한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.972-974
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1993
This paper presents a new method to automatically design fuzzy logic controller(FLC). The main problems of designing FLC are how to optimally and automatically select the control rules and the parameters of membership function (MF). Cell state space algorithms (CSS), differential competitive learning (DCL) and multialyer neural network are combined in this paper to solve the problems. When the dynamical model of a control process is known. CSS can be used to generate a group of optimal input output pairs(X, Y) used by a controller. The(X, Y) then can be used to determine the FLC rules by DCL and to determine the optimal parameters of MF by DCL and to determine the optimal parameters of MF by multilayer neural network trained by BP algorithm.
The determination of the optimal machining parameters in metal cutting, such as cutting speed, feed rate, and depth of cut, is an important aspect in an economic manufacturing process. The main objective in general is either to minimize the production cost or to maximize the production rate. Also there are constraints on all the machining operations which put restrictions on the choice of the machining parameters. In this paper as an objective function the production cost is considered with two constraints, surface finish and cutting power. Genetic Algorithm is applied to determine the optimum machining parameters, and the effectiveness of the applied algorithm is demonstrated by means of an example, turning operation.
Various controllable parameters of an experiment have influence on grinding process. In order to get good products with a high quality, these parameters should be considered whether each parameter has relations to the quality. This paper describes the use of the design of experiments to minimize geometric error in surface grinding. Controllable parameters for the design of experiments were selected as spindle speed, table speed, depth of cut and grain size. From the experimental results, a degree of influence between these parameters and the geometric error was evaluated. An optimal set of grinding conditions was obtained by means of analysis of variance(ANOVA).
With society focusing more and more on environmental issues, the recycling of materials of all types has become an important concern. In this paper, optimization method is developed for reducing cost and improving quality in mill scale recycling. An experimental investigation into the process parameter effects is presented to determine the optimum configuration of parameters for performance, quality and cost. Taguchi's optimization approach was used to obtain the optimal parameters. The significant parameters were identified and their effects on mill scale recycling were studied. As a results, a confirmation experiment with the optimal levels of process parameters was carried out in order to demonstrate the effectiveness of the Taguchi method.
In this paper, two parts of neural networks were proposed for determination of optimal EDM parameters. One is pattern recognition neural network that can be selecting expert neural network suitable to the EDM mode. The other is expert neural network that can be determining optimal EDM parameters such as pulse on time and pulse off time. Prior to determination of EDM parameters, Peak current, which is related to the EDM area closely, determined base on EDM area that is calculated from CAD data, firstly. Then, the other EDM parameters determined by the expert neural network that is selected to the EDM mode.
Wind tunnel test or CFD is used for predicting aerodynamic drag coefficient in domestic motor companies. But, wind tunnel test requires much cost and time, and CFD has a relatively large error. In this study a predicting program of the aerodynamic drag coefficient based on empirical techniques was developed. Also GRG method was added to the program in order to decide optimal values of some parameters. The program was applied to 24 cars and the aerodynamic drag coefficients were predicted with 4.82% average error. Optimization was also accomplished to 6 cars. Some parameters to be modified were determined (1) to reduce the afterbody drag coefficient to the value established by a designer and (2) to preserve the same drag coefficient as the original automotive when some parameters have to be changed in the viewpoint of design. It was verified that the developed program can predict the aerodynamic drag coefficient appropriately and determine optimal values of some parameters.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.85-101
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2020
The optimal parameters for the fluid-structure interaction analysis using the Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) for fluids and finite elements for structures, respectively, are explored, and the effectiveness of the simulations with those parameters is validated by solving several open surface fluid problems. For the optimization of the Equation of State (EOS) and the simulation parameters such as the time step, initial particle spacing, and smoothing length factor, a dam-break problem and deflection of an elastic plate is selected, and the least squares analysis is performed on the simulation results. With the optimal values of the pivotal parameters, the accuracy of the simulation is validated by calculating the exerted force on a moving solid column in the open surface fluid. Overall, the SPH-FEM coupled simulation is very effective to calculate the fluid-structure interaction. However, the relevant parameters should be carefully selected to obtain accurate results.
A smart tuned mass damper (TMD) was developed to provide better control performance than a passive TMD for reduction of earthquake induced-responses. Because a passive TMD was developed decades ago, optimal design methods for structural parameters of a TMD, such as damping constant and stiffness, have been developed already. However, studies of optimal design method for structural parameters of a smart TMD were little performed to date. Therefore, parameter studies of structural properties of a smart TMD were conducted in this paper to develop optimal design method of a smart TMD under seismic excitation. A retractable-roof spatial structure was used as an example structure. Because dynamic characteristics of a retractable-roof spatial structure is changed based on opened or closed roof condition, control performance of smart TMD under off-tuning was investigated. Because mass ratio of TMD and smart TMD mainly affect control performance, variation of control performance due to mass ratio was investigated. Parameter studies of structural properties of a smart TMD was performed to find optimal damping constant and stiffness and it was compared with the results of optimal passive TMD design method. The design process developed in this study is expected to be used for preliminary design of a smart TMD for a retractable-roof spatial structure.
이 논문은 변수가 변화하는 시스템의 새로운 최적제어 설계 방법에 관한 것이다. 이 문제를 다루는데 사용된 방법은 라그랑지 보간법과 근의 이동범위이다. 변수가 변화하는 범위 내에서 선택된 시스템의 최적제어기의 설계 변수를 근의 이동범위를 이용하여 상태가중행렬을 계산하고 상태가중행렬을 라그랑지 보간법으로 보간하여 최적제어기를 설계하였다. 모의실험을 통해 기존의 방식과 제안한 방법을 비교하고, 기존의 최적제어 설계법보다 제안한 방식이 더 좋은 결과가 얻어지는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 장거리 다채널 광 전송 시스템에서 MSSI(Mid-Span Spectral Inversion) 기술의 유용성을 확장하기 위하여 1,000 km의 비영 분산 천이 광섬유로 구성된 $16{\times}40$ Gbps WDM 시스템에서 광 위상 공액기 (OPC ; Optical Phase Conjugator)의 최적 위치와 광섬유 구간의 최적 분산 계수를 도출한다. 유도된 이들 최적 파라미터들을 WDM 시스템에 적용하면 전통적인 MSSI 기술이 적용된 WDM 시스템에 비해 모든 채널의 보상 정도를 매우 크게 개선할 수 있는 것을 확인하였다. 따라서 제안된 최적 파라미터들은 OPC를 다채널 WDM에 적용하는데 있어 형성하지 못하면 심각한 문제를 발생시키는 OPC에 대해 광 전력과 국부 분산량을 대칭화시키는 방법을 대체할 것으로 기대된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실제 WDM 시스템에 적용함으로써 유연한 시스템 설계가 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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