Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2000.04b
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pp.365-370
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2000
A sliding mode fuzzy control (SMFC) algorithm is applied to design a controller for a benchmark problem on a wind- excited building. The structure is a 76-story concrete office tower with a height of 306 meters, hence the wind resistance characteristics are very important for the serviceability as well as the safety. A control system with an active tuned mass damper is assumed to be installed on the top floor. Since the structural acceleration is measured only at ,limited number of locations without measurement of the wind force, the structure of the conventional continuous sliding mode control may have the feed-back loop only. So, an adaptive least mean squares (LMS) filter is employed in the SMFC algorithm to generate a fictitious feed-forward loop. The adaptive LMS filter is designed based on the information of the stochastic characteristics of the wind velocity along the structure. A numerical study is carried out. and the performance of the present SMFC with the ,adaptive LMS filter is investigated in comparison with those of' other control, of algorithms such as linear quadratic Gaussian control, frequency domain optimal control, quadratic stability control, continuous sliding mode control, and H/sub ∞///sub μ/, control, which were reported by other researchers. The effectiveness of the adaptive LMS filter is also examined. The results indicate that the present algorithm is very efficient .
A series of laboratory experiments has been performed in order to investigate the behavior of water-air two-phase flow in a horizontal pipe. A conductivity meter has been applied to detect the irregular alternation of air at the specific points in flows. The experimental condition has been established according to the water and air flowrates. Passing time, which is the time length for a measuring probe to pass through the entire length of a specific bubble, has been defined to evaluate the size of bubbles in the flow. Passing length, which can be considered as the equivalent value to bubble size and determined from the product of passing time and cross-sectional averaged velocity, and its corresponding occurrence frequency have been analyzed to classify the air flow patterns according to the condition of air and water fluxes. From the result, the dependancy of flow patterns on the variation of air-water flux ratio has been investigated and the existence of thresholds also checked for classifying the behavior of air in the flow.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.4
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pp.839-848
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2012
In this paper, we propose a robust control scheme of AC servo motors to suppress disturbance torques effectively. The proposed controller consists of both a model based feed-forward controller and a stabilizing feedback controller. The feed-forward controller is designed such that the output of the nominal plant tracks perfectly the reference velocity command with desired dynamic characteristics. The feedback controller stabilizes the overall closed loop system. Furthermore, the feedback controller contains a free function that can be chosen arbitrarily. The free function can be designed so as to achieve both suppression of disturbances and robustness to model uncertainties. In order to illuminate the superior performance of the proposed control scheme to the conventional ones, we present some simulation results.
Kim, Sun-Il;Choi, Won-Sik;Son, Jae-Hwan;Jang, Eun-Suk;Lee, Young-Moon
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.11
no.6
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pp.22-27
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2012
Drilling process is usually the most efficient and economical method of making a hole in a solid body. However, there have been no analytical method to assess drilling process based on the shear and frictional characteristics. In this paper, procedures for analyzing shear and frictional processes of drilling have been established by adopting an equivalent turning system to drilling. A series of drilling experiments were carried out with varying feed, velocity and drill shape factors. Using the results of the experiments, the cutting characteristics including shear in the primary shear zone and friction in the chip-tool contact region of drilling process have been analyzed. The specific cutting energy tends to decrease exponentially with increase of feed rate. In drilling process 35-40% of the total energy is consumed in the friction process. This is greater than that of turning process in cutting of the same work material.
Membrane-bioreactor process which combines anaerobic-aerobic bioreactor and membrane process, was used to remove refractory organic susbstances and dye molecule in textile wastewater effectively. Direct feeding of raw feed water to membrane process caused serious fouling on membrane. On the other hand, pretreated feed by bioreactor before the membrane process remarkably reduced the fouling and prolonged the membrane life. Removal efficiency and fouling were more dependent on the material property of the membrane rather than the membrane pore size and structure. Operation mode of hollow fiber membrane module and linear velocity in the hollow fiber influenced the ramoval efficiency and the water flux of the membrane. The combined membrane- bioreactor process was more effective in treating the textile wastewater than each single process.
Flow characteristics and the operating range of gas velocity was investigated for a two-stage bubbling fluidized-bed (0.1 m-i.d., 1.2 m-high) that had continuous solids feed and discharge. Solids were fed in to the upper fluidized-bed and overflowed into the bed section of the lower fluidized-bed through a standpipe (0.025 m-i.d.). The standpipe was simply a dense solids bed with no mechanical or non-mechanical valves. The solids overflowed the lower bed for discharge. The fluidizing gas was fed to the lower fluidized-bed and the exit gas was also used to fluidize the upper bed. Air was used as fluidizing gas and mixture of coarse (< $1000{\mu}m$ in diameter and $3090kg/m^3$ in apparent density) and fine (< $100{\mu}m$ in diameter and $4400kg/m^3$ in apparent density) particles were used as bed materials. The proportion of fine particles was employed as the experimental variable. The gas velocity of the lower fluidized-bed was defined as collapse velocity in the condition that the standpipe was emptied by upflow gas bypassing from the lower fluidized-bed. It could be used as the maximum operating velocity of the present process. The collapse velocity decreased after an initial increase as the proportion of fine particles increased. The maximum took place at the proportion of fine particles 30%. The trend of the collapse velocity was similar with that of standpipe pressure drop. The collapse velocity was expressed as a function of bulk density of particles and voidage of static bed. It increased with an increase of bulk density, however, decreased with an increase of voidage of static bed.
