Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.16
no.1
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pp.61-72
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2011
As the customer's needs for diverse colors, the process of bus painting shop is becoming more and more complex. In particular, frequent changes of paint colors in each spray process require the cleaning of the painting nozzles and setting them up for the new paints, which results in increased time and cost and reduced production. This also increases environmental influences. This paper proposes, as a solution to this issue, the use of color selection field (CSF). CSF is physically a system of conveyors that are used to rearrange objects in a flow line. CSF is proposed, in this paper, to be introduced right before the spray process so that buses are better grouped according to their desired colors. Various parameters of the CSF, such as the number of conveyors and algorithms to determine the rearranged sequence of buses, have been determined by running simulations using the digital manufacturing technology, and investigating the simulation results. As an outcome of the proposed solution, the CSF system is expected to reduce approximately 30% of the nozzle cleaning cost for a Korean motor company case, which will not only benefit the company economically, but will also benefit the environment.
An effective design approach for Multiple Tuned Mass Dampers (MTMDs) in pedestrian bridges was proposed by utilizing the transfer function to obtain each TMD's optimum stiffness and damping. A systematic simulation of pedestrian excitations was described. The motion equation of a typical MTMD system attached to a Multi-degree-of-freedom (MDOF) system was presented, and the transfer function from the input pedestrian excitations to the output acceleration responses was defined. By solving the minimum norm of the transfer function, the parameters of the MTMD which resulted in the minimum overall responses can be obtained. Two applications of lightly damped pedestrian bridges attached with MTMD showed that MTMDs designed through this method can significantly reduce the structural responses when subjected to pedestrian excitations, and the vibration control effects were better than the MTMD when it was considered as being composed of equal number and mass ratios of TMDs designed by classical Den Hartog method.
Long-term evolution (LTE) is emerging as a major candidate for 4G cellular networks to satisfy the increasing demands for mobile broadband services, particularly multimedia delivery. Multiple-input multiple-output (MIMO) technology combined with orthogonal frequency division multiple access and more efficient modulation/coding schemes (MCS) are key physical layer technologies in LTE networks. However, in order to fully utilize the benefits of the advances in physical layer technologies, the MIMO configuration and MCS need to be dynamically adjusted to derive the promised gains of 4G at the application level. This paper provides a performance evaluation of video traffic with variations in the physical layer transmission parameters to suit the varying channel conditions. A quantitative analysis is provided using the perceived video quality as a video quality measure (evaluated using no-reference blocking and blurring metrics), as well as transmission delay. Experiments are performed to measure the performance with changes in modulation and code rates in poor and good channel conditions. We discuss how an adaptive scheme can optimize the performance over a varying channel.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.7
no.2
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pp.96-105
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1997
In this paper, A new design method of fuzzy modeling is presented for the model identification of nonlinear complex
systems. The proposed FPNN(Fuzzy Polynomial Neural Network) modeling implements system structure and
parameter identification using GMDH(Group Method of Data Handling) method and linguistic fuzzy implication
rules from input and output data of processes. In order to identify premise structure and parameter of fuzzy implication
rules, GMDH method and regression polynomial fuzzy reasoning method are used and the least square
method is utilized for the identification of optimum consequence parameters. Time series data for gas furnace and
those for wastewater treatment process are used for the purpose of evaluating the performance of the proposed
FPNN modeling. The results show that the proposed method can produce the fuzzy model with higher accuracy
than other works achieved previously.
A simultaneous optimal design problem of structural and control systems is discussed by taking a 3-D truss structure as an object. We use descriptor forms for a controlled object and a generalized plant because the structural parameters appear naturally in these forms. We consider a minimum weight design problem for structural system and disturbance suppression problem for the control system. The structural objective function is the structural weight and the control objective function is $H_{\infty}$ norm from the disturbance input to the controlled output in the closed-loop system. The design variables are cross sectional areas of the truss members. The conditions for the existence of controller are expressed in terms of linear matrix inequalities (LMI) By minimizing the linear sum of the normalized structural objective function and control objective function, it is possible to make optimal design by which the balance of the structural weight and the control performance is taken. We showed in this paper the validity of simultaneous optimal design of structural and control systems.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.26
no.6
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pp.695-704
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2002
Generally, induction motor controller requires rotor speed sensor for commutation and current control, but it increases cost and size of the motor. So in these days, various researches including speed sensorless vector control have been reported and some of them have been put to practical use. In this paper a new speed estimation method using neural networks is proposed. The optimal neural network structure was tracked down by trial and error, and it was found that the 8-16-1 neural network has given correct results for the instantaneous rotor speed. Supervised learning methods, through which the neural network is trained to learn the input/output pattern presented, are typically used. The back-propagation technique is used to adjust the neural network weights during training. The rotor speed is calculated by weights and eight inputs to the neural network. Also, the proposed method has advantages such as the independency on machine parameters, the insensitivity to the load condition, and the stability in the low speed operation.
