EPA(Electric Power Automation IT Infra) is a System for Protective Information Transmitter & Receiver and network service. KEPCO(Korea Electric Power Corporation) is building up a high-speed communication network to accept Smart Grid Infra expansion and various terminal communication media characteristic. Recently, MSPP(Multi Service Provisioning Platform) System is establishted to network service. But there are many considerations for optimal design of network service for the Electric Power Automation IT Infra.
DNP 3.0 is the most widely used data communication protocol for electric power control systems. KEPCO(Korea Electric Power Corporation) also uses DNP 3.0 as a data transmission protocol for the DAS(Distribution Automation System) and the SCADA system of the transmmission system. But DNP 3.0 is one of the oldest industrial standard having many restrictions and there are many considerations for optimal design of DNP 3.0 network for the Distribution Automation System.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.1
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pp.104-112
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1989
A design automation method for sequential circuits implementation by mans of PLA is discussed, and an optimal state-code assignment algorithm to minimize the PLA area is proposed. In order to design sequential circuit automatically, DASL (Design Automation Support Language) [8] which is easy to describe and powerful to synthesize, is proposed and used to describe sequential circuit, An optimal statecode assignment algorithm which considers next states and outputs simultaneously is proposed, and by adopting this algorithm to various examples, the area of PLA is reduced by 10% comparing privious methods. This system is constructed to design microinstruction, FSM, VLSI control part synthesis.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.30
no.1
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pp.118-126
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2024
In this paper, the research contents and results related to the automation of the hull-form optimal design of container ships are summarized. A container ship is a ship that generally operates near Froude number of 0.26. To implement hull-form optimal design automation for ships operating at this speed, an optimization algorithm, a hull-form change algorithm, a ship performance prediction algorithm, an automation algorithm, and an iterative calculation technique were applied to develop a numerical analysis computer program that enables hull-form optimal design automation of the container ship, and it was named HOTCONTAINER. In this study, a sensitivity analysis algorithm was developed and applied to appropriately set design variables for hull-form optimal design. To understand the reliability and real ship applicability of the developed algorithm, a numerical analysis was performed on KCS(KRISO Container Ship), a container ship that has been studied in various ways worldwide. Consequently, the optimal ship was derived, and the wave resistance, wave pattern, and wave height of the target and optimal ship were compared. In conclusion, compared the target ship, the optimal ship a 47.63% decrease in wave resistance, and the displacement and wet surface area decreased by 0.50% and 0.39%, respectively.
Jang, Junho;Jung, Wonjee;Lee, Dongsun;Jung, Jangsik;Jung, Sung Ho
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.22
no.1
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pp.138-144
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2013
The automation technology for overlay welding is needed due to the occurrence of severe corrosion and abrasion on the surface of internal contact in different shape of fittings. In Korea, different shapes of fittings have been manufactured by using the imported equipment of overlay welding automation at some companies. Thus the research on the development of overlay welding automation system (in short, OWAS) for a large L-type tube is urgently needed. In this paper, the investigation is focused on the optimal design of a supporting base for the (currently developing) OWAS of large L-type tube. Specifically we assume that the base which supports the equipment during the process of overlay welding is loaded as self-weight in the direction of gravity through static analysis especially when it is rotated 180 degree on the OWAS. For optimal design of a supporting base for OWAS of large L-type tube, Solidworks(R) (for 3-dimensional modelling) and ANASYS Workbench(R) (for structural analysis) are incorporated so as to proceed an optimization routines based on Response Surface Method (RSM) and Design of Experiment (DOE). In more specific, DOE finds out major factors (or dimensions) of the supporting base by using MINITAB(R). Then the regression equations between design variables (the major factors of supporting base) and response variables (deformation, stress and safety factor for the supporting base), which will be resulted in by RSM, verify the major factors of DOE. In the next step, Central Composite Design (CCD) plans 20 simulations of ANASYS Workbench(R) and then figures out the optimal values of design variables which will be reflected on the manufacturing of supporting base. Finally welding experiment is conducted to figure out the influence of overlay welding quality in applying the optimized design values of supporting base to the actual OWAS.
The existing electrical engineering design method and the dynamic objective function in the application process of automatic control system fail to meet the unbounded condition, which affects the control tracking accuracy. In order to improve the tracking control accuracy, this paper studies the electrical engineering design method based on neural network and the application of automatic control system. This paper analyzes the structure and working mechanism of electrical engineering automation control system by an automation control model with main control objectives. Following the analysis, an optimal solution of controllability design and fault-tolerant control is figured out. The automatic control power coefficient is distributed based on an ideal control effect of system. According to the distribution results, an automatic control algorithm is based on neural network for accurate control. The experimental results show that the electrical automation control method based on neural network can significantly reduce the control following error to 3.62%, improve the accuracy of the electrical automation tracking control, thus meeting the actual production needs of electrical engineering automation control system.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.24
no.2
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pp.166-171
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2015
In this study, an automation tool was developed for rapid evaluation of machine tool spindle designs with automated three-dimensional finite element analysis (3D FEA) using solid elements. The tool performs FEA with the minimum data of point coordinates to define the section of the spindle shaft and bearing positions. Using object-oriented programming techniques, the tool was implemented in the programming environment of a CAD system to make use of its objects. Its modules were constructed with the objects to generate the geometric model and then to convert it into the FE model of 3D solid elements at the workbenches of the CAD system using the point data. Graphic user interfaces were developed to allow users to interact with the tool. This tool is helpful for identification of a near optimal design of the spindle based on, for example, stiffness with multiple design changes and then FEAs.
For the rational design of welded joint, it is needed to assess repeatedly the fatigue life of the joint with various dimensions and welding conditions. In this paper, an automation of repeated process of fatigue life assessment for welded cruciform joint was studied. The process is related to stress analysis in vicinity of weld-toe and fatigue life assessment based on analyzed stress distribution. With the change of design condition including dimensions and/or welding heat input, the above two works have to be performed. Using the commercial tool for system integration, ModelCenter, an automation of the repeated process for welded cruciform joint based on 2D modeling was achieved. In this automation system, data exchanges between programs regardless of commercial or in-house one work well, and parametric studies for optimal design can be performed.
In order to make reasonable design for the improvement of comprehensive mechanical properties of RAFM steels, the design system with both machine learning and high-throughput optimization algorithm was established. As the basis of the design system, a dataset of RAFM steels was compiled from previous literatures. Then, feature engineering guided random forests regressors were trained by the dataset and NSGA II algorithm were used for the selection of the optimal solutions from the large-scale solution set with nine composition features and two treatment processing features. The selected optimal solutions by this design system showed prospective mechanical properties, which was also consistent with the physical metallurgy theory. This efficiency design mode could give the enlightenment for the design of other metal structural materials with the requirement of multi-properties.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.3
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pp.165-173
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2007
In this paper, we propose a new minimum resources allocation algorithm for optimal design automation. In the proposed algorithm, the operation are allocated to functional units so that the number of interconnection wires between functional units can be minimized. The registers are allocated to the maximal clusters generated by the minimal cluster partitioning algorithm. Finally, the interconnection is minimized by removing the duplicated inputs of multiplexers and exchanging the inputs across multiplexers. The efficiency of the proposed allocation algorithm is shown by experiments using benchmark examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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