Linear motor has a lot of advantages in comparison with conventional feed mechanisms: high velocity, high acceleration, good positioning accuracy and a long lifetime. An important disadvantage of linear motor is its high power loss and heating up of motor and neighboring machine components in operation. For the application of the linear motors to precision machine tools an effective cooling method and thermal optimizing measures are required. In this paper Finite-Element-Method for the thermal behavior of synchronous linear motor is introduced, which is useful for the design and manufacturing of linear motors. By modeling the linear motor the orthotropic physical properties of the sheet metal and windings were considered and convective coefficient in the water cooler and to the surroundings was defined by analytical and experimental method. The calculated isothermal lines could analyze the heat flow in the linear motor.
본 논문에서는 linear window operator의 효율적인 구현 방안을 제안하였다. 블록 상태 공간함수를 이용하여 computational primitive를 찾아내고 이를 이용하여 프로세사의 datapath의 구현에 사용함으로서 효율적인 linear window operator의 구현을 가능하게 하였다. 또한 linear window operator의 실시간 처리를 위하여 데이터 분할 기법을 사용한 다중 프로세서 구조를 제안하였다. 블록의 크기에 따른 성능 분석을 통하여 제시된 프로세서 및 다중 프로세서의 성능이 우수함을 보였다.
This paper presents a pitch controller which can hold output power constant at the rated value. Although wind turbine contains complicated nonlinearities, its behaviour within a certain operating range of a point can be approximated by that of a linear model. By doing so, we can apply rather simple and systematic linear control techniques such as PID and LQR(Linear Quadratic Regulator) to design a linear pitch controller. Because these linear controllers are valid only in a sufficiently small range around an operating point, linearized wind turbine model under the condition of varying wind speed needs a linear pitch controller can achieve the aims of tracking the rated rotor rotational speed. We propose an improved linear pitch controller taking each merit of LQR and PI controller under the condition of varying operating points in this paper.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권2호
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pp.289-298
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1999
We consider a minimax approach to make a design robust to many types or uncertainty arising in reality when dealing with non-normal linear models. We try to build a design to protect against the worst case, i.e. to improve the "efficiency" of the worst situation that can happen. In this paper, we especially deal with the generalized linear model. It is a known fact that the generalized linear model is a universal approach, an extension of the normal linear regression model to cover other distributions. Therefore, the optimal design for the generalized linear model has very similar properties as the normal linear model except that it has some special characteristics. Uncertainties regarding the unknown parameters, link function, and the model structure are discussed. We show that the suggested approach is proven to be highly efficient and useful in practice. In the meantime, a computer algorithm is discussed and a conclusion follows.
In this paper, we propose a method of order two for the computation of positive solutions to a boundary value problem of the linear beam equation. The method is based on the Power method for the eigenvector associated with the dominant eigenvalue and the Crout-like factorization algorithm for the banded system of linear equations. It is extremely fast due to the linear complexity of the linear system solver. Numerical result of a test problem is included.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권3호
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pp.225-233
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2013
The linear support vector machine(SVM) is motivated by the maximal margin separating hyperplane and is a popular tool for binary classification tasks. Many studies exist on the consistency properties of SVM; however, it is unknown whether the linear SVM is consistent for estimating the optimal classification boundary even in the simple case of two Gaussian classes with a common covariance, where the optimal classification boundary is linear. In this paper we show that the linear SVM can be inconsistent in the univariate Gaussian classification problem with a common variance, even when the best tuning parameter is used.
This paper presents the thermal behavior of a synchronous linear motor with high speed and force. Such a linear motor can successfully replace ball lead screw in machine tools because it has a high velocity, acceleration and good positioning accuracy. On the other hand, low efficiency and high heating up during operation are disadvantage of linear motors. For the application of linear motors to machine tools a water-cooling system is often used. In this research, structure of the linear motor and water cooler is changed to improve the thermal behavior of the linear motor. Some important effects of an integrated cooler, an U-cooler and a thermally symmetrical cooler are presented.
Free-piston engine system is a new type energy converter which uses a linear motion of piston by using linear generator. In free-piston engine system, the piston is not connected to a crank-shaft. The major advantages of free-piston engine system are high efficiency and low mechanical loss from the absence of motion conversion devices. Linear generator of free-piston engine system is used as generator and starting motor. In design step, considering of back-emf and detent force characteristics for generating mode and thrust and control characteristics for starting mode is needed. In this research, generating mode of flat-type linear generator and tubular-type linear generator is analyzed by finite element analysis method and starting mode of both type linear generators is analyzed by using capability curve. Capability curve is plotted from electrical parameters of both type linear generator and motion profile is calculated from mechanical parameters.
A BF(breadth-first) linear quadtree as a new data structure for image data is suggested, which enables us to compress the image data efficiently and to make operations of the compressed data easily. It is a list of path names for black nodes as the linear quadtree is. The path name for each black node of a BF linear quadtree is represented as a sequence of path codes from the root node to itself, whereas that of linear quadtree as a sequence of path codes from the root node to itself and fill characters for cut-offed path from it to any n-level node which corresponds to a pixel of an image. The BF linear quadtree provides a more efficent compression ratio than the linear quadtree does, because the former does not require redundant characters, fill characters, for the cut-offed paths. Several operations for image processing can be also implemented on this hierarchical structure efficiently, because it is composed of only the black nodes ad the linear quadtree is . In this paper, algorithms for several operations on the BF linear quadtree are defined and analyzed. Experimental results for forur image data are also given and discussed.
Analyzing patterns in data points embedded in linear and non-linear feature spaces is considered as one of the common research problems among different research areas, for example: data mining, machine learning, pattern recognition, and multivariate analysis. In this paper, data points are heterogeneous sets of biosequences (composite data points). A composite data point is a set of ordinary data points (e.g., set of feature vectors). We theoretically extend the derivation of the largest generalized eigenvalue-based distance metric Dij(γ1) in any linear and non-linear feature spaces. We prove that Dij(γ1) is a metric under any linear and non-linear feature transformation function. We show the sufficiency and efficiency of using the decision rule $\bar{{\delta}}_{{\Xi}i}$(i.e., mean of Dij(γ1)) in classification of heterogeneous sets of biosequences compared with the decision rules min𝚵iand median𝚵i. We analyze the impact of linear and non-linear transformation functions on classifying/clustering collections of heterogeneous sets of biosequences. The impact of the length of a sequence in a heterogeneous sequence-set generated by simulation on the classification and clustering results in linear and non-linear feature spaces is empirically shown in this paper. We propose a new concept: the limiting dispersion map of the existing clusters in heterogeneous sets of biosequences embedded in linear and nonlinear feature spaces, which is based on the limiting distribution of nucleotide compositions estimated from real data sets. Finally, the empirical conclusions and the scientific evidences are deduced from the experiments to support the theoretical side stated in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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