In this paper, Neuro-Fuzzy controller which has the characteristic of Fuzzy control and artificial Neural Network is designed A fuzzy rule to be applied is selected automatically by the allocated neurons. The neurons correspond to Fuzzy rules which are created by the expert. In order to adaptivity, the more precise modeling is implemented by error back propagation learning of adjusting the link-weight of fuzzy membership function in Neuro-fuzzy controller. The more classified fuzzy rule is used to include the property of Dual mode Method. To test the effectiveness of the algorithm designed above the experiment for DC servo motor with variable load as variable load plant is implementation.
The sulfur-iodine thermochemical water splitting process of GA(General atomic) cycle was studied to produce hydrogen from water by $H_2-I_2-SO_2$ reactions. The experimental scale was 500g based on iodine. The reaction took 100 minutes, products could be separated two liquid phases due to their density difference:HI solution had a density of 2.39~2.61g/cc, and $H_2SO_4$ solution had 1.37~1.38g/cc. The condition of reaction was when weight ratio of $I_2/H_2O$ was 2/1 resulting in good phase separation and productivity.
This paper describe a (mite element computer simulation of a absorption system using full scale car crash test. The full scale test selected for this study is a 80kmh frontal, side and 25% offset impact of a 1993 Ford Taurus vehicle into a absorption system. This absorption system has external rubber and internal steel pannel. This simulation has completed for decision of these components energy absorption performance. Dynamical performance of this system and movement are obtained from this simulation. and then We can appreciate the safety of passenger from measure the vehicle C.G's acceleration.
Hydroforming is a method for forming circular tubes. If this technology is to be applied economically, it is essential to have knowledge of the avoidance of failure cases as well as of the behavior of the tube in the tool under the compressive stress and forces that are exerted by the machine. A finite element simulation for manufacturing of lower arm from straight tubes, using the hydroforming method, was performed to investigate the effects of varying process parameters. Explicit method is used to simulate hydroforming in many cases, but that is not included flow rule. And then it needs simulation for implicit method. It was simulated by two methods, implicit and explicit, to compare the result of the hydroforming.
In this study, a neuro-fuzzy controller which has the characteristic of fuzzy control and artificial neural network is designed. A fuzzy rule to be applied is automatically selected by the allocated neurons. The neurons correspond to fuzzy rules are created by an expert. To adapt the more precise model is implemented by error back-propagation learning algorithm to adjust the link-weight of fuzzy membership function in the neuro-fuzzy controller. The more classified fuzzy rule is used to include the property of dual mode method. In order to verify the effectiveness of the proposed algorithm designed above, an operating characteristic of a DC servo motor with variable load is investigated.
본 연구에서는 역사기록서 분석을 통해 조선왕조시대 산불방지정책을 분석하였다. 조선왕조시대 산불방지정책은 크게 예방분야와 민생안정에 관한 정책으로 구분할 수 있었고 산불예방분야에서는 산불발생가능지역과 산불보호대상지역으로 구분하여 예방정책을 시행하였다. 산불발생가능지역으로는 화전경작 산림지역, 강무장 등 사냥터, 봉수대 주변 산림지역, 병해충 구제를 위한 입화 가능지역이며 왕실묘 주변, 사고(史庫), 소나무 육림을 위한 산림인 금산 또는 봉산, 도성 숲은 산불보호대상지역에 포함되어 산불방지정책을 시행하였다. 민생안정에 관한 정책에서는 산불피해지역 백성을 위로하고 산불피해지 복구를 위해 어사를 파견하여 구휼토록 정책을 펼쳤다. 특히, 산불예방정책 시행을 위반하여 산불을 발생시킨 죄에 대해서는 엄하게 책임을 물어 귀양에서부터 사형에 이르는 처벌을 내렸다. 결론적으로 조선왕조시대에도 산불의 심각성으로 인해 조정 및 지방관서 등에서 여러 방지정책들이 시행되었다는 것을 알 수 있다.
본 연구는 건식 용융염 전해정련실험에서 고체음극에 순수 우라늄금속 전착되는 최적조건을 얻기 위한 내용이다. 실험 결과, 용융염(LiCl-KCl)중 $UCl_3$의 농도가 2wt%이상이 존재할 때 고체음극에 순수한 우라늄이 전착됨을 알았다. 또한, 전착물중 전류밀도와 용융염중 U의 함량이 미치는 영향과 우라늄의 형태에 관한 연구가 수행되었다.
We designed a neuro-fuzzy controller to improve some problems that are happened when the DC servo motor is controlled by a PID controller or a fuzzy logic controller. Our model proposed in this paper has the stable and accurate responses, and shortened settling time. To prove the capability of the neuro-fuzzy controller designed in this paper, the proposed controller is applied to the speed control of DC servo motor. The results showed that the proposed controller did not produce the overshoot, which happens when PID controller is used, and also it did not produce the steady state error when FLC is used. And also, it reduced the settling time about 10%. In addition, we could by aware that our model was only about 60% of the value of current peak of PID controller.
This paper deals with speed control of DC servo motor using a PID controller with a gain tuning based on a Back-Propagation(BP) Learning Algorithm. Conventionally a PID controller has been used in the industrial control. But a PID controller should produce suitable parameters for each system. Also, variables of the PID controller should be changed according to environments, disturbances and loads. In this paper described by a experiment that contained a method using a PID controller with a gain tuning based on a Back-Propagation(BP) Learning Algorithm, we developed speed characteristics of a DC servo motor on variable loads. The parameters of the controller are determined by neural network performed on on-line system after training the neural network on off-line system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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