This paper suggests that the immune algorithm can effectively be used in tuning of a PID controller. The artificial immune network always has a new parallel decentralized processing mechanism for various situations, since antibodies communicate to each other among different species of antibodies/B-cells through the stimulation and suppression chains among antibodies that form a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. That is, the artificial immune network flexibly self-organizes according to dynamic changes of external environment (meta-dynamics function). However, up to the present time, models based on the conventional crisp approach have been used to describe dynamic model relationship between antibody and antigen. Therefore, there are some problems with a less flexible result to the external behavior. On the other hand, a number of tuning technologies have been considered for the tuning of a PID controller. As a less common method, the fuzzy and neural network or its combined techniques are applied. However, in the case of the latter, yet, it is not applied in the practical field, in the former, a higher experience and technology is required during tuning procedure. In addition to that, tuning performance cannot be guaranteed with regards to a plant with non-linear characteristics or many kinds of disturbances. Along with these, this paper used immune algorithm in order that a PID controller can be more adaptable controlled against the external condition, including moise or disturbance of plant. Parameters P, I, D encoded in antibody randomly are allocated during selection processes to obtain an optimal gain required for plant. The result of study shows the artificial immune can effectively be used to tune, since it can more fit modes or parameters of the PID controller than that of the conventional tuning methods.
Castano, Fernando;Haber, Rodolfo E.;Mohammed, Wael M.;Nejman, Miroslaw;Villalonga, Alberto;Lastra, Jose L. Martinez
Smart Structures and Systems
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제26권4호
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pp.495-506
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2020
Monitoring of complex processes faces several challenges mainly due to the lack of relevant sensory information or insufficient elaborated decision-making strategies. These challenges motivate researchers to adopt complex data processing and analysis in order to improve the process representation. This paper presents the development and implementation of quality monitoring framework based on a model-driven approach using embedded artificial intelligence strategies. In this work, the strategies are applied to the supervision of a microfabrication process aiming at showing the great performance of the framework in a very complex system in the manufacturing sector. The procedure involves two methods for modelling a representative quality variable, such as surface roughness. Firstly, the hybrid incremental modelling strategy is applied. Secondly, a generalized fuzzy clustering c-means method is developed. Finally, a comparative study of the behavior of the two models for predicting a quality indicator, represented by surface roughness of manufactured components, is presented for specific manufacturing process. The manufactured part used in this study is a critical structural aerospace component. In addition, the validation and testing are performed at laboratory and industrial levels, demonstrating proper real-time operation for non-linear processes with relatively fast dynamics. The results of this study are very promising in terms of computational efficiency and transfer of knowledge to manufacturing industry.
In this study, we describe a method to analysis dynamic behavior of an offshore wind turbine in the frequency domain and expected effects of the method. An offshore wind turbine, which is composed of platform, tower, nacelle, hubs, and blades, can be considered as multibody systems. In general, the dynamic analysis of multibody systems are carried out in the time domain, because the equations of motion derived based on the multibody dynamics are generally nonlinear differential equations. However, analyzing the dynamic behavior in time domain takes longer than in frequency domain. In this study, therefore, we describe how to analysis the system multibody systems in the frequency domain. For the frequency domain analysis, the non-linear differential equations are linearized using total derivative and Taylor series expansions, and then the linearized equations are solved in time domain. This method was applied to analysis of double pendulum system for the verification of its effectiveness, and the equations of motion for the offshore wind turbine was derived with assuming that the wind turbine is rigid multibody systems. Using this method, the dynamic behavior analysis of the offshore wind turbine can be expected to take less time.
