The mechanical properties of polycrystalline thin-films, critical for Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) components, are known to have the size effect and the scatter in the length scale of microns by the numbers of intensive investigation by experiments and simulations. So, the consideration of the microstructure is essential to cover these length scale effects. The lattice based stochastic model for the microstructure evolution is used to simulate the actual microstructure, and the fast and reliable algorithm is described in this paper. The kinetics parameters, which are the key parameters for the microstructure evolution based on the nucleation and growth mechanism, are extracted from the given micrograph of a polycrystalline material by an inverse method. And the method is verified by the comparison of the quantitative measures, the number of grains and the grain size distribution, for the actual and simulated microstructures. Finite element mesh is then generated on this lattice based microstructure by the developed code. And the statistical finite element analysis is accomplished for selected microstructure.
The partial discharge of Cast-resin Transformer has a difficulty to be analyzed, because it is an abnormal condition signal of which stochastic characteristics varies with time variance. In this study, background noise coming from the outside of the cast-resin transformers through ground wire can be removed and only a discharge signal of which defects are simulated can be obtained, using the wavelet transform method, which is a time-frequency domain analysis technique. As a result, it was confirmed that de-noising using the SWT technique is the best efficient among three methods of the wavelet transform techniques.
Due to the Importance of lead time demand in the design of Inventory management systems. researchers and practitioners have paid continuous attention and a few analytic models using the compound distribution approach have been reported. However, since the nature or compound distributions is hardly amenable. the analytic models have been done by non-recognition of the compound nature or some components to reduce the analytic task. This study concerns some of the important aspects in the analytic models. Through the theoretic examination of the analytic model approach and the comparison with the rigid compound stochastic process approach. this study clarifies the assumptions implicitly made by the analytic models and provides some precautions in using the analytic models.
In this paper, we developed a Receding Horizon Predictive Control for Stochastic state space models(RHPCS). RHPCS was designed to minimize a quadratic cost function. RHPCS consists of Receding Horizon Tracking Control(RHTC) and a state observer. It was shown that RHPCS is equivalent to Generalized Predictive Control(GPC) when the underlying state space model is equivalent to the I/O model used in the design of GPC. The equivalence between GPC and RHPCS was shown through. the comparison of the transfer functions of the two controllers. RHPCS provides a time-invarient optimal control law for systems for which GPC can not be used. The stability properties of RHPCS was derived. From the GPC's equivalence to RHPCS, the stability properties of GPC were shown to be the same as those for RHTC.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권2호
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pp.105-114
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2000
An output feedback control (OFC) is presented for a linear stochastic system with known disturbance and applied to a flexible spacecraft for the reduction of residual vibration while allowing the natural deflection during operation. By converting the tracking problem into regulator problem, the OFC minimizes the expected value of a guadratic objective function composing of error stats which always remain on the intersection of sliding hypersurfaces. For the numerical evaluation with a flexible spacecraft, a large slewing maneuver strategy is devised with a tracking model for nominal trajectory and start-cost-stop strategy for economical maneuver in conjunction with the input shaping technique. The performance and efficacy of the proposed control scheme are illustrated with the comparison of different maneuver strategies.
The stability of machine tool systems is analyzed by considering the machining process as a stochastic process without decomposing into machine tool structural dynamics and cutting processes. In doing so the time series analysis technique developed by Wu and Pandit is applied systematically to the relative vibration between cutting tool and work- piece measured under actual working conditions. Various characteristic properties derived from the fitted ARMA(Autoregressive Moving Average) Models and those from raw data directly are investigated in relation with the system stability. Both damping ratio and absolute value of the characteristic roots of the AR part of the most significant dynamic mode are preferred as stability indicating factors to the other pro-perties such as theoretical variance .gamma. (o) or absolute power of the most dominant dynamic mode. Maximum aplitude during a certain interval and variance estimated from raw data are shown to be very sensi- tive to the type of the signal and the location of measurement point although they can be obtained rather easily. The relative vibration signal is also analyzed by FFT(Fast Fourier Transform) Analyzer for the purpose of comparison with the spectrums derived from the fitted ARMA models.
The simulation techniques of hydrologic data series have develped for the purposes of the design of water resources system, the optimization of reservoir operation, and the design of flood control of reservoir, etc. While the stochastic models are usually used in most analysis of water resources fields for the generation of data sequences, the indexed sequential modeling (ISM) method based on generation of a series of overlapping short-term flow sequences directly from the historical record has been used for the data generation in the western USA since the early of 1980s. It was reported that the reliable results by ISM were obtained in practical applications. In this study, we generate annual inflow series at a location of Hong Cheon Dam site by using ISM method and autoregressive, order-1 model (AR(1)), and estimate the drought characteristics for the comparison aim between ISM and AR(1).
The sequences of monthly streamflows constitute a non-statonary time series. The purely stochastic model has been applied to data generation of non-stationary time series. Tow different mothods--single site and multisite generation--have been used on the hydrologic time series. In this study the synthetic generation method by bivariate analysis, studied by Thomas Fiering, one of multi-site models, has been applied to the historical data on monthly streamflows at two sites in Nakdong River, and also for validity of this model the single site Thomas Fiering model applied. Through statistical analysis it has been shown that the performance of bivariate Thomas Fiering model was better than that of the other. By comparison of mean and standard deviaion between the historical and the generated, and cross correlogram interpretation, it has been known that the model used herein has good performance to simultaneously generate the monthly streamflows at two sites in a river hasin.
Cosmic-ray acceleration, although physically important in many astrophysical contexts, is difficult to incorporate into numerical models,. because it involves microphysics that is generally far from thermodynamic equilibrium, and also because the length and time scales for that physics typically range over many orders of magnitude, reflecting the huge range of particle rigidities that must be represented. The most common accelerator models are stochastic in nature and involve nonequilibrium plasma properties that are also often poorly understood. Still, nature clearly finds a way to produce simple, robust and almost scale-free energy distributions for the cosmic-rays. Their importance has inspired a number of approaches to examining the production and transport of cosmic-ray particles in numerical simulations. I offer here a brief comparison of some of the methods that have been introduced.
A method of stochastic dynamic analysis of suspension bridge subjected to random wind loads has been developed in this paper. Example analyses are carried out by mode superposition method(MSM), mode acceleration method(MAM) and advanced mode acceleration method(AMAM) in frequency domain for the Nam-Hae Bridge. In this study the statistical characterics of random wind loads we assumed to be Gaussian stationary zero mean processes. The considered structural response quanties are displacements, shear forces and bending moments. The mean extreme responses are approximately calculated by three times of standard deviations. The followings are the conclusions from this study. 1. Numerical results which obtained by three methods of computer program developed in this paper agree reasonably well when the numbers of modes increase. 2. AMAM is simple, accurate, economic and reliable method compared with the MSM and the MAM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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