Many manufacturing devices must execute motions as quickly as possible to achieve profitable high-volume production. Most of them have devices having flexibility and a time delay of one sampling is added to the plants when they are controlled by fast discrete controllers, which brings about non-minimum phase zeros. This paper develops a control strategy that combines feedforward and feedback control with command shaping for such devices. First, the feedback controller is designed to increase damping and eliminate steady-state error. Next, the feedforward controller is designed to speed up the transient response. Finally, an appropriate reference profile is generated using command-shaping techniques to ensure fast point-to-point motions with minimum residual vibration. The particular focus of the paper is to understand the interactions between these individual control components. The resulting control strategy is demonstrated on a model of a high-speed semiconductor manufacturing machine.
We define a broad class of rotation designs whose monthly sample is balanced in interview time, level of recall, and rotation group, and whose rotation scheme is time-invariant. The necessary and sufficient conditions are obtained for such designs. Using these conditions, we derive a minimum variance unbiased generalized composite estimator (MVUGCE). To examine the existence of time-in-sample bias and recall bias, we also propose unbiased estimators and their variances. Numerical examples investigate the impacts of design gap, non-sampling error sources, and two types of correlations on the variance of MVUGCE.
In CNC machining, demands on precision machining of free formed surface model are increasing. Most of the CAD/CAM systems provide the NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline) interpolator. NURBS is defined with NURBS parameter by control point, weight value and knot value. This paper shows the realtime NURBS interpolation algorithms and compared with each other. One is based on the equal length of curve segments rather than equal increment of the parameter Δu. The other is to limit the interpolation error to any desired level by adjusting the feedrate considering the curvature of the shape and sampling time.
In this study, respiratory motion is modeled by a 2-Dimensional linear expanding-shrinking movement. According to the introduced model, respiratory motion imposes phase error, non-uniform sampling and amplitude modulation distortions on the acquired MRI data. When the motion parameters are known or can be estimated, a reconstruction algorithm based on superposition method was used to removed the MRI artifact. For the purpose of estimating unknown motion parameters, we applied the spectrum shift method to find the respiratory fluctuation function, the x directional expansion coefficient and its center, and also we used the minimum energy method to find the y directional expansion coefficient and its center. The effectiveness of this presented method is shown by Computer simulations.
In this study, a planar respiratory motion is modeled by a 2-D linear expanding-shrinking movement. According to the introduced model, respiratory motion imposes phase error, non-uniform sampling and amplitude modulation distortions on the acquired MRI data. When the motion parameters are known or can be estimated, a construction algorithm based on superposition method was used to remove the MRI artifact. For the purpose of estimating unknown motion parameters, we used the spectrum shift method to find the respiratory fluctuation function, the x directional expansion coefficient and its center, and we also used the minimum energy method to find the y directional expansion coefficient and its center. Finally the effectiveness of this presented method is shown by computer simulations.
The radar signal processing procedure is divided into the pre-processing such as frequency down converting, down sampling, pulse compression, and etc, and the post-processing such as doppler filtering, extracting target information, detecting, tracking, and etc. The former is generally designed using FPGA because the procedure is relatively simple even though there are large amounts of ADC data to organize very quickly. On the other hand, in general, the latter is parallel processed by multiple DSPs because of complexity, flexibility and real-time processing. This paper presents the radar signal processor design using FPGA which includes not only the pre-processing but also the post-processing such as doppler filtering, bore-sight error, NCI(Non-Coherent Integration), CFAR(Constant False Alarm Rate) and etc.
Different types of deterministic solution methods were used to solve neutron transport equations corresponding to half-space and slab albedo problems. In these types of solution methods, in addition to the error of the numerical solutions, the obtained results contain truncation and discretization errors. In the present work, a non-analog Monte Carlo method is provided to simulate the half-space and slab albedo problems with Inönü and Anlı-Güngör strongly anisotropic scattering functions. For each scattering function, the sampling method of the direction of the scattered neutrons is presented. The effects of different beams with different angular dependencies and the effects of different scattering parameters on the reflection probability are investigated using the developed Monte Carlo method. The validity of the Monte Carlo method is also confirmed through the comparison with the published data.
