Flash memory는 device 특성상 peripheral circuit을 구성하는 transistor의 종류가 다양하고, 이에 따른 각 transistor의 동작 전압 영역이 넓다. 이에 따라 설계 초기의 전기적 특성 사양 결정을 위해서는, 실리콘상에서 소자의 scale down에 따른 전기적 특성을 선 검증하는 과정이 필수적이었으며, 이로 인해 설계 및 소자 개발의 기간을 단축하기 어려웠다. 본 연구에서는 TCAD tool을 사용하여 실리콘상에서의 제작 공정을 거치지 않고, 효과적으로 model parameter를 생성할 수 있도록 하는 방법을 제안하여 전기적 특성 사양 결정과 설계 단계의 시간 지연을 감소할 수 있도록 한다. 또한 성공적 TCAD tool적용을 위해 필요한 process/device simulator의 calibration methodology와 이를 flash 메모리 소자에 대해 적용 검증한 결과를 분석한다.
In this paper, we present a method of analising a system with nonlinear parameter by pole sensitivity defined by the rate of pole movement with respect of non-linear parameter variation. Pole sensitivity give us not only the rate of pole movement but also the directional information. We present a method of design of a state feedback for a system with nonlinear system parameter by considering the pole sensitivity and show that the suggested method guarantee the stability robustness for a system with nonlinear parameter, parameter perturbation and urimodelled dynamics.
This paper presents an adaptive receding horizon H$_{\infty}$ controller for the linear parameter varying systems in the deterministic environment, which combines a parameter range estimator and a robust receding horizon H$_{\infty}$ controller using the parameter bounds. Using parameter set inclusion and terminal inequality condition, the closed-loop system stability is guaranteed. It is shown that the stabilizing adaptive receding horizon H$_{\infty}$ controller guarantees the H$_{\infty}$ norm bound.
This paper considers a robust observer-based H/sub ∞/ controller design method for singular systems with parameter uncertainties using an LMI condition. The sufficient condition for the existence of controller and the controller design method are presented by a perfect LMI condition in terms of all variables using singular value decomposition, Schur complement, and change of variables. Therefore, one of the main advantages is that a robust observer-based H/sub ∞/ controller can be established by solving one LMI condition compared with existing results. Numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed controller design method.
Taguchi's robust parameter design is an approach to reduce the performance variation of quality characteristics in products and processes. In robust design, the signal-to-noise ratio (SN ratio) was used to find the optimum condition to minimize the variation of quality characteristics as much as possible and bring the average of quality characteristics closer to the target value. In this paper, we propose a simultaneous optimization method based on a linear model of the SN ratio as a method to find the optimal condition of the control factor in case of multi-characteristics. In addition, the proposed method and the existing method were compared and studied by taking actual cases.
A variety of statistical methods are applied to model and optimize responses, related to product or system's quality, in terms of control and noise factors at design and manufacturing stages. Most of them assume continuous response variables but, assessing the performance of a product or system often involves categorical observations, such as ratings and scores. Although most previous works to deal with the categorical data provide sorhisticated response models and ensure unbiased outcomes, they require heavy computation to estimate the model parameters, as well as enough replications. In this study, we present some practical approaches for optimal parameter design with ordered categorical response when only a few or no replication is available. Two real-life examples are given to illustrate the presented methods.
The performance of simulated annealing (SA) algorithm such as solution optimality and computation time mainly depends on how to determine the SA-related parameters Several schemes have been suggested to improve the performance of SA and several parameter design methods have been utilized to select parameter values of each scheme. In this paper, we propose a new SA algorithm design method that can determine schemes as well as parameter values simultaneously The new SA algorithm design method is based on the Taguchl method which primarily selects the design parameters for a product or process to minimize the effect of noise parameters. so that the response is close to the desired target with minimum variation. To show the effectiveness of the proposed method, extensive computation experiments are conducted.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권7호
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pp.852-861
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2003
In this paper, in order to improve the disadvantages of the fixed design-parameter fuzzy PID controller. a new fuzzy PID controller named a variable design-parameter fuzzy PID controller is suggested. The main characteristic of the suggested controller is to adjust design-parameters of the controller by comparing magnitudes between fuzzy controller inputs at each sampling time when controller inputs are measured. As a result. all fuzzy input partitioned spaces converge within a time-varying normalization scale. and the resultant PID control action can always be applied precisely regardless of operating input magnitudes. In order to verify the effectiveness of the suggested controller. several a computer simulations for a nonlinear system are executed and the control parameters of the variable design-parameter fuzzy PID controller are throughly analyzed.
An enhanced and efficient methodology is proposed for evaluating the robustness of an uncertain structure with passive dampers. Although the structural performance for seismic loads is an important design criterion in earthquake-prone countries, the structural parameters such as storey stiffnesses and damping coefficients of passive dampers are uncertain due to various factors or sources, e.g. initial manufacturing errors, material deterioration, temperature dependence. The concept of robust building design under such uncertain structural-parameter environment may be one of the most challenging issues to be tackled recently. By applying the proposed method of interval analysis and robustness evaluation for predicting the response variability accurately, the robustness of a passively controlled structure can be evaluated efficiently in terms of the so-called robustness function. An application is presented of the robustness function to the design and evaluation of passive damper systems.
In this paper, using $\mu$ synthesis algorithm with structured uncertainty, we design controller and apply it for the Two-Inertia resonance(TMS: Two Mass Spring) system. The TMS system is one of the simplest models which generate a torsional vibration. In this system, it is required to design a controller achieving the control performance while suppressing the torsional vibration. Furthermore, when vibration frequency for the system is varying by reason of parameter variations, we should consider parameter variations in controller design. Then, we design two other controller schemes of the PI controller and the standard $H_{\infty}$ controller and compare these controllers with the controller designed by the $\mu$ synthesis robust control method by using simulations and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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