Jeong Woo Chang;Hwang Ma ha;Ko Ick Hwan;Song Jai Woo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.245-249
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2005
The numerical simulation of a two-phase flow In a discrete fracture network model is presented in this paper, The purpose of this work is to consider density-driven flows induced by the density difference between hot autochthonous heavy brines and injected cold water. Mechanical consequences of high pressure waves on the fracture permeability and heat exchanges between fluids and rock matrix are neglected in this study. The finite volume method is employed to discretize spatially and the system is solved by using an IMPES(Implicit Pressure-Explicit Saturation) scheme. In order to solve the strong non-linearity of the system, the Newton-Raphson algorithm is used. The well-known Buckeley-Leverett problem is adapted to validate results calculated from the model and a relatively good agreement is obtained.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.3
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pp.269-276
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2006
Increasing requirements for the high quality of industrial robot performance made the vibration control issue very important because the vibration makes it difficult to achieve quick response of robot motion and may bring mechanical damage to the robot. This paper presents the vibration mechanism of an industrial robot which has flexible joints. The joint flexibility of the robot is modeled as a two-mass system and its dynamic characteristics are analysed. And some characteristics of the two-mass system, especially for the joint of industrial robots, such as disturbance, non-linearity and time-varying characteristics are studied. And finally, some considerations on controller design for the flexible joint of industrial robots are discussed.
This paper presents a new method for estimating rotor resistance of induction motor. The rotor resistance changes dramatically with temperature and frequency. Speed is controlled by PID as it is simplest and most intuitive control method. The change in rotor resistance has a great influence on the performance of IM. In this paper rotor resistance is estimated using Non Linear Disturbance Observer. The model uncertainty and system non linearity are treated as disturbance in this method. Using NDO it does not require an accurate dynamic model to achieve high precision motor control. Controller with NDO has more superior tracking performance. Simulation results are presented to show the validity of the proposed controller.
Piperine, component of pure ground black pepper, has strong stimulative and hot. Analytical method for piperine was developed by high performance liquid chromatography. Analytical conditions are as follows, mobile phase is 70% methanol, detector UV 343 nm (0.05 AuFs), column is Novapak 5 C18 (15 cm $\times$ 4.6mm), flow rate is 1.0ml/min, chart speed is 0.25 cm/min and injection volume is 20 ul. Analytical results are as follows that relative standard deviation is 1.15%, calibration curve is y=170473.1x-7848.5 (R2=0.999) that shows good linearity. Standard solution of piperine is stable up to 10 hr and content of piperine in pureground black pepper is 4.97$\pm$0.86% Retention time of piperine in HPLC method is about 7 min. Therefore, the developed HPLC method including simple pretreatment of sample will be contribute to quality mangement.
MRAS observer, which is based on adaptive control theory, estimates speed and position by using optimal observer gains on the basis of Lyapunov stability theory. However, in case of MRAS theory, position estimation error is in existence because of non-linearity for inductance variation and limit cycles for position estimation. The adaptive sliding observer based on the variable structure control theory estimates the speed and position for zero of estimation error by using the sliding surface equal to the error between speed and position estimation. The binary observer estimates the rotor speed and rotor flux with alleviation of the high-frequency chattering, and retains the benefits achieved in the conventional sliding observer, such as robustness to parameter and disturbance variations. The speed and position sensorless control of SRM under the load and inductance variation is verified by the experimental results.
Saldarriaga, M. Villafane;Mahfoud, J.;Steffen, V. Jr.;Der Hagopian, J.
Smart Structures and Systems
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v.5
no.5
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pp.507-515
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2009
The present work is an alternative methodology in order to balance a nonlinear highly flexible rotor by using neural networks. This procedure was developed aiming at improving the performance of classical balancing methods, which are developed in the context of linearity between acting forces and resulting displacements and are not well adapted to these situations. In this paper a fully experimental procedure using neural networks is implemented for dealing with the adaptive balancing of nonlinear rotors. The nonlinearity results from the large displacements measured due to the high flexibility of the foundation. A neural network based meta-model was developed to represent the system. The initialization of the learning procedure of the network is performed by using the influence coefficient method and the adaptive balancing strategy is prone to converge rapidly to a satisfactory solution. The methodology is tested successfully experimentally.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.54
no.10
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pp.470-476
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2005
In this paper PU control scheme is presented. The proposed scheme has following features. The one is oft-starting method which is used for preventing to flow large current in motor phase winding when motor starts. The ther is the selection of the level of the over current. The first feature is implemented by increasing the PWM duty lowly, the second feature is implemented by limiting the magnitude of the phase current level by which the over heat f motor by copper losses and magnetic saturation decreases. By the analysis using FEM considering load condition, the peed of mode transition from PW to single pulse control is selected and confirmed by simulation that there is no ver current occurs during the mode transition. For the verification of proposed scheme, the simulation using MATLAB Simulink with considering non-linearity of inductance profile from FEM analysis is performed and the experiment with SRM drive system which has the DSP controller and single Phase SRM are peformed.
In this paper, we have developed a high-sensitivity SNRD(Semiconductor Nuclear Radiation Detector) using silicon PIN photodiode. The SNRD is constructed with silicon PIN photodiode(S3590-05), preamplifier and shaping amplifier. To show the effectiveness of SNRD, nuclear radiation experiments are conducted with $\gamma$-ray Ba-133, Cs-137 and Co-60. The SNRD is different in characteristics of the energy spectrum to scintillation detectors. However, the SNRD have a good linearity on $\gamma$-ray energy and activity. The results of this paper can be applied to electronic personal dosimeter.
There is asymmetric in horizontal and vertical side of PDP cell. Every vertical line has BM(Black Mask) to improve luminance contrast. When error diffusion is processed in PDP system, these problems make an error bigger. In 4 inch PDP system, every red, green, blue color of test pattern is presented and each luminance is measured. That is called horizontal(H), diagonal right(R), diagonal left(L) and vertical(V). In red channel, high luminance descending order is V-H-R-L. In green channel, V-H-L-R. In blue channel, V-M-R=L. After average luminance of each direction is calculated. new weighted error diffusion(Weighted ED) is proposed. In digital image signal processing, the error in weighted ED is differ from ED's. The image of weighted ED is more less error compare to conventional ED and close to original image. As the gray level linearity and big size panel is adopted, weighted ED could produce good image.
This paper focuses on recovering systematic biases during LIDAR calibration, particularly using natural surfaces as control features. Many previous approaches have utilized all the points overlapping with the control features and often experienced with an inaccurate value converged with a poor rate due to wrong correspondence in pairing a point and the corresponding control features. To overcome these shortcomings, we establish a preventive scheme to select the pairs of high confidence, where the confidence value is based on the error budget associated with the point measurement and the linearity and roughness of the control feature. This approach was then applied to calibraring the LIDAR data simulated with the given systematic biases. The parameters were successfully recovered using the proposed approach with the accuracy and convergence rate superior to those using the previous approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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