Using the concept of cellular manufacturing systems(CMS) in job shop manufacturing system is one of the most innovative approaches to improving plant productivity. However. several constraints in machine duplication cost, machining capability, cell space capacity, intercell moves and exceptional elements(EEs) are main problems that prevent achieving the goal of maintaining an ideal CMS environment. Minimizing intercell part traffics and EEs are the main objective of the cell formation problem because it is a critical point that improving production efficiency. Because the intercell moves could be changed according to the sequence of operation, it should be considered in assigning parts and machines to machine ceil. This paper presents a method that eliminates EEs under the constraints of machine duplication cost and ceil space capacity attaining two goals of minimizing machine duplications and minimizing intercell moves simultaneously. Developing an algorithm that calculates the machine duplications by cell-machine incidence matrix and part-machine Incidence matrix, and calculates the exact intercell moves considering the sequence of operation. Based on the number of machine duplications and exact intercell moves, the goal programming model which satisfying minimum machine duplications and minimum intercell moves is developed. A linear programming model is suggested that could calculates more effectively without damaging optimal solution. A numerical example is provided to illustrate these methods.
Several constraints in machine duplication cost, machining capability, cell space capacity, intercell moves and exceptional elements(EEs) are main problems that prevent achieving the goal of ideal Cellular Manufacturin System (CMS) environment. Minimizing intercell part traffics and EEs are the main objective of the cell formation problem as it's a critical point that improving production efficiency. Because the intercell moves could be changed according to the sequence of operation, it should be considered in assigning parts and machines to machine cells. This paper presents a method that eliminates EEs under the constraints of machine duplication cost and cell space capacity attaining two goals of minimizing machine duplications and minimizing intercell moves simultaneously. Developing an algorithm that calculates the machine duplications by cell-machine incidence matrix and part-machine incidence matrix, and calculates the exact intercell moves considering the sequence of operation. Based on the number of machine duplications and exact intercell moves, the goal programming model which satisfying minimum machine duplications and minimum intercell moves is developed. A linear programming model is suggested that could calculates more effectively without damaging optimal solution. A numerical example is provided to illustrate these methods.
The intake noise, a major source of vehicle noises, has rapidly become a noticeable, and has been studied to reduce the level. Traditionally, the intake system has been developed through a experiment, namely, the trial and error process. This approach requires very high cost and long time consuming to develop the systm. Recently, FEM and BEM are becoming useful in analysis of the intake system, and the results of analysis are very valid. But because this techniques also require high cost and long analysis time, this technique is generally not practical tool at the early stage of the development. In this study, the software was developed to predict and analyze the acoustic characteristics of the intake system. It was based on the Transfer Matrix Method and operated to analyze a simplified intake system in a personal computer. It can be used early in the design stage of development of the intake system. This study presented a improvement to reduce the level of the intake noise, which modified the specification of the intake system. And the improvement were verified by NIT/SYSNOISE, FE analysis commercial software, and testing a prototype.
The intake noise, a major source of vehicle noises, has rapidly become a noticeable, and has been studied to reduce the level. Traditionally, the intake system has been developed through a experiment, namely, the trial and error process. This approach requires very high cost and long time consuming to develop the system. Recently, FEM and BEM are becoming useful in analysis of the intake system, and te results of analysis are very valid. But because these techniques also require high cost and long analysis time, these are generally not practical tool at the early stage of the development of an intake system. In this study, the software was developed to predict and analyze the acoustic characteristics of an intake system. It was based on the Transfer Matrix Method and operated to analyze a simplified intake system in a personal computer. It can be used early in the design stage of development of the intake system. This study presented an improvement to reduce the level of an intake noise. It was to select the optimum position of a resonator and verified by NIT/SYSNOISE, FE analysis commercial software, and testing a prototype.
This work presents an iterated improved reduced system (IIRS) procedure combined with sub-structuring scheme for large structures. Iterated IRS methods are usually more efficient than others because the dynamic condensation matrix is updated repeatedly until the desired convergent values are obtained. However, using these methods simply for large structures causes expensive computational cost and even makes analyses intractable because of the limited computer storage. Therefore, the application of sub-structuring scheme is necessary. Because the large structures are subdivided into several (or more) sub-domains, the construction of dynamic condensation matrix does not require much computation cost in every iteration. This makes the present method much more efficient to compute the eigenpairs both in lower and intermediate modes. In Part I, iterated IRS method combined with sub-structuring scheme for undamped structures is presented. The validation of the proposed method and the evaluation of computational efficiency are demonstrated through the numerical examples.
The model predictive controller performance of the mobile robot is set to an arbitrary value because it is difficult to select an accurate value with respect to the controller parameter. The general model predictive control uses a quadratic cost function to minimize the difference between the reference tracking error and the predicted trajectory error of the actual robot. In this study, we construct a predictive controller by transforming it into a quadratic programming problem considering velocity and acceleration constraints. The control parameters of the predictive controller, which determines the control performance of the mobile robot, are used a simple weighting matrix Q, R without the reference model matrix $A_r$ by applying a quadratic cost function from which the reference tracking error vector is removed. Therefore, we designed the predictive controller 1 and 2 of the mobile robot considering the constraints, and optimized the controller parameters of the predictive controller using a genetic algorithm with excellent optimization capability.
In a cost based pool market, the generation capacity can be used as strategic bids by generation companies (Gencos) with the cost functions open to the market. Competition using strategic capacities is modeled by Cournot and Perfect Competiton (PC) model, and transformed into two by two payoff matrix game with Gencos' decision variables of Cournot and PC model. The payoff matrices vary when capacity payments are given to Gencos in accordance with their capacity bids. Nash Equilibrium (NE) in the matrices also moves with capacity price changes. In order to maximize social welfare of the market, NE should locate in a certain position of the payoff matrices, which corresponds to a PC NE. A concept of a critical capacity price is proposed and calculated in this paper that is defined as a minimum capacity price leading to PC NE. The critical capacity price is verified to work as a tool for suppressing a strategic capacity withholding in simulations of a test system.
In this paper, we present a non-fragile guaranteed cost control design method for uncertain nonlinear systems with time varying delays in state and control input, even though the controller gain is perturbed. The uncertain nonlinear term in the systems is norm bounded and the linear matrix inequality(LMI) optimization method is employed as a stability analysis of the systems. We design a robust controller and show the asymptotical stability of uncertain time-varying systems based on Lyapunov method. Also, we guarantee a specific level of performance of the systems. The simulations are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제9권1호
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pp.147-161
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2008
In this paper, fine attitude estimation using low-cost sensors for attitude pointing missions of spacecraft is addressed. Attitude kinematics and gyro models including bias models are in general utilized to estimate spacecraft attitude and angular rate. However, a linearized model and a transition matrix are derived in this paper from nonlinear spacecraft dynamics with external disturbances. A Kalman filtering technique is applied and offers relatively high estimation accuracy under dynamic uncertainties. The proposed approach is demonstrated using numerical simulations.
In this paper, we consider the robust pole assignment and the upper bound of quadratic cost function for the linear systems with time-varying uncertainy. The considered uncertainties are both the norm bounded unstructured case and the structured case that has the matrix polytope type uncertain structure. We derve conditions that guarantee the robust pole assignment inside a disk in the L.H.P. and the robust stability. Also, we derive the upper bound of quadratic cost for thil pole assigned systems. Finally, we show the usefulness of our results by an example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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