In this paper, we introduce a new topology of Radial Basis Function-based Polynomial Neural Networks (RPNN) that is based on a genetically optimized multi-layer perceptron with Radial Polynomial Neurons (RPNs). This study offers a comprehensive design methodology involving mechanisms of optimization algorithms, especially Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms. In contrast to the typical architectures encountered in Polynomial Neural Networks (PNNs), our main objective is to develop a design strategy of RPNNs as follows : (a) The architecture of the proposed network consists of Radial Polynomial Neurons (RPNs). In here, the RPN is fully reflective of the structure encountered in numeric data which are granulated with the aid of Fuzzy C-Means (FCM) clustering method. The RPN dwells on the concepts of a collection of radial basis function and the function-based nonlinear (polynomial) processing. (b) The PSO-based design procedure being applied at each layer of RPNN leads to the selection of preferred nodes of the network (RPNs) whose local characteristics (such as the number of input variables, a collection of the specific subset of input variables, the order of the polynomial, and the number of clusters as well as a fuzzification coefficient in the FCM clustering) can be easily adjusted. The performance of the RPNN is quantified through the experimentation where we use a number of modeling benchmarks - NOx emission process data of gas turbine power plant and learning machine data(Automobile Miles Per Gallon Data) already experimented with in fuzzy or neurofuzzy modeling. A comparative analysis reveals that the proposed RPNN exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.
Giovanini Leonardo;Ordys Andrzej W.;Grimble Michael J.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권6호
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pp.669-681
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2006
In this work, a new method of design adaptive controllers for SISO systems based on multiple models and switching is presented. The controller selects the model from a given set, according to a switching rule based on output prediction errors. The goal is to design, at each sample instant, a predictive control law that ensures the robust stability of the closed-loop system and achieves the best performance for the current operating point. At each sample the proposed control scheme identifies a set of linear models that best characterizes the dynamics of the current operating region. Then, it carries out an automatic reconfiguration of the controller to achieve the best possible performance whilst providing a guarantee of robust closed-loop stability. The results are illustrated by simulations a nonlinear continuous and stirred tank reactor.
This paper proposes the novel flux barrier that built in q-axis in rotor of IPM type BLDC motor. The novel flux barrier aims to reduce the motor vibration with reduced cogging torque and lessened torque ripple by the sinusoidal waveform distribution of the flux generated in the permanent magnet. For optimization of the novel flux barrier, the Taguchi method is effectively employed which considered multiple objective quality characteristics, such as cogging torque, average torque and efficiency. The result of proposed model compare with the initial model and it is verified by 2D finite element method (FEM) results.
This paper presents an improved estimation procedure for the contribution to no-load flux linkage created by the permanent magnet (PM) in interior permanent magnet synchronous machines. In the proposed method, the saturation effect in stator and rotor cores are taken into account by utilizing the frozen permeability method (FPM). This improved procedure can evaluate the contribution for each local element in the PM to the no-load flux linkage. According to the analysis results, an effective PM topology optimal design can be carried out to achieve high utilization ratio of PM in the machine. In order to determine the threshold of the low contribution of PM for removing, one multi-objective optimization model is proposed. Based on the optimal threshold, the final optimal topology design of PM can be achieved.
This paper discussed an optimal designs of 2 pole fan motors in refrigerator using a Niching Algorithm. We applied a Niching method to multi-objective optimal design of air gap construct. This Niching genetic algorithm is called "Restricted Competition Selection"(RCS) that is suitable for real world problem such as shape or structural optimization of electromagnetic device. The finite element method being used for nonlinear numerical characteristic analysis is provided exact solution in the system. Through this process is reduced the cogging torque ripple in air gap.
With the rapid urbanization and growing energy use intensity in the built environment, the glazed curtainwall has become ever more important in the architectural practice and environmental stewardship. Besides its energy efficiency roles, window has been an important transparent component for daylight penetration and a view-out for occupant satisfaction. In response to the climate crisis caused by the built environment, this research focuses on the study of net-zero energy retrofitting by using a new building integrated photovoltaic (BIPV) curtainwall as a sustainable alternative to conventional window systems. Design variables such as building orientations, climate zones, energy attributes of BIPV curtainwalls, and glazed area were studied, to minimize energy consumption and discomfort hours for three cities representing hot (Miami, FL), mixed (Charlotte, NC), and cold (Minneapolis, MN). Parametric analysis and Pareto solutions are presented to provide a comprehensive explanation of the correlation between design variables and performance objectives for net-zero energy retrofitting applications.
