Topology optimization is an effective scheme to obtain the initial design concept: however, it is hard to apply in case of non-linear or multi-objective problems. In this study, a modified topology optimization method is proposed to generate a structure of a swing arm type actuator satisfying maximum compliance as well. as maximum stiffness using the multi-objective optimization. approach. The multi-objective function is defined to maximize the compliance in the direction of focusing of the actuator and the second eigen-frequency of the structure. The design of experiments are performed and the response surface functions are formulated to construct the multi-objective function. The weighting factors between conflicting functions are determined by the back-error propagation neural network and the solution of multi-objective function is acquired using the genetic algorithm.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권2호
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pp.347-353
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2004
Neural oscillator can be applied to oscillator systems such as analysis of image information, voice recognition and etc, Conventional learning algorithms(Neural Network or EBPA(Error Back Propagation Algorithm)) are not proper for oscillatory systems with the complicate input patterns because of its too much complex structure. However, these problems can be easily solved by using a synchrony characteristic of neural oscillator with PLL(phase locked loop) function and a simple Hebbian learning rule, Therefore, in this paper, it will introduce an technique for Recognition of the Korean Character using Phase Synchronization Neural Oscillator and will show the result of simulation.
In this paper, it is presented a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator. Unlike the well-established theory for the adaptive control of linear systems, there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of robot control. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. Through simulation, the proposed adaptive-neuro control scheme is proved to be a efficient control technique for real-time control of robot system using DSPs.
In this study, a neuro-fuzzy controller which has the characteristic of fuzzy control and artificial neural network is designed. A fuzzy rule to be applied is automatically selected by the allocated neurons. The neurons correspond to fuzzy rules are created by an expert. To adapt the more precise model is implemented by error back-propagation learning algorithm to adjust the link-weight of fuzzy membership function in the neuro-fuzzy controller. The more classified fuzzy rule is used to include the property of dual mode method. In order to verify the effectiveness of the proposed algorithm designed above, an operating characteristic of a DC servo motor with variable load is investigated.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권3호
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pp.215-220
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2002
This paper proposes a method to apply the Backpropagation(BP) algorithm of MVL(Multi-Valued Logic) Neural Network to pattern recognition. It extracts the property of an object density about an original pattern necessary for pattern processing and makes the property of the object density mapped to MVL. In addition, because it team the pattern by using multiple valued logic, it can reduce time f3r pattern and space fer memory to a minimum. There is, however, a demerit that existed MVL cannot adapt the change of circumstance. Through changing input into MVL function, not direct input of an existed Multiple pattern, and making it each variable loam by neural network after calculating each variable into liter function. Error has been reduced and convergence speed has become fast.
In this paper, we present the position control of pendulum system which is driven by a ultrasonic motor. Since the system's response is different for each initial position of pendulum, it is difficult to obtain the satisfiable control performance by using a neural network which is learned by off-line. To overcome this problem, we propose the multiple controller based on fuzzy inference system for ultrasonic motor. and controller is designed by neural network. The proposed method shows good performance for any initial positions and it's effectiveness is verified from experiments. We expect that ultrasonic motor can be used as actuators of robot's leg or manipulator.
A New speech processing algorithm using neural networks is proposed. We transform input data into frequency domain and process them by neural networks of 22 output neurons which have Bark scale on the ground that the Bark scale is similiar with that of the characteristics of human cochlea. An utilized neural network is multilayer perceptron, and the characteristics of cochlea have it trained by error back propagation learning algorithm. The trained neural networks suffices functions of human cochlea including the effects of automatic gain control, compression and equalization. Simulation results show that the proposed speech processing algorithm has good performance in automatic gain control, compression and equalization.
This paper deals with an application of neural network to camera calibration with wide angle lens and 2-D range finding. Wide angle lens has an advantage of having wide view angles for mobile environment recognition ans robot eye in hand system. But, it has severe radial distortion. Multilayer neural network is used for the calibration of the camera considering lens distortion, and is trained it by error back-propagation method. MLP can map between camera image plane and plane the made by structured light. In experiments, Calibration of camers was executed with calibration chart which was printed by using laser printer with 300 d.p.i. resolution. High distortion lens, COSMICAR 4.2mm, was used to see whether the neural network could effectively calibrate camera distortion. 2-D range of several objects well be measured with laser range finding system composed of camera, frame grabber and laser structured light. The performance of 3-D range finding system was evaluated through experiments and analysis of the results.
In this study, a monitoring method to detect chip disposal state in drilling system based on neural network was proposed and its performance was evaluated. If chip flow is bad during drilling, not only the static component but also the fluctuation of dynamic component of drilling. Drilling torque is indirectly measured by sensing spindle motor power through a AC spindle motor drive system. Spindle motor power being measured drilling, four quantities such as variance/mean, mean absolute deviation, gradient, event count were calculated as feature vectors and then presented to the neural network to make a decision on chip disposal state. The selected features are sensitive to the change of chip disposal state but comparatively insensitive to the change of drilling condition. The 3 layerd neural network with error back propagation algorithm has been used. Experimental results show that the proposed monitoring system can successfully recognize the chip disposal state over a wide range of drilling condition even though it is trained under a certain drilling condition.
The objectives of the paper are to evaluate cell based pollutant loadings for different storm events, to monitor the hydrology and water quality of the Baran HP#6 watershed, and to validate AGNPS with the field data. Simplification was made to AGNPS in estimating storm erosivity factors from a triangular rainfall distribution. GIS-AGNPS interface model consists of three subsystems; the input data processor based on a geographic information system. the models. and the post processor Land use patten at the tested watershed was classified from the Landsat TM data using the artificial neural network model that adopts an error back propagation algorithm. AGNPS model parameters were obtained from the GIS databases, and additional parameters calibrated with field data. It was then tested with ungauged conditions. The simulated runoff was reasonably in good agreement as compared with the observed data. And simulated water quality parameters appear to be reasonably comparable to the field data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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