As interest in eco-friendly and fuel-efficient electric vehicles has increased globally, there has also been a growing interest in the efficiency, vibration, and noise of motors for electric vehicles Electric vehicles generally have significantly lower driving ranges per charge compared to the maximum driving range per fueling of internal combustion engine vehicles. Additionally, there are issues with various vibrations and noise generated by the motor that can cause discomfort for passengers. Therefore, research is necessary to reduce losses, vibration, and noise of the motor to improve the driving range of electric vehicles. IPMSM with a purchased design can obtain additional reluctance torque by utilizing the difference in inductance between the d and q axes. However, due to this reluctance torque, torque ripple occurs larger than other motors. The increase in torque ripple also increases noise and vibration. Since the reluctance torque, which is the main cause of torque ripple, is determined by the shape of the motor components, torque ripple can be reduced through shape optimization. In this paper, a rotor shape for reducing torque ripple and core loss that causes vibration, noise, and efficiency to decrease of IPMSM for electric vehicles was proposed. Optimization design was carried out by changing the shape of the q-axis path of the rotor to reduce the difference in inductance of the d and q-axis of the rotor. Finally, in order to verify the validity of the design variables derived through the optimal design, the original model and the improved model were compared through the FEM. Compared to the original model, the improved model's torque verifying ripple was reduced by about 62% and core loss was reduced by about 29%, the superiority of the improved model.
This study focuses on the optimal operation and control strategy of the fuel cell process. The control objective of the Phosphoric Acid Fuel Cell (PAFC) is established and dynamic modeling equations of the entire fuel cell process are formulated as discrete-time type. On-line optimal control of the MIMO system employs the direct decomposition-coordination method. The objective function is modified as the tracking form to enhance the response capability to the load change. The weight factor matrices Q,R, which are design parameters, are readjusted. This control system is compared with LQI method and the results show that the suggested method is better than the traditional method in pressure difference control.
The aim of this paper is to introduce a method designing the optimal model following boiler-turbine control system using genetic algorithms. This boiler-turbine control system is designed by applying genetic algorithms with reference model to the optimal determination of weighting matrices Q, R that are given by LQ regulator problem. These weighting matrices are optimized simultaneously in the search domain selected adequately. The effectiveness of this boiler-turbine control system is verified by computer simulation.
Accelerated degradation tests (ADTs) measuring failure-related degradation characteristic at the accelerated condition are widely used to assess the reliability of highly reliable products. Often, however, little degradation could be observed even in single-stress ADTs due to the high reliability of test unit, and as a result poor estimate of the reliability may be obtained. ADTs with multiple stress variables can be employed to overcome such difficulties. In this paper, optimal ADT plans with two stress variables are developed assuming that the degradation characteristic follows Weibull distribution by determining the stress levels, the proportion of test units allocated to each stress level such that the asymptotic variance of the maximum likelihood estimator of the q-th quantile of the lifetime distribution at the use condition is minimized.
로봇 축구 시뮬레이션 게임은 하나의 동적 다중 에이전트 환경이다. 본 논문에서는 그러한 환경 하에서 각 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 새로운 강화학습 방법을 제안한다. 강화학습은 한 에이전트가 환경으로부터 받는 간접적 지연 보상을 기초로 누적 보상값을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 기계학습 방법이다. 따라서 강화학습은 입력-출력 쌍들이 훈련 예로 직접 제공되지 않는 다는 점에서 교사학습과 크게 다르다. 더욱이 Q-학습과 같은 비-모델 기반의 강화학습 알고리즘들은 주변 환경에 대한 어떤 모델도 학습하거나 미리 정의하는 것을 요구하지 않는다. 그럼에도 불구하고 이 알고리즘들은 에이전트가 모든 상태-행동 쌍들을 충분히 반복 경험할 수 있다면 최적의 행동전략에 수렴할 수 있다. 하지만 단순한 강화학습 방법들의 가장 큰 문제점은 너무 큰 상태 공간 때문에 보다 복잡한 환경들에 그대로 적용하기 어렵다는 것이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 기존의 모듈화 Q-학습방법(MQL)을 개선한 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습 방법(AMMQL)을 제안한다. 종래의 단순한 모듈화 Q-학습 방법에서는 각 학습 모듈들의 결과를 결합하는 방식이 매우 단순하고 고정적이었으나 AMMQL학습 방법에서는 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들에 서로 다른 가중치를 부여함으로써 보다 유연한 방식으로 각 모듈의 학습결과를 결합한다. 따라서 AMMQL 학습 방법은 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 동적인 환경변화에 보다 높은 적응성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 로봇 축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습 방법으로 AMMQL 학습 방법을 사용하였고 이를 기초로 Cogitoniks 축구 에이전트 시스템을 구현하였다.
