In this paper, an optimal controller design that guarantees absolute stability is proposed. The order of application of the thesis determines whether the delay time is included, and if the delay time is included, the delay time is approximated through the Pade approximation method. Then, the open loop transfer function for the process model and the controller transfer function is obtained, and the absolute stability interval is calculated by the Routh-Hurwitz discrimination method. In the last step, the optimal Proportional and Integral and Derivative(PID) control parameter value is calculated using a genetic algorithm using the interval obtained in the previous step. As a result, it was confirmed that the proposed method guarantees stability and is superior to the existing method in performance index by designing an optimal controller. If we study the compensation method for the delay time in the future, it is judged that better performance indicators will be obtained.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.6
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pp.1195-1204
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2021
In this paper, we present an optimal design method for wave power generators using the response surface analysis. Especially, in our method, we reduce the mechanical loss by selecting the linear generator whose linear movement can be converted to the electrical energy directly with the vertical movement of waves. Therefore, we calculate the exciting force acting on the drive device in a slow-wave condition and determine the winding process with a ratio of the slots and poles for the improvement of energy conversion efficiency. In addition, we employ the regression analysis for deriving the shape factors of the stator and the translator, which have a significant effect on the performance of a generator. We choose the best design variables through the response surface analysis, and then we study the optimization method for designing the efficient experiment using the analysis results. Finally, we show the validity of the proposed method through the simulation results.
In order to perform tasks such as design, control, optimization, and prediction of flight vehicle trajectories based on machine learning techniques including deep learning, a certain amount of flight vehicle trajectory data is required. However, there are cases in which it is difficult to secure more than a certain amount of flight vehicle trajectory data for various reasons. In such cases, synthetic data generation could be one way to make machine learning possible. In this paper, to explore this possibility, we generated and evaluated synthetic flight vehicle trajectory data using time-series generative adversarial neural network. In addition, various ablation studies (comparative experiments) were performed to explore the possibility of using synthetic data in the aircraft trajectory prediction task. The experimental results presented in this paper are expected to be of practical help to researchers who want to conduct research on the possibility of using synthetic data in the generation of synthetic flight vehicle trajectory data and the work related to flight vehicle trajectories.
The yield criterion, or called yield function, plays an important role in the study of plastic working of a sheet because it governs the plastic deformation properties of the sheet during plastic forming process. In this paper, we propose a novel anisotropic yield function useful for describing the plastic behavior of various anisotropic sheets. The proposed yield function includes the anisotropic version of the second stress invariant J2 and the third stress invariant J3. The anisotropic yield function newly proposed in this study is as follows. F(J2)+ αG(J3)+ βH (J2 × J3) = km The proposed yield function well explains the anisotropic plastic behavior of various sheets by introducing the parameters α and β, and also exhibits both symmetrical and asymmetrical yield surfaces. The parameters included in the proposed model are determined through an optimization algorithm from uniaxial and biaxial experimental data under proportional loading path. In this study, the validity of the proposed anisotropic yield function was verified by comparing the yield surface shape, normalized uniaxial yield stress value, and Lankford's anisotropic coefficient R-value derived with the experimental results. Application for the proposed anisotropic yield function to aluminum sheet shows symmetrical yielding behavior and to pure titanium sheet shows asymmetric yielding behavior, it was shown that the yield curve and yield behavior of various types of sheet materials can be predicted reasonably by using the proposed new yield anisotropic function.
Allam, Elhassan A.;El-Sharkawy, Rehab M.;El-Taher, Atef;Shaaban, E.R.;RedaElsaman, RedaElsaman;Massoud, E. El Sayed;Mahmoud, Mohamed E.
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.6
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pp.2253-2261
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2022
In this study, nano-scaled shielding materials were assembled and fabricated by doping different weight percentages of Nano-mercuric oxide (N-HgO) into Nano-Bentonite (N-Bent) based on using (100-x% N-Bent + x% N-HgO, x = 10, 20, 30, and 40 wt %). The fabricated N-HgO/N-Bent nanocomposites were characterized by FT-IR, XRD, and SEM and evaluated to evaluate their shielding properties toward gamma radiation by using four different γ-ray energies form three point sources; 356 keV from 133Ba, 662 keV from 137Cs as well as 1173, and 1332 keV from 60Co. The γ-rays mass attenuation coefficients were plotted as a function of the doped N-HgO concentrations into N-HgO/N-Bent nanocomposites. The computed values of mass attenuation coefficients (µm), effective atomic number (Zeff) and electron density (Nel) by the as-prepared samples were found to increase, while the half value layer (HVL) and mean free path (MFP) were identified to decrease upon increasing the N-HgO contents. It was concluded also that the increase in N-HgO concentration led to a direct increase in the mass attenuation coefficient from 0.10 to 0.17 cm2/g at 356 keV and from 0.08 to 0.09 cm2/g at 662 keV. However, a slight increase was observed in the identified mass attenuation coefficients at (1172 and 1332 keV).
