In this paper, optimal tuning of a cross-coupled controller linked with the feedforward controller and the disturbance observer is studied to improve contouring and tracking accuracy as well as robustness against disturbance. Previously developed integrated design and optimal tuning methods are applied for developing the robust tuning method. Strict mathematical modeling of the multivariable system is formulated as a state-space equation. Identification processes of the servomechanism are conducted for mechanical servo models. An optimal tuning problem to minimize both the contour error and settling time is formulated as a nonlinear constrained optimization problem including the relevant controller parameters of the servo control system. Constraints such as relative stability, robust stability and overshoot, etc. are considered for the optimization. To verify the effectiveness of the proposed optimal tuning procedure, linear and circular motion experiments are performed on the xy-table. Experimental results confirm the control performance and robustness despite the variation of parameters of the mechanical subsystems.
Precision servomechanisms are widely used in machine tool, semiconductor and flat panel display industries. It is important to improve contouring accuracy in high-precision servomechanisms. In order to improve the contouring accuracy, cross-coupled control systems have been proposed. However, it is very difficult to select the controller parameters because cross-coupled control systems are multivariable, nonlinear and time-varying systems. In this paper, in order to improve contouring accuracy of a biaxial servomechanism, a cross-coupled controller is adopted and an optimal tuning procedure based on an integrated design concept is proposed. Strict mathematical modeling and identification process of a servomechanism are performed. An optimal tuning problem is formulated as a nonlinear constrained optimization problem including the relevant controller parameters of the servomechanism. The objective of the optimal tuning procedure is to minimize both the contour error and the settling time while satisfying constraints such as the relative stability and maximum overshoot conditions, etc. The effectiveness of the proposed optimal tuning procedure is verified through experiments.
In this study the optimization of plate-fin type heat sink for the thermal stability is peformed numerically. The optimum design variables are obtained when the temperature rise and the pressure drop are minimized simultaneously. The flow and thermal fields are predicted using the finite volume method and the optimization is carried out by using the sequential quadratic programming (SQP) method which is widely used in the constrained non-linear optimization problem. The results show that when the temperature rise is less than 34.6K, the optimal design variables are as follows; B$_1$=2.468mm, B$_2$=1.365mm, and t=10.962mm. The Pareto optimal solutions are also presented for the pressure drop and the temperature rise.
Purpose - This paper aims to suggest a delivery constrained internet shopping optimization problem (DISOP) which must be solved for online recommendation system to provide a customized service considering cost and delivery conditions at the same time. Research design, data, and methodology - To solve a (DISOP), we propose a multi-objective formulation and a solution approach. By using a commercial optimization software (LINDO), a (DISOP) can be solved iteratively and a pareto optimal set can be calculated for real-sized problem. Results - We propose a new research problem which is different with internet shopping optimization problem since our problem considers not only the purchasing cost but also delivery conditions at the same time. Furthermore, we suggest a multi-objective mathematical formulation for our research problem and provide a solution approach to get a pareto optimal set by using numerical example. Conclusions - This paper proposes a multi-objective optimization problem to solve internet shopping optimization problem with delivery constraint and a solution approach to get a pareto optimal set. The results of research will contribute to develop a customized comparison and recommendation system to help more easy and smart online shopping service.
The present article encompasses a nonlinear finite element (FE) and genetic algorithm (GA) based optimal vibration energy harvesting from nonprismatic piezo-laminated cantilever beams. Three cases of cross section profiles (such as linear, parabolic and cubic) are modelled to analyse the geometric nonlinear effects on the output responses such as displacement, voltage, and power. The simultaneous effects of taper ratios (such as breadth and height taper) on the output power are also studied. The FE based nonlinear dynamic equation of motion has been solved by an implicit integration method (i.e., Newmark method in conjunction with the Newton-Raphson method). Besides this, a real coded GA based constrained optimization scheme has also been proposed to determine the best set of design variables for optimal harvesting of power within the safe limits of beam stress and PZT breakdown voltage.
This paper develops a new heuristic, the Excursion Algorithm(EA), for constructing optimal designs for the experiments related with marine environment. The proposed EA consists of three parts: 1) construction of an initial feasible solution, 2) excursions over a bounded region, and 3) stopping rules. It is the second part that distinguishes the EA from the other existing heuristic methods. It turns out that excursions over a bounded feasible and/or infeasible region is effective in alleviating the risks of being trapped at a local optimum. Since this problem is formulated for the first time thesis, other heuristic algorithms do not exist. Therefore, global optimal solutions are obtained by complete enumeration for some cases, and the performance of the EA is evaluated in terms of solution quality. Computational results show that the proposed EA is effective in finding good(or, in many cases, global) solutions to the constrained optimal experimental design problems.
