Launch vehicle for injecting the satellite into its orbit is composed with propulsion system, guidance and navigation system, telemetry and so on. Among the others, the propulsion system is the most important part, because that is the key factor of failure of launch vehicle. Especially, the most of failures were occurred in time of engine startup. Therefore, the study of the conditions for stable engine startup is needed at the first step of development. The many researches were accomplished for mathematical modeling, stable startup engine and control of liquid propellant rocket engine. But the cavitation problem that can be occurred at an inlet of pump associated with propellant feeding system wasn't considered in these works. In this paper, propulsion system model was integrated with clustered engines and propellant feeding system for the simulations of engine startup. As the results of simulations, the requirements were deduced for the stable engine startup without the cavitation at an inlet of pump.
A current trend of design methodologies is to make engineers objectify or automate the decision-making process. Numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, the Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. To obtain the target performance with the maximum robustness is the main functional requirement of a mechanical system. In this research, a design procedure for global robust optimization is developed based on the kriging and global optimization approaches. The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the function. Robustness is determined by the DACE model to reduce real function calculations. The simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to determine the global robust design of a surrogated model. As the postprocess, the first order second-moment approximation method is applied to refine the robust optimum. The mathematical problems and the MEMS design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
The ordinary multiple criteria decision making (MCDM) approach requires two types of input, alternative values and criterion weights, and employs two schemes of alternative prioritization, dominance and potential optimality. This paper allows for incomplete information on both types of input and gives rise to the dominance relationships and potential optimality of alternatives. Unlike the earlier studies, we emphasize that incomplete information frequently takes the form of strict inequalities, such as strict orders and strict bounds, rather than weak inequalities. Then the issues of rising importance include: (1) The standard mathematical programming approach to prioritize alternatives cannot be used directly, because the feasible region for the permissible decision parameters becomes an open set. (2) We show that the earlier methods replacing the strict inequalities with weak ones, by employing a small positive number or zeroes, which closes the feasible set, may cause a serious problem and yield unacceptable prioritization results. Therefore, we address these important issues and develop a useful and simple method, without selecting any small value for the strict preference information. Given strict information on both types of decision parameters, we first construct a nonlinear program, transform it into a linear programming equivalent, and finally solve it via a two-stage method. An application is also demonstrated herein.
In this paper, it is intended to introduce a method to solve multi-objective optimization problems and to evaluate its performance. In order to verify the performance of this method it is applied for a vertical roller mill for Portland cement. A design process is defined with the compromise decision support problem concept and a design process consists of two steps: the design of experiments and mathematical programming. In this process, a designer decides an object that the objective function is going to pursuit and a non-linear optimization is performed composing objective constraints with practical constraints. In this method, response surfaces are used to model objectives (stress, deflection and weight) and the optimization is performed for each of the objectives while handling the remaining ones as constraints. The response surfaces are constructed using orthogonal polynomials, and orthogonal array as design of experiment, with analysis of variance for variable selection. In addition, it establishes the relative influence of the design variables in the objectives variability. The constrained optimization problems are solved using sequential quadratic programming. From the results, it is found that the method in this paper is a very effective and powerful for the multi-objective optimization of various practical design problems. It provides, moreover, a reference of design to judge the amount of excess or shortage from the final object.
내부산의 탈거제로 탄산나트륨을 함유하는 유화액막의 거동을 묘사하기 위하여 수학적 모델이 제시되었다. 젖산의 회분식 추출 실험 결과가 모델의 계산 결과와 비교되었는데, 모델의 계산 결과는 담체농도, 탈거제농도, 교반속도, 처리비와 같은 변수의 영향을 잘 예측할 수 있었다. 유화액막의 주요 문제 중의 하나인 에멀젼의 팽윤을 줄이기 위하여, 액체 파라핀, n-데칸올, 사이클로헥사논, 스판-85 같은 막 첨가제가 사용되었다. 사용된 모든 첨가제는 팽윤 정도를 줄이는데 어느 정도 효과가 있었다. 사이클로헥사논은 팽윤을 줄일 뿐만 아니라, 젖산의 전달 속도를 크게 증가시키는 것으로 관찰되었다.
