This study describes the jump error smoothing scheme with fuzzy logic based on the scalar adaptive filter. The scalar adaptive filter is an useful algorithm for smoothing abrupt jump errors. However, the performances of scalar adaptive algorithm depend on the variance of real signal. So to design an effective algorithm, many informations of real and jump signal are required. In this paper, the fuzzy rules are designed by the analysis of scalar adaptive filter, and then the improved and simplified scheme is developed for smoothing the jump error. Simulations to INS/GPS integrated system show that the proposed method is effective.
In this paper, the single-row routing algorithm for munimizing the street congestion and reducing the between node congestion is deviced. To reduce the between node congestion, reference line crossing is defined and used. Reducing the number of total reference line crossing means reducing the total length which help reduce the power consumption of the integrated system and reducing the between node congestin which help reduce the wiring area. This algorithm has been implemented and tested with various example, then produced good results.
This paper is to analyze an integrated production and inventory model in a single-vendor multi-buyer supply chain. The vendor is defined as the manufacturer and the buyers as the retailers. The product that the manufacturer produces is supplied to the retailers with constant periodic time interval. The production rate of the manufacturer is constant for the time. The demand of the retailers is constant for the time. The cycle time of the vendor is defined as the elapsed time from the start of the production to the start of the next production, while the cycle times of the buyer as the elapsed time between the adjacent supply times from the vendor to the buyer. The cycle times of the vendor and the buyers that minimizes the total cost in a supply chain are analyzed. The cost factors are the production setup cost and the inventory holding cost of the manufacturer, the ordering cost and the inventory holding cost of the retailers. The cycle time of the vendor is investigated through the cycle time that satisfies economic production quantity with the production setup cost and the inventory holding cost of the manufacturer. An integrated production and inventory model is formulated, and an algorithm is developed. An numerical example is presented to explain the algorithm. The solution of the algorithm for the numerical examples is compared with that of genetic algorithm. Numerical example shows that the vendor and the buyers can save cost by integrated decision making.
This paper describes the development and verification of control algorithms for V2X and environmental sensor integrated intersection support and safety systems. The objective of the research is to develop core technologies for effective fusion of V2X and environmental sensors and to develop new safety function for intersection safety. One of core technologies is to achieve the improvement of GPS accuracy, and the other is to develop the algorithm of a vehicle identification which matches all data from V2X, vehicle sensors and environmental sensors to specific vehicles. A intersection optimal pass (IOP) algorithm is designed based on these core technologies. IOP recommends appropriate speed to pass the intersection in the consideration of traffic light signal and preceeding vehicle existence. Another function is developed to prevent a collision avoidance when car crash caused by traffic violation of surrounding vehicles is expected. Finally all functions are implemented and tested in three test vehicles. It is shown that IOP can support convenient and comfortable driving with recommending optimal pass speed and collision avoidance algorithm can effectively prevent collision caused by traffic sign violation of surrounding vehicles.
In this paper, a novel feasible real-time system was researched for a differential driven wheeled autonomous mobile robot so that the mobile robot can move in a smooth, safe and elegant way. Least Square Minimum Path Planning was well used for the system to generate a smooth executable path for the mobile robot, and the point-to-point tracking algorithm was presented as well as its application in arbitrary path tracking. In order to make sure the robot can run elegantly and safely, trapezoidal speed was integrated into the point-to-point path tracking algorithm. The application to guest following for the autonomous mobile robot shows its wide application of the algorithm. The novel design was successfully proved to be feasible by our experiments on our mobile robot Interactive Robot Usher (IRU) in National University of Singapore.
Segmented planar imaging detector for electro-optical reconnaissance (SPIDER) is an emerging technology for optical imaging. However, this novel detection approach is faced with degraded imaging quality. In this study, a 6 × 6 planar waveguide is used after each lenslet to expand the field of view. The imaging principles of field-plane waveguide structures are described in detail. The local multiple-sampling simulation mode is adopted to process the simulation of the improved imaging system. A novel image-reconstruction algorithm based on deep learning is proposed, which can effectively address the defects in imaging quality that arise during image reconstruction. The proposed algorithm is compared to a conventional algorithm to verify its better reconstruction results. The comparison of different scenarios confirms the suitability of the algorithm to the system in this paper.
