Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.19
no.6
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pp.826-833
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2010
Electric-thermal-structural actuated compliant mechanisms are mechanisms onto which electric voltage drop is applied as input instead of force. This mechanism is based on thermal expansion of material while being heated. Compliant mechanisms are designed subjected to electric charge input using BESO(bi-directional evolutionary structural optimization) method. Reliability-based topology optimization (RBTO) is applied to the topology design of actuators. performance measure approach (PMA), which has probabilistic constraints that are formulated in terms of the reliability index, is adopted to evaluate the probabilistic constraints. In this study, BESO method is used to obtain optimal topology of compliant mechanisms from initial design domain. PMA approach is used to evaluate reliability index. The procedure has been tested in numerical applications and compared with the results obtained by other methods to validate these approaches.
An input constrained receding horizon predictive control algorithm for uncertain systems with nonzero set points is proposed. For constant nonzero set points, models with uncertainty can be converted into an augmented incremental system through the use of integrators and the problem is transformed into a zero-state regulation problem for the incremental system. But the original constraints on inputs are converted into constraints on the sum of control inputs at each time Instants, which have not been dealt in earlier constrained robust receding horizon control problems. Recursive state bounding technique and worst case minimizing strategy developed in earlier works are applied to the augmented incremental system to yield an of set error free controller. The resulting algorithm is formulated so that it can be solved using LP.
This paper proposes a new algorithm for determining an optimal control input for production systems. In many production systems, completion time should be planned within the due dates by taking into account precedence constraints and processing times. To solve this problem, the max-plus algebra is an effective approach. The max-plus algebra is an algebraic system in which the max operation is addition and the plus operation is multiplication, and similar operation rules to conventional algebra are followed. Utilizing the max-plus algebra, constraints of the system are expressed in an analogous way to the state-space description in modern control theory. Nevertheless, the formulation of a system is currently performed manually, which is very inefficient when applied to practical systems. Hence, in this paper, we propose a new algorithm for deriving a state-space description and determining an optimal control input with several constraint matrices and parameter vectors. Furthermore, the effectiveness of this proposed algorithm is verified through execution examples.
Kim, Chang-Hwoi;Ham, Chang-Shik;Lee, Sang-Jeong;Park, Sang-Hyun
Proceedings of the KIEE Conference
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1996.07b
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pp.1196-1198
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1996
It is well known that the controller output limits have a significant effect on the closed loop system performance. GPC has many tuning-knobs which can he used to minimize actuator activity. Especially, increasing the control weighting $\lambda$ cuts down the controller output variance. Using this property, we propose the GPC with Input constraints(GPCIC) which is based on the relation between control weighting $\lambda$ and optimal solution of the unconstrained GPC. The GPCIC algorithm is the calculation of the optimal $\lambda$ such that the output of the unconstrained GPC is satisfied with the rate Ind the level constraint.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.4
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pp.602-610
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2018
The model predictive control is an effective method to optimize the current control input that predicts the current control state and the future error using the predictive model of the control system when the reference trajectory is known. Since the control input can not have a physically infinitely large value, a predictive controller design with constraints should be considered. In addition, the reference model $A_r$ and the weight matrices Q, R that determine the control performance of the predictive controller are not optimized as arbitrarily designated should be considered in the controller design. In this study, we construct a predictive controller of a mobile robot by transforming it into a quadratic programming problem with constraints, The control performance of the mobile robot can be improved by optimizing the control parameters of the predictive controller that determines the control performance of the mobile robot using genetic algorithm. Through the computer simulation, the superiority of the proposed method is confirmed by comparing with the existing method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.67-80
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2022
In this paper, we propose a system which automatically generates the ShEx schemas to describe and validate RDF knowledge graphs constructed by RML mapping. ShEx schemas consist of constraints. The proposed system generates most of the constraints by converting the RML mapping rules. The schemas consisting only of constraints obtained from mapping rules can help users to figure out the structure of the graphs generated by RML mapping, but they are not sufficient for sophisticated validation purposes. For users who need a schema for validation, the proposed system is also able to provide the schema with added constraints generated from metadata extracted from the input data sources for RML mapping. The proposed system has the ability to handle CSV, XML, JSON or RDBMS as input data sources. Testing results from 297 cases show that the proposed system can be applied for RDF graph validation in various practical cases.
Design characteristics of PMLSM(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor) considering the dynamic running condition under the limited input voltage and current for short reciprocating trajectory are presented. Particularly, the dynamic constraints resulted from the dynamic capability of PMLSM and the required motional performance of the repeated short stroke are applied to determine the design specification of PMLSM. In addition, optimal design flow based on the dynamic constraints is specified with the design parameters, such as coil resistances, the EMF constants, inductances, pole-pitch. Furthermore, proposed methods and results are validated by the experimental ones measured with the purpose-built prototype.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.3
no.4
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pp.289-292
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2001
This paper concerns with a receding horizon estimator (RHE) for discrete-time linear systems subject to constraints on the estimate. In solving the optimization for every horizons, the past all measurement data outside the horizon is discarded and thus the arrival cost is not considered. The RHE in the current work is a finite impulse response (FIR) structure which has some good inherent properties. The proposed RHE can be represented in the simple matrix form for the unconstrained case. Various numerical examples demonstrate how including constraints in the RHE can improve estimation performance. Especially, in the application to the unknown input estimation, it will be shown how the FIR structure in the RHE can improve the estimation speed.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.6
no.2
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pp.42-50
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1982
The controller, generally, is to be designed to optimize the system in somesence subject to some constraints. In this paper the method to determine the optimal parameters of the PI controller in the unity feed back control system is proposed. Here the sence of the optimal is to minimize the integral of the squared error under the constraints that the maximum absolute value of control input, maximum overshoot, rise time, etc., should be smaller than the pre-given values. In the analysis the traditional method and the state variable method are combined in order to reduce the computational procedures required in the design of PI controller. Therefore, the procedure proposed in the paper is usefully applicable to the controller system with a general second-order plant. Finally, the indicial response curves generated at the optimal state are compared with those of non-optimal state and the effectiveness of this method is assertained.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2000.10a
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pp.398-403
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2000
The design of multi-stage gear drives is a time-consuming process that includes additional design problems, which are not considered in the design of single-stage gear drives. In the previous research works, the authors have proposed a new algorithm to design multi-stage gear drives at the preliminary design phase. The proposed design algorithm automates the design process by integrating the dimensional design and the configuration design process. In the configuration design process, the positions of gears and shafts are determined by minimizing the geometrical volume (size) of a gearbox. However, various types of spatial constraints should be satisfied in practical design situation. To locate input and output shaft in specified positions is the typical example of such problems. In this paper, the authors show the formulations of spatial constraints applied to the design of four-stage gear drives. The design solution shows considerably good results, and the design system is confirmed to be readily applicable to practical design situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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