Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.9
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pp.897-901
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2011
This paper presents a TS (Takagi-Sugeno) type FLC (Fuzzy Logic Controller) with only 3 rules. The choice of parameters of FLC is very difficult job on design FLC controller. Therefore, the choice of appropriate linguistic variable is an important part of the design of fuzzy controller. However, since fuzzy controller is nonlinear, it is difficult to analyze mathematically the affection of the linguistic variable. So this choice is depend on the expert's experience and trial and error method. In the design of the system, we use a variety of response characteristics like stability, rising time, overshoot, settling time, steady-state error. In particular, it is important for a stable system design to predict the steady-state error because the system's steady-state response of the system is related to the overall quality. In this paper, we propose the method to choose the consequence linear equation's parameter of T-S type FLC in the view of steady-state error. The parameters of consequence linear equations of FLC are tuned according to the system error that is the input of FLC. The full equation of T-S type FLC is presented and using this equation, the relation between output and parameters can represented. As well as the FLC parameters of consequence linear equations affect the stability of the system, it also affects the steady-state error. In this study, The system according to the parameter of consequence linear equations of FLC predict the steady-state error and the method to remove the system's steady-state error is proposed using the prediction error value. The simulation is carried out to determine the usefulness of the proposed method.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.22
no.3
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pp.75-87
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1980
Most hydro]ogic phenomena are the complex and organic products of multiple causations like climatic and hydro-geological factors. A certain significant correlation on the run-off in river basin would be expected and foreseen in advance, and the effect of each these causual and associated factors (independant variables; present-month rainfall, previous-month run-off, evapotranspiration and relative humidity etc.) upon present-month run-off(dependent variable) may be determined by multiple regression analysis. Functions between independant and dependant variables should be treated repeatedly until satisfactory and optimal combination of independant variables can be obtained. Reliability of the estimated function should be tested according to the result of statistical criterion such as analysis of variance, coefficient of determination and significance-test of regression coefficients before first estimated multiple regression model in historical sequence is determined. But some error between observed and estimated run-off is still there. The error arises because the model used is an inadequate description of the system and because the data constituting the record represent only a sample from a population of monthly discharge observation, so that estimates of model parameter will be subject to sampling errors. Since this error which is a deviation from multiple regression plane cannot be explained by first estimated multiple regression equation, it can be considered as a random error governed by law of chance in nature. This unexplained variance by multiple regression equation can be solved by stochastic approach, that is, random error can be stochastically simulated by multiplying random normal variate to standard error of estimate. Finally hybrid model on estimation of monthly run-off in nonhistorical sequence can be determined by combining the determistic component of multiple regression equation and the stochastic component of random errors. Monthly run-off in Naju station in Yong-San river basin is estimated by multiple regression model and hybrid model. And some comparisons between observed and estimated run-off and between multiple regression model and already-existing estimation methods such as Gajiyama formula, tank model and Thomas-Fiering model are done. The results are as follows. (1) The optimal function to estimate monthly run-off in historical sequence is multiple linear regression equation in overall-month unit, that is; Qn=0.788Pn+0.130Qn-1-0.273En-0.1 About 85% of total variance of monthly runoff can be explained by multiple linear regression equation and its coefficient of determination (R2) is 0.843. This means we can estimate monthly runoff in historical sequence highly significantly with short data of observation by above mentioned equation. (2) The optimal function to estimate monthly runoff in nonhistorical sequence is hybrid model combined with multiple linear regression equation in overall-month unit and stochastic component, that is; Qn=0. 788Pn+0. l30Qn-1-0. 273En-0. 10+Sy.t The rest 15% of unexplained variance of monthly runoff can be explained by addition of stochastic process and a bit more reliable results of statistical characteristics of monthly runoff in non-historical sequence are derived. This estimated monthly runoff in non-historical sequence shows up the extraordinary value (maximum, minimum value) which is not appeared in the observed runoff as a random component. (3) "Frequency best fit coefficient" (R2f) of multiple linear regression equation is 0.847 which is the same value as Gaijyama's one. This implies that multiple linear regression equation and Gajiyama formula are theoretically rather reasonable functions.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.25
no.5
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pp.69-76
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2008
Inner diameter of bearing race is automatically measured by complete inspection system after grinding process. Contact type three points supporting method is widely applied to automatic inner diameter measurement because of its excellent stability. However, the geometric consideration regarding three points supporting method is not sufficient. In this study, the error equation from geometric error analysis of three points supporting method is found. The effect of factors in the error equation is also investigated. The error equation is linear for difference of diameter in sample and master on range of tolerance. An error becomes more and more larger, when the distance of two supporting balls or the diameter of supporting ball are increased. In the result, some considerations are proposed for measurement of inner diameter by the three points supporting method.
