In this paper, optimal tuning of a cross-coupled controller linked with the feedforward controller and the disturbance observer is studied to improve contouring and tracking accuracy as well as robustness against disturbance. Previously developed integrated design and optimal tuning methods are applied for developing the robust tuning method. Strict mathematical modeling of the multivariable system is formulated as a state-space equation. Identification processes of the servomechanism are conducted for mechanical servo models. An optimal tuning problem to minimize both the contour error and settling time is formulated as a nonlinear constrained optimization problem including the relevant controller parameters of the servo control system. Constraints such as relative stability, robust stability and overshoot, etc. are considered for the optimization. To verify the effectiveness of the proposed optimal tuning procedure, linear and circular motion experiments are performed on the xy-table. Experimental results confirm the control performance and robustness despite the variation of parameters of the mechanical subsystems.
A new method to obtain explicit re-parameterization that preserves the curve degree and parametric domain is presented in this paper. The re-parameterization brings a curve very close to the arc length parameterization under $L_2$ norm but with less segmentation. The re-parameterization functions we used are $C^1$ continuous piecewise rational linear functions, which provide more flexibility and can be easily identified by solving a quadratic equation. Based on the outstanding performance of Mobius transformation on modifying pieces with monotonic parametric speed, we first create a partition of the original curve, in which the parametric speed of each segment is of monotonic variation. The values of new parameters corresponding to the subdivision points are specified a priori as the ratio of its cumulative arc length and its total arc length. $C^1$ continuity conditions are imposed to each segment, thus, with respect to the new parameters, the objective function is linear and admits a closed-form optimization. Illustrative examples are also given to assess the performance of our new method.
In terms of waste load allocation, inequality of waste load discharge must be considered as well as economic aspects such as minimization of waste load abatement. The inequality of waste load discharge between areas was calculated with Gini coefficient and was included as one of the objective functions of the multi-objective waste load allocation. In the past, multi-objective functions were usually weighted and then transformed into a single objective optimization problem. Recently, however, due to the difficulties of applying weighting factors, multi-objective genetic algorithms (GA) that require only one execution for optimization is being developed. This study analyzes multi-objective waste load allocation using NSGA-II-aJG that applies Pareto-dominance theory and it's adaptation of jumping gene. A sensitivity analysis was conducted for the parameters that have significant influence on the solution of multi-objective GA such as population size, crossover probability, mutation probability, length of chromosome, jumping gene probability. Among the five aforementioned parameters, mutation probability turned out to be the most sensitive parameter towards the objective function of minimization of waste load abatement. Spacing and maximum spread are indexes that show the distribution and range of optimum solution, and these two values were the optimum or near optimal values for the selected parameter values to minimize waste load abatement.
This study was carried out for the reliability of PD(Partial Discharge) pattern recognition. For the pattern recognition, the database for PD was established by use of self-designed insulation defects which occur and were mostly critical in GIS(Gas Insulated Switchgear). The acquired database was analyzed to distinguish patterns by means of PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) method and stored to the form with to unite the average amplitude of PD pulse and the number of PD pulse as the input data of neural network. In order to prove the performance of genetic algorithm combined with neural network, the neural networks with trial-and-error method and the neural network with genetic algorithm were trained by same training data and compared to the results of their pattern recognition rate. As a result, the recognition success rate of defects was 93.2% and the neural network train process by use of trial-and-error method was very time consuming. The recognition success rate of defects, on the other hand, was 100% by applying the genetic algorithm at neural network and it took a relatively short time to find the best solution of parameters for optimization. Especially, it could be possible that the scrupulous parameters were obtained by genetic algorithm.
Under braking forces of a freight train, there are great longitudinal structural responses of a large freight railway cable-stayed bridge. To alleviate such adverse reactions, viscous dampers are required, whose parametric selection is one of important and arduous researches. Based on the longitudinal dynamics vehicle model, responses of a cable-stayed bridge are investigated under various cases. It shows that there is a notable effect of initial braking speeds and locations of a freight train on the structural responses. Under the most unfavorable braking condition, the parameter sensitivity analyses of viscous dampers are systematically performed. Meanwhile, a mixing method called BPNN-NSGA-II, combining the Back Propagation neural network (BPNN) and Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm With Elitist Strategy (NSGA-II), is employed to optimize parameters of viscous dampers. The result shows that: 1. the relationships between the parameters of viscous dampers and the key longitudinal responses of the bridge are high nonlinear, which are completely different from each other; 2. the longitudinal displacement of the bridge main girder significantly decreases by the optimized viscous dampers.