본 논문에서는 실내 비방향성 분산채널에서 비동기 다중전송률 광무선 펄스위치변조기법을 적용한 부호분할다원 접속 시스템을 제안한다. 부호분할다원접속을 위한 시그너쳐 시퀀스로는 광직교부호를 사용하고, 비트오류률을 향상시키기 위해 간섭제거기법을 적용한다. PPM-CDMA은 전력효율이 다른 변조기법에 비해 우수하고, 고정된 펄스구간에 대해 변조레벨을 변화시켜 다중전송률 서비스를 제공하는 데에 용이하다. 본 논문에서 제안한 다중전송률 PPM-CDMA 시스템은 각 전송률에 대해 칩전송률 및 샘플링 시간을 변화시키지 않으므로써 전체 시스템 구조를 단순화할 수 있다.
자동차용 배터리 제조공정 가운데 하나인 Tab Welding 공정에서 생산된 제품의 샘플링 인장검사를 대체하기 위해 현재 비전검사기를 개발하여 사용하고 있다. 그러나, 비전검사는 검사 위치 오차 문제와 이를 개선하기 위해 발생하는 비용 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 최근 딥러닝 기술을 적용하는 사례들이 발생하고 있다. 본 논문도 그런 사례 중 하나로 기존 제품 검사에 딥러닝 기술 중 하나인 Faster R-CNN을 적용하여 그 유용성을 파악하고자 하였다. 기존 비전검사기를 통해 획득한 이미지들을 학습 데이터로 사용하여 Faster R-CNN ResNet101 V1 1024x1024 모델을 사용하여 학습하였다. 검사 기준인 미검률 0%, 과검률 10%의 기준으로 기존 비전검사와 Faster R-CNN 검사결과를 비교 분석하였다. 미검출률은 기존 비전검사에서 34.5%, Faster R-CNN 검사에서 0%였다. 과검출률은 기존 비전검사에서 100%, Faster R-CNN에서 6.9%였다. 결론적으로 자동차용 배터리 리드탭 암흔 오류 검출에 딥러닝 기술이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
계층적 p-세분화를 위해 Zienkiewicz-Zhu 오차평가법이 약간 수정되었으며, 이 방법의 유효성을 보이기 위해 휨을 받는 개구부를 갖는 Reinssner-Mindlin $C^{\circ}$-평판에 적용하였다. 유한요소해석상의 적응적 체눈을 결정하는 단계는 초수렴 팻취 복구기법에 기초를 둔 사후오차평가자와 연계된 p-세분화에 의해 제안되었다. 요소내의 변위장을 정의하기 위해 적분형 르장드르 고차 형상함수가 사용되는 반면 복구응력을 보간하기 위해 파스칼의 삼각수에 기초를 둔 같은 차수의 고차다항식이 사용되는 이유로 수정 Z/Z 오차평가는 종래의 방법과 다소 차이를 보여준다. 가우스 적분점에서의 응력을 최적화하기 위해 필요한 다항식으로 표현되는 응력함수를 얻기 위해 최소제곱법이 사용되었다. 고정된 요소망에 거의 최적의 형상함수 차수의 분배를 찾기 위한 전략이 논의되었는데, 허용되는 정확도를 얻을 수 있을 때까지 각 요소마다 형상함수의 차수를 불균등하게 증가시키는 방법으로, 소위 최적의 선택적 p-분배를 자동으로 결정하도록 되어있다. 위의 사항들을 L-형 평판 해석에 적용한 결과, 적응적 p-체눈설계 단계가 진행됨에 따라 자유도의 증가에 따라 오차량은 급격히 감소되는 것을 알 수 있었고, 제안된 오차 지시자에 의한 적응적 p-체눈 세분화는 최적 p-분배 진행방향에 근접하는 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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