Short shot is a molded part that is incomplete since insufficient material was injected into the mold. Remedial actions to solve short shot can be done by injection molding experts based on their empirical knowledge. Modifying mold and part, changing resin to less viscous one, and adjusting process conditions are general remedies. Experts of injection molding might try to adjust process conditions such as mold temperature, melt temperature, injection time based on their empirical knowledge as the first remedy because adjustment of process conditions is the most economic way in time and cost. However it is difficult to find appropriate process conditions as they are highly coupled and there are so many elements to be considered. In this paper, a fuzzy logic algorithm has been proposed to find an appropriate mold temperature. With the percentage of the insufficient Quantity of an injection molded part, an appropriate mold temperature can be obtained by the fuzzy logic algorithm.
This paper introduces a new multi-product multi-period multi-objective aggregate production planning problem. The proposed problem is modeled using multi-objective mixed-integer mathematical programming. Three objective functions, including minimizing total cost, maximizing customer services level, and maximizing the quality of end-product, are considered, simultaneously. Several constraints such as quantity of production, available time, work force levels, inventory levels, backordering levels, machine capacity, warehouse space and available budget are also considered. Some parameters of the proposed model are assumed to be qualitative and modeled using fuzzy sets. Then, a fuzzy goal programming approach is proposed to solve the model. The proposed approach is applied on a real-world industrial case study of a color and resin production company called Teiph-Saipa. The approach is coded using LINGO software. The efficacy and applicability of the proposed approach are illustrated in the case study. The results of proposed approach are compared with those of the existing experimental methods used in the company. The relative dominance of the proposed approach is revealed in comparison with the experimental method. Finally, a data dictionary, including the way of gathering data for running the model, is proposed in order to facilitate the re-implementation of the model for future development and case studies.
This paper presents a method for real-time estimation of TCSC quantity in order to enhance the power system transient stability energy margin using fuzzy neural network in multi-machine system. This paper has two parts, the first part is to estimate the energy margin. To set critical energy, we use the potential energy boundary surface(PEBS) method which one of the transient energy function(TEF) method. And the second is to determine the TCSC quantify and the line to be injected. In order to make training data in this step, we use genetic algorithm. The proposed method is applied to 6-bus, 7-line, 4-machine model system to show its effectiveness.
The heat transfer model of ondol heating system is derived in the linear form. The step responses of On-Off controller, PID controller and Position type fuzzy controllers are compared in the sense of several aspects : variation of temperature feedback variable, variation of supplied heat quantity by the boiler, variation of flow rate, variation of thickness of the base, variation of the outdoor temperature.
In injection molding, short shot is one of the frequent and fatal defects. Experts of injection molding usually adjust process conditions such as injection time, mold temperature, and melt temperature because it is the most economic way in time and cost. However it is a difficult task to find appropriate process conditions for troubleshooting of short shot as injection molding process is a highly nonlinear system and process conditions are coupled. In this paper, a fuzzy neural network(FNN) has been applied to injection molding process to shorten troubleshooting time of short shot. Based on melt temperature and fill time, a reasonable initial mold temperature is recommended by the FNN, and then the mold temperature is inputted to injection molding process. Depending on injection molding result, specifically the insufficient quantity of an injection molded part, an appropriate mold temperature is recommend repeatedly through the FNN.
인터넷에서 사용 가능한 수많은 정보로 인해서 대용량의 문서를 다루는 기술은 점차 그 필요성이 증가되어 왔지만, 효과적으로 문서 내 정보를 처리하기 위한 기술의 문제는 여전히 풀어야 할 과제로 남아 있다. 자동문서 요약 기술은 문서 내 중요한 부분을 유지하고, 중복된 내용을 제거함으로써 이러한 대용량의 문서를 처리하는 데 중요한 방법으로 인식되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 요약문을 만들 때 중요도를 결정하는 문제를 해결하기 위해서 퍼지 이론을 이용한 문서 요약 기술을 제안한다. 제안된 요약 기술은 중요도를 결정하는 여러 특징들의 애매모호한 문제를 해결하고, 그 실험결과는 기존의 다른 방법과 비교해서 전반적으로 높은 결과를 보인다.