This paper proposes an improved standard genetic algorithm (GA) of making a near optimal schedule for integrated process planning and scheduling problem (IPPS) considering tool flexibility and tool related constraints. Process planning involves the selection of operations and the allocation of resources. Scheduling, meanwhile, determines the sequence order in which operations are executed on each machine. Due to the high degree of complexity, traditionally, a sequential approach has been preferred, which determines process planning firstly and then performs scheduling independently based on the results. The two sub-problems, however, are complicatedly interrelated to each other, so the IPPS tend to solve the two problems simultaneously. Although many studies for IPPS have been conducted in the past, tool flexibility and capacity constraints are rarely considered. Various meta-heuristics, especially GA, have been applied for IPPS, but the performance is yet satisfactory. To improve solution quality against computation time in GA, we adopted three methods. First, we used a random circular queue during generation of an initial population. It can provide sufficient diversity of individuals at the beginning of GA. Second, we adopted an inferior selection to choose the parents for the crossover and mutation operations. It helps to maintain exploitation capability throughout the evolution process. Third, we employed a modification of the hybrid scheduling algorithm to decode the chromosome of the individual into a schedule, which can generate an active and non-delay schedule. The experimental results show that our proposed algorithm is superior to the current best evolutionary algorithms at most benchmark problems.
Since the carrier sequence is not reproducible in a period of the random carrier pulse width modulation (RCPWM) and a higher harmonic spectrum amplitude is likely to affect the quality of the power supply. In addition, electromagnetic interference (EMI) and mechanical vibration will appear. To solve these problems, this paper has proposed an optimal RCPWM based on a genetic algorithm (GA). In the optimal modulation, the range of the random carrier frequency is taken as a constraint and the reciprocal of the maximum harmonic spectrum amplitude is used as a fitness function to decrease the EMI and mechanical vibration caused by the harmonics concentrated at the carrier frequency and its multiples. Since the problems of the hardware make it difficult to use in practical engineering, this paper has presented a hardware system. Simulations and experiments show that the RCPWM is effective. Studies show that the harmonic spectrum is distributed more uniformly in the frequency domain and that there is no obvious peak in the wave spectra. The proposed method is of great value to research on RCPWM and integrated power systems (IPS).
Generally the life-cycle cost of complex systems composed of several sub systems or equipments such as train, aircraft weapon systems is spent much more during operation and maintenance phase than development phase. The maintenance cost for maintaining the availability and extending the life span of systems comprise a large proportion of systems operation cost. The cycle of preventive maintenance affects operation and maintenance cost a lot. In this study we introduce a way minimizing life-cycle cost of systems by calculating more reliable preventive maintenance period than the results of previous study using systems reliability data considered the reliability and failure effect ratio of sub-systems or components. We can solve the preventive maintenance period problem known as NP-Hard as quick as possible by using modified genetic algorithm than using other models introduced in previous study.
열은 전력과 같이 이동속도가 빠르지 못하고 전력에 비해 손실이 비교적 크게 발생하므로 전력거래와 같이 한개의 운용센터를 두고 열 연계 시스템을 운용하는 것은 현실성이 없다. 현재 열 연계가 모두 이루어지고 있는 한국지역난방공사의 경우에도 인접한 2~4개 정도의 열병합발전소간에만 열 거래가 이루어지고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 열 거래를 위한 통합운용센터를 몇 개의 권역으로 나누어 각 권역마다 권역의 Hub 통합운용발전소를 두고 운용하는 것이 열매체의 특성을 반영하는데 적정하고 타당한 것으로 판단하여 집단에너지 사업자간 열 연계 메커니즘을 제안하였다. 제안된 메커니즘에 최적으로 열 거래를 행할 수 있는 알고리즘을 개발하고 이를 실제 사업자에 적용하여 제안한 알고리즘의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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