There are many researches being in process to develop the information storage devices applying to the portable devices recently. Based on this need, the information storage devices have to be satisfied with the fast access time, the robustness of the system, high data transfer rate and lower media price. The total size of the drive must design to adapt the portable devices such as CF II card or PC II card size. This paper proposes the swing arm type actuator to insert the designed actuator in the drive of the CF II size. Hereafter the research will be going on to be suitable to the physical standard and design the focus magnetic circuit newly. The swing arm type actuator including this circuit is designed to have the dynamic characteristic satisfying the mechanical specification as well as the BD 1x. Finally, the adaptability to the portable devices was demonstrated by the finite element analysis and optimization of structural part.
${\alpha}$-titanium alloy has a relatively low heat treatment characteristic and it is mainly subjected to heat treatment for residual stress, recovery or dynamic recrystallization. In this study, commercially pure titanium hollow castings was fabricated by gravity casting. Heat treatments were carried out at $750^{\circ}C$, $850^{\circ}C$ and $950^{\circ}C$ to investigate the effect of post-heat treatment on microstructure and mechanical properties. Beta-transus temperature ($T_{\beta}$) was about $913^{\circ}C$, and equiaxed microstructure was shown at temperature below $T_{\beta}$ and lath-type microstructure at temperature above $T_{\beta}$. Microstructure and mechanical properties did not show any significant difference in the direction of solidification for titanium hollow billet, so it can be seen that it was a well-made material for extrusion process. The optimum heat treatment condition of hollow billet castings for the seamless tube production was $850^{\circ}C$, 4 hr, FC, indicating a combination of equiaxed microstructure and appropriate mechanical properties.
An optimized PI controller design method is presented to promote the control performance of an oil cooler system for high precision machine tools. First, a transfer function model of the oil cooler system with a variable rotating speed compressor was obtained by the perturbation method as the first order system with a negligible dead time. Then, the closed-loop control system was described as the second order system with a zero. Its dynamic behaviors are mostly governed by characteristic parameters, the damping ratio, and the natural frequency which is incorporated in PI gains. Next, an optimum integral of the time-weighted absolute error (ITAE) criterion was applied to the second order system. The characteristic parameters can be determined by the given design specifications, percent overshoots and settling times and comparisons with the ITAE criterion. Hence, the PI gains were plainly identified in a deterministic way. Finally, the PI gains were fine-tuned to obtain desirable dynamics in real systems, considering the zero effect and parameter variations. The validity of the proposed method was proven by computer simulations and real experiments for selected cases.
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
The objective of this paper is to describe the optimization of design parameters in a large-sized commercial bus heater system by using CFD(computational fluid dynamics) analysis and Taguchi method. In order to obtain the best combination of each control factor which results in a desired performance of heater system, the parameter design of the Taguchi method is adopted for the robust design considering the dynamic characteristic. The research activity may be divided into four phases. The first one is analyzing the problem, i.e., ascertaining the influential factors. In the second phase the levels were set in such a way that their variation would significantly influence the response. In the third phase the experimental runs were designed. In the final phase the planned runs were carried out numerically to evaluate the optimal combination of factors which is able to provide the best response. In this study, eight factors were considered for the analysis: one with two level and seven with three level combinations comprising the $L_{18}(2^1{\times}3^7)$ orthogonal array. The results of this study can be summarized as follows ; (i)The optimum condition of control factor is a set of <$A_2\;B_1\;C_3\;D_3\;E_1\;F_2\;G_3\;H_2$> where A is shape of the outer fin, B is pitch of the outer fin, C is height of the outer fin, D is the inner fin number, E is the inner fin height, F is length of the flame guide, G is diameter of the heating element and H is clearance between air guide and heating element. (ii)The heat capacity of heated discharge air under the optimum condition satisfies the equation y=0.6M w here M is a signal factor. (iii)The warm-up rate improves about three times, more largely as com pared with the current condition, which results in about 9.2minutes reduction.
