Recently, force measurement systems are commonly used in many industrial fields and the precision of the measurement system is getting more important as the industry needs more precise tools and in struments to make high quality products. However, a high precision force measurement system is hard to make unless we know precisely the causes, quality and quantity of measurement errors in advance. In this work, many possible mechanical causes of measurement errors are reviewed including ratio of length to diameter of sensing part, radius of contact area, radius of bearing part, ratio of material properties and change of boundary conditions. Also, the measurement errors are analyzed by nonlinear finite element method and the nonlinear behavior of the errors are investigated. The results can be used to design force measurement systems and expected to be very useful especially for compact type load cells.
In this paper we suggest an optimal design method of Fuzzy-Neural Networks(FNN) model for complex and nonlinear systems. The FNNs use the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. And we use a HCM(Hard C-Means) Clustering Algorithm to find initial parameters of the membership function. The parameters such as parameters of membership functions learning rates and momentum weighted value is proposed to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity (distribution of I/O data we show that it is available and effective to design and optimal FNN model structure with a mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. This methodology sheds light on the role and impact of different parameters of the model on its performance (especially the mapping and predicting capabilities of the rule based computing). To evaluate the performance of the proposed model we use the time series data for gas furnace the data of sewage treatment process and traffic route choice process.
Incorporation of individual learning and forgetting behaviors within worker-task assignment models produces a mixed integer nonlinear program (MINLP) problem, which is difficult to solve as a NP hard due to its nonlinearity in the objective function. Previous studies commonly assume homogeneity among workers in workforce scheduling that takes account of learning and forgetting characteristics. This paper expands previous researches by considering heterogeneous individual learning/forgetting, and investigates the impact of worker heterogeneity in initial expertise, steady-state productivity, learning and forgetting on system performance to assist manager's decision-making in worker-task assignments without tackling complex MINLP models. In order to understand the performance implications of workforce heterogeneity, this paper examines analytically how heterogeneity in each of the four parameters of the exponential learning and forgetting (L/F) model affects system performance in three cases : consecutive assignments with no break, n breaks of s-length each, and total b break-periods occurred over T periods. The study presents the direction of change in worker performance under different assignment schedules as the variance in initial expertise, steady-state productivity, learning or forgetting increases. Thus, it implies whether having more heterogenous workforce in terms of each of four parameters in the L/F model is desired or not in different schedules from the perspective of system productivity measurement.
합산수열 발생기는 간단한 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현될 수 있고, 주기와 선형복잡도가 높은 특징이 있어 유비쿼터스 시대의 이동환경 보안장치에 적합하다. 하지만 Golic의 상관성공격과 Meier의 고속 상관성공격에 의해 취약성이 노출되었다. 본 논문에서는 합산 수열 발생기 형태의 $E_0$ 알고리즘에서 LFSR과 비선형 귀환 이동 레지스터 NFSR(nonlinear feedback shift register) 를 조합한 형태로 개선하여 비선형성을 높이고, 상관성 공격 등의 암호해독이 어려운 새로운 알고리즘 NSG를 제안하고, 제안 알고리즘에 대하여 안전성 및 성능을 분석하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.294-300
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2022
The article highlights the European experience of innovative educational technologies of training management specialists. Based on existing strategies, relevant in the European educational space, the introduction of regulatory elements to maintain a balance between the traditional and innovative format of the educational process, which is typical for the Ukrainian education system is proposed. The article aims to single out educational and technological innovations into a separate cluster of managerial training at different levels in the context of the principles of the modern synergetic sociocultural paradigm. The main objectives of the work are to develop settings to ensure the effective functioning of innovative educational technologies. Among the synergetic principles of educational technologies, providing the formation of necessary competencies of future managers, are: self-organization, interdisciplinarity, nonlinearity, individuality, and technologization. The methods used in the scientific study can be attributed to the group of scientific synergetic methodology. So, the training of specialists in management, implemented in the European practice assumes the use of new educational strategies. These technologies provide both the necessary skills of different levels (hard-soft-digital skills) and the observance of value components (solidarity, ethics, inclusiveness, openness).
반도체 제조 장비에서 가스의 질량 흐름 제어기(Mass Flow Controller: MFC)가 차지하는 비중은 매우 크다. 가스의 흐름 제어가 곧 반도체 소자의 품질 및 수율을 결정하는 중요한 요소이기 때문이다. 따라서 MFC의 고속, 고정밀 제어를 구현하기 위한 요구가 높아지고 있다. MFC의 제어 알고리즘에 관한 연구 선례는 찾아보기가 매우 힘들다. 그러나 일반적으로 PID 제어 알고리즘을 사용되는 것으로 알려지고 있다. MFC 제어의 어려움은 열에 의해 흐름을 감지하는 시스템일 경우 느린 응답 특성과 비선형성을 포함한다는 데 있다. 본 논문에서는 기존의 PID 알고리즘 보다 더 우수한 성능을 보이는 MFC 제어 알고리즘을 제시하고 실험을 통해 그 우수성을 보인다. 비선형성과 느린 응답 특성을 보상하기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 적용하였으며 그 성능을 현재 상용화된 제품과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 PC와 PC에 장착된 데이터 획득 보드를 통하여 제어루프를 형성하였고, PC상에서 LabWindows/CVI 프로그램으로 제어알고리즘을 구현하였다. 또한, 느린 응답 특성이 존재하는 센서출력으로부터 실제의 흐름을 추정하는 하나의 방법도 제시하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 제품보다 더 빠르고, 더 정확한 제어성능을 보였다.
