The integrated system for the structural analysis of space frame is made up 4 modules ; pre-process module, structural analysis module, optimum member design module and post-process module. Re-process module of these 4 modules involves data input module and structure modeling module. This study is to develope an efficient modeling program as a basic for development of pre-process module. This modeling program generates geometric information of space frame and performs the input fie form for structure analysis only by input general data. User can mode1 space frame efficiently within shut time by using this program.
In this study, we developed a co-located and space-shared multiple-input multiple-output (MIMO) antenna module with a modular design and high integration level. The proposed antenna pair includes a half-wavelength loop antenna and a dipole-type antenna printed on the front and back sides of a compact modular board. Owing to their modal orthogonality, these two independent antenna elements are highly self-isolated and free of additional decoupling components, even though they are assembled at the same location and within the same space. Thus, the proposed antenna is attractive in 5G MIMO systems. Furthermore, the proposed co-located and space-shared MIMO antenna module was employed in a 5G smartphone to verify their radiation and diversity performances. A 12 × 12 MIMO antenna system was simulated and fabricated using the proposed module. Based on the results, the proposed module can be employed in large-scale MIMO antenna systems for current and future terminal devices owing to its high integration, compactness, simple implementation, and inherent isolation.
In this paper, we present an approach to the structure identification based on the input space partition methods and to the parameter identification by hybrid learning method in neuro-fuzzy system. The structure identification can automatically estimate the number of membership function and fuzzy rule using grid partition, tree partition, scatter partition from numerical input-output data. And then the parameter identification is carried out by the hybrid learning scheme using back-propagation and least squares estimate. Finally, we sill show its usefulness for neuro-fuzzy modeling to truck backer-upper control.
In order to design a touch interface for the elderly, human performance of input tasks on the touch screen was investigated by the laboratory experiment. Input times and input errors were measured in the experimental conditions that were changed according to age, key size, interkey space and input tool(finger or stylus pen). In the most of all experimental conditions, the task performance of the elderly was lower than that of the young. However, there were significantly different performance patterns between both groups. As the difficulty of task was getting higher, the task performance of the elderly was sharply decreased; pressing small key button by finger sharply increased input time and error rate, compared to that of the young. Therefore, the square key size suitable to the elderly may be over $8.0{\times}8.0mm$. While the interkey space did not influence to the input task performance of the young, the task performance of the elderly was influenced. The elderly showed big difference of task performance according to input tool. However, the young were less influenced by input tool.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.928-938
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2008
This study presents an approach for approximation an unknown function from a numerical data set based on the synthesis of a neuro-fuzzy model. An adaptive input data space parting method, which is used for building hyperbox-shaped clusters in the input data space, is proposed. Each data cluster is implemented here as a fuzzy set using a membership function MF with a hyperbox core that is constructed from a min vertex and a max vertex. The focus of interest in proposed approach is to increase degree of fit between characteristics of the given numerical data set and the established fuzzy sets used to approximate it. A new cutting procedure, named NCP, is proposed. The NCP is an adaptive cutting procedure using a pure function $\Psi$ and a penalty function $\tau$ for direction the input data space parting process. New algorithms named CSHL, HLM1 and HLM2 are presented. The first new algorithm, CSHL, built based on the cutting procedure NCP, is used to create hyperbox-shaped data clusters. The second and the third algorithm are used to establish adaptive neuro- fuzzy inference systems. A series of numerical experiments are performed to assess the efficiency of the proposed approach.
Fan, Guo-Long;Liang, Xiao-Geng;Hou, Zhen-Qian;Yang, Jun
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권3호
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pp.256-263
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2013
The saturation of the actuator impairs the response performance of the near space interceptor control system. A control system based on the properties of linear tracking system is designed for this problem. The properties are that the maximum value of the pseudo-Lyapunov function of the linear tracking control system do not present at the initial state but at the steady state, based on which the bounded stability problem is converted into linear tracking problem. The pseudo-Lyapunov function of the linear tracking system contain the input variables; the amplitude and frequency of the input variables affect the stability of the nonlinear control system. Designate expected closed-loop poles area for different input commands and obtain a controller which is function of input variables. The coupling between variables and linear matrices make the control system design problem non-convex. The non-convex problem is converted into a convex LMI according to the Shur complement lemma and iterative algorithm. Finally the simulation shows that the designed optimal control system is quick and accurate; the rationality of the presented design techniques is validated.
This paper proposes a new framework for control system design, called the data-based control approach or data space approach, in which the input and output data of a dynamical system is directly and solely used to analyze or design a control system without the employment of any mathematical models like transfer functions, state space equations, and kernel representations. Since, in this approach, most of the analysis and design processes are carried out in the domain of the data space, we introduce some notions of geometrical objects, e.g., the openloop and closed-loop data spaces, which serve as the system representations in the data space. In addition, we establish a relationship between the open-loop and closed-loop data spaces that the closed-loop data space is contained in the open-loop data space as one of its subspaces. By using this relationship, we can derive the data-based stabilization condition for a linear time-invariant discrete-time system, which leads to a linear matrix inequality with a rank constraint.
매트릭스 컨버터에서 입력필터의 최적설계는 대단히 중요하다. 그러나 입력필터에 포함된 인덕턴스와 커패시턴스 성분으로 인해 입력 역률이 저하되고 최적 필터 설계에도 불구하고 출력 주파수와 부하에 따라 역률이 바뀌게 되므로 운전조건이 변하면 매트릭스 컨버터의 장점 가운데 하나인 높은 역률을 유지하는 것이 힘들게 된다. 본 논문에서는 매트릭스 컨버터에서 입력필터를 사용할 경우 부하나 출력 주파수가 변동하더라도 입력 역률을 거의 1로 유지할 수 있는 새로운 형태의 공간벡터변조기법을 제안하고 이를 구현할 수 있는 방법을 제시했다.
Rmili, Lazhar;Hamouda, Mahmoud;Rahmani, Salem;Blanchette, Handy Fortin;Al-Haddad, Kamal
Journal of Power Electronics
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제17권4호
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pp.1048-1057
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2017
An indirect matrix converter (IMC) is a modern power generation system that enables a direct ac/ac conversion without the need for any bulky and limited lifetime electrolytic capacitor. This system also allows four-quadrant operation, generation of sinusoidal output voltage waveforms with variable frequency and amplitude, and control of input power factor. This study proposes a pulse-width modulation-based sliding-mode controller to achieve unity input-power factor operation of the IMC independently of the active power exchanged with the grid, as well as a fast dynamic response. The designed equivalent control law determines, at each sampling period, the appropriate q-axis component of the modulated input current to be injected into the grid through the LC input filter. An integral term of the error is included in the expression of the sliding surface to increase the accuracy of the control method. A double space vector modulation method is used to synthesize the direction of the space vector of the input currents as required by the sliding-mode controller and the space vectors of the target output voltages. Simulation and experimental results are provided to show the effectiveness and evaluate the performance of the proposed control method.
This paper presents a design method of fuzzy control systems by clustering the data in the subspace of the input-output produyct space. In the case of servo control, most input-outputdata are concentrated in thye steady-state region, and the the clustering will result in only steady-state fuzzy rules. To overcome this problem, we divide the input-output product space into some subspaces according to the state of input variables. The fuzzy control system designed by the subspace clustering showed good transient response and smaller steady-state error, which is comparable with the reference fuzzy system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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