도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 관련주체인 이용자와 공급자의 입장을 모두 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 총통행시간, 형평성, 환경비용을 평가지표로 설정하고, 3가지 평가지표에 대한 관련주체의 요구사항이 만족되는 대안 중 소요예산을 최소화하는 최적 도로용량 증대 대안을 선정하는 문제를 모형화하였다. 일반적으로 도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 Network Design Problem(NDP)로 다루어지며, 이용자와 공급자의 다른 입장을 고려하기 위해 Bi-level 최적화문제로 모형화된다. 본 연구에서는 장래 교통수요의 불확실성을 반영하기 위해 확률모형(Stochastic model)을 적용하고, 평가지표별 신뢰도를 차별화하기 위해 Chance-constrained model(CCM)를 적용하였으며, 3가지 평가지표의 제약식을 만족하면서 소요예산을 최소화하는 목적함수를 만족하는 최적대안을 선정하기 위해 렉시코그라픽(Lexicographic) 최적화문제로 접근하였다. 예제 네트워크를 통하여 분석한 결과, 평가지표별 신뢰도 및 교통수요 변화율이 클수록 더욱 많은 소요예산이 요구되며, 평가지표별 신뢰도가 클수록 장래 교통수요의 변화에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있는 대안이 선정되었다. 제안된 모델은 다양한 관련주체의 입장을 모두 고려한 최적 도로용량 증대 대안과 소요예산을 선정함과 동시에, 도로용량 증대량의 변화에 따른 평가지표간 상쇄관계(Tradeoff)와 도로 네트워크 개선을 위한 예산 배분의 포트폴리오를 정책결정자에게 제공 가능하다.
Fundamentally, success of the competitive electricity market is dependent on efficient market design. However, since electricity incorporates various physical constraints as other commodities, the resource assignment (i.e., dispatch scheduling) is also one of requisites for the successful operation of electricity market. Therefore, efficient dispatch scheduling is an important issue to succeed in the deregulated electricity market and the efficiency of this electricity market may be considerably increased by systematic studies on dispatch scheduling algorithm and corresponding constraints, especially system security. Moreover, contrary to traditional vertically-integrated electric power industry condition, since various decision-makings in deregulated electricity market are directly connected with market participants' benefits, only rational dispatch scheduling algorithm can convince these participants. Therefore, it can provide a basis of grievance prevention. In this paper, we propose an algorithm for security constrained dispatch scheduling with respect to load curtailment. Proposed algorithm decomposes the dispatch problem into a master problem corresponding to basecase optimal power flow (OPF) and several subproblems corresponding a series of contingencies using two-stage optimization technique.
일반 12-키 휴대폰 키패드의 알파벳 배치 방식은 한두 가지로 통일되어 있다. 대개 하나의 키에 여러 개의 알파벳을 순서가 있게 배치한다. 영문을 입력할 때 우리나라를 포함한 비영어권 국가에서는 대부분 멀티탭(multi-tap) 방식을 사용하는데, 이 멀티탭 방식에서는 같은 키를 반복해서 눌러야 다음 알파벳을 입력할 수 있게 된다. 본 논문에서는 멀티탭 방식으로 다양한 상황의 영문 데이터를 입력할 때 필요한 키 누름 횟수를 최소화하는 키패드를 디자인한다. 제안한 유전 알고리즘을 이용해 최적의 키패드를 디자인할 수 있었다. 키의 개수는 최소 8개에서 최대 12개까지를 사용하며 알파벳 순서를 유지한 것과 그렇지 않은 키패드 디자인에 대해 다양하게 실험하였고, 결과적으로 모든 경우에 개선된 키패드 디자인을 도출 해냈다.
A study on optimal placement of constrained layer damping treatment for vibration control of automotive panels is presented. The effectiveness of damping treatment depends upon design parameters such as choice of damping materials, locations and size of the treatment. This paper proposes a CAE (Computer Aided Engineering) methodology based on finite element analysis to optimize damping treatment. From the equivalent modeling technique, it is found that the best damping performance occurs as the viscoelstic patch is placed by means of the modal strain energy method of bare structural panels to identify flexible regions, which in turn facilitates optimizations of damping treatment with respect to location and size. Different configurations of partially applied damping layer treatment have been analyzed for their effectiveness in realizing maximum system damping with minimum mass of the applied damping material. Moreover, simulated frequency response function of the automotive roof with and without damping treatments are compared, which show the benefits of applying damping treatment. Finally, the optimized damping treatment configuration is validated by comparing the locations and the size of the treatment with that of an experimental modal test conducted on roof compartment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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