The grouping of parts into families and machines into cells poses an important problem for the improvement of productivity and quality in the design and planning of the flexible manufacturing system(FMS). This paper proposes a new algorithm of forming machine-part groups in case of the bottleneck machine problem and shows the numerical example. This algorithm could be applied to the large scale machine-part grouping problem.
An adaptive modeling and simulation technique is introduced for the effective and reliable fluid-structure interaction analysis using MSC/Dytran for large-scale complex pressurized liquid containment. The proposed method is composed of a series of the global rigid sloshing analysis and the locally detailed fluid-structure analysis. The critical time at which the system exhibits the severe liquid sloshing response is sought through the former analysis, while the fluid-structure interaction in the local region of interest at the critical time is analyzed by the latter analysis. Differing from the global coarse model, the local fine model considers not only the complex geometry and flexibility of structure but the effect of internal pressure. The locally detailed FSI problem is solved in terms of multi-material volume fractions and the flow and pressure fields obtained by the global analysis at the critical time are specified as the initial conditions. An in-house program for mapping the global analysis results onto the fine-scale local FSI model is developed. The validity and effectiveness of the proposed method are verified through an illustrative numerical experiment.
일반적인 댐 붕괴 시뮬레이션은 개수로 등 범람원을 대상으로 시뮬레이션 및 해석이 이루어졌다. 그러나 지속적인 이상기온 등으로 인하여 해안가 및 해양에서도 쓰나미 혹은 해일과 같은 규모가 큰 파가 발생하고 이에 따른 피해가 발생하고 있다. 규모가 크며 격렬한 파는 일반적인 전산유체역학 방식으로 해석이 가능은 하지만 자유표면의 대-변형 및 쇄파 등에 의한 비선형성의 시뮬레이션은 격자라는 한계에 의해 제한적으로 사용되어졌다. 이에 라그란지안 접근법을 이용한 입자법을 도입하여 댐 붕괴와 같은 격렬한 자유표면의 변동을 포함한 문제를 재현하였으며, 이러현 격렬한 파동에 의한 바닦면의 교란을 시뮬레이션 하였다.
문서 분류 문제는 오랜 기간 동안 자연어 처리 분야에서 연구되어 왔다. 우리는 기존 컨볼루션 신경망을 이용했던 연구에서 나아가, 순환 신경망에 기반을 둔 문서 분류를 수행하였고 그 결과를 종합하여 제시하려 한다. 컨볼루션 신경망은 단층 컨볼루션 신경망을 사용했으며, 순환 신경망은 가장 성능이 좋다고 알려져 있는 장기-단기 기억 신경망과 회로형 순환 유닛을 활용하였다. 실험 결과, 분류 정확도는 Multinomial Naïve Bayesian Classifier < SVM < LSTM < CNN < GRU의 순서로 나타났다. 따라서 텍스트 문서 분류 문제는 시퀀스를 고려하는 것 보다는 문서의 feature를 추출하여 분류하는 문제에 가깝다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 GRU가 LSTM보다 문서의 feature 추출에 더 적합하다는 것을 알 수 있었으며 적절한 feature와 시퀀스 정보를 함께 활용할 때 가장 성능이 잘 나온다는 것을 확인할 수 있었다.
The dynamic mixed model (DMM) combined with a box filter of Zang et. al. (1993) has been generalized for passive scalar transport and applied to large eddy simulation of turbulent channel flows with Prandtl number up to 10. Results from a priori test showed that DMM is capable of predicting both subgrid-scale (SGS) scalar flux and dissipation rather accurately for the Prandtl numbers considered. This would suggest that the favorable feature of DMM, originally developed for the velocity field, works equally well for scalar transport problem. The validity of the DMM has also been tested a posteriori. The results of the large eddy simulation showed that DMM is superior to the dynamic Smagorinsky model in the prediction of scalar field and the model performance of DMM depends to a lesser degree on the ratio of test to grid filter widths, unlike in the a priori test.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권2호
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pp.140-146
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2002
We consider a class of large-scale interconnected time delay systems and investigate a decentralized robust passive control problem. sufficient conditions for unforced interconnected uncertain systems with time delay to be robustly stable with extended strictly passivity is given in terms of algebraic Riccati inequality and linear matrix inequality. The decentralized robust passive control problem for norm-bounded and positive real uncertainty is shown to be converted to extended strictly positive real control problem for a modified system which contains neither time delay nor uncertainty.
