A current trend of design methodologies is to make engineers objectify or automate the decision-making process. Numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, the Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. To obtain the target performance with the maximum robustness is the main functional requirement of a mechanical system. In this research, a design procedure for global robust optimization is developed based on the kriging and global optimization approaches. The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the function. Robustness is determined by the DACE model to reduce real function calculations. The simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to determine the global robust design of a surrogated model. As the postprocess, the first order second-moment approximation method is applied to refine the robust optimum. The mathematical problems and the MEMS design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
Decision making strategies should consider both adaptiveness and robustness in order to deal with two main characteristics of climate change: non-stationarity and deep uncertainty. Especially, robust strategies are different from traditional optimal strategies in the sense that they are satisfactory over a wider range of uncertainty and may act as a key when confronting climate change. In this study, a new framework named Robust Stochastic Dynamic Programming (R-SDP) is proposed, which couples previously developed robust optimization (RO) into the objective function and constraint of SDP. Two main approaches of RO, feasibility robustness and solution robustness, are considered in the optimization algorithm and consequently, three models to be tested are developed: conventional-SDP (CSDP), R-SDP-Feasibility (RSDP-F), and R-SDP-Solution (RSDP-S). The developed models were used to derive optimal monthly release rules in a single reservoir, and multiple simulations of the derived monthly policy under inflow scenarios with varying mean and standard deviations are undergone. Simulation results were then evaluated with a wide range of evaluation metrics from reliability, resiliency, vulnerability to additional robustness measures. Evaluation results were finally visualized with advanced visualization tools that are used in multi-objective robust decision making (MORDM) framework. As a result, RSDP-F and RSDP-S models yielded more risk averse, or conservative, results than the CSDP model, and a trade-off relationship between traditional and robustness metrics was discovered.
The aim of this research is to implement a design framework based on reliability analysis and make it possibly used for a reliable and robust design under uncertainties. Different types of reliability methods and algorithms are programmed to explore their characteristics. In our work, RIA and the PMA are employed for formulating the reliability analysis problems. A number of reliability methods are introduced in this program such as FORM, AMV/AMV+ and MCS. Reliability analysis can be easily performed with this tool box only if a drive file is ready to run. Users need to select random design variables and define their distributions and correlation.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제9권1호
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pp.28-38
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2016
The flexible control system for hydraulic pile hammer using main control valve is present to the requirement of rapidly reversing with high frequency. To ensure the working reliability of hydraulic pile hammer, the reversing performance of the main control valve should commutate robustness to various interfere factors. Through simulation model built in Simulink/Stateflow and experiment, the effects of relative parameters to reverse performance of main control are analyzed and the main interfere factors for reversing performance are acquired. Treating reverse required time as design objects, some structure parameters as control factors, control pressure, input flow and gaps between spool and valve body as interfere factors, the robust design of the main control valve is done. The combination of factors with the strongest anti-jamming capability is acquired which ensured the reliability and anti-jamming capability of the main control valve. It also provides guidance on design and application of the main control valve used in large flow control with interferes.
In order to reduce the variation effects of uncertainties in the engineering environments, new robust optimization method, which considers the uncertainties in design process, is proposed. Both design variables and system parameters are considered as random variables about their nominal values. To ensure the robustness of performance function, a new objective is set to minimize the variance of that function. Constraint variations are handled by introducing probability constraints. Probability constraints are solved by the advanced first order second moment (AFOSM) method based on the reliability theory. The proposed robust optimization method has an advantage that the second derivatives of the constraints are not required. The suggested method is examined by solving three examples and the results are compared with those for deterministic case and those available in literature.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.498-503
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1993
In this paper, a robust and reliable H$_{\infty}$ control problem is considered for linear uncertain systems with time-varying norm-bounded uncertainty in the state matrix, which performs well despite of actuator outages. Using linear static state feedback and the quadratic stabilization with H$_{\infty}$-norm bound, a robust and reliable H$_{\infty}$ controller is obtained that stabilizes the plant and guarantees an H$_{\infty}$-norm bound constraint on disturbance attenuation for all admissible uncertainties and normal state as well as faulty state of actuators. It provides a sufficient condition for robust and reliable stabilization with H$_{\infty}$-norm bound. Reliability is guaranteed provided actuator outages only occur within a prespecified subset of actuators.tors.
The robustness and reliability of vision algorithms is the key issue in robotic research and industrial applications. In this paper robust real time visual tracking in complex scene is considered. A common approach to increase robustness of a tracking system is the use of different model (CAD model etc.) known a priori. Also fusion or multiple features facilitates robust detection and tracking of objects in scenes of realistic complexity. Voting-based fusion of cues is adapted. In voting. a very simple or no model is used for fusion. The approach for this algorithm is tested in a 3D Cartesian robot which tracks a toy vehicle moving along 3D rail, and the Kalman filter is used to estimate the motion parameters. namely the system state vector of moving object with unknown dynamics. Experimental results show that fusion of cues and motion estimation in a tracking system has a robust performance.
In recent years, micro-grid has been widely focused on the fields of renewal energy systems. This paper proposes a novel robust power converter control against arbitrary electric load changes for islanded micro-grid topology. First, we provide a state-space representation of our micro-grid model including power converter and electric load circuit. And then a state feedback control method is applied to construct a nominal control framework. Next, we propose a robust adaptive control law to enhance a control performance against unexpected load perturbation. In addition, we analytically investigate a passivity property for the micro-grid model and carry out computer simulation to demonstrate superiority and reliability of the proposed control methodology.
The purpose of this research is to improve the reliability of automobile navigation system that utilizes the magnetic compass for localization. On account of its sensitiveness against the dynamic external interference of the magnetic field, the electronic compass itself is not accurate enough to be used for the localization compared to the gyro-compass. To overcome this shortcoming, in this research, a robust electronic compass is designed by using two magnetic compasses to cancel out the dynamic interferences efficiently. That is, a dual compass predictive calibration algorithm against irregular external interference of magnetic field is newly proposed and implemented in this paper. When the dynamic interference can be eliminated from the electronic compass, it becomes much accurate than the gyro-based system that suffers from the accumulative drift error. The reliability and performance of the designed system have been verified through the real driving experiments.
The purpose of this research is to improve the reliability of automobile navigation system that utilizes the magnetic compass for localization. On account of its sensitiveness against the dynamic external interference of the magnetic field, the electronic compass itself is not accurate enough to be used for the localization compared to the gyro-compass. To overcome this shortcoming, in this research, a robust electronic compass is designed by using two magnetic compasses to cancel out the dynamic interences efficiently. That is, a dual compass predictive calibration algorithm against irregular external interference of magnetic field is newly proposed and implemented in this paper. When the dynamic interference can be eliminated from the electronic compass, it becomes much accurate than the gyro-based system that suffers from the accumulative drift error. The reliability and performance of the designed system have been verified through the real driving experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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