The ${\beta}$-transus temperature in titanium alloys plays an important role in the design of thermo-mechanical treatments. It primarily depends on the chemical composition of the alloy and the relationship between them is non-linear and complex. Considering these relationships is difficult using mathematical equations. A feed-forward neural-network model with a back-propagation algorithm was developed to simulate the relationship between the ${\beta}$-transus temperature of titanium alloys, and the alloying elements. The input parameters to the model consisted of the nine alloying elements (i.e., Al, Cr, Fe, Mo, Sn, Si, V, Zr, and O), whereas the model output is the ${\beta}$-transus temperature. The model developed was then used to predict the ${\beta}$-transus temperature for different elemental combinations. Sensitivity analysis was performed on a trained neural-network model to study the effect of alloying elements on the ${\beta}$-transus temperature, keeping other elements constant. Very good performance of the model was achieved with previously unseen experimental data. Some explanation of the predicted results from the metallurgical point of view is given. The graphical-user-interface developed for the model should be very useful to researchers and in industry for designing the thermo-mechanical treatment of titanium alloys.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.25
no.6
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pp.310-316
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2013
This study was designed to investigate a method for short-term, real-time energy demand prediction, to cope with changing loads for the effective operation and management of buildings. Through a case study, a novel methodology for real-time energy demand prediction with the use of weather forecasting data was suggested. To perform the input and output operations of weather data, and to calculate solar radiation and EnergyPlus, the BCVTB (Building Control Virtual Test Bed) was designed. Through the BCVTB, energy demand prediction for the next 24 hours was carried out, based on 4 real-time weather data and 2 solar radiation calculations. The weather parameters used in a model equation to calculate solar radiation were sourced from the weather data of the KMA (Korea Meteorological Administration). Depending on the local weather forecast data, the results showed their corresponding predicted values. Thus, this methodology was successfully applicable to anywhere that local weather forecast data is available.
This paper presents a novel lateral stability control system for electric vehicle based on sideslip angle estimation through Kalman filter using the integration of a single antenna GPS receiver and yaw rate sensor. Using multi-rate measurements including yaw rate and course angle, time-varying parameters disappear from the measurement equation of the proposed Kalman filter. Accurate sideslip angle estimation is achieved by treating the combination of model uncertainties and external disturbances as extended states. Active front steering and direct yaw moment are integrated to manipulate sideslip angle and yaw rate of the vehicle. Instead of decoupling control design method, a new control scheme, "two-input two-output controller", is proposed. The extended states are utilized for disturbance rejection that improves the robustness of lateral stability control system. The effectiveness of the proposed methods is verified by computer simulations and experiments.
In this study, the efficiencies for both the angular aligned and unaligned positions of the receiver and transmitter coils of wireless power transfer (WPT) systems are examined. Some parameters of the equivalent circuit were calculated with Maxwell 3D software. The analytical solution of the circuit was calculated in MATLAB program through the composition of the system's mathematical modeling. The numerical solution of the system, however, was calculated using PSIM, which is circuit simulation software. In addition, with the use of the finite element method (FEM) in Maxwell 3D software, transient analysis of the three-dimensional system was performed. The efficiency of the system was estimated through the calculation of input and output power. The results demonstrated that power was efficiently transmitted to a certain extent in aligned and unaligned positions. The results also revealed that, for aligned positions, high efficiency with air gaps of 15-20 cm can be obtained and that the efficiency quickly dropped with air gaps of more than 20 cm. For spatially unaligned positions, it was observed that wireless power transfer could be realized with high efficiency with air gaps of up to 10 cm and that efficiency quickly dropped with air gaps of more than 10 cm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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