Guo, Hao;Peng, Changsheng;Ma, Weifang;Yuan, Hetao;Yang, Ke
Membrane and Water Treatment
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v.8
no.3
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pp.293-310
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2017
An ultrasonic assisting vacuum membrane distillation (VMD) system was designed to promote the heat and mass transfer in membrane distillation (MD) process. Both the effects of operating conditions and ultrasonic parameters to permeation flux in this process were investigated; the heat and mass transfer mechanism was also being discussed in this paper. The results showed that the performance of VMD process was improved significantly by ultrasonic assisting. The permeation flux was boosted at a certain feed solution temperature, pressure at permeate side and feed solution velocity whether or not to PP and PTFE. The results also indicated that ultrasonic power and frequency also was the key factor affecting the mass and transfer efficiencies. The feed side transfer coefficient ($K_f$), corresponding to ultrasonic power ($K_f=4.406-0.026{\times}P+7.824{\times}10^{-5}{\times}P^2$) and ultrasonic frequency ($K_f=0.941+0.598{\times}f-0.012{\times}f^2+6.283{\times}10^{-5}f^3$), was obtained and employed in the modeling of ultrasonic assisting VMD process. The modeling results showed that the calculated value of $K_f$ aligned with experimental results well. Both variations of temperature polarization coefficient (TPC) and concentration polarization coefficient (CPC) were studied based on the obtained data. The results showed that both TPC and CPC were improved obviously by the ultrasonic parameters.
Reverse osmosis concentration for cephalosproin C was studied using a polyamide composite membrane, FT-30 in spiral wound type with high solute rejection. The experiments were carried out in the aqueous solution of cephalosporin C for water flux, solute rejection and mass transfer coefficient under applied pressure of $4{\sim}20kg/cm^2$, feed concentration of 100~1000 mg/L and feed velocity of 2.8 and 5.6 L/min at room temperature. The effect of operating pressure on the separation of cephalosporin C showed that permeate flux increased with increasing operation pressure. These results are consistent with those predicted by Kedem-Katchalsky model. Solute rejection was nearly 1. The increase of feed concentration caused the reduction of cephalosporin C rejection, which was higher at low concentration than at high concentration, but degree of reduction was small.
This research was conducted to design and develop a wired monitoring system for judging if sick or dead layers (SDL) exist in multi-tier layers battery (MLB) by machine vision, and to analyze its performance. In this study, 20 Brown Leghorn (Hi-Brown) layers aged 37 weeks old, were used as the experimental animals. The intensity of concern paid by layers on feed was over 90% during 5 minutes and 30 seconds after providing feed, and normal layers (NL) had been standing to take feed for that period. Therefore, in this study, the optimal judging time was set by this test result. The wired monitoring system developed was consisted of a driving device for carrying machine vision systems, a control program, a RS232 to RS485 convertor, an automatic positioning system, and an image capture system. An image processing algorithm was developed to find SDL in MLB by the processes of binary processing, erosion, expansion, labeling, and reckoning central coordinate of the captured images. The optimal velocity for driving unit was set up as 0.13 m/s by the test results for wired monitoring system, and the proximity switch was controlled not to be operated for 1.0 second after first image captured. The wired monitoring system developed was tested to evaluate the remote monitoring performance at lab-scale laying hen house. Results showed that its judgement success.ate on normal cage (without SDL) was 87% and that on abnormal cage (with SDL) was 90%, respectively. Therefore, it would be concluded that the wired monitoring system developed in this study was well suited to the purpose of this study.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.641-649
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2021
Fuel oil consumption (FOC) must be minimized to determine the economic route of a ship; hence, the ship power must be predicted prior to route planning. For this purpose, a numerical method using test results of a model has been widely used. However, predicting ship power using this method is challenging owing to the uncertainty of the model test. An onboard test should be conducted to solve this problem; however, it requires considerable resources and time. Therefore, in this study, a deep feed-forward neural network (DFN) is used to predict ship power using deep learning methods that involve data pattern recognition. To use data in the DFN, the input data and a label (output of prediction) should be configured. In this study, the input data are configured using ocean environmental data (wave height, wave period, wave direction, wind speed, wind direction, and sea surface temperature) and the ship's operational data (draft, speed, and heading). The ship power is selected as the label. In addition, various treatments have been used to improve the prediction accuracy. First, ocean environmental data related to wind and waves are preprocessed using values relative to the ship's velocity. Second, the structure of the DFN is changed based on the characteristics of the input data. Third, the prediction accuracy is analyzed using a combination comprising five hyperparameters (number of hidden layers, number of hidden nodes, learning rate, dropout, and gradient optimizer). Finally, k-means clustering is performed to analyze the effect of the sea state and ship operational status by categorizing it into several models. The performances of various prediction models are compared and analyzed using the DFN in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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