A new method for temperature compensation of fiber Bragg grating (FBG) using hi-metal is proposed and experimentally demonstrated. Bi-metal bends toward the metal of low temperature expansion coefficient as the temperature increases, and this property is utilized to cancel the thermo-optic effect of the fiber. The optimum thickness of the high coefficient metal was empirically found by the trial-and-error method. The temperature sensitivities were 8.1 pm/$^{\circ}C$ and -0.018 pm/$^{\circ}C$ for the uncompensated and compensated FBGs, respectively, which indicates a reduction to a mere 0.22 % of the original sensitivity. No appreciable change in the spectral shape was observed. The packaging technique described in this paper is simple and compact, and it can be used for FBGs in WDM and DWDM communication systems that have stringent requirements on the temperature stability of the components.
For prediction and control of sound, acoustic systems must be modeled. Because sound systems like exhaust systems are very difficult to calculate mathematically, this study presents a method to determine experimentally the order of poles by transfer function. When designing a control system by traditional methods the exact model order and coefficient of the system to be controlled must be determined. But in acoustic systems, where systems to be controlled are very complex, mathematical interpretation is almost always impossible. Therefore transversal filters using trial and error methods to determine model order of a system are used to design a system. Compared to mathematical models with poles, transversal filters, in which the model order becomes relatively large, have the disadvantage of prolonged processing time and marked time delay. This study presents a method to determine experimentally the order of poles in a system model with poles and zeroes. Also, the validity of this method was verified mathematically and confirmed by application in general simple models and acoustic tube simulators.
The classical control theory has been developed successfully for the design of a system controller and has evolved continually. Even though sophisticated simulation techniques and software packages are available, there is still some difficulty in the design of a complex system controller at the desk. So the trial and error method is sometimes used to design a new controller, but it requires excess time and cost. This paper suggests a controller design method through the experimental approach. The basic concept is to adjust gradually the design parameters of the controller to the simulation results and experimental data of a similar real system. This method will be a very useful and easy way to design an accurate and/or optimal controller for a real plant while reducing time and giving a good solution at a reasonable cost.
The kinetics of the interesterification of triolein and stearic acid catalyzed by immobilized Rhizopus delemar lipase were studied in a batch operation. In order to clarify the mechanisms of this reaction, three models are discussed under various conditions in terms of the ratio of triolein and stearic acid. The rate constants involved in the proposed model were determined by combining the numerical Gauss-elemination method, and the trial-and-error method so as to fit the calculated results with the experimental data. The accuracy of the obtained rate constants was confirmed after they were substituted for simultaneous differential equations and the equations simulated using an adaptive step-size Runge-Kutta method. Finally, the model which agrees with the calculated results and the experimental data was selected.
The rapid machining of prototypes plays an important role in product process. Rapid Prototyping(RP) is the widespread technology to produce prototype. But, it have many problems such as shrinkage, deformation and formation occurred by hardening of resin and stair shaping, On the contrary, high speed machining(HSM) technology has many advantages such as good quality, low cost and rapid machining time. Moreover, it is possible to use the material of original product. This paper presents manufacture of trial product by HSM and optimization of machining condition for high productivity in the view of manufacturing time and average error. For example, propeller is machined by the surface machining of thin surface parts. Experiments are designed of machining conditions by Latin Square method and machining condition is optimized and selected by ANOVA
In this paper, we introduce a Walsh network and an LMS algorithm, and show how these can be realized as an adaptive equalizer. The Walsh network is built from a set of Walsh and Block pulse functions. In the LMS algorithm, the convergence factor is an important design parameter because it governs stability and convergence speed, which depend on the proper choice of the convergence facotr. The conventional adaptation techniques use a fixed time constant convergence factor by the method of trial and error. In this paper, we propose an optimal method in the choice of the convergence factor. The proposed algorithm depends on the received signal and the output of the Walsh network in real time.
본 논문에서는 새로운 퍼지 패턴 매칭 분류기(fuzzy pattern matching classifier) 설계 방법을 제안하였다. 기존의 퍼지 패턴 매칭 분류기를 설계함에 있어 분류기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 소속 함수 (membership functions)의 모양과 개수에 대한 정확한 정보를 알 수 없었다. 따라서 소속 함수를 구하기 위하여 시행 착오(trial-error)법 혹은 경험에 의존하는(heuristic) 방법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 다양한 종류의 패턴에 대하여 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 분류 에러를 최소로 줄이는 소속 함수의 적절한 모양과 개수를 찾기 위한 새로운 방법을 제안한다. 유전 알고리즘(genetic algorithms)은 진화라는 생물학적 모델을 기초로한 통계적 알고리즘의 한 부류이다. 이는 여러 함수 최적화 문제에 적용되어 최적 혹은 최적 근처의 해를 찾아 준다. 본 논문에서 유전 알고리즘은 분류 에러에 반비례하는 적합도 함수(fitness function)를 기본으로 소속 함수의 모양과 개수를 결정하는데 쓰인다. 유전 알고리즘에 있어서의 스트링은 소속 함수를 결정하게 되며 인식 결과는 다음 세대의 재생(reproduction) 연산에 영향을 미치게 된다. 제안되는 방법을 타이어 접지면 패턴과 필기체 영문자 인식에 적용하여 보았다. 실험 결과는 본 방법이 유용함을 보여준다.
This paper presents an automatic tuning method for parameters of a multivaiable self-tuning velocity-type PID controller which adapts to changes in the system parameters with time delays and noises. The velocity-type PID control structure is determined in the process of minimizing the variance of the auxiliarly output, and self-tuning effect is achieved through the recursive least square algorithm at the parameter estimation stage and also through the Robbins-Monro algorithm at the stage of optiminzing the design parameters of the controller. The proposed PID type multivariable self-tuning method is simple andeffective compared with other esisting multivariable self-tuning methods. Computer simulation has shown that the proposed algorithm is beter than the trial-and-error method in the tracking performance.
A new evolution method for strong exploration and strong exploitation termed queen-bee and mutant-bee evolution is proposed based on the previous queen-bee evolution [1]. Even though the queen-bee evolution has shown very good performances, two parameters for strong mutation are added to the genetic algorithms. This makes the application of genetic algorithms with queen-bee evolution difficult because the values of the two parameters are empirically decided by a trial-and-error method without a systematic method. The queen-bee and mutant-bee evolution has no this problem because it does not need additional parameters for strong mutation. Experimental results with typical problems showed that the queen-bee and mutant-bee evolution produced nearly similar results to the best ones of queen-bee evolution even though it didn't need to select proper values of additional parameters.
대한용접접합학회 2002년도 Proceedings of the International Welding/Joining Conference-Korea
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pp.366-371
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2002
Because of the environmental problems, automotive companies are trying to reduce the weight of car body. Therefore, TRIP(TRansformation Induced Plasticity) steels, which have high strength and ductility have been developed. Welding process is a complex process; therefore deciding the optimal welding conditions on the basis of experimental data is an effective method. However, trial-and-error method to decide the optimal conditions requires too many experiments. To overcome these problems, response surface methodology was used. Response surface methodology is a collection of mathematical and statistical techniques that are used in the modeling and analysis of problems in which a response of interest is influenced by several variables and the objective is to optimize this response. This method was applied to the resistance spot welding process of the TRIP steel to optimize the welding parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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