침수의 경우에, 수중 비행체(UFV : Underwater Flight Vehicle)는 발라스트 탱크들의 내부를 고압 공기로 비워 내어 부상을 수행한다. 동시에, 침수와 부상 순차에 의한 오버슈트 심도를 감소시키기 위해서 제어판과 추진기를 병행하여 사용한다. 그런데, 기존의 전체 고압 공기 blow-off 방법은 가벼운 침수일지라도 부상 후에는 몸체를 수면에 드러나게 한다. 이는 불필요한 임무 실패 또는 몸체 노출의 결과를 가져온다. 따라서, 부상 제어에 의해 오버슈트 심도를 감소시킴과 동시에 몸체를 수면 근처에 유지시키는 것이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해서 심도 제어에 있어서의 전문가 지식을 확장하는 분해법 및 FBFE(Fuzzy Basis Function Expansion)을 사용하는 적응법에 기초한 적응 부상 제어 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 부상 제어가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 UFV 부상제어 시스템에 존재하는 문제점들을 온라인으로 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
화성의 계곡망 추출 및 체적 분석은 과거 화성에 존재했을 지표수의 흐름을 규명할 수 있는 중요한 정보를 제공하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 기존의 이미지 프로세싱 분석을 대체할 수 있는 포인트 클라우드 기반의 지형 필터링 알고리즘을 사용한 새로운 방법론을 제시하였다. 우선 추출하고자 하는 계곡을 지면으로부터 분류하기 위해 대상지역에서 취득한 포인트 클라우드 자료의 고도값을 역전한 뒤, Adaptive TIN 필터링을 적용하였다. 분류한 지면과 대상물의 포인트 클라우드로부터 각각 ground DEM과 object DEM을 생성하고, 격자 단위로 두 DEM 간의 고도차와 object DEM으로부터 취득한 계곡 면적을 곱함으로써 최종적으로 계곡의 체적을 추정하였다. 화성 Tuscaloosa 분화구에 인접한 두 계곡을 대상으로 추정된 체적의 총 합은 약 $1.41{\times}10^{11}m^3$으로 Tuscaloosa 분화구 내 퇴적물의 체적 및 기존의 이미지 프로세싱 기법인 BTH 결과와 각각 12% 및 16%의 차이를 나타내었다.
A submerged body moving near the free surface needs to maintain its attitude and position to accomplish missions. It is necessary to validate the performance of a designed controller before a sea trial. The hydrodynamic coefficients of maneuvering are generally obtained by experiments or computational fluid dynamics, but these coefficients have uncertainty. Environmental loads such as the wave exciting force and suction force act on the submerged body when it moves near the free surface. Thus, a controller for the submerged body should be robust to parameter uncertainty and environmental loads. In this paper, the six-degree-of-freedom equations of motions for the submerged body are constructed. The suction force is calculated using the double Rankine body method. An adaptive control method based on an artificial neural network and proportional-integral-derivative control are used for the depth controller. Simulations are performed under various depth and speed conditions, and the results show the effectiveness of the designed controller.
국내 시공 중인 현수교의 시공단계에 대한 신뢰성 해석을 통한 위험성 평가를 실시하였다. 본 논문의 주요 연구목표는 (1) 현수교주케이블 소선의 파단에 대한 신뢰성 해석, (2) 보강형 거더 가설 28단계에 대한 위험단계 결정, (3) 보강형 거더 가설중 시공관리에 대한 한계상태의 신뢰성 평가이다. 기존의 현수교에 대한 연구와 설계는 주로 경험적인 데이터에 의존해 왔으나 최근 조사된 자료에 의하면 교량의 완공 전에 발생하는 사고의 원인의 80%는 인간의 오류, 계획, 설계, 재료 및 하중의 불확실성과 관련되어 있다. 교량의 완성계에 대해서는 많은 연구가 수행되어왔으나 시공중의 불확실성에 대해서는 시방서나 지침 등으로 정리되어 있지 않은 부분이 많다. 개선된 선형 적 용적 응답면기법을 사용하여 예제교량의 시공단계에 대한 위험성 평가를 하였다.