The main objective of this study is to investigate the turning and zig-zag maneuvering performance of the well-known naval surface combatant DTMB (David Taylor Model Basin) 5415 hull with URANS (Unsteady Reynolds-averaged Navier-Stokes) method. Numerical simulations of static drift tests have been performed by a commercial RANS solver based on a finite volume method (FVM) in an unsteady manner. The fluid flow is considered as 3-D, incompressible and fully turbulent. Hydrodynamic analyses have been carried out for a fixed Froude number 0.28. During the analyses, the free surface effects have been taken into account using VOF (Volume of Fluid) method and the hull is considered as fixed. First, the code has been validated with the available experimental data in literature. After validation, static drift, static rudder and drift and rudder tests have been simulated. The forces and moments acting on the hull have been computed with URANS approach. Numerical results have been applied to determine the hydrodynamic maneuvering coefficients, such as, velocity terms and rudder terms. The acceleration, angular velocity and cross-coupled terms have been taken from the available experimental data. A computer program has been developed to apply a fast maneuvering simulation technique. Abkowitz's non-linear mathematical model has been used to calculate the forces and moment acting on the hull during the maneuvering motion. Euler method on the other hand has been applied to solve the simultaneous differential equations. Turning and zig-zag maneuvering simulations have been carried out and the maneuvering characteristics have been determined and the numerical simulation results have been compared with the available data in literature. In addition, viscous effects have been investigated using Eulerian approach for several static drift cases.
As a valid numerical method to obtain a high-resolution result of a flow field, computational fluid dynamics (CFD) have been widely used to study coolant flow and heat transfer characteristics in fuel rod bundles. However, the time-consuming, iterative calculation of Navier-Stokes equations makes CFD unsuitable for the scenarios that require efficient simulation such as sensitivity analysis and uncertainty quantification. To solve this problem, a reduced-order model (ROM) based on proper orthogonal decomposition (POD) and machine learning (ML) is proposed to simulate the flow field efficiently. Firstly, a validated CFD model to output the flow field data set of the rod bundle is established. Secondly, based on the POD method, the modes and corresponding coefficients of the flow field were extracted. Then, an deep feed-forward neural network, due to its efficiency in approximating arbitrary functions and its ability to handle high-dimensional and strong nonlinear problems, is selected to build a model that maps the non-linear relationship between the mode coefficients and the boundary conditions. A trained surrogate model for modes coefficients prediction is obtained after a certain number of training iterations. Finally, the flow field is reconstructed by combining the product of the POD basis and coefficients. Based on the test dataset, an evaluation of the ROM is carried out. The evaluation results show that the proposed POD-ROM accurately describe the flow status of the fluid field in rod bundles with high resolution in only a few milliseconds.
치매에서의 뇌파 연구는 주로 주파수 분석과 지형화 분석을 이용하여 정량화하는 것을 위주로 진행되어 왔으나 이러한 선형적 분석은 뇌파와 같이 복잡한 신호를 분석하는 것에는 한계가 있었다. 최근 새로운 패러다임인 카오스이론에 근거를 두고 뇌파를 비선형적으로 측정하는 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 알츠하이머형 치매환자의 뇌파 신호를 상관차원을 이용하여 비선형적으로 분석하는 것이 가능한가를 알아보고 그 결과를 대조군과 비교해보기 위하여 시도되었다. 3명의 알츠하이머형 치매 환자와 3명의 대조군에서 뇌파 신호를 받아 디지털 화한 후에 비선형분석법 중 하나인 상관차원 값을 계산하였다. 전체 15개의 전극부위 중 3곳을 제외하고는 모든 전극과 두뇌 영역별, 반구별 분석 모두에서 알츠하이머형 치매군의 상관차원값이 유의하게 낮았다. 본 연구 결과는 알츠하이머형 치매 환자에서 카오스 이론을 이용한 비선형적 전기신경생리학적 분석으로 알아낼 수 있는 두뇌의 복합성, 즉 두뇌의 카오스적 성상이 감소되어 있다는 것을 의미하며 향후 뇌파의 비선형적 분석이 두뇌 기능을 조사하는 데에 유용한 새로운 방법이 될 가능성이 있다는 것을 시사한다.
