The new design methodology of a hybrid fuzzy controller by means of the genetic algorithms is presented. First, a hybrid fuzzy controller(HFC) related to the optimal estimation of control parameters is proposed. The control input for the system in the HFC combined PID controller with fuzzy controller is a convex combination of the FLC's output and PID's output by a fuzzy variable, namely, membership function of weighting coefficient. Second, an auto-tuning algorithms utilizing the simplified reasoning method and genetic algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller. Especially, in order to auto-tune scaling factors and PID parameters of HFC using GA, three kinds of estimation modes such as basic, contraction, and expansion mode are effectively utilized. The proposed HFC is evaluated and discussed to show applicability and superiority with the and of three representative processes.
The study is conducted on the subject of optimization of components sizing for series hybrid electric propulsion systems. The components sizing of series type hybrid system is very important because each component of series type is larger than the corresponding component of the parallel type or series-parallel type. If the components sizing is greater or less than what is required to this system, the performance of the system is getting worse. The methodology for the sizing of a driving motor is introduced based on the foundation of determined system configuration and performance target. And the sizing of an engine/generator and a battery is achieved based on simulation results using Dynamic Programming. It is possible to find the optimal sizing of these components by comparing fuel efficiency of hybrid electric propulsion system for 8 driving cycles.
This paper proposes a data-driven methodology for online early damage identification under changing environmental conditions. The proposed method relies on two data analysis methods: feature-based method and hybrid principal component analysis (PCA) and kernel PCA to separate damage from environmental influences. First, spectral sub-band features, namely, spectral sub-band centroids (SSCs) and log spectral sub-band energies (LSSEs), are proposed as damage-sensitive features to extract damage information from measured structural responses. Second, hybrid modeling by integrating PCA and kernel PCA is performed on the spectral sub-band feature matrix for data normalization to extract both linear and nonlinear features for nonlinear procedure monitoring. After feature normalization, suppressing environmental effects, the control charts (Hotelling T2 and SPE statistics) is implemented to novelty detection and distinguish damage in structures. The hybrid PCA-KPCA technique is compared to KPCA by applying support vector machine (SVM) to evaluate the effectiveness of its performance in detecting damage. The proposed method is verified through numerical and full-scale studies (a Bridge Health Monitoring (BHM) Benchmark Problem and a cable-stayed bridge in China). The results demonstrate that the proposed method can detect the structural damage accurately and reduce false alarms by suppressing the effects and interference of environmental variations.
An experimental study was carried out for hybrid steel beams with reinforced concrete ends. The purpose is to examine the shear strength and to develop the design methodology of the RC-S connection region. Tested were four beams which included a reference beam and three beams with various parameters. The reference beam was used to make a comparison with remaining specimens. The test parameters were focused mostly on the concentrated shear reinforcements. The ratio of concentrated shear reinforcements and their types were investigated in this study.
Geometric cutting-simulation and verification play an important role in detecting NC machining errors in mold & die manufacturing and thereby reducing correcting time & cost on the shop floor. Current researches in the area may be categorized into view-based, solid-based, and discrete vector-based methods mainly depending on workpiece models. Each methodology has its own strengths and weaknesses in terms of computing speed, representation accuracy, and its ability of numerical inspection. The paper proposes a hybrid modeling scheme for workpiece representation with z-map model and discrete vector model, which performs 3-axis and 5-axis cutting-simulation via tool swept surface construction by connecting a sequence of silhouette curves.
We propose a new category of hybrid multi-layer neural networks with hetero nodes such as Fuzzy Set based Polynomial Neurons (FSPNs) and Polynomial Neurons (PNs). These networks are based on a genetically optimized multi-layer perceptron. We develop a comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization and genetic algorithms, in particular. The augmented genetically optimized HFPNN (namely gHFPNN) results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility in comparison to the one we encounter in the conventional HFPNN. The GA-based design procedure being applied at each layer of HFPNN leads to the selection of preferred nodes (FPNs or PNs) available within the HFPNN. In the sequel, two general optimization mechanisms are explored. First, the structural optimization is realized via GAs whereas the ensuing detailed parametric optimization is carried out in the setting of a standard least square method-based learning. The performance of the gHFPNNs quantified through experimentation where we use a number of modeling benchmarks-synthetic and experimental data already experimented with in fuzzy or neurofuzzy modeling.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권2호
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pp.124-131
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2000
A shop floor can be considered as and importand level to develop a Computer Integrated Manufacturing system (CIMs). The shop foor is a dynamic environment where unexpected events contrinuously occur, and impose changes to planned activities. The shop floor should adopt an appropriate control system that is responsible for scheduling coordination and moving the manufacturing material and information flow. In this paper, the architecture of the hybrid control model identifies three levels; i.e., the shop floor controller (SFC), the cell controller(CC) and the equipment controller (EC). The methodology for developing these controller is employ an object-oriented approach for static models and IDEF0 for function models for dispatching a job. SFC and CC are coordinated by employing a multi-factors bidding and an adapted Analytic Hierarchy Process(AHP) prove applicability of the suggested method. Test experiment has been conducted by with the shopfloor, consisting of six manufacturing cells.
During the last four years, the pyrosequencing-based 454 platform has rapidly displaced the traditional Sanger sequencing method due to its high throughput and cost effectiveness. Meanwhile, the Sanger sequencing methodology still provides the longest reads, and paired-end sequencing that is based on that chemistry offers an opportunity to ensure accurate assembly results. In this report, we describe an optimized approach for hybrid de novo genome assembly using pyrosequencing data and varying amounts of Sanger-type reads. 454 platform-derived contigs can be used as single non-breakable virtual reads or converted to simpler contigs that consist of editable, overlapping pseudoreads. These modified contigs maintain their integrity at the first jumpstarting assembly stage and are edited by fragmenting and rejoining. Pre-existing assembly software then can be applied for mixed assembly with 454-derived data and Sanger reads. An effective method for identifying genomic differences between reference and sample sequences in whole-genome resequencing procedures also is suggested.
The vehicle routing problem (VRP) can be described as a problem to find the optimum traveling routes from one or several depot (s) to number of geographically scattered customers. This study executes a revised Heterogeneous Vehicle Routing Problem (HVRP) to minimize the cost that needs to conduct efficiently the snow removal operations of Air Wing under available resources and limited operations time. For this HVRP, we model the algorithm of an hybrid Ant Colony System (ACS). In the initial step for finding a solution, the modeled algorithm applies various alterations of a parameter that presents an amount of pheromone coming out from ants. This improvement of the initial solution illustrates to affect to derive better result ultimately. The purpose of this study proves that the algorithm using Hybrid heuristic incorporated in tabu and ACS develops the early studies to search best solution.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제1권3호
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pp.336-346
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2012
In this paper, a novel bearingless switched reluctance motor (BLSRM) with hybrid stator poles is proposed. The structure and operating principle are presented. In order to describe the design methodology clearly, analytical torque and radial force models are established. Further, basic design procedure is described. The numbers of phases and poles have important influence on the selection of structure. These effects, along with sizing of machine envelope and internal dimensions, make the machine design an insight-intensive effort. Effect of pole arcs and air-gap length on the production of torque and radial force are analyzed in detail. Mechanical design factors such as hoop stress and first critical speed are also considered. Based on the above analysis, the characteristics of the proposed BLSRM are analyzed. A prototype motor is designed and manufactured. The validity of the proposed structure is verified by the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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