This paper addresses a planning problem in a pickup-delivery transportation' system under dynamic vehicle dispatching. We present a procedure to determine a fleet size in which stochastic characteristics of vehicle travels are considered. Statistical approach and queueing theory are applied to estimate vehicle travel time and vehicle waiting time, based on which an appropriate fleet size is determined. Simulation experiments are performed to verify the proposed procedure.
It is well-known that bio-systems does not calculate inverse dynamics for trajectory planning, but they move by proper modulation of system impedances. Inspired by bio-systems, a biomimetic trajectory planning method is proposed in this work. This scheme is based on employment of redundant actuation which prevails in bio-systems. We discuss that for the generation of the biomimetic trajectory, intelligent structure of bio-systems plays an important role. Redundant actuation and kinematic redundancy fall into such a category of intelligent structure. The proposed biomimetic trajectory planning modulates the complete dynamic behavior such as natural frequencies and damping ratios by using the intelligent structure. Experimental work is illustrated to show the effectiveness of the proposed biomimetic trajectory planning for a five-bar mechanism with redundant actuators.
When we try to design a production planning system for a manufacturing company, it is a time consuming task to analyze various planning activities and identify inter-relationship among a lot of decisions made for the production planning. Most of the research efforts have been concentrated to well-organized independent decision-making problems that may usually be identified only after analyzing the characteristics of the decision-making process as a whole. In this paper, a methodology is suggested to characterize the whole process of the production planning for a manufacturing company and reduce the complexity of decision-making problems. The methodology is based on an experience of developing a production planning software for an automobile component manufacturer in korea. First, it is explained how to identify and represent the dependency among various decision-making variables. And a methodology is proposed to analyze the identified dependency among decision variables and identify decision-making process. Lastly, a practical example is provided to illustrate the analysis procedure in this paper.
Generating a project network of a specific construction project is very time consuming and difficult task in the field. To effectiviely automate and support the planning process, we design a case-based project planning expert system inspired by the fact a human expert project planner uses previous cases for planning a new project. A construction project case consist of its specific characteristics and the corresponding project network (i.e. project plan). Using frame based representation. we represent the project features affecting the progress network and the entities composing the project plan such as the buildings, construction methods, WBS (work breakdown structure), activities, and resources. The project planning process runs through most similar case retrieval, case adaptation, and user requirement satisfaction. We represent the construction domain knowledge for each procedure using constraints and rules. We develop the methodology for constraint-based case adaption. Case adaptation process mainly consist of activity generation/deletion and predecence constraint satisfaction, for which we develop the dynamic constraint generation method and connect user-level requirement representation the system-level network modification knowledge. The methodology is being applied to the prototype for apartment construction project planning.
The achievement of the optimal condition for the task of an industrial articulated robot used in many fields is an important problem to improve productivity. In this paper, a minimum-time trajectory for an articulated robot along the specified path is studied and simulated with a proper example. A general dynamic model of manipulator is represented as a function of path distance. Using this model, the velocity is produced as fast as possible at each point along the path. This minimum-time trajectory planning module together with the existing collision-free path planning modules is utilized to design the optimal path planning of robot in cases where obstacles present.
In this paper, the problem of minimum-time trajectory planning of a robot manipulator with an arbitrary path is dealt. As for a straight path, the trajectory planning can be done without difficulty since the path is easily parameterized by its length. However, this is not the case for a non-straight path. In this paper, by noting that the others' joint angles and velocities are determined if one joint's angle and velocity are known, we reduce the problem of trajectory planning on a non-straight path to one in the 2-dimensional space of one joint's angle and velocity. Then, by applying the dynamic programming, we achieve the minimum-time trajectory planning. A simulation is done for verifying this.
Trajectory planning is a key technology for unmanned aerial vehicles (UAVs) to achieve complex flight missions. In this paper, a terminal constraints conversion-based Gauss pseudospectral trajectory planning optimization method is proposed. Firstly, the UAV trajectory planning mathematical model is established with considering the boundary conditions and dynamic constraints of UAV. Then, a terminal constraint handling strategy is presented to tackle terminal constraints by introducing new penalty parameters so as to improve the performance index. Combined with Gauss-Legendre collocation discretization, the improved Gauss pseudospectral method is given in detail. Finally, simulation tests are carried out on a four-quadrotor UAV model with different terminal constraints to verify the performance of the proposed method. Test studies indicate that the proposed method performances well in handling complex terminal constraints and the improvements are efficient to obtain better performance indexes when compared with the traditional Gauss pseudospectral method.
This paper deals with an experimental study on the dynamic response of an elastomeric oil seal when the interferences between shaft and lip as well as the dynamic eccentricities are present. The dynamic response of seal lip in oil seals was observed with the aid of an image processing apparatus. The temperature of the seal lip edge, friction torque and the dynamic sealing gap between shaft and lip are measured at different conditions of the initial interference and the shaft eccentricity, The data were simultaneously measured under dynamic conditions. Experimental results show that, as the shaft speed is increased, S/e$_{d}$ has nearly reached a constant asymptotic value fur a certain range of shaft speeds. The results indicate that the gap separation between shaft and lip is provided due to the shaft eccentricity because the seal lip cannot follow quickly the radial displacements with increasing shaft speed.d.
한국의 경제성장과 함께 인구와 차량의 대규모 도시 집중에 따라 심각한 도시교통 문제가 초래되고 있다. 혼잡통행료의 징수는 교통수요를 관리하기 위한 가장 효과적인 정책으로 평가받고 있지만 대부분 혼잡이 발생하는 지점이나 교통축을 중심으로 적용되어 그 효과가 제한적이다. 본 연구는 동적 혼잡통행료 징수 체계를 제안하기 위해 부산광역시 206개 교통 분석 존의 평균 통행속도를 이용하여 시공간 큐브 분석(Space-Time Cube Analysis)과 시공간 패턴 마이닝(Emerging Hot Spot Analysis) 기법으로 면적인 개념의 동적 혼잡구역을 도출하였다. 분석 결과, 비 첨두시간인 0시~7시에는 핫스팟이 형성되지 않고, 7시~24시에는 동적 핫스팟이 형성되는 것으로 나타났다. 특히, 특정 시간대(18시~20시)와 특정 지역(서면, 광복동)에 교통 혼잡이 집중하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 동적 혼잡통행료의 징수를 위한 시공간의 분석을 통해 도심에서의 교통수요 관리의 효과가 극대화될 것으로 기대한다.
In this paper we applied dynamic programming to determining work schedule type. In dynamic programming formulation, each day during a planning horizon represents a stage for which a decision is made. The alternatives are given by work schedule types that combine regular time, overtime, additional shift, and so on. In this case, their associated return function is labor cost. The state is defined as the amount of work time allocated to stage 1, stage 2,…, and current stage. A case study for a real manufacturing company was performed to apply dynamic programming to scheduling daily work hours during a week. The case study showed that total cost of our solution derived from dynamic programming decreased by about 6% as compared with the solution obtained from the previous method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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