하천수 플룸(plume)의 퍼짐을 다루는 역학은 플룸의 경계면이 시간과 공간에 따라서 변하기 때문에 자유경계조건의 문제(free boundary problem)로 다루어야 하는 대단히 복잡한 비선형 문제이다. 더욱이 플룸경계를 통한 주변수의 혼합까지 고려할 경우 그 복잡성은 한층 더해진다. 이러한 비선형성과 복잡성을 피하는 기법의 하나가 적분해석법인 바, 본 논문에서는 하천수 플룸의 흐름축에 수직한 횡방향 및 수심방향에 대하여 기본방정식들을 적분함으로 3차원 문제를 1차원 문제로 치환하는 적분해석법을 사용하였다. 다만 이 일이 가능하기 위해서는 유동변수들(유속, 밀도 등)의 횡방향 및 수심방향의 분포함수가 알려져 있음이 전제되어야 하는데 유속의 축방향성분 및 플룸과 주변수 간의 밀도차가 상기 두 방향에 대해서 가우스(Gauss)분포를 갖는다는 잘 검증된 가정을 활용하였다. 그리고 이 가정에서 플룸의 횡방향 유속을 도출해낸 본 연구자들의 기발표된 논문의 결과도 활용하였다. 결과로 얻어진 연행(entrainment)효과까지 포함한 방정식들을 Runge-Kutta 수치해석법을 사용하여 풀었다. 그리하여 하천수 풀룸의 3차원적 해석을 쉽게 수행할 수 있는 수치해석기법을 얻어냈다.
본 논문은 이탈-목소리내기 이론과 밴드웨건 효과, 사회적 태만이론을 이용하여 팀 수준의 갈등관리 참여와 개인수준의 이직 의도간의 비선형 모형을 검증하였다. 또한 팀 수준의 갈등관리와 개인수준의 이직 의도 간 비선형 관계에 더하여, 리더에 대한 신뢰가 이러한 관계에 있어 어떠한 조절효과를 갖는지에 대해서도 살펴보았다. 이러한 두 가지 가설들을 검증하기 위하여 한국의 제조업 회사의 48개 팀에서 331명의 팀원들로부터 한 달 간격으로 데이터를 수집하였다. 검증 결과, 가설 1에서 예측한 것처럼 위계선형모형의 분석결과 팀 수준의 갈등관리 참여와 개인수준의 이직의도간의 비선형관계가 검증되었다. 그러나 가설 2의 예측과는 달리 이 관계에 대한 상사신뢰의 조절효과는 통계적으로 유의미하게 나타나지 않아 가설이 기각되었다. 이 논문은 팀 내부의 상호작용에 따라 개인의 이직의도가 변화할 수 있다는 것을 보여준다. 이를 통해 갈등관리에 있어서의 팀 수준 관리의 필요성을 강조하였고, 논문의 마지막에 논문의 한계를 논의함과 더불어 미래연구에 대한 제언을 제시하였다.
Objective : C-reactive protein (CRP) level, erythrocyte sedimentation rate (ESR), and white blood cell (WBC) count are inflammatory markers used to evaluate postoperative infections. Although these markers are non-specific, understanding their normal kinetics after surgery may be helpful in the early detection of postoperative infections. To compliment the recent trend of reducing the duration of antibiotic use, this retrospective study investigated the inflammatory markers of patients who had received antibiotics within 24 hours after surgery according to the Health Insurance Review & Assessment Service guidelines and compared them with those of patients who had received antibiotics for 5 days, which was proven to be non-infectious. Methods : We enrolled 74 patients, divided into two groups. Patients underwent posterior lumbar interbody fusion (PLIF) at a single institution between 2019 and 2020. Group A included 37 patients who received antibiotics within 24 hours after the PLIF procedure, and group B comprised 37 patients who had used antibiotics for 5 days. A 1 : 1 nearest-neighbor propensity-matched analysis was used. The clinical variables included age, sex, medical history, body mass index, estimated blood loss, and operation time. Laboratory data included CRP, ESR, and WBC, which were measured preoperatively and on postoperative days (POD) 1, 3, 5, and 7. Results : CRP dynamics tended to decrease after peaking on POD 3, with a similar trend in both groups. The average CRP level in group B was slightly higher than that in group A; however, the difference was not statistically significant. Multiple linear regression analysis revealed operation time, number of fused levels, and estimated blood loss as significant predictors of a greater CRP peak value (r2=0.473, p<0.001) in patients. No trend (a tendency to decrease from the peak value) could be determined for ESR and WBC count on POD 7. Conclusion : Although slight differences were observed in numerical values and kinetics, sequential changes in inflammatory markers according to the duration of antibiotic administration showed similar patterns. Knowledge of CRP kinetics allows the assessment of the degree of difference between the clinical and expected values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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