A fourth order in time and second order in space scheme using a finite-difference method is developed for the non-linear Boussinesq equation. For the solution of the resulting non-linear system a predictor-corrector pair is proposed. The method is analyzed for local truncation error and stability. The results of a number of numerical experiments for both the single and the double-soliton waves are given.
An experimental study was conducted to develop a thin-layer rewetting equation of short grain rough rice of Akihikari variety. Four thin-layer rewetting equations were experimentally determined from $25^{\circ}C$ to $45^{\circ}C$ and 70%RH to 85%RH conditions. Diffusion, Henderson, Page, and Thompson equations widely used as thin-layer drying equations were selected. Experimental data were fitted to these equations using linear regression analysis except diffusion equation. The diffusivity in the diffusion equation was determined by optimization method. Four equations were highly significant. In order to compare the goodness of fit of each equation, the error mean square of each equawas calculated. The diffusion model was not a very good model because the error mean square was very large. The other three models showed the same level or error mean square and could predict satisfactorily the rewetting rate or short grain rough rice.
Students have difficulties in solving linear equation problems with a variable on the right side rather than linear equation problems a variable on the left side of the sign of equality. In order for students to overcome such difficulties, opportunities to experience many types of basic linear equation problems would have to be provided. Also, it is necessary to examine the process of students' problem solving process by constructing various types of evaluation item and test them in instruction and learning of linear equations, or grasp students' studying statues through individual interview and based on theses, error correction through feedbacks have to be achieved.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.13
no.3
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pp.169-180
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2009
A discontinuous Galerkin method with interior penalty terms is presented for linear Sobolev equation. On appropriate finite element spaces, we apply a symmetric interior penalty Galerkin method to formulate semidiscrete approximate solutions. To deal with a damping term $\nabla{\cdot}({\nabla}u_t)$ included in Sobolev equations, which is the distinct character compared to parabolic differential equations, we choose special test functions. A priori error estimate for the semidiscrete time scheme is analyzed and an optimal $L^\infty(L^2)$ error estimation is derived.
In this paper, we analyze strategies and error patterns in solving word problems of linear equation for middle school students. From a test conducted to the sampled 106 second grade middle school students, we obtain the following results: (1)The most difficult types of word problem are velosity and density related problems. The second one is length related problems and the easist one is number related problems. (2)Regardless of the types of word problem, the most familiar strategy is the constructing algebraic equations. However, the most successful strategy is the trial and error. (3)Most likely error patterns are the use of inadequate formulas and wrong trial and errors. Based on these results, a teaching program with various schema is developed and shown to be effective for mid level students in classroom.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.5
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pp.83-83
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2004
The analysis of relative pose(position and rotation) between stereo cameras is very important to determine the solution that provides three-dimensional information for an arbitrary moving target with respect to robot-end. In the space of free camera-model, the rotational parameters act on non-linear factors acquiring a kinematical solution. In this paper the general solution of active stereo that gives a three-dimensional pose of moving object is presented. The focus is to achieve a derivation of linear equation between a robot′s end and active stereo cameras. The equation is consistently derived from the vector of quaternion space. The calibration of cameras is also derived in this space. Computer simulation and the results of error-sensitivity demonstrate the successful operation of the solution. The suggested solution can also be applied to the more complex real time tracking and quite general and are applicable in various stereo fields.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.5
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pp.89-90
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2004
The analysis of relative pose(position and rotation) between stereo cameras is very important to determine the solution that provides three-dimensional information for an arbitrary moving target with respect to robot-end. In the space of free camera-model, the rotational parameters act on non-linear factors acquiring a kinematical solution. In this paper the general solution of active stereo that gives a three-dimensional pose of moving object is presented. The focus is to achieve a derivation of linear equation between a robot's end and active stereo cameras. The equation is consistently derived from the vector of quaternion space. The calibration of cameras is also derived in this space. Computer simulation and the results of error-sensitivity demonstrate the successful operation of the solution. The suggested solution can also be applied to the more complex real time tracking and quite general and are applicable in various stereo fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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