Magnetic resonance wireless power transfer (WPT) in the marine environment can be utilized in many applications. However, energy loss in seawater through eddy loss (EL) is another consideration other than WPT in air. Therefore, the effect of system parameters on electric field intensity (EFI) needs to be measured and ELs calculated to optimize such a system. In this paper, the usually complicated analytical expression of EFI is simplified to the product of frequency, current, coil turns, and a coefficient to analyze the eddy current loss (ECL). Moreover, as the calculation of ECL through volume integral is time-consuming, the equivalent eddy loss impedance (EELI) is proposed to help designers determine the optimum parameters quickly. Then, a power distribution model in seawater is conceived based on the introduction of EELI. An optimization flow chart is also proposed according to this power distribution model, from which a prototype system is developed which can deliver 100 W at 90% efficiency with a gap of 30 mm and a frequency of 107.1 kHz.
The present study investigates the feasibility of nitrogenous heterocyclic compounds (NHCs) (Pyridine-Quinoline) degradation by catalytic wet peroxidation (CWPO) in the presence of nanoscale zerovalent iron supported on granular activated carbon (nFe0/GAC) using statistical optimization technique. Response surface methodology (RSM) in combination with Box-Behnken design (BBD) was used to optimize the process parameters of CWPO process such as initial pH, catalyst dose, hydrogen peroxide dose, initial concentration of pyridine (Py) and quinolone (Qn) were chosen as the main variables, and total organic carbon (TOC) removal and total Fe leaching were selected as the investigated response. The optimization of process parameters by desirability function showed the ~85% of TOC removal with process condition of initial solution pH 3.5, catalyst dose of 0.55 g/L, hydrogen peroxide concentration of 0.34 mmol, initial concentration of Py 200 mg/L and initial concentration of Qn 200 mg/L. Further, for TOC removal the analysis of variance results of the RSM revealed that all parameter i.e. initial pH, catalyst dose, hydrogen peroxide dose, initial concentration of Py and initial concentration of Qn were highly significant according to the p values (p < 0.05). The quadratic model was found to be the best fit for experimental data. The present study revealed that BBD was reliable and effective for the determination of the optimum conditions for CWPO of NHCs (Py-Qn).
Pantograph design Process must be considered in terms of stability of aerodynamics and reduction of aeroacoustics. Furthermore pantograph needs to be insensible to severe circumstance condition like typhoon, tunnel, a change of season. In this paper, robust design of panhead sections is conducted based on the Taguchi's design of experiment method. In the aeroacoustic noise analysis, an acoustic analogy using the Ffowcs Williams and Hawkings(FW-H) equation is used to calculate the flow induced sound pressure level in aeroacoustics. From the near-field CFD analysis data, the far-field noise is predicted at the positions of 25 m away from Pantograph. Based on aerodynamic(CFD) and aeroacoustic(FW-H) analysis data, the optimal sizing and Positioning of panhead elements are determined using robust design optimization method. Design parameters such as thickness, length and radius are controllable factors, while outdoor air temperature and atmospheric pressure are considered as uncontrollable factors in the context of Taguchi's approach. A number of CFD simulation and aeroacoustic analysis are performed based on orthogonal arrays. In this paper, two-step optimization method is used as a parameter design procedure. It is executed using signal to noise(S/N) ratio and analysis of means(ANOM) method. So Thus, an optimal level of design parameters Is extracted to minimize the disconnection ration between contact strips and catenary system, and reduce the far-field aeroacoustic noise.
The present study deals with the determination of optimal values of operating parameters such as the temperature of heating, the mass of the plant material and the volume of water leading to the best yield of electromagnetic induction (EMI) heating extraction of Algerian Thymus fontanesii essential oil. After an appropriate choice of the three critical variables, eight experiments leaded to a mathematical model as a first-degree polynomial presenting the response function (yield) in the relation to the operating parameters. From the retained model, we were able to calculate the average response, the different effects and their interactions. The maximum of essential oil recovery percentage relative to the initial mass of plant material was 1.69%, and was obtained at ($140^{\circ}C$, 250 g and 4.5 L). The chemical composition of the Algerian T. fontanesii essential oil under the obtained optimal conditions ($140^{\circ}C$, 250 g and 4.5 L), determined by GC/MS and GC/FID, reveled of the presence of major components such as: carvacrol ($70.6{\pm}0.1%$), followed by p-cymene ($8.2{\pm}0.2%$).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.193-214
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2017
In this paper, we study the problem of network utility maximization in a CSMA based multi-hop wireless network. Existing work in this aspect typically adopted continuous time Markov model for performance modelling, which fails to consider the channel conflict impact in actual CSMA networks. To maximize the utility of a CSMA based wireless network with channel conflict, in this paper, we first model its weighted network capacity (i.e., network capacity weighted by link queue length) and then propose a distributed link scheduling algorithm, called CSMA based Maximal-Weight Scheduling (C-MWS), to maximize the weighted network capacity. We derive the upper and lower bounds of network utility based on C-MWS. The derived bounds can help us to tune the C-MWS parameters for C-MWS to work in a distributed wireless network. Simulation results show that the joint optimization based on C-MWS can achieve near-optimal network utility when appropriate algorithm parameters are chosen and also show that the derived utility upper bound is very tight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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