 유지하고 전체적인 저항도 획기적으로 줄일 수 있기 때문에 본 연구에서는 주어진 작용환경 하에서 저항을 최소화 하기위한 최적의 캐비테이터 형상최적설계 문제를 고려하였다. 그리고 효율적인 캐비테이터 형상최적화를 위해 공동과 캐비테이터 형상을 하나의 죄적화로 변환한 동시최적화기법을 수행하였다.
This paper presents an optimization procedure for performance improvement of a tunnel ventilation jet fan. Optimization techniques based on response surface approximation (RSA) are employed to improve the aerodynamic performance of a tunnel ventilation jet fan. For numerical analysis, three-dimensional Renolds- averaged Navier-Stokes (RANS) equations with shear stress transport turbulence model are discretized by using finite volume approximations and solved on hexahedral grids to evaluate the total efficiency at the operating condition as the objective function. Four geometric variables defining the meridional length and the thickness profile at the hub and shroud in the jet fan rotor are selected as design variables for the numerical optimization. The results of the numerical optimization show that the total efficiency of the optimized model is significantly improved in comparison with the base model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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