Activated sludge processes are widely used in biological wastewater treatment processes. The main motivation of this research is to develop an intelligent control strategy for activated sludge process (ASP). ASP is a complex and nonlinear dynamic system because of the characteristic of wastewater, the change in influent rate, weather conditions, and so on. The mathematical model of ASP also includes uncertainties which are ignored or not considered by process engineer or controller designer. The ASP model based on Matlab/Simulink is designed in this paper. The performance of the model is tested by IWA (International Water Association) and COST (European Cooperation in the filed of Scientific and Technical Research) data that include steady-state results during 14 days. In this paper, fuzzy logic control approach is applied to control the DO (dissolved oxygen) concentration. The fuzzy logic controller that includes two inputs and one output can adjust air flowrate. Also, this paper introduces the remote monitoring and control system that is applied for the CSTR (Continuously Stirred Tank Reactor) wastewater treatment system. The CSTR plant has a local control and the remote monitoring system which is contained communication parts which consist of LAN (Local Area Network) network and CDMA (Code Division Multiple Access) wireless module. Remote control and monitoring systems are constructed in the laboratory.
기동중인 헬리콥터는 공기역학적인 현상에 의하여 발생하는 불규칙 진동과 회전날개의 작동으로 인한 정현파 진동이 합성되어 발생하는 진동, 작업 및 착륙 시 발생하는 충격, 그리고 갑작스런 기동 시 발생하는 가속도와 같은 동적 하중에 노출 된다. 이때 발생하는 진동과 같은 동적 하중은 기체내부로 전달되어 헬리콥터운용에 필요한 전자장비를 가진 한다. 과거에 이러한 현상을 최소화하기 위하여 진동크기 감쇠시키기 위한 완충기를 전자장비의 장착대에 적용하여 왔다. 그러나 헬리콥터의 경우, 저주파에서 정현파 가진이 발생하므로 완충기 적용은 오히려 장착 플레이트 및 전자장비 부품의 파손을 발생시킬 수 있다. 이 연구에서는 완충기를 제거한 장착대를 동적 하중에 강건하며 전자장비에 전달되는 진동크기를 최소화 하도록 설계하였다. 완충기를 제거한 장착 대를 적용 시, 무게와 부피를 획기적으로 줄일 수 있으며 전자장비를 기체에 체결하는 나사 수가 적어짐에 따라 체결작업에 필요한 시간이 감소되는 장점을 갖는다. 최적화 해석에 적용되는 동적 하중을 선정하기 위하여 진동, 충격, 가속도하중을 비교 분석하여 가장 결정적인 동적 하중인 진동에 의한 하중을 선정하였다. 전체모델 유한요소 해석을 통하여 전자장비의 동적 거동을 분석하고 최적화 해석에 필요한 단순화 모델을 구축하였으며, 모달 테스트를 통해서 동특성을 검증하였다. 위상 최적화를 적용하여 강성대비 체적비가 큰 장착대의 형상을 도출한 후 고유진동수, 응력을 제약조건으로 무게가 최소화 되도록 하는 파라미터 최적화를 수행하여 장착대의 최종 형상 및 치수를 결정하였다. 개선모델은 체적 및 질량이 약 13 % 감소하였으며 사용시간은 규격대비 9.2배 증가하였다. 마지막으로 최적화된 장착대를 운용중인 실제 장비에 적용하여 진동환경에 대한 안정성을 평가하였다.
