Kim, Junyoung;Park, Moonseo;Ahn, Changbum;Jung, Minhyuk;Joo, Seonu;Yoon, Inseok
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.608-615
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2022
Construction projects are large-scale projects that require extensive construction costs and resources. Especially, scheduling is considered as one of the essential issues for project success. However, the schedule and resource management are challenging to conduct in high-tech construction projects including complex design of MEP and architectural finishing which has to be constructed within a limited workspace and duration. In order to deal with such a problem, this study suggests resource and sequence optimization using constraint programming in construction projects. The optimization model consists of two modules. The first module is the data structure of the schedule model, which consists of parameters for optimization such as labor, task, workspace, and the work interference rate. The second module is the optimization module, which is for optimizing resources and sequences based on Constraint Programming (CP) methodology. For model validation, actual data of plumbing works were collected from a construction project using a five-minute rate (FMR) method. By comparing actual data and optimized results, this study shows the possibility of reducing the duration of plumbing works in construction projects. This study shows decreased overall project duration by eliminating work interference by optimizing resources and sequences within limited workspaces.
최근 효율적인 유도전동기 운전은 벡터제어에 의해 고성능 산업응용 분야에 쓰이고 있으며, 전동기 회전속도를 검출하기 위해 속도센서를 모터에 부착한다. 그러나 속도센서가 있으므로 나타나는 단점인 전기적 노이즈 발생을 최소화하도록 케이블 배치를 하여야 하며, 견고성이 떨어지고, 가격이 상승하는 등 단점이 많아 속도 센서가 없는 속도센서리스 벡터제어 이론에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 타부 탐색을 이용한 유도전동기의 센서리스 벡터제어기를 연구하였다. 제안된 유도전동기 센서리스 벡터제어기는 두 부분으로 구성되어 있다. 첫 번째 부분은 타부 탐색법을 이용하여 첫 번째는 속도 추정기 초기 PI 게인 파라미터를 최적화 하는 부분이며, 두 번째 부분은 속도 제어기 PI 게인 파라미터를 최적화 시키는 부분이다. 제안된 타부 탐색법은 이웃해 영역을 찾는 방법을 삼각형 랜덤 분포를 이용하여 탐색 성능을 향상 시켰다. 제안된 방법을 유도 전동기 센서리스 벡터제어기에 적용하였고 성능을 시뮬레이션과 실험으로 검증하였다. 그 결과 부하의 변동에도 안정적으로 동작하였으며 유용성을 입증하였다.
The design of speed controller for induction motor using tabu search is studied. The proposed sensorless vector control for Induction Motor is composed of two parts. The first part is for optimizing the initial parameters of input-output. The second part is for real time changing parameters of input-output using tabu search. Proposed tabu search is improved by neighbor solution creation using Gaussian random distribution. In order to show the usefulness of the proposed method, we apply the proposed controller to the sensorless speed control of an actual AC induction Motor System. The performance of this approach is verified through simulation.
Response surface methodology (RSM) was used for optimizing preparation conditions and monitoring the quality of buckwheat mook prepared using buckwheat starch. The textures(hardness, adhesiveness, cohesiveness and gumminess) of buckwheat mook were decreased in inverse proportion to the increase of water content. the L and b values of Hunter color parameters in buckwheat mook were increased in proportion to the increase of water content. However, The a value of Hunter color parameters of buckwheat mook were decreased in inverse proportion to the increase of water content. Organoleptic properties(color, form, taste and mouth-feel) of buckwheat mook showed a maximum score in 700ml(water content), 14min(gelatinization time)
This study presents the application of genetic algorithms(GA) to the back analysis of tunnels. GA based on the theory of natural evolution, and have been evaluated very effective for their robust performances, particularly for optimizing structure problems. In the back analysis method, the selection of initial value and uncertainty of field measurements influence significantly on the analysis result. GA can improve this problems through a probabilistic approach. Besides, this technique have two other advantages over the back analysis. One is that it is not significantly affected by the form of problems. Another one is that it can consider two known parameter simultaneously. The propriety of this study is verified as the comparison in the same condition of the back analysis(Gens et al, 1987). In this study, it was performed to estimated the geotechnical parameters in the case of weak rock mass at the Kyung Bu Express railway tunnel. GA have been shown for effective application to a geotechnical engineering.
