International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.5
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pp.615-623
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2006
The gyroscope free strap-down INS is composed only of accelerometers. Any gyroscope free INS navigation error is deeply affected by the accuracy of the sensor bias, scale factor, orientation and location error. However these parameters can be found by calibration. There is an important research issue about a multi-position calibration method in this paper. It provides a novel method to find the error parameters for the six-accelerometer INS. A superior simulation is shown that the multi-position calibration can find the specifications of a six-accelerometer INS in laboratory. From these parameters the six-accelerometer INS could apply in realistic navigation.
Since introducing the "Theory of Constraints" by Goldratt, its effect was verified by lots of scholars, men of enterprise. These days it is also introducing and studying in this country with good results. The objective of this study is to show how to determine the constraint resources on DBR scheduling. Actually, previous studies based on the line which just think a load/capacity rate on doing scheduling. This study will show a scheduling method which reflects multi-parameters. It could be a standard to reflect real manufacturing surroundings. On calculating a priority of each resources, we classified factors with subjective and objective factors. And we propose a decision model to incorporate values assigned by a group of experts on different factors to select a critical resource. On deploying this model, SN ratio of Taguchi method for each of subjective and objective factors will be used. And we propose a procedure which is organized with 7 steps. To understand the logic, a numerical manufacturing simulation will be presented. This method is a incorporating decision model on determining the constraint on multi parameters with experts.h experts.
In this study, response surface method (RSM) was used in modeling and multi-objective optimization of the parameters of AA5052-H32 in incremental sheet forming (ISF). The goals of optimization were the maximum forming angle, minimum thickness reduction, and minimum surface roughness, with varying values in response to changes in production process parameters, such as tool diameter, tool spindle speed, step depth, and tool feed rate. A Box-Behnken experimental design (BBD) was used to develop an RSM model for modeling the variations in the forming angle, thickness reduction, and surface roughness in response to variations in process parameters. Subsequently, the RSM model was used as the fitness function for multi-objective optimization of the ISF process based on experimental design. The results showed that RSM can be effectively used to control the forming angle, thickness reduction, and surface roughness.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.08a
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pp.145-145
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2011
Recently, multi-hole electrode RF capacitively coupled plasma discharge is being used in the deposition of microcrystalline silicon for thin film solar cell to increase the speed of deposition. To make efficient multi-hole electrode RF capacitively coupled plasma discharge, the hole diameter is to be designed concerning the plasma parameters. In past studies, the relationship between plasma parameters such as pressures and gas species, and hole diameter for efficient plasma density enhancement is experimentally shown. In the presentation, the relationship between plasma deriving frequency and hole diameter for efficient multi-hole electrode RF capacitively coupled plasma discharge is shown. In usual capacitively coupled plasma discharge, plasma parameter, such as plasma density, plasma impedence and plasma temperature, change as frequency increases. Because of the change, the optimum hole diameter of the multi-hole electrode RF capacitively coupled plasma for high density plasma is thought to be modified when the plasma deriving frequency changes. To see the frequency effect on the multi-hole RF capacitively coupled plasma is discharged and one of its electrode is changed from a plane electrode to a variety of multi-hole electrodes with different hole diameters. The discharge is derived by RF power source with various frequency and the plasma parameter is measured with RF compensated single Langmuir probe. The shrinkage of the hole diameter for efficient discharge is observed as the plasma deriving frequency increases.
Deep leaning convolutional neural networks (CNN) have successfully been applied to image super-resolution (SR). Despite their great performances, SR techniques tend to focus on a certain upscale factor when training a particular model. Algorithms for single model multi-scale networks can easily be constructed if images are upscaled prior to input, but sub-pixel convolution upsampling works differently for each scale factor. Recent SR methods employ multi-scale and multi-path learning as a solution. However, this causes unshared parameters and unbalanced parameter distribution across various scale factors. We present a multi-scale single-path upsample module as a solution by exploiting the advantages of sub-pixel convolution and interpolation algorithms. The proposed model employs sub-pixel convolution for the highest scale factor among the learning upscale factors, and then utilize 1-dimension interpolation, compressing the learned features on the channel axis to match the desired output image size. Experiments are performed for the single-path upsample module, and compared to the multi-path upsample module. Based on the experimental results, the proposed algorithm reduces the upsample module's parameters by 24% and presents slightly to better performance compared to the previous algorithm.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.9
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pp.126-134
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2003
This paper investigates the multi-pass wet wire drawing process considering the slip between the wire and the capstan. The production of fine wire through multi-pass wet wire drawing process would be impossible without backtension. The backtension is affected by many process parameters, such as slip, dies reduction, coiling number of wire at the capstan, machine reduction, characteristic of lubricant etc. Up to date, die design and dies pass schedule of multi-pass wet wire drawing process have been performed by trial and error of expert in the industrial field. In this study, an analysis program which can perform the analysis and considering the effect of slip at each capstan was developed. The effects of many important parameters (drawing force, backtension force, needed power, slip rate, slip velocity rate etc.) on multi-pass wet wire drawing process can be predicted by this developed program. It is possible to obtain the important basic data which can be used in the pass schedule of multi-pass wet wire drawing process by using this developed program.
