At present, Metal Oxide gas Sensors (MOXs) are widely used in gas detection because of its advantages, including high sensitivity and low cost. However, MOX presents well-known problems, including lack of selectivity and environment effect, which has motivated studies on different measurement strategies and signal-processing algorithms. In this paper, we present an artificial neural network (ANN) that models an MOX sensor (TGS822) used in a dynamic environment. This model takes into account dependence in relative humidity and in gas nature. Using MATLAB interface in the design phase and optimization, the proposed model is implemented as a component in an electronic simulator library and accurately expressed the nonlinear character of the response and that its dependence on temperature and relative humidity were higher than gas nature.
최근의 인터넷은 기하급수적으로 폭증하는 트래픽을 원활히 수용하기 위하여 광인터넷으로 급속히 전환되고 있다. 이에 따라 새롭게 제시되는 네트워크 구조를 기반으로 네트워크 설계 단계에서 구축단계까지 새로운 운용관리 체계를 필요로 한다. 광인터넷 시뮬레이션 도구는 이러한 요구사항을 효과적으로 지원할 수 있는 도구로서 네트워크 요소시스템의 기능성 검증 및 네트워크 운용성 검증 등을 제공할 수 있다. 한편 광인터넷 시뮬레이션 도구에 있어서 광인터넷의 표현 및 모델링은 주요한 요구사항 중의 하나이며 이는 DML(Domain Modeling Language) 기반의 네트워크 모델링 컴포넌트를 통하여 구성될 수 있다. DML 은 간단하면서 고급의 모델 정의 기능을 제공하고 인터넷과 같은 대규모 모델로의 확장이 용이하며 이종 엔진과의 시뮬레이션 모델교환 형식으로도 사용이 가능하므로, 광인터넷 시뮬레이션 도구에서 시뮬레이션 모델의 표현에 매우 적합하다. 따라서 이 논문에서는 광인터넷 시뮬레이션 도구에 적용 가능한 DML 기반 네트워크 모델링 컴포넌트를 설계한다.
In this study, hydraulic systems of the rope brake system of an elevator are modeled to evaluate design parameters that consider friction characteristics such as cylinder pressure, piston displacement, and flow rate. Hydraulic systems of the rope brake system are analyzed using the commercial program AMESim. Analysis modeling data are compared with data obtained from experiments, and the analysis modeling results are found to be reliable. The analysis results will be used to design hydraulic systems of the rope brake system of elevators.
This paper proposes the used of genetic algorithm for optimizing PI controller and describes the dynamic modeling simulation for the permanent magnet synchronous motor driven by simplified vector control with the aid of MATLAB-Simulink environment. Furthermore, three kinds of error criterion minimization, integral absolute error, integral square error, and integral time absolute error, are used as objective function in the genetic algorithm. The modeling procedures and simulation results are described and presented in this paper. Computer simulation results indicate that the genetic algorithm was able to optimize the PI controller and gives good control performance of the system. Moreover, simplified vector control on permanent magnet synchronous motor does not need to regulate the direct axis component current. This makes simplified vector control of the permanent magnet synchronous motor very useful for some special applications that need simple control structure and low cost performance.
Many simulation models have been built to facilitate simulation technique in designing, evaluating, and optimizing supply chains. Simulation is preferred to deal with stochastic natures existing in the supply chain. Moreover simulation has a capability to find local optimum value within each component through entire supply chain. Most of supply chain simulation models have been developed on the basis of discrete-event simulation. Since supply chain systems are neither completely discrete nor continuous, the need of constructing a model with aspects of both discrete-event and continuous simulation is provoked, resulting in a combined discrete-continuous simulation. In this paper, an architecture of combined modeling for supply chain simulation is proposed, which includes the equation of continuous portion in supply chain and how these equations are used in the supply chain simulation models. A simple example of supply chain model dealing with the strategic level of supply chain presented in this paper shows the possibility and the prospect of this approach.
Increasing product variety based on product family and product platform provides a company with a competitive advantage over its competitors. As products become more complex, short-life cycled and customized, the design efforts require more knowledge-intensive, collaborative and coordinating efforts for information sharing. By sharing knowledge, information, component and process across different families of products, the product realization process will be more efficient, cost-effective and quick-responsive. Formal Concept Analysis (FCA) is used for analyzing data and forming semantic structures that are formal abstractions of concepts of human thoughts. A Web Ontology Language (OWL) is designed for applications that need to process the content of information instead of simply presenting information to humans. OWL also captures the evolution of different components of the product family. The purpose of this paper is to develop product variety modeling to increase the usefulness of common platform. In constructing and analyzing product ontology, FCA is adopted for conceptual knowledge processing. For the selected product family, product variety Ontology is constructed and implemented using prot$\'{e}$g$\'{e}$-2000.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.4A
no.2
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pp.51-57
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2004
This paper describes the dynamic performance of a variable speed wind turbine system responding to a wide variety of wind variations. Modeling of the wind generation using power electronics interface is proposed for dynamic simulation analysis. Component models and equations are addressed and their incorporations into a transient analysis program, PSCAD/EMTDC are provided. A wind model of four components is described, which enables observing dynamic behaviors of the wind turbine resulting from wind variations. Controllable power inverter strategies are intended for capturing the maximum power under variable speed operation and maintaining reactive power generation at a pre-determined level for constant power factor control or voltage regulation control. The components and control schemes are modeled by user-defined functions. Simulation case studies provide variable speed wind generator dynamic performance for changes in wind speed
This paper presents a systematic investigation of the effect of sensor location on the data quality and subsequently, on the effectiveness of machine health monitoring. Based on an analysis of the signal propagation process from the defect location to the sensor, numerical simulations using finite element modeling were conducted on a bearing test bed to determine the signal strength at several representative sensor locations. The results showed that placing sensors closely to the machine component being monitored is critical to achieving high signal-to-noise ratio, thus improving the data quality. Using millimeter-sized piezoceramic plates, the obtained results were evaluated experimentally. A comparison with a set of commercial vibration sensors verified the developed structural dynamics-based sensor placement strategy. It further demonstrated that the proposed shock wave-based sensing technique provided an effective alternative to vibration measurement, while requiring less space for sensor installation.
We suggest a Business Performance Information System with Knowledge Discovery in Databases(KDD) as a key component of integrated information and knowledge management system. The proposed system measures business performance by considering both VA(Value-Added), which represents stakeholder's point of view and EVA(Economic Value-Added), which represents shareholder's point of view. In modeling of Business Performance Information System, we apply the following KDD processes : Data Warehouse for consistent management of a performance data, On-Line Analytic Processing(OLAP) for multidimensional analysis, Genetic Algorithms for exploring and finding dominant managing factors and Analytic Hierarchy Process(AHP) for applying expert's knowledge and experience. To demonstrate the performance of the system, we conducted a case study using financial data of Korean automobile industry over 16 years from 1981 to 1996, which is taken from database of KISFAS(Korea Investors Services Financial Analysis System).
One key factor that hinders the widespread deployment of speaker identification technologies is the requirement of long enrollment utterances to guarantee low error rate during identification. To gain user acceptance of speaker identification technologies, adaptation algorithms that can enroll speakers with short utterances are highly essential. To this end, this paper applies MLLR speaker adaptation for speaker enrollment and compares its performance against other speaker modeling techniques: GMMs and HMM. Also, to speed up the computational procedure of identification, we apply speaker clustering method which uses principal component analysis (PCA) and weighted Euclidean distance as distance measurement. Experimental results show that MLLR adapted modeling method is most effective for short enrollment utterances and that the GMMs performs better when long utterances are available.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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