Three-level NPC inverters have been put into practical use for years especially in high voltage high power grids. This paper researches three-level active power filters (APFs). In this paper a mathematical model in the d-q coordinates is presented for 3-phase 3-wire NPC APFs. The deadbeat control scheme is obtained by using state equations. Canceling the delay of one sampling period and providing the predictive value of the harmonic current is a key problem of the deadbeat control. Based on this deadbeat control, the predictive output current value is obtained by the state observer. The delay of one sampling period is remedied in this digital control system by the state observer. The predictive harmonic command current value is obtained by the repetitive predictor synchronously. The repetitive predictor can achieve a better prediction of the harmonic current with the same sampling frequency, thus improving the overall performance of the system. The experiment results indicate that the steady-state accuracy and the dynamic response are both satisfying when the proposed control scheme is implemented.
멀티셋에서 중복을 제외한 서로 다른 원소의 수를 추정하는 것은 네트워크 트래픽 측정 분야에서 매우 잘 알려진 문제이며, 많은 알고리즘들이 제안되었다. 최근에는 선형 카운팅 기법(Linear Counting)에 기반해서 매우 작은 메모리만을 이용해서 멀티셋의 크기를 추정하는 알고리즘이 개발되었다. 너무 많은 데이터를 처리하기 어려운 경우 전체 데이터를 처리하지 않고, 패킷의 일부를 샘플링해서 사용하는데, 이 샘플링은 일반적으로 정확도에 부정적인 영향을 주는 것으로 알려져있다. 하지만, 이 논문에서는 멀티셋의 크기를 추정하는데 있어서 CSE를 이용하는 경우 샘플링이 정확도와 측정 범위의 측면에서 오히려 전수조사를 하는 MCSE보다 더 좋은 결과를 낼 수 있음을 보였다. 이를 입증하기 위해 수학적 분석, 실제 데이터를 이용한 실험을 수행하고, CSE, MCSE 그리고 CSES를 비교하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권1호
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pp.1-6
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2007
The SVDD (support vector data description) is one of the most well-known one-class support vector learning methods, in which one tries the strategy of utilizing balls defined on the feature space in order to distinguish a set of normal data from all other possible abnormal objects. Recently, with the objective of generalizing the SVDD which treats all training data with equal importance, the so-called D-SVDD (density-induced support vector data description) was proposed incorporating the idea that the data in a higher density region are more significant than those in a lower density region. In this paper, we consider the problem of further improving the D-SVDD toward the use of a partial reference set for testing, and propose an LMI (linear matrix inequality)-based optimization approach to solve the improved version of the D-SVDD problems. Our approach utilizes a new class of density-induced distance measures based on the RSDE (reduced set density estimator) along with the LMI-based mathematical formulation in the form of the SDP (semi-definite programming) problems, which can be efficiently solved by interior point methods. The validity of the proposed approach is illustrated via numerical experiments using real data sets.
본 연구는 공여 된 신지가 기업회생에 어떠한 영향을 미치고 어떠한 역할을 하는지 시스템 다이내믹스 모형 개발과 시뮬레이션을 통해서 검증한다. 국내 기업회생 사례연구를 통해서 어떻게 조직시스템이 공여 된 신지에 반응을 하는지를 알아보고 공여 된 신뢰와 기업회생에 관한 관계를 수리적으로 모형 화한다. 그리고 공여 된 신지가 어떻게 조직시스템을 위기의 상황에서 다시 회생하도록 움직이는지 알아보기 위해서 시스템 다이내믹스 모형을 개발한다. 모형은 '문제의 발생-해결' 의 관점에서 구축하였고, 공여 된 신뢰에 대한 선행이론으로 귀인이론, 위지 커뮤니케이션을 통한 위기공유를 도출하였다. 본 연구는 시뮬레이션 결과를 통해 공여 된 신지가 기업회생의 새로운 조건이라는 사실을 검증함으로써 기업회생의 동태적 과정에 대한 이론적 통찰과 실무적 시사점을 제공한다.
A mathematical model for the waste heat recovery system for an engine was developed. The model based on the experimental data reported before was validated and was used to predict the waste heat recovery and recoverable heat of the engine at various operating conditions of the engine and the system. The model was also used to determine flow rates of the circulating water in the system for a certain temperature increment of the water at various operating conditions of the engine to give basic data to design the system. Stability of the system performance was tested on subjects of vapor lock problem, thermal characteristics of the thermostatic valve, and temperature variation of the circulating water in the engine and fuel consumption of the engine during each mode of the system operation and its change into the other. The test showed that the system operation was stable enough. Temperature profile in the thermal energy storage (TES) was observed during storing thermal energy, and thermal stratification in the TES was well formed acceptable to be used in the system. Finally a scheme to automatize the system was suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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