This paper suggests an optimal identification method for complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Networks(FNN). The proposed Hybrid Identification Algorithm is based on Yamakawa's FNN and uses the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. In this paper, the FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. We use a HCM(Hard C-Means) clustering algorithm to find initial apexes of membership function. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using hybrid algorithm. The proposed hybrid identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregated objective function(performance index) with weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to the selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity(distribution of I/O data), we show that it is available and effective to design an optimal FNN model structure with mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.
Gunaydin, Murat;Adanur, Suleyman;Altunisik, Ahmet Can;Sevim, Baris;Turker, Emel
Steel and Composite Structures
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제17권4호
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pp.405-429
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2014
In this paper, it is aimed to determine the structural behavior of suspension bridges considering construction stages and different soil conditions. Bosporus Suspension Bridge connecting the Europe and Asia in Istanbul is selected as an example. Finite element model of the bridge is constituted using SAP2000 program considering existing drawings. Geometric nonlinearities are taken into consideration in the analysis using P-Delta large displacement criterion. The time dependent material strength of steel and concrete and geometric variations is included in the analysis. Time dependent material properties are considered as compressive strength, aging, shrinkage and creep for concrete, and relaxation for steel. To emphases the soil condition effect on the structural behavior of suspension bridges, each of hard, medium and soft soils are considered in the analysis. The structural behavior of the bridge at different construction stages and different soil conditions has been examined. Two different finite element analyses with and without construction stages are carried out and results are compared with each other. At the end of the analyses, variation of the displacement and internal forces such as bending moment, axial forces and shear forces for bridge deck and towers are given in detail. Also, displacement and stresses for bridge foundation are given with detail. It can be seen from the analyses that there are some differences between both analyses (with and without construction stages) and the results obtained from the construction stages are bigger. It can be stated that the analysis without construction stages cannot give the reliable solutions. In addition, soil condition have effect on the structural behavior of the bridge. So, it is thought that construction stage analysis using time dependent material properties, geometric nonlinearity and soil conditions effects should be considered in order to obtain more realistic structural behavior of suspension bridges.
최근 무인기의 형태는 다양한 형태로 개발되고 있으며, 탑재 장비의 고성능 소형화를 바탕으로 무인기는 소형화되고 있다. 이러한 소형화되고 일반적인 형태가 아닌 무인기 개발에 있어, 기존의 개발방법으로는 이러한 비선형적인 요소로 인하여 정확한 모델링 및 제어기 알고리즘의 정형화하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 기존이 비행체 개발 방법이 아닌, 하중 제어 개념을 적용한 Min 설계 방법의 첫 번째 단계로, 원통형 무인기에 적용하여, 수평 비행 조건과 특성 그리고 제어기 설계 알고리즘을 찾아보았다. 이러한 Min 설계 방법은 고성능 컴퓨터를 사용한 무인기 개발에 있어 실시간 시뮬레이션을 통한 비용절감과 개발기간을 단축시킬 수 있다.
탐색기를 탑재한 유도탄의 중기궤적은 탐색기 시야(FOV : Field-Of-View) 내에서 표적을 탐지하며, 전환 시점에서의 기동성을 최대화하도록 설계하는 것이 요구된다. 유도탄의 비행궤적 최적화 문제는 여러 구속조건이 적용된 비선형 문제로 일반적인 해석해를 도출하기 어렵기 때문에 그 동안 다양한 계산적인 방법들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 추진-활공 유도탄의 중기궤적 최적화 문제를 컨벡스 최적화 기법인 2차 원뿔 프로그래밍을 이용하여 산출하였다. 먼저, 운동방정식의 상태변수를 최소화하기 위해서 제어변수 구속조건이 추가된 제어변수 추가 형태의 운동방정식을 구성하였다. 또한, 자유 종말시간 문제와 추진시간 문제를 대처하기 위하여 정규화된 시간 변수를 독립 변수로 설정하였다. 그리고, 운동방정식과 제어변수 구속조건을 컨벡스 형태로 변환하기 위하여 각각 부분 선형화와 무손실 컨벡스 변환을 적용하였다. 마지막으로, 본 논문에서 제시된 방안의 타당성을 확인하기 위하여 비선형 최적화 프로그래밍 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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