In this paper, new architectures and comprehensive design methodologies of Genetic Algorithms(GAs) based Genetically optimized Neurofuzzy Networks(GoNFN) are introduced, and a series of numeric experiments are carried out. The proposed GoNFN is based on the rule-based Neurofuzzy Networks(NFN) with the extended structure of the premise and the consequence parts of fuzzy rules being formed within the networks. The premise part of the fuzzy rules are designed by using space partitioning in terms of fuzzy sets defined in individual variables. In the consequence part of the fuzzy rules, three different forms of the regression polynomials such as constant, linear and quadratic are taken into consideration. The structure and parameters of the proposed GoNFN are optimized by GAs. GAs being a global optimization technique determines optimal parameters in a vast search space. But it cannot effectively avoid a large amount of time-consuming iteration because GAs finds optimal parameters by using a given space. To alleviate the problems, the dynamic search-based GAs is introduced to lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. In a nutshell, the objective of this study is to develop a general design methodology o GAs-based GoNFN modeling, come up a logic-based structure of such model and propose a comprehensive evolutionary development environment in which the optimization of the model can be efficiently carried out both at the structural as well as parametric level for overall optimization by utilizing the separate or consecutive tuning technology. To evaluate the performance of the proposed GoNFN, the models are experimented with the use of several representative numerical examples.
Excessive overheating to a manual transmission clutch system under operating conditions can be considered the main reason of its performance degradation. The clutch system has to be ensured with its service life by showing that it passes the extreme tests called anti-fade test and hill start test in a certain design step. In general, design feedbacks from these kinds of the experiments are adapted to the system to enhance its performance. However, it usually takes much time and costs a lot due to the repetition of the tests. In this research, a process to calculate temperature of the clutch system was developed to determine whether the design can be passed the anti-fade test and hill start test in the design phase. The process incorporates many CAE techniques such as heat transfer analysis using 1D dynamic simulation method, system dynamics, CFD and parametric optimization. CFD is utilized to analyze 3-dimensional heat transfer of the clutch system and fluid dynamics of air in the clutch housing. The process was applied for the clutch systems in several vehicle models. The results was compared with those of the experiment. The applicability of the developed process was verified by comparing the predicted results with experimental results.
A generator-grid coupling calculation model is established to study the leading-phase operational capability of a 770 MW jumbo hydro-generator in a Chinese ultra-mega hydropower station. The static and dynamic stability of the generator are analyzed and calculated to obtain stability limits under leading-phase operating conditions. Three-dimensional (3D) time-varying nonlinear moving electromagnetic and temperature field models of the generator end-region are also established and used to determine the magnetic field, loss, and temperature of the end-region under the leading-phase operating condition. The simulation results agree with data measured from the actual 770 MW hydro-generator. This paper provides reliable reference data for the leading-phase operation of a jumbo hydro-generator, which will help to improve in the design and manufacture of future hydro-generators.
In this paper, conventional PI, fuzzy neural network(FNN) and adaptive teaming mechanism(ALM)-FNN for rotor field oriented controlled(RFOC) induction motor are studied comparatively. The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. Comparative study of PI, FNN and ALM-FNN are carried out from various aspects which is dynamic performance, steady-state accuracy, parameter robustness and complementation etc. To have a clear view of the three techniques, a RFOC system based on a three level neutral point clamped inverter-fed induction motor drive is established in this paper. Each of the three control technique: PI, FNN and ALM-FNN, are used in the outer loops for rotor speed. The merit and drawbacks of each method are summarized in the conclusion part, which may a guideline for industry application.
연료전지 발전 시스템은 비선형성을 내포한 다수의 제어 루로들로 구성된 매우 복잡한 형태의 시스템이다. 연료전지 발전 시스템의 제어를 위하여 연료전지의 스텍 모델이 개발되고 있으며 연료전지 발전 시스템의 간략화된 프로세스 흐름도도 제시되고 있다. 본 연구에서는 이러한 모델을 사용하여 연료전지 발전 시스템을 지능적으로 제어할 수 있는 I-SRG(Intelligent Setpoint Reference Governor)를 개발한다. I-SRG는 시스템의 제약조건과 성능목표에 대한 최적의 운전 설정치를 산출하고 각 제어 루프의 앞먹임 제어입력을 생성한다. I-SRG는 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 최적화 기법에 사용하고 신경회로망으로 구현되어진다. MCFC 발전 시스템의 전력 프로파일에 대한 추종 제어의 모의실험을 수행하여 제안된 I-SRG의 유용성을 보인다.
