In this paper, the loss components of IPMSM(Inteiror Permanent Magnet Synchronous Motor) is derived. To maximize the efficiency of the motor, a design method that optimizes the design variables is proposed Objective function consists of stator winding loss, core loss, and mechanical loss. Simulated annealing is used as the optimization method which is appropriate for finding the global minimum of nonlinear function with many local minima. Through the simulation of the motor characteristics, the prominence of the proposed design method is verified.
The simulated annealing(SA) algorithm is a stochastic strategy for search of the ground state and a powerful tool for optimization, based on the annealing process used for the crystallization in physical systems. It's main disadvantage is the long convergence time. Therefore, this paper proposes a stochastic algorithm combined with conventional deterministic optimization method to reduce the computation time, which is called SDS(Stochastic-Deterministic-Stochastic) method.
본 논문은, 각 채널이 여파기와 군지연 등화기로 구성되는, 위성용 다중채널 입력 멀티플렉서에서 사용되는 군지연-등화되는 여파기의, Simulated Annealing(SA) 기법과 Conjugate Gradient(CG) 기법의 새로운 결합형 설계 방식에 의한 구현을 기술한다. SA기법은 8차 타원적분형 여파기, CG기법은 2극 등화기 각각의 회로 설계변수들의 값을 찾아내는데 이용된다. 측정결과는 설계된 부품의 spec.에 대하여 성능이 만족함과 설계기법의 타당성을 나타낸다.
활성외곽선모델(active contour model)은 물체의 경계를 분할하기 위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 그런데, 기존 활성외곽선모텔에서는 초기곡선을 분할하고자하는 물체의 경계면에 위치시키고 지역적으로 에너지를 최소화 함에 따라 결과가 초기 곡선의 위치와 형태에 따라 달라지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 활성외곽선모델을 B-Spline 곡선에 의해 표현하고, 에너지 최소화 과정에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)과 시뮬레이티드 어닐링 (Simulated Annealing : SA)을 적용함으로써 기존 활성외곽선모델이 갖는 초기 곡선에 대한 제약성을 개선하고자 했으며, 두가지 방법에 따른 분할 결과와 문제점을 비교하고자 하였다. 제안한 방법의 성능비교를 위하여 이진 합성 영상과 CT 영상, MR 영상을 대상으로 실험을 수행하였다.
To ensure that equipment outages do not directly impact the reliability of the ISO-controlled grid, market participants request permission and receive approval for planned outages from the independent system operator (ISO) in competitive electricity markets. In the face of major generation outages, the ISO will make a critical decision as regards the scheduling of the essential maintenance for myriads of generating units over a fixed planning horizon in accordance with security and adequacy assessments. Mainly, we are concerned with a fundamental framework for ISO's maintenance coordination in order to determine precedence of conflicting outages. Simulated annealing, a powerful, general-purpose optimization methodology suitable for real combinatorial search problems, is used. Generally, the ISO will put forward its best effort to adjust individual generator maintenance schedules according to the time preferences of each power generator (GENCO) by taking advantage of several factors such as installed capacity and relative weightings assigned to the GENCOs. Thus, computer testing on a four-GENCO model is conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed method and the applicability of the solution scheme to large-scale maintenance scheduling coordination problems.
The semiconductor industry has continuously been looking for the ways to improve yield and to reduce manufacturing cost. The layout modification approach, one of yield enhancement techniques, is applicable to all design styles, but it does not require any additional resources in terms of silicon area. The layout modification method for yield enhancement consists of making local variations in the layout of some layers in such a way that the critical area, and consequently the sensitivity of the layer to point defects, is reduced. Chen and Koren (1995) proposed a greedy algorithm that removes defect sensitive area using via moving, but it is easy to fall into a local minimum. In this paper, we present a via moving algorithm using simulated annealing and enhance yield by diminishing defect sensitive area. As a result, we could decrease the defect sensitive area effectively compared to the greedy algorithm presented by Chen and Koren. We expect that the proposed algorithm can make significant contributions on company profit through yield enhancement.
Custom VLSI 칩의 설계에 있어서 임의의 폭과 높이를 갖는 직사각형 마크로 블럭을 효과적으로 배치하는 것은 칩의 면적과 신호 지연시간을 줄이기 위하여 매우 중요하다. 이 논문에서는 시뮬레이티드 어닐링을 사용하여 마크로 블럭을 전체적으로 최적 배치하기 위한 방법과, 시뮬레이티드 어닐링 과정이 끝난 후에 남아있는 직사각형 블럭들 사이의 중첩을 제거하는 효율적인 알고리듬을 제안하였다. 최소한의 배선영역을 확보하기 위해 각 블럭을 4방향으로 확장한 후에, 확장된 블럭들을 최대한 밀집되도록 배치하였다. 이 방법을 MV10000/UNIX 컴퓨터에서 C언어로 프로그램 하였으며 50개와 160개의 블럭으로 구성된 회로에 적용한 결과 좋은 배치를 얻을 수 있었다. 또한 최종 배치에 큰영향을 주는 파라미터에 대한 조사를 하였다.
무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집 문제는 네트워크에 배치된 모든 노드의 데이터 전송 에너지를 최소화함으로써 네트워크의 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집문제를 효과적으로 해결하기 위한 메타휴리스틱 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 보다 효과적인 해를 찾기 위해 새로운 이웃해 생성방식과 복구함수를 적용한다. 제안된 알고리즘의 성능은 네트워크 수명과 알고리즘 실행시간 관점에서 기존의 알고리즘과 비교평가 하였으며, 실험 결과에서 제안된 알고리즘이 최대 수명 데이터 수집 문제에 효과적으로 적용됨을 보여준다.
본 논문에서는 방사 기저함수 네트워크의 파라미터를 전 영역에서 최적화하는 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 학습 알고리즘들은 지역 최적화만을 수행하기 때문에 성능의 한계가 있고 최종 결과가 초기 네트워크 파라미터 값에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 모의 담금질 기법은 모의 담금질 기법의 전 영역 탐색 능력과 경사 기반 학습 알고리즘의 지역 최적화 능력을 조합하여 전 파라미터 영역에서 해를 찾을 수 있도록 한다. 제안하는 기법을 함수 근사화 문제에 적용하여 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 학습 및 일반화 성능을 보이는 네트워크 파라미터를 찾을 수 있으며, 초기 파라미터 값의 영향을 크게 줄일 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 3개 이상의 기둥그룹에 대해서도 일반적으로 적용 가능한 기둥축소량의 최적보정기법을 제안하고, 이를 실제 시공된 건물에 적용하여 그 적용성을 평가하였다. 제안된 최적보정기법은 성능 및 시공상의 제약조건을 만족하면서 보정개소를 최소한으로 할 수 있는 층그룹 및 이때의 보정량을 산정하며, 상대보정뿐만 아니라 절대보정을 고려한 혼합보정도 가능하다. 최적보정에는 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)이 주요 알고리즘으로 사용되었다. 제안된 기법을 실제 축소량 보정이 수행된 61층 건물에 적용한 결과, 보정량을 쉽게 산출할 수 있고 또한 실무방식보다 보정개소를 줄일 수 있어 적용성이 뛰어남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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