In order to seek various relationships among many design parameters employed in the design of the axial-flow fans the program which generates acoustic spectrum has been developed and its validity verified. Outputs of the program, with other outputs from a formerly developed performance prediction program, have been used to form a multi-objective function, for which an optimal design process was carried out. The present analysis shows that overall noise level and efficiency has contrasting trends, and the chord length turns out to be the most critical design variable. In the chosen design case of requirements $Q=2000m^2/min$, ${\Delta}P_s=67mmAq$, D=1.4m, the chord length of 0.2059m minimizes the overall noise level, while chord length of 0.1254m maximizes the efficiency. The resulting chord length in the balanced optimization is 0.1809m.
본 논문에서는 고출력 무전극 램프 시스템 개발에서 램프 내에 가스종류, 혼합비, 압력과 방전관 사이즈, 아말감종류 및 혼합비, 페라이트코어의 특성등의 최적화를 통한 램프 설계 부분을 연구하였다. 또한 구동방식에 따른 점등회로의 역율 및 효율개선, 파형이나 인가 주파수에 따른 특성 분석을 통한 점등회로설계 부분 등을 고려하였으며, 최종적으로 주변 환경을 고려 무전극 등기구 설계를 수행 하였다. 고출력 무전극 램프용 점등회로의 설계를 통한 특성분석을 진행하여 개선 보완을 통하여 효울을 향상 시켰으며 점등회로의 구동주파수에 따른 무전극 램프의 광학적 특성 및 시스템 영향을 확인한 결과, $7{\sim}10^{\circ}C$ 정도 낮은 특성의 135kHz로 구동하는 점등회로를 최적화하였다. 실험적으로 Peak Noise 발생으로 인한 FET(Q3,Q4) demage 현상을 개선하였다. 최종적으로 무전극램프용 점등회로 최종 설계도을 통해 약 2~3배 이상의 수명을 확보함으로써 안정기의 신뢰성 및 무전극 램프 시스템의 효율이 높음을 알 수 있었다.
Recent advances in energy harvesting (EH) technology have motivated the adoption of rechargeable mobile devices for communications. In this paper, we consider a point-to-point (P2P) wireless communication system in which an EH transmitter with a non-ideal rechargeable battery is required to send a given fixed number of bits to the receiver before they expire according to a preset delay constraint. Due to the possible energy loss in the storage process, the harvest-use-and-store (HUS) architecture is adopted. We characterize the properties of the optimal solutions, for additive white Gaussian channels (AWGNs) and then block-fading channels, that maximize the energy efficiency (i.e., battery residual) subject to a given rate requirement. Interestingly, it is shown that the optimal solution has a water-filling interpretation with double thresholds and that both thresholds are monotonic. Based on this, we investigate the optimal double-threshold based allocation policy and devise an algorithm to achieve the solution. Numerical results are provided to validate the theoretical analysis and to compare the optimal solutions with existing schemes.
다변수 제어시스템의 최적 PI동조에 관한 연구는 난해하기 때문에 일반적인 방법으로 접근하기 힘들다. 본 논문에서는 다변수 시스템을 2-입력, 2-출력의 2차시스템을 고려하여 PI제어요소가 포함된 폐루프 상태방정식과 LQR의 폐루프 상태방정식의 관계를 유도하는 루프형성절차를 통해 주파수 영역 설계사양과 만족할 수 있도록 가격함수의 가중치 요소 Q와 R을 선정함으로써 성능 및 안정도-강인성이 보장되는 분산된 최적 강인 PI제어기 설계방법을 제안하고자 한다.
Determining the optimal levels of the technical attributes (TAs) of a product to achieve a high level of customer satisfaction is the main activity in the planning process for quality function deployment (QFD). In real applications, the number of customer requirements for developing a single product is quite large, and the number of converted TAs is also high so the size of the house of quality (HoQ) becomes huge. Furthermore, the TA levels are often discrete instead of continuous and the product market can be divided into several market segments corresponding to the number of HoQ, which also unacceptably increases the size of the QFD optimization problem and the time spent on making decisions. This paper proposed a genetic algorithm (GA) solution approach to finding the optimum set of TAs in QFD in the above situation. A numerical example is provided for illustrating the proposed approach. To assess the computational performance of the GA, tests were performed on problems of various sizes using a fractional factorial design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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