위성영상으로부터 자동화된 선구조 추출 알고리즘은 지형적 특징에 따라 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 국내 지형은 주로 산악지형에 가깝지만 충적층 지대가 함께 발달되어 있으며 이와 같은 충적층은 종종 단층과 같은 주요 선구조를 이루고 있다. 그러나 기존의 방법들은 이와 같은 복합적인 지형에 대해 적용하는데 여러 가지 문제점들이 있다 이에 따라 본 연구에서는 이러한 지형적 특징을 나타내는 지역에 적용 가능한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 위성영상으로부터 선구조 요소와 비 선구조 요소로 구분되는 이진영상을 생성하기 위해 DSTA(Dynamic Segment Tracing Algorithm)를 개발하였다. DSTA는 선구조 추출시 발생하는 태양방위각에 따른 선택적 증감효과를 제거하고 동적 소창문(dynamic sub window)의 사용에 의해 명암차가 낮은 지역에서의 잡음(noise)을 상당히 제거하였다. 또한, 충적층 처리 루틴은 충적층 지역에서 나타나는 잡음 대부분을 제거하여 효과적으로 선구조를 추출할 수 있었다. 이진영상으로부터 선구조의 양끝점을 결정하기 위해 일반 영상자료 처리에 이용되고 있는 Hierarchical Hough 변환 또는 Generalized Hough 변환을 지질학적 적용에 적합하도록 결합연산 과정을 결합한 ALEHHT(Automatic Lineament Extraction by Hierarchical Hough Transform) 및 ALEGHT (Automatic Lineament Extraction by Generalized Hough Transform) 알고리즘을 개발하였으며, 이를 이용하여 지질학적으로 이용 가능한 선구조를 구하였다. 본 연구에서 제안된 결합연산 과정은 두선 사이의 사이각($\delta$$\beta$), 수직거리(d$_{ij}$) 및 중점거리(dn)를 이용하였다. 개발된 알고리즘을 Landsat TM 자료에 적용하여 지질학적 선구조를 추출한 결과, 산악지역 및 충적층 지대에 발달한 선구조 모두 잘 추출되었으며 태양방위각에 평행한 서북서방향의 선구조 역시 잘 드러나고 있어 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 효과적으로 알고리즘을 사용하기 위해서는 적절한 입력변수의 사용이 필수적이며, 특히 ALEGHT의 입력변수 중 영상 정량화 간격(drop)에 의한 영향은 차후의 연구에서 수행, 보완되어야 할 것으로 사료된다.
본 논문은 파력 에너지 수집 장치에 사용할 수 있는 영구자석 선형 동기발전기의 특성 해석에 관한 것이다. 파력 에너지는 요요시스템과 같은 기구로 부터 얻어진다. 영구자석을 이용한 선형 발전기는 영구자석의 자력을 통해 별도의 전원공급이 필요 없고 유지 보수가 간단한 장점을 가지고 있다. 또한 높은 에너지 밀도를 갖는 희토류의 사용으로 영구자석 기기는 소형화 및 경량화가 가능하며 보다 높은 에너지 변환 효율을 얻을 수 있다. 영구자석 선형 동기발전기 특성 해석을 위해 2차원 극 좌표계 및 자기 벡터 포텐셜에 근거하여 영구자석과 전기자 반작용 자계해석을 수행 하였다. 해석 해를 이용하여 정현적인 속도입력에 의해 유도되는 유기기전력의 특성 식을 유도하고, 동일한 방법으로 역기전력 상수, 저항, 자기인덕턴스와 상호인덕턴스와 같은 전기적 파라미터를 얻었다. 본 논문에서 사용한 공간고조파법의 결과는 2차원 유한요소해석법 결과와 비교하여 잘 일치하는 것을 확인하였다. 이 결과는 영구자석 형 선형 발전기의 특성을 이해하는 것과 해석방법의 비교연구, 설계 최적화, 그리고 기기의 동적 모델링에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 Bluetooth, Zigbee, WLAN 등 2.4GHz 대역 ISM-band 응용 분야를 위한 저 전력 주파수 합성기를 설계하였다. 저 전력 특성을 얻기 위해 전류소모가 큰 VCO, prescaler, ${\Sigma}-{\Delta}$ modulator 등의 전력소모를 최적화하는데 중점을 두고 설계하였다. VCO는 전력소모 측면에서 유리한 NP-core 유형의 구조를 선택하여 위상잡음 특성과 전력소모를 최적화하였으며, prescaler는 정적 전류소모가 거의 없는 동적 회로 기술이 적용된 D-F/F을 사용하여 전력소모를 줄였다. 또한 다수의 로직으로 구성되는 3차 ${\Sigma}-{\Delta}$ modulator는 'mapping circuit'으로 구조를 단순화하여 작은 면적과 저 전력소모 특성을 갖도록 하였다. $0.18{\mu}m$ CMOS 공정으로 IC를 제작하여 성능을 측정한 결과 설계된 주파수 합성기는 1.8V 전원전압에서 7.9mA의 전류를 소모하고, 100kHz offset에서 -96dBc/Hz, 1MHz offset에서 -118dBc/Hz의 위상 잡음 특성을 보였다 또한 spur 잡음 특성은 -70dBc이며, 25MHz step의 주파수 변화에 따른 위상 고정 시간은 약 $15{\mu}s$이다. 설계된 회로의 칩 면적은 pad를 포함하여 $1.16mm^2$이며 pad를 제외한 면적은 $0.64mm^2$이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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