The object of this study is to construct a model for an optimal allocation of short surface to air missile defending our targets most efficiently from hostile aircraft´s attack. For the purpose of this, we analyze and establish facility allocation concept of existing models, apply set covering theory appropriate to problem´s properties, present the process of calculating the probability of target being protected, apply Sherali-Kim´s branching variable selection strategy, and then construct the model. As constructed model apply the reducing problem with application, we confirm that we can apply the large scale, real problem.
It is very difficult for the large-scale retailers, who deal with tens of thousands of items, to price all the items dynamically reflecting all the constraints and policies. In spite of its importance, the prices are determined by human experts because the process of setting the prices of all the items is not established yet. To solve this problem, we adopt a mixed model that combines three typical pricing models: cost-plus model, competition-oriented model, and demand-oriented model. Since each model an be converted to a set of constraints in point and interval forms, solving the pricing problem with the three groups of models requires an algorithm which can solve the problem with weighted constraints of intervals and points. So we have devised an algorithm named “Point Determination Algorithm”. From the rules that represents tile models, the constraints are extracted to be solvable by tile Point Determination Algorithm. A prototype KAPA (Knowledge Assisted pricing Advisor) is developed with this idea using the expert system environment UNIK - a tool developed by KAIST. According to the experiment with 76 items in comparison with 53 human pricing experts we confirmed that the KAPA can perform highly consistent with human experts. This implies KAPA system is applicable to pricing millions of items dynamically.
The evaluation structure of complex problems is composed of multi-attributes and hierarchy. A many studies were existed on this problems, but that based on the assumption that the evaluation elements were independent. The actual evaluation problems have the complexity, ambiguity and interlinkage among the elements. In this situation, the fuzzy evaluation process is very effective in settling the complex problems. For evaluation of large scale hierarchical MADM problem, the fuzzy evaluation algorithm is developed in this paper, and that is centering on the identification of fuzzy measures. In this study, we newly identified the weight and interaction among the evaluation attributes. The results of this study are as follows: we can identified the hierarchical structure of the evaluation problem which is composed of the evaluation structure, function and hierarchy; we improved the existed weighting method which could be accomplished by normalizing process, considering the uncertainty and new weight integrating method which come from Dempster-Shafer theory. And we take into account the interaction properties among more than 3 evaluation attributes, which can be compared with the existed studies in which only 2 evaluation attributes taked into account.
Ye, Xi;Qiao, Ying;Lu, Zongxiang;Min, Yong;Wang, Ningbo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권6호
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pp.1596-1604
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2013
Coordinating operation between large-scale wind power and thermal units in multiple time scale is an important problem to keep power balance, especially for the power grids mainly made up of large coal-fired units. The paper proposes a novel operation mode of multi-scale unit commitment (abbr. UC) that includes mid-term UC and day-ahead UC, which can take full advantage of insufficient flexibility and improve wind power accommodation. First, we introduce the concepts of multi-scale UC and then illustrate the benefits of introducing mid-term UC to the wind-coal intensive grid. The paper then formulates the mid-term UC model, proposes operation performance indices and validates the optimal operation mode by simulation cases. Compared with day-ahead UC only, the multi-scale UC mode could reduce the total generation cost and improve the wind power net benefit by decreasing the coal-fired units' on/off operation. The simulation results also show that the maximum total generation benefit should be pursued rather than the wind power utilization rate in wind-coal intensive system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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