State dependent Riccati equation (SDRE) control technique has been widely used in the control society. Although it solves nonlinear optimal control problems, which minimizes state error and control efforts simultaneously, it has drawbacks when it is to be applied to the real time systems in that it requires much computational efforts. So the real time system whose computational ability is limited (for example, satellites) cannot afford to use SDRE controller. To solve this problem, a hybrid controller which is based on MSDRE (Modified SDRE) and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) has been proposed by Abdelrahman et al. (2010). We propose a hybrid controller based on SDRE and ANFIS, and apply the hybrid controller to the hardware attitude simulator to perform a HIL (Hardware-In-the-Loop) simulation. Through HIL simulation, it is demonstrated that the hybrid controller satisfies the control requirement and the computation load is reduced significantly. In addition, the effects of statistical properties of the ANFIS training data to the performance of the ANFIS controller have been analyzed.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권2호
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pp.171-177
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2003
In this paper, we investigate a robust $H_{\infty}$ state feedback control technique for continuous time bilinear systems with an additive disturbance input. The nonlinear robust $H_{\infty}$control for bilinear systems requires a solution to the state dependent algebraic Riccati equation (SDARE). We present a new robust $H_{\infty}$control technique based on the successive approximation method for solving the SDARE by converting bilinear systems into time-varying linear systems. The proposed control method guarantees robust stability for closed loop bilinear systems. The proposed algorithm is verified by numerical examples.
신호화된 교차로의 운영비율을 측정하기 위해 현재 세계적으로 광범위하게 이용되 는 척도는 교차로 통과차량의 평균지체시간이다. 그간 교차로 분석을 위해 많은 대기행렬 모형이 발표되어 왔고 또 그중 일부가 현재 사용 중에 있는데 이들은 모두 steady-state를 가정한 해법이다. 그러나 steady-state 모형은 시간에 따른 대기행렬 길이의 변화를 고려하 지 못하므로 현실적인 분석에 한계가 있는 방법론이다. 그러므로 정당한 교차로 시간산출을 위해서는 time-dependent한 분석형의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 discrete Markov chain을 이용하여 단순히 단위시간 동안의 도착율과 출발율로써 transition probabilities를 계산하는 새로운 대기행렬 모형을 개발하였다. 개발된 불연속 대기행렬 모형을 이용하여 교 차로 분석을 할 경우 기존의 교차로 지체모형과 비교하여 기대되는 개선효과는 다음과 같 다. 변화를 고려한 dynamic한 분석으로 현실적이고 정당한 예측을 할 수 있다. 신호자동에 의한 영향을 분석할 수 있다. 그리고 독립적교차로 뿐만 아니라 간선도로, 나아가서 network 분석을 할 수 있으며, 동시에 주어지 교통여건에 대해 신호자동화를 위한 최적값을 산출해 낸다.
We analyze a single server bulk input queue with optional server vacations under a single vacation policy and balking phenomenon. The service times of the customers as well as the vacation times of the server have been assumed to be arbitrary (general). We further assume that not all arriving batches join the system during server's vacation periods. The supplementary variable technique is employed to obtain time-dependent probability generating functions of the queue size as well as the system size in terms of their Laplace transforms. For the steady state, we obtain probability generating functions of the queue size as well as the system size, the expected number of customers and the expected waiting time of the customers in the queue as well as the system, all in explicit and closed forms. Some special cases are discussed and some known results have been derived.
In Cubic ZrO2 crystal growth by Skull method, it was examined on effect of homonization on melt as keeping ZrO2(90mol%)-Y2O3(10mol%) melt with 1hr, 2hr, 4hrs, 8hrs, 16hrs, respectively. The optimum homonizing condition in this system was obtained by the examination between quality of grown crystals and soaking time of melt. It was obtained that the lower quality crystal could be produced in the longer holding melt than the optimum soaking time of melt in spite of the supposedly well homonized state, because the melt stability is sensibly dependent on the convective state of melt in skull method (cold crucible process).
