Design of experiments is utilized for exploring the design space and for building response surface models in order to facilitate the effective solution of multi-objective optimization problems. Response surface models provide an efficient means to rapidly model the trade-off among many conflicting goals. In robust design, it is important not only to achieve robust design objectives but also to maintain the robustness of design feasibility under the effects of variations, called uncertainties. However, the evaluation of feasibility robustness often needs a computationally intensive process. To reduce the computational burden associated with the probabilistic feasibility evaluation, the first-order Taylor series expansions are used to derive individual mean and variance of constraints. For robust design applications, these constraint response surface models are used efficiently and effectively to calculate variances of constraints due to uncertainties. Robust optimization of automotive seat is used to illustrate the approach.
When we estimate the parameters of software reliability models, we usually use maximum liklihood estimator(MLE). But this method is required a large data set. In particular, when we want to estimate it with small observed data such as early stages of testing, we give rise to the non-existence of MLE. Therefore, it is interesting to look into the influence of parameter estimators obtained using MLE. In this paper, we use two non-homogenous poisson process software reliability growth model: delayed S-shaped model and log power model. In this paper, we calculate the sensitivity of estimators about failure intensity function for two SRGMs respectively.
The disturbance attenuation problem for a class of discretetime switched linear systems with exponential uncertainties via switched state feedback and switched dynamic output feedback is investigated, respectively. By using Taylor series approximation and convex polytope technique, exponentially uncertain discrete-time switched linear system is transformed into an equivalent switched polytopic model with additive norm bounded uncertainty. For such equivalent switched model, one designs its switching strategy and associated state feedback controllers and dynamic output feedback controllers so that whole switched model is asymptotical stabilization with H-in nity disturbance attenuation base on switched Lyapunov function and LMI approach. Finally, two numerical examples are presented to illustrate our results.
This paper presents an implementation of power system stabilizer using inverse dynamic neuro controller. Traditionally, mutilayer neural network is used for a universal approximator and applied to a system as a neuro-controller. In this case, at least two neural networks are used and continuous tuning of neuro-controller is required. Moreover, training of neural network is required considering all possible disturbances, which is impractical in real situation. In this paper, Taylor Model Based Inverse Dynamic Neuro Model (TMBIDNM) is introduced to avoid this problem. Inverse Dynamic Neuro Controller (IDNC) consists of TMBIDNM and Error Reduction Neuro Model (ERNM). Once the TMBIDNM is trained, it does not require retuning for cases with other types of disturbances. The controller is tested for one machine and infinite-bus power system for various operating conditions.
This paper designs a looper-tension controller for strip top-tail parts in hot strip finishing mills. A three-degree linear model of the looper-tension system is derived by a Taylor's linearization method, where the actuator's dynamics are ignored because of their fast responses. A feedforward shaping controller for the strip top part and a feedforward model reference controller for the strip tail part are respectively designed, they are combined with an ILQ(Inverse Linear Quadratic optimal control) feedback controller for the strip middle part. It is shown from by a computer simulation that the proposed controller is very effective to the strip top-tail parts including the middle part.
In order to achieve a force controller with high performance, an accurate torque servo is required. However, the precise torque servo for a double vane rotary actuator system has not been developed till now, due to many nonlinear characteristics and system parameter variations. In this paper, the torque servo structure for the double vane rotary actuator system is proposed based on the torque model. Nonlinear equations are set up using dynamics of the double vane rotary hydraulic actuator system. Then, to derive the torque model, the nonlinear equations are linearized using a taylor series expansion. Both effectiveness and performance of the design of torque servo are verified by torque servo experiments and applying the suggested torque model to an impedance controller.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권2호
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pp.255-268
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2020
A mixture of multivariate canonical fundamental skew t-distribution (CFUST) has been of interest in various fields. In particular, interest in the unsupervised learning society is noteworthy. However, fitting the model via EM algorithm suffers from significant processing time. The main cause is due to the calculation of many multivariate t-cdfs (cumulative distribution functions) in E-step. In this article, we provide an approximate, but fast calculation method for the in univariate fashion, which is the product of successively conditional univariate t-cdfs with Taylor's first order approximation. By replacing all multivariate t-cdfs in E-step with the proposed approximate versions, we obtain the admissible results of fitting the model, where it gives 85% reduction time for the 5 dimensional skewness case of the Australian Institution Sport data set. For this approach, discussions about rough properties, advantages and limits are also presented.
Noise is a fundamental factor to increased validity and regularity of spike propagation and neuronal firing in the nervous system. In this paper, we examine the stochastic version of the Izhikevich-FitzHugh neuron dynamical model. This approach is based on techniques presented by Luo and Guo, which provide a general framework for the bifurcation and stability analysis of two dimensional stochastic dynamical system as an Itô averaging diffusion system. By using largest lyapunov exponent, local and global stability of the stochastic system at the equilibrium point are investigated. We focus on the two kinds of stochastic bifurcations: the P-bifurcation and the D-bifurcations. By use of polar coordinate, Taylor expansion and stochastic averaging method, it is shown that there exists choices of diffusion and drift parameters such that these bifurcations occurs. Finally, numerical simulations in various viewpoints, including phase portrait, evolution in time and probability density, are presented to show the effects of the diffusion and drift coefficients that illustrate our theoretical results.
증발산(Evapotranspiration)은 생태학 수문학적으로 지표 특성을 표현하는 변수로서 지구 물 순환과 에너지 수지에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 높은 지표거칠기를 고려하여 에너지 수지식을 기반으로 실제 증발산량을 산출하였다. 2009년 한반도를 대상으로 다양한 위성 자료와 관측 자료를 이용하여 연구를 수행하였다. 실제 증발산량 산출에 있어 중요한 변수인 현열은 다양한 입력 변수가 사용되어 계산 과정이 복잡하므로 본 연구에서는 경험적 계수인 B를 사용하여 현열 산출을 단순화하였다. 또한 본 연구에서는 현열 산출 시 중요한 변수인 공기역학적 저항을 고려하여 높은 지표거칠기를 반영한 실제 증발산량 모델을 제시하였다. 산출된 실제 증발산량은 Priestley-Taylor 가능 증발산량을 통한 검증(RMSE 1.0179mm/day, BIAS 0.4516mm/day)을 수행하였으며 높은 지표거칠기를 고려한 실제 증발산량이전반적으로 잘 산출되었음을 알 수 있었다.
압밀시험시 시료의 두께에 대한 직정의 비율이 크면 일반적으로 측면마찰은 없다고 간주된다. 그러나, 시료의 두께가 커질수록 측면 마찰의 영향은 무시할 수 없게 된다. 본 연구에서는 정규압밀된 카올리나이트 슬러리의 압밀시험시 측면마찰의 영향을 조사하였다. 압밀시험을 통해 압밀시험곡선, 과잉간극수압, 압밀-간극비, 투수계수-간극비 관계를 측정하였고, 압밀-간극비 관계에 있어 측면마찰의 영향을 고려하기 위해 Taylor(1942)가 제안한 식을 적용하였다. 측정된 압밀시험곡선과 과잉간극수압에 대해 수치해석 결과와 비교 분석을 통해 측면 마찰이 압밀시험에 미치는 영향을 검토하였다. 그 결과, 측면 마찰의 영향을 고려한 수치해석 결과는 측면 마찰을 무시한 결과보다 측정값에 근사한 것으로 나타났으며, 측면 마찰은 압밀-간극비 관계 뿐만 아니라 압밀시간에도 영향을 주는 요인이라는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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