In order to acquire high-speed and high-precision performances in servomechanisms, an integrated design method have been proposed. Based on strict mathematical modeling and analysis of system performance according to design and operating parameters, a nonlinear constrained optimization problem including the relevant subsystem parameters of the servomechanism is formulated. Optimum design results of mechanical and electrical parameters are obtained according to the design parameters specified by designers through the integrated design processes. Motors are optimally selected from the servo motor database. Both the geometric errors referring to Abbe offset and the contour errors are minimized while required constraints such as stability conditions and saturated conditions are satisfied. This design methodology both offers the improved possibility to evaluate and optimize the dynamic motion performance of the servomechanism and improves the quality of the design process to achieve the required performance for high-speed/precision servomechanisms.
반도체 와이어 본딩(wire-bonding) 조립공정에 사용되는 검사용 다중배치 현미경 광학계를 설계하였다. 2배와 6배에 공통으로 사용되는 대물부를 통과한 광선은 광분할 프리즘으로 둘로 나뉘고 각각의 결상부에 의하여 물체의 주변부는 2배, 물체의 중심부는 6배로 결상하게 한다. 이 때 리드프레임의 와이어 구조 때문에 $\pm$3 mm의 높이차가 있어서 대물부에서 물체까지의 거리가 서로 다르다. 이러한 단차에 ,의해 물체거리가 바뀌더라도 동일한 결상 배율로 선명하게 관찰하기 위해 결상부를 기계 보정식 줌 렌즈와 같이 비선형 궤적으로 이동시켜야 한다. 이 궤적을 구하기 위해 가우스 괄호를 사용해 비선형 연립방정식을 세우고 풀었다. 또한 각 렌즈 군의 굴절능과 군간 간격을 구하는 군별 기초 설계는 등가렌즈에 대한 3차 수차 이론을 사용하였으며, 최종적으로 최적화 기법을 통하여 이러한 현미경 광학계를 얻었다.
The purpose of this paper is to develop a systematic design method for the suspension system hard points and compliance elements, which have great influence on the handling stability of a vehicle. In this paper, a method to optimize J-turn responses is presented based on the principles of design of experiments, multi-body dynamic analysis and optimum design technique. The design variables associated with the J-turn maneuver are selected through the experimental design sensitivity analysis using the perturbation method. An objective function is defined as an approximate function for the J-turn characteristics using the TSA(Taylor series approximation). The values of the design variables, which make the optimized J-turn characteristics, are obtained using the conjugate gradient method. The result of the J-turn simulation shows that the optimized vehicle has more improved handling stability than the optimized vehicle.
Pumps are essential machinery in the various industries. With the development of high-speed and large-scale pumps, especially high energy density, high requirements have been imposed on the vibration and noise performance of pumps, and cavitation is an important source of vibration and noise excitation in pumps, so it is necessary to improve pumps cavitation performance. The modern pump optimization design method mainly adopts parameterization and artificial intelligence coupling optimization, which requires direct correlation between geometric parameters and pump performance. The existing cavitation performance calculation method is difficult to be integrated into multi-objective automatic coupling optimization. Therefore, a fast prediction method for pump cavitation performance is urgently needed. This paper proposes a novel cavitation prediction method based on impeller pressure isosurface at single-phase media. When the cavitation occurs, the area of pressure isosurface Siso increases linearly with the NPSHa decrease. This demonstrates that with the development of cavitation, the variation law of the head with the NPSHa and the variation law of the head with the area of pressure isosurface are consistent. Therefore, the area of pressure isosurface Siso can be used to predict cavitation performance. For a certain impeller blade, since the area ratio Rs is proportional to the area of pressure isosurface Siso, the cavitation performance can be predicted by the Rs. In this paper, a new cavitation performance prediction method is proposed, and the feasibility of this method is demonstrated in combination with experiments, which will greatly accelerate the pump hydraulic optimization design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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