The current type amplifier is the device that is used for an actuator as the motor's torque controller. However, it is too difficult to select the parameter value that has the desired output because the current type amplifier's transfer function is too complex. This study concern about the design of the current type amplifier with the desired output. From the modeled transfer function of the current type amplifier, the optimal parameter values of the transfer function can be selected in order to have the desired output using the Real Coded Genetic Algorithm(RCGA). The real circuit is made with the selected parameter value. The step response of the real circuit is in good agreement with the desired step response.
Laser welding application for car body manufacturing has many advantages in the stiffness and the lightness of vehicle, the productivity of assembly line, and the degree of freedom in design. This presentation will express the innovation of car body manufacturing including parameter optimization, process modeling, and system integration. In this application the investment for systems was cut down dramatically by real time switching over the laser path between two welding stations. Points of technical discussion are as follows; optimization of parameters such as laser power, robot speed and trajectory, compact and useful design of jig & fixture to assure welding quality for 3 sheet-layer zinc-coated steel, system integration between 4㎾ Nd:YAG laser device and the other systems, on-line real time welding quality monitoring system, perfect safety standards for high power laser, minimization of consumption costs such as arc lamp, protective glass for optic, etc. This application was successfully launched mass production line in 2001. The laser-welded line of side panel consists of 122 stitches totally. And the length is about 2.4m.
In parameter design Taguchi analyzed a statistic which he called signal-to-noise(SN) ratio by using the experimental design technique. However he gave no justification for using SN ratios in the optimization procedure of parameter design. In this paper we discuss the validity of such SN ratios as proper statistics to be analyzed in parameter design. Moreover, using the real empirical data we examine the appropriateness of SN ratios, and we explain how transformation technique can be applied in parameter design as an alternative method of analysis.
Proportional Integral Derivative (PID) controller tuning is an area of interest for researchers in many areas of science and engineering. This paper presents a new algorithm for PID controller tuning based on a combination of bacteria foraging and particle swarm optimization. BFO algorithm has recently emerged as a very powerful technique for real parameter optimization. To overcome delay in an optimization, combine the features of BFOA and PSO for tuning the PID controller. This new algorithm is proposed to combine both the algorithms to get better optimization values. The real time prototype model of paper machine is designed and controlled by using PIC microcontroller embedded with the programming in C language.
In this study, we introduce a new approach to Parallel Genetic Algorithms (PGA) which combines AHFCGA with crossover operator. As to crossover operators, we use three types of the crossover operators such as modified simple crossover(MSX), arithmetic crossover(AX), and Unimodal Normal Distribution Crossover(UNDX) for real coding. The AHFC model is given as an extended and adaptive version of HFC for parameter optimization. The migration topology of AHFC is composed of sub-populations(demes), the admission threshold levels, and admission buffer for the deme of each threshold level through succesive evolution process. In particular, UNDX is mean-centric crossover operator using multiple parents, and generates offsprings obeying a normal distribution around the center of parents. By using test functions having multimodality and/or epistasis, which are commonly used in the study of function parameter optimization, Experimental results show that AHFCGA can produce more preferable output performance result when compared to HFCGA and RCGA.
Since the inception of off-line quality control, it has drawn a particular attention from research community and it has been implemented in a wide variety of industries mainly due to its extensive applicability to numerous real situations. Emphasizing design issues rather than control issues related to manufacturing processes, off-line quality control has been recognized as a cost-effective approach to quality improvement. It mainly consists of three design stages: system design, parameter design, and tolerance design which are implemented in a sequential manner. Utilizing experimental designs and optimization techniques, off-line quality control is aimed at achieving product performance insensitive to external noises by reducing process variability. In spite of its conceptual soundness and practical significance, however, off-line quality control has also been criticized to a great extent due to its heuristic nature of investigation. In addition, it has also been pointed out that the process optimization procedures are inefficient. To enhance the current practice of off-line quality control, this study proposes an integrated optimization model by utilizing a well-established statistical tool, so called response surface methodology (RSM), and a tolerance - cost relationship.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권6호
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pp.721-733
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2022
In this paper we compare parameter estimation by Grassmann manifold optimization and sequential candidate set algorithm in a structured principal fitted component (PFC) model. The structured PFC model extends the form of the covariance matrix of a random error to relieve the limits that occur due to too simple form of the matrix. However, unlike other PFC models, structured PFC model does not have a closed form for parameter estimation in dimension reduction which signals the need of numerical computation. The numerical computation can be done through Grassmann manifold optimization and sequential candidate set algorithm. We conducted numerical studies to compare the two methods by computing the results of sequential dimension testing and trace correlation values where we can compare the performance in determining dimension and estimating the basis. We could conclude that Grassmann manifold optimization outperforms sequential candidate set algorithm in dimension determination, while sequential candidate set algorithm is better in basis estimation when conducting dimension reduction. We also applied the methods in real data which derived the same result.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4864-4882
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2016
In this work, we consider the optimization problem of minimizing energy consumption for real-time multicast over wireless multi-hop networks. Previously, a distributed primal-dual subgradient algorithm was used for finding a solution to the optimization problem. However, the traditional subgradient algorithms have drawbacks in terms of i) sensitivity to iteration parameters; ii) need for saving previous iteration results for computing the optimization results at the current iteration. To overcome these drawbacks, using a joint network coding and scheduling optimization framework, we propose a novel distributed primal-dual Random Deflected Subgradient (RDS) algorithm for solving the optimization problem. Furthermore, we derive the corresponding recursive formulas for the proposed RDS algorithm, which are useful for practical applications. In comparison with the traditional subgradient algorithms, the illustrated performance results show that the proposed RDS algorithm can achieve an improved optimal solution. Moreover, the proposed algorithm is stable and robust against the choice of parameter values used in the algorithm.
가상스튜디오의 구현을 위해서 카메라의 움직임을 실시간으로 알아내는 것이 필수적이다. 기존의 가상스튜디어 구현에 사용되는 기계적인 방법을 이용한 카메라의 움직임 추적하는 방법에서 나타나는 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 카메라로부터 얻어진 영상을 이용해 컴퓨터비전 기술을 응용하여 실시간으로 카메라변수들을 알아내기 위한 전체적인 알고리듬을 제안하고 실제 구현을 위한 시스템의 구성 방법에 대해 다룬다. 본 연구에서는 실시간 카메라변수 추출을 위해 영상에서 특징점을 자동으로 추출하고 인식하기 위한 방법과, 카메라 캘리브레이션 과정에서 렌즈의 왜곡특성 계산에 따른 계산량 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
AVR parameter tuning for voltage control of power system generators has generally been performed with the analytic methods and the simulation methods, which mostly depend on off-line linear mathematical models of excitation control system. However, due to the nonlinear nature of excitation control system, excitation control system performance of the tuned Parameters using the above conventional tuning methods may not be appropriate for some operating conditions. This paper presents an AVR parameter tuning method using actual on-line data of the excitation control system with the parameter optimization technique. As this method utilizes on-line operating data of the target excitation control system not the mathematical model of the system, it can overcome the limitation of model uncertainty Problems in conventional method, and it can tune the AVR parameter set which gives desired performance at the operating conditions. For the verification of proposed tuning method, two case studies with scaled excitation systems and the real-time power system simulator are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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