Grinding process has unique characteristics compared with other machining processes. The cutting edges of the grinding wheel don't have uniformity and act differently on the workpiece at each grinding. The response surface analysis is one of various methods for optimizing and evaluating the process parameters to achieve the desired output. In this study, the effect of the grinding parameters on outcomes of the surface grinding was analyzed experimently. To predict the grinding outcomes and to select the grinding conditions before grinding, the second-order response surface models for the grinding force and the surface roughness were developed.
Variable loads along the drive-train are attributed to frequent failures of gears, bearings, and other components. Wind parameters cannot be controlled and therefore any turbine load-reducing remedies must be established based on proper insights into the wind-turbine interactions. A novel control concept to performance optimization of wind turbines is presented. This proposed concept is based on analysis of the turbine status reflected in the SCADA data. Modern computational techniques are used to optimize performance of a wind turbine from tree basic perspectives: drive-train, power output, and power quality. The proposed approach demonstrates that gains in the metrics representing the three perspectives and the corresponding control goals can be significantly improved for any wind turbine. The solution is applicable different turbine types operating in different wind regimes, e.g., winds of different speeds and variability. Simple and transparent parameters allow an operator to determine a balance between the operations and maintenance, technical, business objectives. The proposed modeling framework was embedded in software. The software tool has been tested on the data collected from 1.5 MW wind turbines.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제12권1호
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pp.75-87
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2012
A design paradigm using sequential geometric programming is presented to accurately design CMOS op amps with BSIM3. It is based on new adaptive modeling of transistor parameters through the operating point simulation. This has low modeling cost as well as great simplicity and high accuracy. The short-channel dc, high-frequency small-signal, and short-channel noise models are used to characterize the physical behavior of submicron devices. For low-power and low-voltage design, this paradigm is extended to op amps operating in the subthreshold region. Since the biasing and modeling errors are less than 0.25%, the characteristics of the op amps well match simulation results. In addition, small dependency of design results on initial values indicates that a designed op amp may be close to the global optimum. Finally, the design paradigm is illustrated by optimizing CMOS op amps with accurate transfer function.
In small signal stability analysis of power systems, eigenvalue analysis is the most useful method and the detailed modeling of generator has an important effect to the eigenvalues. Generator full model is used for precise dynamic analysis of generators and controllers while two-axis model is used for multi-machine systems because of the reduced order of the state matrix. Also, the eigenvalue sensitivity coefficients are used for optimizing controller parameters to improve system stability. This paper compare the first and second order eigenvalue sensitivity coefficients of controllers using generator full model with those of two-axis model. As a result of an example, the estimated eigenvalues using the first and the second eigenvalue sensitivity coefficients using generator full model is very close to those of state matrix. Also the error ratios throughout a wide range of controller parameters is less than $1\%$.
In this article, we suggest a two-dimensional genetic algorithm (GA) method that applies a cognitive radio (CR) decision engine which determines the optimal transmission parameters for multicarrier communication systems. Because a CR is capable of sensing the previous environmental communication information, CR decision engine plays the role of optimizing the individual transmission parameters. In order to obtain the allowable transmission power of multicarrier based CR system demands interference analysis a priori, for the sake of efficient optimization, a two-dimensionalGA structure is proposed in this paper which enhances the computational complexity. Combined with the fitness objective evaluation standard, we focus on two multi-objective optimization methods: The conventional GA applied with the multi-objective fitness approach and the non-dominated sorting GA with Pareto-optimal sorting fronts. After comparing the convergence performance of these algorithms, the transmission power of each subcarrier is proposed as non-interference emission with its optimal values in multicarrier based CR system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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