During bolted flange assembly, the contact stiffness of some areas of the joint surface may be low due to the elastic interaction. In order to improve the contact stiffness at the lowest position of bolted flange, the correlation model between the initial bolt pre-tightening force and the contact stiffness of bolted flange is established in this paper. According to the stress distribution model of a single bolt, an assumption of uniform local contact stiffness of bolted flange is made. Moreover, the joint surface is divided into the compressive stress region and the elastic interaction region. Based on the fractal contact theory, the relationship model of contact stiffness and contact force of the joint surface is proposed. Considering the elastic interaction coefficient method, the correlation model of the initial bolt pre-tightening force and the contact stiffness of bolted flange is established. This model can be employed to reverse determine the tightening strategy of the bolt group according to working conditions. As a result, this provides a new idea for the digital design of tightening strategy of bolt group for contact stiffness of bolted flange. The tightening strategy of the bolted flange is optimized by using the correlation model of initial bolt pre-tightening force and the contact stiffness of bolted flange. After optimization, the average contact stiffness of the joint surface increased by 5%, and the minimum contact stiffness increased by 6%.
Islam, Sk Injamamul;Mou, Moslema Jahan;Sanjida, Saloa;Tariq, Muhammad;Nasir, Saad;Mahfuj, Sarower
Genomics & Informatics
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v.20
no.1
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pp.11.1-11.20
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2022
Vibrio harveyi belongs to the Vibrio genus that causes vibriosis in marine and aquatic fish species through double-stranded DNA virus replication. In humans, around 12 Vibrio species can cause gastroenteritis (gastrointestinal illness). A large amount of virus particles can be found in the cytoplasm of infected cells, which may cause death. Despite these devastating complications, there is still no cure or vaccine for the virus. As a result, we used an immunoinformatics approach to develop a multi-epitope vaccine against most pathogenic hemolysin gene of V. harveyi. The immunodominant T- and B-cell epitopes were identified using the hemolysin protein. We developed a vaccine employing three possible epitopes: cytotoxic T-lymphocytes, helper T-lymphocytes, and linear B-lymphocyte epitopes, after thorough testing. The vaccine was developed to be antigenic, immunogenic, and non-allergenic, as well as having a better solubility. Molecular dynamics simulation revealed significant structural stiffness and binding stability. In addition, the immunological simulation generated by computer revealed that the vaccination might elicit immune reactions in the actual life after injection. Finally, using Escherichia coli K12 as a model, codon optimization yielded ideal GC content and a higher codon adaptation index value, which was then included in the cloning vector pET2+ (a). Altogether, our experiment implies that the proposed peptide vaccine might be a good option for vibriosis prophylaxis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.77-84
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2022
In this paper, we propose a novel unsupervised feature selection method. Conventional unsupervised feature selection method defines virtual label and uses a regression analysis that projects the given data to this label. However, since virtual labels are generated from data, they can be formed similarly in the space. Thus, in the conventional method, the features can be selected in only restricted space. To solve this problem, in this paper, features are selected using orthogonal projections and low-rank approximations. To solve this problem, in this paper, a virtual label is projected to orthogonal space and the given data set is also projected to this space. Through this process, effective features can be selected. In addition, projection matrix is restricted low-rank to allow more effective features to be selected in low-dimensional space. To achieve these objectives, a cost function is designed and an efficient optimization method is proposed. Experimental results for six data sets demonstrate that the proposed method outperforms existing conventional unsupervised feature selection methods in most cases.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.1
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pp.75-81
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2022
Public bicycles are a representative eco-friendly transportation means that can reduce carbon emissions and play an important role in first/last mile mobility and that can be linked to public transportation in the future MaaS era. In 2008, Changwon City started operating donor bicycles for the first time in Korea. However, as the infrastructure of public bicycles has expanded without a theoretical basis for over 10 years, operating costs are increasing due to a decrease in operational efficiency, which makes it difficult to quantitatively expand the service. In this study, a method for calculating the number of stands suitable for the use of public bicycles was presented, and an efficiency index was developed to evaluate the efficiency of public bicycle infrastructure. The method presented in this study was found by examining the relationship between numbers of rentals and returns of public bicycles and the number of bicycle holders. It is expected that the results can be used by other local governments.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.39
no.5
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pp.632-643
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2022
Although probiotics have been shown to improve health when consumed, recent studies have reported that they can cause unwanted side effects due to bacterial-human interactions. Therefore, the importance of prebiotics that can form beneficial microbiome in the gut has been emphasized. This study isolated and identified bacteria capable of producing biopoymer as a candidate prebiotic from traditional fermented foods. The isolated and identified strain was named WCYSK01 (Wissella sp. strain YSK01). The composition of the medium for culturing this strain was prepared by dissolving 3 g K2HPO4, 0.2 g MgSO4, 0.05 g CaCl2, 0.1 g NaCl in 1 L of distilled water. The LMBP(low molecular weight biopoymers) produced when fermentation was performed with sucrose and maltose as substrates were mainly consisted of DP3 (degree of polymer; isomaltotriose), DP4 (isomaltotetraose), DP5 (isomaltopentaose), and DP6 (isomaltoheptaose). The optimization of LMBP (low molecular weight of biopolymer) production was performed using the response surface methodology. The fermentation process temperature range of 18 to 32℃, the fermentation medium pH in the range of 5.1 to 7.9. The yield of LMBP production by the strain was found to be significantly affected by q fermentation temperature and pH. The optimal fermentation conditions were found at the normal point, and the production yield was more than 75% at pH 7.5 and temperature of 23℃.
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