International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.87-94
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2001
Silicon nitride films grown by plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) are useful for a variety of applications, including anti-reflecting coatings in solar cells, passivation layers, dielectric layers in metal/insulator structures, and diffusion masks. PECVD systems are controlled by many operating variables, including RF power, pressure, gas flow rate, reactant composition, and substrate temperature. The wide variety of processing conditions, as well as the complex nature of particle dynamics within a plasma, makes tailoring SiN film properties very challenging, since it is difficult to determine the exact relationship between desired film properties and controllable deposition conditions. In this study, SiN PECVD modeling using optimized neural networks has been investigated. The deposition of SiN was characterized via a central composite experimental design, and data from this experiment was used to train and optimize feed-forward neural networks using the back-propagation algorithm. From these neural process models, the effect of deposition conditions on film properties has been studied. A recipe synthesis (optimization) procedure was then performed using the optimized neural network models to generate the necessary deposition conditions to obtain several novel film qualities including high charge density and long lifetime. This optimization procedure utilized genetic algorithms, hybrid combinations of genetic algorithm and Powells algorithm, and hybrid combinations of genetic algorithm and simplex algorithm. Recipes predicted by these techniques were verified by experiment, and the performance of each optimization method are compared. It was found that the hybrid combinations of genetic algorithm and simplex algorithm generated recipes produced films of superior quality.
This paper describes a precise temperature control method for refrigerating and air conditioning systems. The control technique is based on the optimal servo control design method and the control algorithm is implemented on a personal computer. To control the precise temperature, two actuators such as an inverter for the compressor speed control and a stepping motor for regulating the expansion valve are used. The superheat and evaporator temperatures are chosen as the system output. So a multivariable system which has two inputs and two outputs to be controlled. The complicative model is identified by using an ARX(Auto Regressive eXogenous) model and the controller is designed by using the Matlab software.
부품들에 대한 열반응 검증 시스템은 모델링이 없으므로 일반적으로 PID 알고리즘에 의해 제어된다. 그러나 이 알고리즘에 의한 제어는 적절한 제어에 있어서 많은 한계성을 지닌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템에 대한 자율 탐색기능을 갖는 퍼지 알고리즘에 기반 된 제어기를 설계한다. 퍼지 입력소속함수가 설정된 안정영역에 기반 되어 적응되고, 규칙기반이 시스템 반응에 기초되어 변환된다. 추론과 비퍼지화를 통해 계산된 출력값이 시스템 동작에 알맞은 값으로 변환된다. 이러한 조절을 통해 시스템이 불안정 영역으로 이동하는 것을 최소화시킨다.
Pseudolite (PL) is a kind of signal generator, which transmits GPS-like signal at the ground. However our own made PL is different from a GPS satellite in clock accuracy. GPS satellites are synchronized by use of high precision atomic clocks. But because our PLs use low cost temperature controlled oscillators (TCXO), so it is very difficult to synchronize them. Hence, we should install reference station and use Differential GPS (DGPS) algorithm to calculate user position. By use of this method, we already developed indoor navigation system a few years ago. We named it as 'Asynchronous Pseudolite Indoor Navigation System'. However, this system requires that sampling times of all the receivers...
Natural convection of a magnetic fluid is different from that of Newtonian fluids because magnetic body force exists in an addition to gravity and buoyancy. In this paper, natural convection of a magnetic fluids(W-40) in a cubic cavity is examined by numerical and experimental method. One side wall was kept at a constant temperature($25^{\circ}C$), and the opposite side wall was also held at a constant but lower temperature($20^{\circ}C$). Under above conditions, various magnitudes of the magnetic fields were applied up. GSMAC scheme is used for a numerical method, and the thermo-sensitive liquid crystal film(R20C5A) is utilized in order to visualize wall-temperature distributions as an experimental method. This study has resulted in the following fact that the natural convection of a magnetic fluids is controlled by the direction and intensity of the magnetic fields.
We had designed thermally controlled superconducting switches using a general nonlinear optimized algorithm with constraints and tested its performance. Objective function was to minimize the total volume of the superconducting switch. And constraints were to have designed resistance in normal status and temperature. In order to compare performance of the optimized superconducting switch, we made another one which had geometrically different parameters but had same structure and resistance value when the superconductor part is normal status by heater. Objective function converged very rapidly. As result, volume of the adiabatic part and total volume of the switch were reduced to more than 70% and 30% respectively. Also, even if same heater power was supplied with NiCr wire heater, the optimized superconducting switch had very fast On-OFF switching performance comparing with unoptimized switch.
Suesut, T.;Srisuwan, K.;Kummool, S.;Tipsuwanporn, V.;Kulphanich, S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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pp.478-478
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2000
In this paper, presents the design of mobile field robot controlled by microcomputer. The computer works as the supervisory system for decision making and sending command to control the field robot. An information from encoder, infrared sensors using for control task of the robot that can be interconnected with the computer through the serial communication RS422 standard. In this case, the user can design the program algorithm base on microcomputer in order to control and define the routing of the mobile robot. Moreover, the robot can be installed other equipment fer collect data such as picture, sound, temperature etc., in order to working in the dangerous area.
In this study, the core dynamics of a PWR reactor is identified online by a recursive least-squares method. Based on the identified reactor model consisting of the control rod position and the core average coolant temperature, the future average coolant temperature is predicted. A model predictive control method is applied to designing an automatic controller for the thermal power control of PWR reactors. The basic concept of the model predictive control is to solve an optimization problem for a finite future at current time and to implement as the current control input only the first optimal control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, this procedure for solving the optimization problem is repeated. The objectives of the proposed model predictive controller are to minimize both the difference between the predicted core coolant temperature and the desired temperature, as well as minimizing the variation of the control rod positions. In addition, the objectives are subject to the maximum and minimum control rod positions as well as the maximum control rod speed. Therefore, a genetic algorithm that is appropriate for the accomplishment of multiple objectives is utilized in order to optimize the model predictive controller. A three-dimensional nuclear reactor analysis code, MASTER that was developed by the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) , is used to verify the proposed controller for a nuclear reactor. From the results of a numerical simulation that was carried out in order to verify the performance of the proposed controller with a $5\%/min$ ramp increase or decrease of a desired load and a $10\%$ step increase or decrease (which were design requirements), it was found that the nuclear power level controlled by the proposed controller could track the desired power level very well.
A dynamic system model of a proton exchange membrane fuel cell(PEMFC) has been developed. The PEMFC of this study has large active area with water cooling in order to simulate the performance of the commercially viable PEMFC system for the transportation. A PEMFC stack model is a transient thermal model which is respond to the dynamic change of the coolant temperature and the flow rate. The dynamic cooling system model has been developed to determine the coolant flow rate and the coolant temperature. Prior to the system level study, thermal management criteria have been set up and brought to the control command of the cooling system. Since the system model is designed to evaluate the effect of thermal management on the system performance, it is attempted to determine the proper control algorithm of the cooling system so that the PEMFC system is working on the thermal management criteria. As a result of simulation, feedback controlled cooling system consumes less power and produce more power comparing with that of conventionally controlled cooling system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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