Many researchers had considered biological systems as linear systems. In many cases of biological systems, the phenomena that show the regular and periodic dynamics are considered the normal state. However, some clinical experiments reported, in some cases, the periodic signals represented the abnormal state. We assume that signals from human body system are generated from deterministic, intrinsic mechanisms and can be represented a simple equation that show nonlinear dynamics dependent on control parameters. The objective of our study is to model a nonlinear dynamics correctly from the nonlinear time series using the genetic programming method; to find a simple equation of nonlinear dynamics using collected time series and its nonlinear characteristics. We applied genetic programming to model RR interval of ECG that shows chaotic phenomena. We used 4 statistic measures and 2 fractal measures to estimate fitness of each chromosome, and could obtain good solutions of which chaotic features are similar.
Rang Tan Fu;Kee Hag Lee;Tae Young Park;Xin Sun;Zhi Gang Yu
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제15권2호
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pp.112-114
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1994
When an electron is transferred to $C_{60}$, the bond structure is distorted due to the electron-lattice interaction and a polaron-like state is formed. The evolution process of the bond distortion is studied by the dynamical equation of atomic lattice, and time-dependent changes of the bond lengths are determined. Then it can be estimated that the relaxation time to form the polaron-like state is a fraction of a picosecond.
This tutorial explains the basic principles of mechanistic ligand-receptor interaction model, which is an operational model of agonism. A growing number of agonist drugs, especially immune oncology drugs, is currently being developed. In this tutorial, time-dependent ordinary differential equation for simple $E_{max}$ operational model of agonism was derived step by step. The differential equation could be applied in a pharmacodynamic modeling software, such as NONMEM, for use in non-steady state experiments, in which experimental data are generated while the interaction between ligand and receptor changes over time. Making the most of the non-steady state experimental data would simplify the experimental processes, and furthermore allow us to identify more detailed kinetics of a potential drug. The operational model of agonism could be useful to predict the optimal dose for agonistic drugs from in vitro and in vivo animal pharmacology experiments at the very early phase of drug development.
We report the application of time-dependent density functional theory (TDDFT) to the calculation of potential energy profile relevant to the excited state intramolecular proton transfer (ESIPT) processes in title molecules. The TDDFT single point energy calculations along the reaction path have been performed using the CIS optimized structure in the excited state. In addition to the Stokes shifts, the transition energies including absorption, fluorescence, and 0-0 transition are estimated from the TDDFT potential energy profiles along the proton transfer coordinate. The excited state TDDFT potential energy profile of SA and 3ASA resulted in very flat function of the OH distance in the range ROH = 1.0-1.6 A, in contrast to the relatively deep single minimum function in the ground state. Furthermore, we obtained very shallow double minima in the excited state potential energy profile of SA and 3ASA in contrast to the single minimum observed in the previous work. The change of potential energy profile along the reaction path induced by the substitution of electron donating groups (-NH2 and -OCH3) at different sites has been investigated. Substitution at para position with respect to the phenolic OH group showed strong suppression of excited state proton dislocation compared with unsubstitued SA, while substitution at ortho position hardly affected the shape of the ESIPT curve. The TDDFT results are discussed in comparison with those of CASPT2 method.
Consumption of herbal tea [flower buds of Cleistocalyx operculatus (Roxb.) Merr. et Perry (Myrtaceae)] is associated with health beneficial effects against multiple diseases including diabetes, asthma, and inflammatory bowel disease. Emerging evidences have reported that High mobility group box 1 (HMGB1) is considered as a key "late" proinflammatory factor by its unique secretion pattern in aforementioned diseases. Dimethyl cardamonin (2',4'-dihydroxy-6'-methoxy-3',5'-dimethylchalcone, DMC) is a major ingredient of C. operculatus flower buds. In this study, the anti-inflammatory effects of DMC and its underlying molecular mechanisms were investigated on lipopolysaccharide (LPS)-induced macrophages. DMC notably suppressed the mRNA expressions of TNF-${\alpha}$, IL-$1{\beta}$, IL-6, and HMGB1, and also markedly decreased their productions in a time- and dose-dependent manner. Intriguingly, DMC could notably reduce LPS-stimulated HMGB1 secretion and its nucleo-cytoplasmic translocation. Furthermore, DMC dose-dependently inhibited the activation of phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K), phosphoinositide-dependent kinase 1 (PDK1), and protein kinase C alpha (PKC${\alpha}$). All these data demonstrated that DMC had anti-inflammatory effects through reducing both early (TNF-${\alpha}$, IL-$1{\beta}$, and IL-6) and late (HMGB1) cytokines expressions via interfering with the PI3K-PDK1-PKC${\alpha}$ signaling pathway.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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