The gauge control of the fishing mill is very important because more and more accurately sized hot rolled coils are demanded by customers recently. Because the mill constant and the plasticity coefficient vary with the specifications of the mill, the classification of steel, the strip width, the strip thickness and the slab temperature, the variation of these parameters should be considered in the automatic gauge control system(AGC). Generally, the AGC gain is used to minimize the effect of the uncertain parameters. In a practical field, operators set the AGC gain as a constant value calculated by FSU (Finishing-mill Set-Up model) and it is not changed during the operating time. In this paper, the thickness data signals that occupy different frequency bands are respectively extracted by adaptive filters and then the main cause of the thickness variation is analyzed. Additionally, the AGC gain is adaptively tuned to reduce this variation using the online tuning model. Especially ANFIS(Adaptive-Neuro-based Fuzzy Interface System) which unifies both fuzzy logics and neural networks, is used for this gain adjustment system because fuzzy logics use the professionals' experiences about the uncertainty and the nonlinearity of the system. Simulation is performed by using POSCO's data and the results show that proposed on-line gain adjustment algorithm has a good performance.
It is essential to maintain constant QoS despite of cell overload or erroneous wireless link during transmission because QoS of a multimedia service may be severely degraded by small delay or packet loss. This paper deals with a cell selection method for supporting the QoS of multimedia services over heterogeneous networks. The proposed scheme is based on Fuzzy Multi-Criteria Decision Making (FMCDM), in which uncertain parameters such as user system preference, the communication cost and cell load, and the transmission delay are used in the decision process using the aggregation function in fuzzy set theory. In this scheme, errors in the evaluation parameters impose milder changes on the total evaluation value than in binary logics. Simulation is focused on the average delay and packet loss rate, and the simulation results show that our proposed method provides mobile terminals the optimal performance.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.9
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pp.1133-1140
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2013
A computer model is a useful tool that provides solution via physical modeling instead of expensive testing. In reality, however, it often does not agree with the experimental data owing to simplifying assumption and unknown or uncertain input parameters. In this study, a Bayesian approach is proposed to calibrate the computer model in a probabilistic manner using the measured data. The elasto-plastic analysis of a pyrotechnically actuated device (PAD) is employed to demonstrate this approach, which is a component that delivers high power in remote environments by the combustion of a self-contained energy source. A simple mathematical model that quickly evaluates the performance is developed. Unknown input parameters are calibrated conditional on the experimental data using the Markov Chain Monte Carlo algorithm, which is a modern computational statistics method. Finally, the results are applied to determine the reliability of the PAD.
Objective : The objective of this study was to develop a score to predict patients with acute ischemic stroke (AIS) who will not benefit from endovascular treatment (EVT) using computed tomographic angiography (CTA) parameters. Methods : The CTA-ABC score was developed from 3 scales previously described in the literature: the Alberta Stroke Program Early CT Score (0-5 points, 3; 6-10 points, 0), the clot burden score (0-3 points, 1; 4-10 points, 0), and the leptomeningeal Collateral score (0-1 points, 2; 2-3 points, 0). We evaluated the predictive value of CTA parameters associated with symptomatic intracranial hemorrhage (sICH) or malignant middle cerebral artery infarction (MMCAI) after EVT and developed the score using logistic regression coefficients. The score was then validated. Performance of the score was tested with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC). Results : The derivation cohort consisted of 115 and the validation cohort consisted of 40 AIS patients. The AUC-ROC was 0.97 (95% confidence interval [CI], 0.94-0.99; p<0.001) in the derivation cohort. The proportions of patients with sICH and/or MMCAI in the derivation cohort were 96%, 73%, 6%, and 0% for scores of 6, 5, 1, and 0 points, respectively. In the validation group, the proportions were similar (90%, 100%, 0%, and 0%, respectively) with an AUC-ROC of 0.96 (95% CI, 0.90-1.00; p<0.001). Conclusion : Our CTA-ABC score reliably assessed risk for sICH and/or MMCAI in patients with AIS who underwent EVT. It can support clinical decision-making, especially when the need for EVT is uncertain.
WANGNOK, KITTIPONG;SANGUANSAK, NUANWAN;IRAWATI, PUJI;DHILLON, VIK;MARSH, TOM R.
Publications of The Korean Astronomical Society
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v.30
no.2
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pp.217-218
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2015
In this work, we present the result of our follow-up observations of SDSS J092741.73+332959.1 and SDSS J130733.49+215636.7 using the 2.35 m Thai National Telescope and ULTRASPEC instrument. Both systems are listed among the recently found white dwarf main sequence binaries from the Sloan Digital Sky Survey. SDSS J092741.73+332959.1 is a new PCEB with a period of 2.3 days, the longest orbital period known to date for white dwarf binaries. SDSS J130733.49+215636.7 is confirmed to be an eclipsing system with a period of 0.21 days from the Catalina Survey's light curve, however the parameters for the white dwarf are still uncertain. Our goal is to determine precise parameters for both systems using the Binary Maker 3 software. The observation for SDSS J0927+3329 was done on 9 January 2014 in the SDSS r' filter while the data for SDSS J1307+2156 were taken in the z' filter on 27 April 2014. Our models show that the red dwarf companions in both systems are well constrained inside their Roche Lobes. We find that the binary M2/M1 ratio in SDSS J0927+3329 is close to 0.5, with white dwarf and M-dwarf temperatures of 12000 K and 3300 K, respectively. Our preliminary result for SDSS J1307+2156 show that this system has an extreme mass ratio of 0.3. The white dwarf in this system has a temperature of 7500 K and the companion star has an effective temperature of 3150 K.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.1
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pp.81-87
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2008
This study is about the back analysis to optimize the uncertain parameters of geotechnical properties used in stability analysis of cut and cover tunnel. The Simplex algorithm, Powell algorithm, Rosenbrock algorithm, and Levenberg-Marquardt algorithm are applied for artificial problems of ground excavation. Furthermore, results are compared in the matter of the reliability of optimal solutions with a certain accuracy and the computation speed for evaluations of variables. As shown in results of numerical analysis, all of four algorithms are converged to exact solution satisfying the allowable criteria. And Levenberg-Marquardt's and Rosenbrock's algorithms are identified to be the more efficient methods in the evaluations of functions. After the back analysis for Poisson ratio and Young's modulus for cut and cover tunnel has been performed, design parameters have been correctly estimated and computation time has been improved while the number of measure points is increased.
