Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.30
no.1
s.244
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pp.32-40
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2006
A linear acoustic analysis has been performed to elucidate damping characteristics of acoustic cavities in a liquid rocket combustor. Results have shown that resonant frequencies of acoustic cavity obtained by classical theoretic approach and by the present linear analysis are somewhat different with each other. This difference is attributed to the limitation of the simplified classical theory. To quantify the damping characteristics, acoustic impedance has been introduced and resultant absorption coefficient and conductance have been evaluated. Satisfactory agreement has been achieved with previous experiment. Finally the design procedure for an optimal tuning of acoustic cavity has been established.
The paper demonstrates the tracking performance of a sliding horizon feedback/feedforward preview optimal control when applied to a hydraulic motion simulator which has been built to provide a means of replicating the actual ride dynamics of an automobile seat/human system. The design was developed by solving an ordinary differential equation problem instead of a Ricatti equation. Simulation results indicate that the proposed technique has good performance improvement in phase tracking when compared to the classical design methods. It is also found that the controller can be adjusted more easily for robustness due to more tuning parameters.
This paper is aiming to apply the Genetic Algorithms (GAs) to the interactive design. For that purpose, the scheme for utilizing the past design processes for the next interactive design process is proposed. In this scheme, the process consists of three phases: the searching phase, the tuning phase and the design phase. The first phase searches the optimal decision sequences for the past design instances by GAs. By the collected sequences, the second phase tunes the criteria of selecting decision sequences for the next design process. By this scheme, the implicit constraints satisfied in the past design can be applied to the next design. Finally, the computer simulations on the simple gear-train design were carried out to show the effectiveness of the scheme.
This paper shows a self tuning fuzzy inference method by the genetic algorithm in the fuzzy-sliding mode control for a Polishing robot. Using this method, the number of inference rules and the shape of membership functions are determined by the genetic algorithm. The fuzzy outputs of the consequent part are derived by the gradient descent method. Also, it is guaranteed that .the selected solution become the global optimal solution by optimizing the Akaike's information criterion expressing the quality of the inference rules. It is shown by simulations that the method of fuzzy inference by the genetic algorithm provides better learning capability than the trial and error method.
Hahn, Woo-Jong;Yoon, Suk-Han;Lee, Kang-Woo;Dubois, Michel
ETRI Journal
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v.20
no.4
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pp.301-326
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1998
In this paper, we have modeled and evaluated a new parallel processing system called Scalable Parallel computer Architecture based on Xbar (SPAX) for commercial applications. SMP systems are widely used as servers for commercial applications; however, they have very limited scalability. SPAX cost-effectively overcomes the SMP limitation by providing both scalability and application portability. To investigate whether the new architecture satisfies the requirements of commercial applications, we have built a system model and a workload model. The results of the simulation study show that the I/O subsystem becomes the major bottleneck. We found that SPAX can still meet the I/O requirement of the OLTP workload as it supports flexible I/O subsystem. We also investigated what will be the next most important bottleneck in SPAX and how to remove it. We found that the newly developed system network called Xcent-Net will not be a bottleneck in the I/O data path. We also show the optimal configuration that is to be considered for system tuning.
In this paper, a self-tunning fuzzy inference technique for stabilization of the inverted pendulum system is proposed. The facility of this self-tunning fuzzy controller which has swing-up control mode and a stabilization one, moves a pendulum in an initial natural stable equilibrium point and a cart in arbitrary position, to an unstable equilibrium point and a center of rail. Specially, the virtual equilibrium point(${\phi}_{VEq}$) which describes functionally considers the interactive dynamics between a position of cart and a angle of inverted pendulum is introduced. And comparing with the convention optimal controller, the proposed self-tunning fuzzy inference structure made substantially the inverted pendulum system robust and stable.
This paper propose a new hybrid genetic algorithm for auto-tunig auzzy controller improving the performance. In general, fuzzy controller used pre-determine d moderate membership functions, fuzzy rules, and scaling factors, by trial and error. The presented algorithm estimates automatically the optimal values of membership functions, fuzzy rules, and scaling factors for fuzzy controller, using hybrid genetic algorithms. The object of the proposed algorithm is to promote search efficiency by overcoming a premature convergence of genetic algorithms. Hybrid genetic algorithm is based on genetic algorithm and modified gradient method. Simulation results verify the validity of the presented method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.1
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pp.77-85
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2009
With the advent of power semiconductor switching devices, power electronics relating to high frequency electromagnetic eddy current based induction heating technology have become more suitable and acceptable. This paper presents high-frequency induction heating cooking appliance circuit based on the zero current switching-PWM single ended push-pull(ZCS-PWM SEPP) resonant inverter added AC-DC converter. This inverter uses pulse-width-modulation(PWM) control method with active auxiliary quasi-resonant lossless inductor snubbers and a switched capacitor. To improved the transient performance, the PI controller is applied for this system. For the systematic parameter optimization of the PI controller, the gradient-based optimization algorithm is applied. The performance of optimized parameters is evaluated using simulation and experimental test. These results show that the proposed systematic optimal tuning method improve the transient performances of this system.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2005.06a
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pp.314-320
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2005
In this paper, a methodology for estimating the parameters of a discrete-time system and designing a digital PID controller based on the estimated model and a genetic algorithm is presented. To deal with optimization problems occurring regarding parameter estimation and controller design, a pseudo parallel genetic algorithm (PPGA) is used. The parameters of a discrete-time system are estimated using both the model technique and a PPGA. The digital PID controller is described by the pulse transfer function and its parameters are tuned based on both the model reference technique and another PPGA. A set of experimental works on two processes are carried out to illustrate the performance of the proposed method.
본 논문에서는 PID제어기를 이용해 외란이 존재하는 2차시스템 특성을 갖는 전동기를 제어하는 경우 외란제거와 최적제어가 동시에 될 수 있는 PIB파라메터를 면역알고리즘을 통해 구하였다. 외란제거를 위해 $H{\infty}-norm$을 응용하여 제어시스템의 외란제거 조건들을 제시하고 이 조건들을 만족하는 전동기 제어용 PID제어기를 설계하였다. 설계된 PID제어기의 최적 파라메터를 구하기 위해 면역 알고리즘을 적용하였고 최적 파라메터를 평가하기 위하여 ITSE(Integral of time weighted squared error)성능지수를 이용하여 만족할 만한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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