In this paper, numerical analyses were undertaken to calculate the static and dynamic performances of step-pocket, inward pumping spiral grooved, outward pumping spiral grooved and herringbone grooved bearings. For each bearing, optimal values for various design parameters were obtained to maximize the load capacity and the stiffness and bearing performances were calculated. The optimized performances of these bearings were compared to conclude that the performance of step-pocket bearing is better than the other bearings.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.31A
no.3
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pp.77-86
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1994
A New environment SENSATION for circuit optimization and statistical analysis has been developed. It provides real time simulation and includes automatic algorithms to assist for reaching optimal solution. Furthermore, statistical analysis environment is presented which aids in Monte Carlo analysis. worst case corner analysis, and sensitivity analysis. These capabilities faciliate the characterization of the effects of several operating conditions and manufacture process paramenters on the design performances. We verify that the proposed methods can obtain the optimal solution of the objective function through several experimental results.
In the paper, an optimal tuning algorithm is presented to automatically improve the performance of a hybrid controller, using the simplified reasoning method and the proposed complex method. The method estimates automatically the optimal values of the parameters of a hybrid controller, according to the change rate and limitation condition of output, The controller is applied to plants with time-delay. Then, computer simulations are conducted at step input and the performances are evaluated in the ITAE.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.830-833
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1993
In this paper, an optimal tuning Algorithms is presented to automatically improve the performance of fuzzy controller, using the simplified reasoning method and the proposed complex method. The method estimates automatically the optimal values of the parameters of fuzzy controller, according to the change rate and limitation condition of output. The controller is applied to plants with dead time. Then, computer simulations are conducted at step input and the performances are evaluated in the ITAE.
In this paper, a new development in the time optimal control theory in sliding mode control systems for multi-quadrant buck converters with a variable load is presented. In general, the closed-loop time optimal control system is applied to multi-quadrant buck converters for output regulation, so that an optimal switching surface is obtained. Moreover, an adjusted optimal sliding mode controller is suggested which adjusts the controller parameters to give an optimal switching surface. In addition, a description of the transient response of the closed-loop system is proposed and used to damp any output or input disturbances in minimum time. Numerical simulations and experimental results are employed to demonstrate that the output regulation time and transient performances of dc/dc converters using the proposed technique are improved effectively when compared to the classical sliding mode control method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.7
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pp.883-888
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2014
The paper describes the parameter tuning of power system stabilizer (PSS) for a power plant based on hybrid system modeling. The existing tuning method based on bode plot and root locus is well applied to keep power system stable. However, due to linearization of power system and an assumption that the parameter ratio of the lead-lag compensator in PSS is fixed, the results cannot guarantee the optimal performances to damp out low-frequency oscillation. Therefore, in this paper, hybrid system modeling, which has a DAIS (differential-algebraic-impusive-switched) structure, is applied to conduct nonlinear modeling for power system and find optimal parameter set of the PSS. The performances of the proposed method are carried out by time domain simulation with a single machine connected to infinite bus (SMIB) system.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.1
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pp.90-98
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2015
In this paper, an advanced teaching-learning based optimization(TLBO) method for the magnetic levitation controller of Maglev transportation system is proposed to optimize the control performances. An attraction-type levitation system is intrinsically unstable and requires a delicate control. It is difficult to completely satisfy the desired performance through the methods using conventional methods and intelligent optimizations. In the paper, we use TLBO and clonal selection algorithm to choose the optimal control parameters for the magnetic levitation controller. To verify the proposed algorithm, we compare control performances of the proposed method with the genetic algorithm and the particle swarm optimization. The simulation results show that the proposed method is more effective than conventional methods.
Seismic response control method of the bridge structures with semi-active control device, i.e., magneto-rheological (MR) damper, is studied in this paper. Design of various kinds of clipped optimal controller and fuzzy controller are suggested as a semi-active control algorithm. For determining the control force of MR damper, clipped optimal control method adopts bi-state approach, but the fuzzy control method continuously quantifies input currents through fuzzy inference mechanism to finely modulate the damper force. To investigate the performances of the suggested control techniques, numerical simulations of a multi-span continuous bridge system subjected to various earthquakes are performed, and their performances are compared with each other. From the comparison of results, it is shown that the fuzzy control system can provide well-balanced control force between girder and pier in the view point of structural safety and stability and be quite effective in reducing both girder and pier displacements over the existing control method.
Proceedings of the Korean Society of Computational and Applied Mathematics Conference
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2003.09a
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pp.15-15
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2003
We provide some recent results of approximation algorithms for solving Markov Games and discuss their applications to problems that arise in Computer Science. We consider a receding horizon approach as an approximate solution to two-person zero-sum Markov games with an infinite horizon discounted cost criterion. We present error bounds from the optimal equilibrium value of the game when both players take “correlated” receding horizon policies that are based on exact or approximate solutions of receding finite horizon subgames. Motivated by the worst-case optimal control of queueing systems by Altman, we then analyze error bounds when the minimizer plays the (approximate) receding horizon control and the maximizer plays the worst case policy. We give two heuristic examples of the approximate receding horizon control. We extend “parallel rollout” and “hindsight optimization” into the Markov game setting within the framework of the approximate receding horizon approach and analyze their performances. From the parallel rollout approach, the minimizing player seeks to combine dynamically multiple heuristic policies in a set to improve the performances of all of the heuristic policies simultaneously under the guess that the maximizing player has chosen a fixed worst-case policy. Given $\varepsilon$>0, we give the value of the receding horizon which guarantees that the parallel rollout policy with the horizon played by the minimizer “dominates” any heuristic policy in the set by $\varepsilon$, From the hindsight optimization approach, the minimizing player makes a decision based on his expected optimal hindsight performance over a finite horizon. We finally discuss practical implementations of the receding horizon approaches via simulation and applications.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.8
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pp.1680-1689
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2002
This paper studies on the design of a looper control system for hot strip mill finisher using ILQ(Inverse Linear Quadratic optimal control) control method. The loopers are placed between each rolling stands and looper control plays an important role in regulating strip tension. The strip tension is controlled by raising and lowering the looper and by changing the speed of main work rolls. Firstly, it is shown from a nonlinear dynamic simulation that the strip tension is more influenced by difference of rolling speed than that of the looper angle. Secondly, a servo controller of the looper is designed using ILQ control method of which the characteristics and algorithms are simply introduced. Finally, the performances of the ILQ servo controller are compared with those of the LQI servo controller from computer simulation. In result, it is shown that the proposed ILQ servo controller has the better performances and robustness far parameter perturbations and disturbances than those of LQI controller.
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