Electronic Weighting Machine is used an electronic scale which has many trouble because of broken load cells. In this paper, we propose an intelligent Diagnosis System will for an electronic weighting machine using fuzzy logic. It's purpose be detect of the load cell's trouble. The electronic circuit of system, which call 'junction box', will be connected resistances in a series at circuit of Wheatstone Bridge for monitoring the condition of load cells.
전동기 구동에 있어서 부하 특성의 변화는 가장 중요하게 고려해야 할 것 중 하나이다. 일반적으로 부하의 변동은 전동기에 흐르는 전류의 크기를 변화시키므로 그 변동의 크기에 따라 적절한 드라이브를 설계해야 할 필요가 있다. 하지만 물의 흐름과 역방향 부하토크 때문에 드럼 세탁기의 부하 변동은 불규칙하며 크다. 이러한 부하 패턴을 고려한 드럼 세탁기의 구동 드라이브를 설계하기 위하여 세탁기 부하의 변동을 물리적 해석을 통해서 모델링 하고자 한다.
Cloud computing is an evolving computing paradigm that has influenced every other entity in the globalized industry, whether it is in the public sector or the private sector. Considering the growing importance of cloud, finding new ways to improve cloud services is an area of concern and research focus. The limitation of the available Virtual Machine Load balancing policies for cloud is that they do not save the state of the previous allocation of a virtual machine to a request from a Userbase and the algorithm requires execution each time a new request for Virtual Machine allocation is received from the Userbase. This problem can be resolved by developing an efficient virtual machine load balancing algorithm for the cloud and by doing a comparative analysis of the proposed algorithm with the existing algorithms.
This paper presents a novel reference variable speed control scheme of a BLDC motor for the high-speed blender machine according to the current limit. Because of a pulsating load variation of a high-speed blender machine, the actual speed is pulsated by the current limit in the high-speed region. The proposed control scheme uses a variable reference speed to reduce the speed variation from the current limit in the constant power region. The pulsated load is occurred at the material crushing, then the pulsated load is reduced after grinding. The reference speed is smoothly reduced at the pulsated load variation, then the enough torque can make a constant speed during crushing. When the pulsating load is reduced, the reference speed is automatically increased to the original speed value. The proposed control scheme is verified by experimental result by practical blender machine.
This study presents an innovative AI-driven approach to assess the ultimate axial load in Double-Skinned Profiled Steel sheet Composite Walls (DPSCWs). Utilizing a dataset of 80 entries, seven input parameters were employed, and various AI techniques, including Linear Regression, Polynomial Regression, Support Vector Regression, Decision Tree Regression, Decision Tree with AdaBoost Regression, Random Forest Regression, Gradient Boost Regression Tree, Elastic Net Regression, Ridge Regression, and LASSO Regression, were evaluated. Decision Tree Regression and Random Forest Regression emerged as the most accurate models. The top three performing models were integrated into a hybrid approach, excelling in accurately estimating DPSCWs' ultimate axial load. This adaptable hybrid model outperforms traditional methods, reducing errors in complex scenarios. The validated Artificial Neural Network (ANN) model showcases less than 1% error, enhancing reliability. Correlation analysis highlights robust predictions, emphasizing the importance of steel sheet thickness. The study contributes insights for predicting DPSCW strength in civil engineering, suggesting optimization and database expansion. The research advances precise load capacity estimation, empowering engineers to enhance construction safety and explore further machine learning applications in structural engineering.
Through machine learning-based load prediction, it is possible to prevent excessive power generation or unnecessary economic investment by estimating the appropriate amount of facility investment in consideration of the load that will increase in the future or providing basic data for policy establishment to distribute the maximum load. However, in order to secure the reliability of the developed load prediction model in the field, the performance comparison verification between the distribution line load prediction models must be preceded, but a comparative performance verification system between the distribution line load prediction models has not yet been established. As a result, it is not possible to accurately determine the performance excellence of the load prediction model because it is not possible to easily determine the likelihood between the load prediction models. In this paper, we developed a reliability verification system for load prediction models including a method of comparing and verifying the performance reliability between machine learning-based load prediction models that were not previously considered, verification process, and verification result visualization methods. Through the developed load prediction model reliability verification system, the objectivity of the load prediction model performance verification can be improved, and the field application utilization of an excellent load prediction model can be increased.
In motor driving, one of the most important consideration is the load characteristic and variation. Generally, the motor drive should be made enough for the current by load variation, and it should be controlled by the load weight. However, the drum washing machine's load variation is irregular and large. Therefore, we want to make the motor drive that considering this load pattern, this paper describes the drum washing machine's load pattern modeling by the mathematical theory.
The machine structure or parts has been arrive at a fracture, depend on crack by repeated load. Machine designer is estimate of fatigue strength in early stages the design for prevent fatigue fracture, then necessary its load history. This research study is using diesel locomotive in measurement of load history for fatigue design of rolling stock. The relation between velocity and amplitude of load history was found. We confirmed that the increase of velocity make to increase the magnitude of amplitude.
This study is object to design and structural analysis of Long Pull weight machine. Structural analysis of Long Pull weight machine using result from ANSYS code. This structural analysis results, many variables such as boundary condition, constraints and load condition were considered.
As well known when the linear machine is operated between two points repeatedly under positioning control, there are various positioning error at the moment of zero speed owing to the non-linear disturbance like as unpredictable friction force. To remove this positioning error, a simple least order disturbance observer is introduced and is actually implemented in this study. Due to this simple algorithm the over-all machine system can be modified to simple arbitrary given one-mass load without any disturbance. So, the total construction process for positioning control system is much easier than old one. Moreover, to generate a proper effective position profile with the limited actual machine force, a very powerful on-line mass identification algorithm using the load force estimator is presented. In the proposed mass identification algorithm, the exact load mass can be calculated during only one moving stage under a normally generated position profile. All presented algorithm is verified with experimental result with commercial linear servo machine system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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