This study focuses on the application of an active tuned mass damper (ATMD) for controlling the seismic response of an 11-story building. The control action is achieved by combination of a fuzzy logic controller (FLC) and Particle Swarm Optimization (PSO) method. FLC is used to handle the uncertain and nonlinear phenomena while PSO is used for optimization of FLC parameters. The FLC system optimized by PSO is called PSFLC. The optimization process of the FLC system has been performed for an 11-story building under the earthquake excitations recommended by International Association of Structural Control (IASC) committee. Minimization of the top floor displacement has been used as the optimization criteria. The results obtained by the PSFLC method are compared with those obtained from ATMD with GFLC system which is proposed by Pourzeynali et al. and non-optimum FLC system. Based on the parameters obtained from PSFLC system, a global controller as PSFLCG is introduced. Performance of the designed PSFLCG has been checked for different disturbances of far-field and near-field ground motions. It is found that the ATMD system, driven by FLC with the help of PSO significantly reduces the peak displacement of the example building. The results show that the PSFLCG decreases the peak displacement of the top floor by about 10%-30% more than that of the FLC system. To show the efficiency and superiority of the adopted optimization method (PSO), a comparison is also made between PSO and GA algorithms in terms of success rate and computational processing time. GA is used by Pourzeynali et al for optimization of the similar system.
In this work, we propose a new mechanistic model for the treatment of helium behaviour at the grain boundaries in oxide nuclear fuel. The model provides a rate-theory description of helium inter-granular behaviour, considering diffusion towards grain edges, trapping in lenticular bubbles, and thermal resolution. It is paired with a rate-theory description of helium intra-granular behaviour that includes diffusion towards grain boundaries, trapping in spherical bubbles, and thermal re-solution. The proposed model has been implemented in the meso-scale software designed for coupling with fuel performance codes SCIANTIX. It is validated against thermal desorption experiments performed on doped UO2 samples annealed at different temperatures. The overall agreement of the new model with the experimental data is improved, both in terms of integral helium release and of the helium release rate. By considering the contribution of helium at the grain boundaries in the new model, it is possible to represent the kinetics of helium release rate at high temperature. Given the uncertainties involved in the initial conditions for the inter-granular part of the model and the uncertainties associated to some model parameters for which limited lower-length scale information is available, such as the helium diffusivity at the grain boundaries, the results are complemented by a dedicated uncertainty analysis. This assessment demonstrates that the initial conditions, chosen in a reasonable range, have limited impact on the results, and confirms that it is possible to achieve satisfying results using sound values for the uncertain physical parameters.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.136-144
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2014
The existing conventional motion controller does not perform well in the presence of nonlinear properties, uncertain factors, and servo lag phenomena of industrial actuators. Hence, a feasible and effective fuzzy self-tuning proportional integral derivative (PID) and feed-forward control scheme is introduced to overcome these problems. In this design, a fuzzy tuner is used to tune the PID parameters resulting in the rejection of the disturbance, which achieves better performance. Then, both velocity and acceleration feed-forward units are added to considerably reduce the tracking error due to servo lag. To verify the capability and effectiveness of the proposed control scheme, the hardware configuration includes digital signal processing (DSP) which plays the main role, dual-port RAM (DPRAM) to guarantee rapid and reliable communication with the host, field-programmable gate array (FPGA) to handle the task of the address decoder and receive the feed-back encoder signal, and several peripheral logic circuits. The results from the experiments show that the proposed motion controller has a smooth profile, with high tracking precision and real-time performance, which are applicable in various manufacturing fields.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.6
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pp.630-642
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2007
In this paper, we propose a direct model reference adaptive fuzzy control (MRAFC) for MIMO nonlinear systems whose structure is represented by the Takagi-Sugeno fuzzy model. The adaptive law of the MRAFC estimates the approximation error of the fuzzy logic system so that it provides asymptotic tracking of the reference signal for the systems with uncertain or slowly time-varying parameters. The developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop system. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time for any bounded reference input signal. To verify the validity and effectiveness of the MRAFC scheme, the suggested analysis and design techniques are applied to the tracking control of robot manipulator and simulation studies are carried out. In the control design, the MRAFC is combined with feedforward PD control to make the actual joint trajectories of the robot manipulator with system uncertainties track the desired reference joint position trajectories asymptotically stably.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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