계속되는 도시화로 불투수성 면적이 증가되고, 환경변화에 의해 강우량이 증대되어 도시 저지대의 침수 우려가 더욱 가중되고 있는 실정이다. 따라서 서울특별시에서는 많은 예산을 들여 내수를 외수 쪽으로 강제배수시키는 빗물펌프장을 계속해서 보강 및 신설하고 있다. 그러나 상대적으로 경제적이라 할 수 있는 기존 빗물펌프장 시설의 적정 제어기법에 대한 연구나 투자는 전무한 상태라 할 수 있다. 본 연구는 퍼지제어기법을 적용하여 기존의 시설을 충분히 활용할 수 있는 기법을 개방하여 서울특별시 관내의 서로 다른 제원특성을 가진 57개의 유수지와 빗물펌프장에 적용하였다. 연구결과 현재의 펌프가동기준인 수위기준에 의한 펌프제어에 비하여 본 연구에서 적용한 퍼지제어기법이 전체 대상지점에 대하여 내수위를 같은 조건하에서도 충분히 낮출 수 있는 것으로 나타나 치수방재면에서 우수한 것으로 밝혀졌다.
FLC(퍼지 제어기 : Fuzzy Logic Controller)는 고전적 제어기보다 외란(disturbance)에 강하고 초기 치의 과도측성(overshoot)이 우수하다. 그리고 미지의 프로세스(process)나 복잡한 시스템의 수학적인 모델링이 불가능한 경우에도 퍼지 추론에 의하여 적절한 제어량을 얻을 수 있다. 그러나 퍼지변수의 양자화 단계 크기에 의해 출력값이 항상 미세한 오차를 가지므로 목표치에 정확히 수럼하지 못한다.[1]. 이 미세한 오차를 제거하기 위한 여러 방법이 [2~4]있지만 본 논문에서는 FLC에 GA(유전알고리즘 : Genetic Algorithm)와 EP(진화프로그래밍 : Evolution programming)를 결합한 GA-FLC, EPFLC Hybrid 제어기를 제안한다. 이 Hybrid 제어기의 츨력 특성과 FLC의 출력 특성을 비교 분석하고, 이 Hybrid 제어기가 오차없이 목표치에 잘 수렴하는 것을 보이고자 한다. 또한 이 두 종류의 Hybrid제어기 수렴 속도 성능도 비교한다.
주암호는 광주 전남지역의 주민생활이나 공 농업활동에 기반이 되는 중요한 수자원의 역할을 하고 있으나, 주암호에 유입되는 오염물질로 말미암아 호수의 수질은 점점 악화되고 있는 실정이다. 주암호의 수질개선대책을 수립하기 위한 예비단계로서 호수의 수질모델링을 실시하여 수질이 장래에 어떻게 변화될 것인지를 확인할 필요성이 있다. 수질모델링 작업에 이용할 수 있는 컴퓨터 프로그램은 여러 종류가 있으나, 각 프로그램에서 요구하는 오염물질 유입량, 수리 수문 등의 압력자료(Input data)는 불확실성을 포함하고 있으며, 이러한 불확실성은 예측결과(장래수질)의 불확실성을 초래하게 된다. 수질모델링에서 불확실성이 발생하는 주요원인은 활용할 수 있는 정보의 부족, 미래상황 및 예측모델의 불확실, 그리고 전문가 지식의 한계 때문이다. 따라서 본 연구의 목적은 퍼지이론을 응용하여 수질예측 모델에서 요구하는 입력자료들의 불확실성 정도를 해석하고, 이를 수질예측 모델에 그대로 결합시킬 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 이러한 방법의 적용은 불확실성을 고려하지 않는 방법들에 비해 합리적이고 현실성 있는 주암호의 장래수질을 예측하는데 도움이 될 것이다.
Energy environment has been changing rapidly such as the fluctuation of oil prices and the effect on UNFCCC. Oil price change affects Korea's economy heavily due to her poor natural resources and large dependence of consumed energy resources. Korea takes the 4th place of importing the crude oil and 9th place in $CO_2$ emissions with the 1st place of $CO_2$ emissions increasing rate. Considering the current statue of Korea including oil price change and UNFCCC, Korea will be expected to be the Annex I nation due to Korean energy environments and the quantity of $CO_2$ emission. Energy technology development is a crucial key to cope with Korea's national energy security and environments. In this study, we establish the framework, which allocates the relative weights of assessment criteria and sub-criteria, for assessing and selecting R&D programs of energy technologies strategically. We integrated fuzzy theory and analytic hierarchy process (AHP) approach since the fuzzy AHP approach reflects the vagueness of human thoughts and perception effectively as making pairwise comparisons of criteria and alternatives. The fundamental data of this research results will support R&D planning phase for policy-makers and the production of well focused R&D outcomes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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