In terms of waste load allocation, inequality of waste load discharge must be considered as well as economic aspects such as minimization of waste load abatement. The inequality of waste load discharge between areas was calculated with Gini coefficient and was included as one of the objective functions of the multi-objective waste load allocation. In the past, multi-objective functions were usually weighted and then transformed into a single objective optimization problem. Recently, however, due to the difficulties of applying weighting factors, multi-objective genetic algorithms (GA) that require only one execution for optimization is being developed. This study analyzes multi-objective waste load allocation using NSGA-II-aJG that applies Pareto-dominance theory and it's adaptation of jumping gene. A sensitivity analysis was conducted for the parameters that have significant influence on the solution of multi-objective GA such as population size, crossover probability, mutation probability, length of chromosome, jumping gene probability. Among the five aforementioned parameters, mutation probability turned out to be the most sensitive parameter towards the objective function of minimization of waste load abatement. Spacing and maximum spread are indexes that show the distribution and range of optimum solution, and these two values were the optimum or near optimal values for the selected parameter values to minimize waste load abatement.
This study was accomplished to evaluate the performance of Multi Effect Distillation(MED) for solar thermal desalination system. It was designed Multi effect distillation with $3m^3/day$ capacity and Shell&Tube type heat exchanger. Also, The effective heat transfer of Shell&Tube heat exchanger was used Cu(90%)-Ni(10%) corrugated tube. The parameters relating to the performance of Multi Effect Distillation are known as hot water flow rate. The experimental conditions for each parameters were $18^{\circ}C$ for sea water inlet temperature, $6m^3/hour$ sea water inlet volume flow rate, $75^{\circ}C$ for hot water inlet temperature, 2.4, 3.6, and $4.8m^3/hour$ for hot water inlet volume flow rate, respectively. The results are as follows, Development for Multi effect distillation was required about 40kW heat and 35kW cooling source to produce $3m^3/day$ of fresh water. And, Performance ratio of Development Multi effect distillation was about 2.0191.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.11
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pp.51-59
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2019
Due to the exponential growth of access information on the web, the need for predicting web users' next access has increased. Various models such as markov models, deep neural networks, support vector machines, and fuzzy inference models were proposed to handle web access prediction. For deep learning based on neural network models, training time on large-scale web usage data is very huge. To address this problem, deep neural network models are trained on cluster of computers in parallel. In this paper, we investigated impact of several important spark parameters related to data partitions, shuffling, compression, and locality (basic spark parameters) for training Multi-Layer Perceptron model on Spark standalone cluster. Then based on the investigation, we tuned basic spark parameters for training Multi-Layer Perceptron model and used it for tuning Spark when training Multi-Layer Perceptron model for web access prediction. Through experiments, we showed the accuracy of web access prediction based on our proposed web access prediction model. In addition, we also showed performance improvement in training time based on our spark basic parameters tuning for training Multi-Layer Perceptron model over default spark parameters configuration.
Penetration and installation of a new dynamic technology known as Flexible AC Transmission Systems (FACTS) in a practical and dynamic network requires and force expert engineer to develop robust and flexible strategy for planning and control. Unified Power Flow Controller (UPFC) is one of the recent and effective FACTS devices designed for multi control operation to enhance the power system security. This paper presents a dynamic strategy based on Particle Swarm Optimization (PSO) for optimal parameters setting of UPFC to enhance the system loadability. Firstly, we perform a multi power flow analysis with load incrementation to construct a global database to determine the initial efficient bounds associated to active power and reactive power target vector. Secondly a PSO technique applied to search the new parameters setting of the UPFC within the initial new active power and reactive power target bounds. The proposed approach is implemented with Matlab program and verified with IEEE 30-Bus test network. The results show that the proposed approach can converge to the near optimum solution with accuracy, and confirm that flexible multi-control of this device coordinated with efficient location enhance the system security of power system by eliminating the overloaded lines and the bus voltage violation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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