Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.295-298
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1995
We performed a research to improve the performance of active bar model which is used in tracking algorithm. Active bar model is a simplified model of snake model. If we used the sctive bar model, the numerical procedure for real time tracking problem can be carried out faster than snake model. However the demerit of active bar algorithms is that we can't used the provious image data because each time it has to reconstruct the active bar. In this paper we proposed advanced algorithm for active bar model. The proposed model can improve tracking abilities by preserving the active bar during the process and changing the energy functional.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.26
no.1
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pp.108-115
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2002
This paper suggests a new analysis algorithm for the time historical response of three dimensional rectilinear structure which is frequently found in a pipe line system of plant by the combination of the transfer stiffness coefficient method(TSCM) and the Newmark method. The present analysis algorithm for a time historical response can improve the computational accuracy and time remarkably owing to advantages of the TSCM in comparison with transfer matrix method(TMM). The structural system is modeled as a lumped mass system in this method. The analysis algorithm was formulated far the three dimensional rectilinear structure. We confirmed the validity of the present algorithm by comparing the numerical computation results of TSCM with those of TMM.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.9
s.252
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pp.1116-1123
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2006
In this study, the effective method for reliability estimation is proposed using tow-staged kriging metamodel and genetic algorithm. Kriging metamodel can be determined by appropriate sampling range and the number of sampling points. The first kriging metamodel is made based on the proposed sampling points. The advanced f'=rst order reliability method is applied to the first kriging metamodel to determine the reliability and most probable failure point(MPFP) approximately. Then, the second kriging metamodel is constructed using additional sampling points near the MPFP. These points are selected using genetic algorithm that have the maximum mean squared error. The Monte-Carlo simulation is applied to the second kriging metamodel to estimate the reliability. The proposed method is applied to numerical examples and the results are almost equal to the reference reliability.
This paper presents a efficient algorithm for loss reduction of distribution system by automatic sectionalizing switch operation in distribution systems of radial type. Simulated Annealing can avoid escape from local minima by accepting improvements in cost, but the use of this algorithm is also responsible for an excessive computation time requirement. To overcome this major limitation of Simulated Annealing Algorithm, we may use advanced Simulated Annealing Algorithm. Numerical examples demonstrate the validity and effectiveness of the proposed methodology.
Kuznetsova, Elena L.;Starovoitov, Eduard I.;Vakhneev, Sergey;Kutina, Elena V.
Advances in aircraft and spacecraft science
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v.9
no.2
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pp.95-102
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2022
The paper investigates the process of pulsation of a spherical cavity (bubble) in a liquid under the influence of a source of ultrasonic vibrations. The process of pulsation of a cavitation pocket in liquid is investigated. The Kirkwood-Bethe model was used to describe the motion. A numerical solution algorithm based on the Runge-Kutta-Felberg method of 4-5th order with adaptive selection of the integration step has been developed and implemented. It was revealed that if the initial bubble radius exceeds a certain value, then the bubble will perform several pulsations until the moment of collapse. The same applies to the case of exceeding the amplitude of ultrasonic vibrations of a certain value. The proposed algorithm makes it possible to fully describe the process of cavitation pulsations, to carry out comprehensive parametric studies and to evaluate the influence of various process parameters on the intensity of cavitation.
Kim, Donghoon;Lee, Seung-Mok;Jung, Sungwook;Koo, Jungmo;Myung, Hyun
Advances in robotics research
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v.2
no.2
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pp.161-182
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2018
This paper proposes a novel receding horizon control (RHC) algorithm for formation control of a swarm of unmanned surface vehicles (USVs) using particle swarm optimization (PSO). The proposed control algorithm provides the coordinated path tracking of multi-agent USVs while preventing collisions and considering external disturbances such as ocean currents. A three degrees-of-freedom kinematic model of the USV is used for the RHC with guaranteed stability and convergence by incorporating a sequential Monte Carlo (SMC)-based particle initialization. An ocean current model-based estimator is designed to compensate for the effect of ocean currents on the USVs. This method is compared with the PSO-based RHC algorithms to demonstrate the performance of the formation control and the collision avoidance in the presence of ocean currents through numerical simulations.
Park, In-Man;Koo, Young-Mok;Jo, Sang-Young;Yang, Jun-Seok
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.18
no.3
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pp.181-190
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2015
This paper presents a new approach to control the position of robot arm in workspace a robot manipulator under unknown system parameters and bounded disturbance inputs. To control the motion of the manipulator, an inverse dynamics control scheme was applied. Since parameters of the robot arm such as mass and inertia are not perfectly known, the difference between the actual and estimated parameters was considered as a external disturbance force. To identify the known parameters, an improved robust control algorithm is directly derived from the Lyapunov's Second Method. A robust control algorithm is devised to counteract the bounded disturbance inputs such as contact forces and disturbing forces coming from the difference between the actual and the estimated system parameters. Numerical examples are shown using SCARA arm with four joints.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.8
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pp.1241-1249
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1997
The problem of structural topology optimization can be relaxed and converted into the optimal density distribution problem. The optimal density distribution must be post-processed to get the real shape of the structure. The extracted shape can then be used for the next process, which is usually shape optmization based on the boundary movement method. In the practical point of view, it is very important to get the optimal density distribution from which the corresponding shape can easily be extracted. Among many other factors, the presence of checker-board patterns is a powerful barrier for the shape extraction job. The nature of checker-board patterns seems to be a numerical locking. In this paper, an efficient algorithm is presented to suppress the checker-board patterns. At each iteration, density is re-distributed after it is updated according to the optimization rule. The algorithm also results in the optimal density distribution whose corresponding shape has smooth boundary. Some examples are presented to show the performance of the density re-distribution algorithm. Checker-board patterns are successfully suppressed and the resulting shapes are considered very satisfactory.
The ZigBee network has been considered to monitor electricity usage of home appliances in the smart grid network. ZigBee, however, may suffer from a coexistence problem with wireless local area network (WLAN). In this paper, to resolve the coexistence problem between ZigBee network and WLAN, we propose a new protocol constructing a cognitive smart grid network for supporting monitoring of home appliances. In the proposed protocol, home appliances first estimates the transmission timing and channel information of WLAN by reading request to send/clear to send (RTS/CTS) frames of WLAN. Next, based on the estimated information, home appliances transmit a data at the same time as WLAN transmission. To manage the interference between WLAN and smart grid network, we propose a cognitive beamforming algorithm. The beamforming algorithm is designed to guaranteeing zero interference to WLAN while satisfying a required rate for smart metering. We also propose an energy efficient rate adaptation algorithm. By slowing down the transmission rate while satisfying an imperceptible impact of quality of service (QoS) of the receiver, the home appliance can significantly save transmit power. Numerical results show that the proposed multiple antenna technique provides reliable communications for smart metering with reduced power comparing to the simple transmission technique.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.3
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pp.295-300
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1998
In this paper, we point out the possibility of the divergence of control input caused by the estimation error of delay-time when general iterative learning algorithms are applied to a class of linear dynamic systems with time-delay in which delay-time is not exactly measurable, and then propose a new type of iterative learning algorithm in order to solve this problem. To resolve the uncertainty of delay-time, we propose an algorithm using holding mechanism which has been used in digital control system and/or discrete-time control system. The control input is held as constant value during the time interval of which size is that of the delay-time uncertainty. The output of the system tracks a given desired trajectory at discrete points which are spaced auording to the size of uncertainty of delay-time with the robust property for estimation error of delay-time. Several numerical examples are given to illustrate the effeciency of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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