본 연구의 목적은 다단계 동적계획법 및 축차무제약 최소화기법을 이용하여 강접 및 다양한 반강접 접합부 모델을 가진 뼈대 구조물의 최적화 알고리즘을 개발하는데 있다. Bowing effect를 고려한 비선형 보-기둥이론을 사용하였으며, 보-기둥의 접합부는 반강접접합부인 양면 복부앵글을 가진 접합부, 상 하플랜지 접합부, 양면복부앵글을 가진 상 하플랜지 접합부를 고려하여 연구를 수행하였으며, 각 접합부의 해석모델은 수정된 지수모델, 다항식 모델, 파워모델을 사용하였다. 최적화문제에 있어서 목적함수는 강재의 중량을 취하였으며, 설계변수는 부재의 단면치수를 선택하였다. 설계제약조건은 축력, 전단력 및 휨모멘트의 저항성과 사용성에 대해 수식화하였다. 본 연구에서 개발된 기하학적 비선형을 고려한 2차 탄성해석법을 이용하여 강접 및 다양한 모델을 가진 반강접 강뼈대 구조물의 종합적인 연속 최적설계 프로그램을 개발하였다.
본 논문에서는 기존 객체행위 설계방법에 의해 개발된 '시각적 실시간 객체모델'의 설계의미를 검증·확인하기 위한 시뮬레이션 기반 지원 시스템을 제안한다. 이 시스템은 실행 가능한 Ada 코드 생성에 의한 객체 프로세스들간의 동적이 상호작용을 시뮬레이션 할 수 있게 하며, 실제 시스템 구현에 앞서 여러 가지 논리적, 시간적 문제들을 검출할 수 있게 한다. 또한, 시뮬레이션에 의해 검증·확인된 명세서로부터 Ada 프로토타잎 코드를 직접 생성시켜 준다. 이 시스템은 Visual C++ 버전4.2로 개발되었다. 그리고, 시뮬레이션 코드로 Ada를 사용하였는데, 이것은 Ada의 병행 행위 및 시간 표현력 등의 실시간 시스템의 표현력에 있어 기존의 언어들에 비해 우수성을 가지고 있기 때문이다. 이 작업은 방법론 기반 시각적 모델과 자동화 된 정형기법 기반 시뮬레이션 시스템의 연결, 그리고 자동화된 명세 검증·확인 기술의 실현이라는 점에서 기여한다.
Land cover and land use change data are important in many studies including climate change and hydrological studies. Although the various theories and models have been developed, it is difficult to identify the driving factors of the land use change because land use change is related to policy options and natural and socio-economic conditions. This study is to attempt to simulate the land cover change using the CLUE model based on a statistical analysis of land-use change. CLUE model has dynamic modeling tools from the competition among land use change in between driving force and land use, so that this model depends on statistical relations between land use change and driving factors. In this study, Yongin, Icheon and Anseong were selected for the study areas, and binary logistic regression and factor analysis were performed verifying with ROC curve. Land cover probability map was also prepared to compare with the land cover data and higher probability areas are well matched with the present land cover demonstrating CLUE model applicability.
When and Where, What kind of agricultural products will be produced and provided for the market? It is a commercial requirement, and also an academic questions to remote sensing technology. Crop physiology analysis and growth monitoring are important elements for precision agriculture management. Remote sensing technology supplies us more selections and available spaces in this dynamic change study by producing images of different spatial, spectral and temporal resolutions. Especially, the hyperspectral remote sensing should do play a key role in crop growth investigation at national, regional and global scales. In the past five years, Chinese academy of sciences and Japan NTT-DATA have made great efforts to establish a prototype information service system to dynamically survey the vegetable planting situation in Nagano area of Japan mainly based on remote sensing data. For such concern, a flexible and light-duty flight system and some practical data processing system and some necessary background information should be rationally made together. In addition, some studies are also important, such as quick pre-processing for hyperspectral data, Multi-temporal vegetation index analysis, hyperspectral image classification in support of GIS data, etc. In this paper, several spectral data analysis models and a designed airborne platform are provided and discussed here.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.165-182
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2014
An RFID systems employ efficient Anti-Collision Algorithms (ACAs) to enhance the performance in various applications. The EPC-Global G2 RFID system utilizes Frame Slotted Aloha (FSA) as its ACA. One of the common approaches used to maximize the system performance (tag identification efficiency) of FSA-based RFID systems involves finding the optimal value of the frame length relative to the contending population size of the RFID tags. Several analytical models for finding the optimal frame length have been developed; however, they are not perfectly optimized because they lack precise characterization for the timing details of the underlying ACA. In this paper, we investigate this promising direction by precisely characterizing the timing details of the EPC-Global G2 protocol and use it to derive a precise-optimal frame length model. The main objective of the model is to determine the optimal frame length value for the estimated number of tags that maximizes the performance of an RFID system. However, because precise estimation of the contending tags is difficult, we utilize a parametric-heuristic approach to maximize the system performance and propose two simple schemes based on the obtained optimal frame length-namely, Improved Dynamic-Frame Slotted Aloha (ID-FSA) and Exponential Random Partitioning-Frame Slotted Aloha (ERP-FSA). The ID-FSA scheme is based on the tag set estimation and frame size update mechanisms, whereas the ERP-FSA scheme adjusts the contending tag population in such a way that the applied frame size becomes optimal. The results of simulations conducted indicate that the ID-FSA scheme performs better than several well-known schemes in various conditions, while the ERP-FSA scheme performs well when the frame size is small.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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