본 논문에서는 2차 함수 곡선의 회전체 곡면 위에 있는 배열 안테나의 빔 합성을 위한 Enhanced Adaptive Genetic Algorithm(EAGA)을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 더 빠른 수렴 속도와 더 낮은 비용함수 값을 얻기 위해 Adaptive Genetic Algorithm(AGA)과 Invasive Weed Optimization(IWO)을 결합시켰다. 각 안테나 소자의 급전 크기와 위상의 최적화된 값은 EAGA를 통해 구하였으며, 이 결과를 통해 EAGA가 컨포멀 배열 안테나의 패턴 합성 알고리즘으로써 AGA보다 더 우수함을 보였다.
In this paper we suggest a development of surface defect inspection algorithms for cold mill strip. The defects which exist in a surface of cold mill strip have a scattering or singular distribution. This paper consists of preprocessing, feature extraction and defect classification. By preprocessing, the binarized defect image is achieved. In this procedure, Top-hit transform, adaptive thresholding, thinning and noise rejection are used. Especially, Top-hit transform using local min/max operation diminishes the effect of bad lighting. In feature extraction, geometric, moment and co-occurrence matrix features are calculated. For the defect classification, multilayer neural network is used. The proposed algorithm showed 15% error rate.
This paper presents in-process compensation methodology to eliminate cutter runout and improve machined surface quality. The cutter runout compensation system consists of the micro-positioning mechanism with the PZT (piezo-electric translator) which is embeded in the sliding table to manipulate the radial depth of cut in real time. For the implementation of cutter runout compensation methodology. cutting force adaptive control was proposed in the angle domain based upon PI (proportional-integral) control strategy to eliminate chip-load change in end milling process. Micro-positioning control due to adaptive acuation force response improves the machined surface quality by compensation or elimination of cutter runout induced cutting force variation. This results will provide lots of information to build-up the precision machining technology.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.2027-2046
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2024
Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) is an innovative technique to precisely control the phase of incident signals with the help of low-cost passive reflective elements. It shows excellent potential in the sixth generation of mobile communication systems, which not only extends wireless coverage but also boosts channel capacity. Considering that multipath propagation and a high number of antennas are involved in RIS in assisted mega multiple-input multiple-output (MIMO) systems, it suffers from severe channel fading and multipath effects, which in turn lead to signal instability and degradation of transmission performance. To overcome this obstacle, this essay suggests an improved gradient optimization algorithm to dynamically and optimally adjust the phase of the reflective elements to counteract channel fading and multipath effects as a strategy. In order to overcome the optimization problem of falling into local minima, this paper proposes an adaptive learning rate algorithm based on Adagrad improvement, which searches for the global optimal solution more efficiently and improves the robustness of the optimization algorithm. The suggested technique helps to enhance the estimate of channel efficiency of RIS-assisted large MIMO systems, according to simulation results.
This paper is proposed to position and speed control of surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive without mechanical sensor. A adaptive state observer is used for the mechanical state estimation of the motor. The observer was developed based on nonlinear model of SPMSM, that employs a d-q rotating reference frame attached to the rotor. A adaptive observer is implemented to compute the speed and position feedback signal. The validity of the proposed sensorless scheme is confirmed by various response characteristics.
MRAS observer, which is based on adaptive control theory, estimates speed and position by using optimal observer gains on the basis of Lyapunov stability theory. However, in case of MRAS theory, position estimation error is in existence because of non-linearity for inductance variation and limit cycles for position estimation. The adaptive sliding observer based on the variable structure control theory estimates the speed and position for zero of estimation error by using the sliding surface equal to the error between speed and position estimation. The binary observer estimates the rotor speed and rotor flux with alleviation of the high-frequency chattering, and retains the benefits achieved in the conventional sliding observer, such as robustness to parameter and disturbance variations. The speed and position sensorless control of SRM under the load and inductance variation is verified by the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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