In this paper, we have proposed the new link-weight calculating function using for routing decision in WDM networks. The proposed link-weight calculating functions includes following factors those are available wavelengths per link, distance loss, total wavelengths, and limited wavelength conversion. The calculated link-weight is applied into the algorithm of routing decision in order to determine the available lightpath that qualifies user requests. The objective is to improve the performance of wavelengths assignment with fast determining the suitable lightpath by using the proposed link-weights calculating function. The analytical model of WDM switching networks is introduced for numerical analysis. The link-weight calculating function is performed. Finally, the performance of proposed algorithm is displayed with numerical results in term of the blocking probability, the probability that connection requests from users are rejected due to there are no available lightpath to be assigned for them. It is also shown that the blocking probability is varied in depending on the number of available wavelengths and the degree of wavelength conversion. The numerical results also show that the proposed link-weight calculating function is more cost-effective choice for the routing decision in WDM switching networks.
In this paper, we have proposed a new approach of routing and wavelength assignment algorithms, called Possible Available Wavelength (PAW) algorithm. The weight of a link is used as the main factor for routing decision in PAW algorithm. The weight of a link is defined as a function of hop count and available wavelengths. This function includes a determination factor of the number of wavelengths that are being used currently and are supposed to be available after a certain time. The session requests from users will be routed on the links that has the greatest number of link weight by using Dijkstra's shortest path algorithm. This means that the selected lightpath will has the least hop count and the greatest number of possible available wavelengths. The impact of proposed link weight computing function on the blocking probability and link utilization is investigated by means of computer simulation and comparing with the traditional mechanism. The results show that the proposed PAW algorithm can achieve the better performance in terms of the blocking probability and link utilization.
The tubular link chain conveyor works under very extreme conditions such as high tensile load, friction, and dangerous operating environments. In this study, we propose an optimal design plan for reducing cost and improving performance through weight reduction of tubular link chain conveyors for sludge transport. For light weight of tubular link chain conveyor, the optimization software using SHERPA algorithms, HEEDS was used in conjunction with ANSYS Mechanical V14.5, which is widely used in structural analysis, to achieve optimal tubular link chain. Through the optimization process, 19% light weight was achieved.
This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.
It is well known that the targeted fuel efficiency could only be achieved by more than 40% reduction of the vehicle weight through improved design and extensive utilization of lightweight materials. In order to obtain the goal of the weight reduction of automobiles, the researches about lighter and stronger spring link have been studied without sacrificing the safety of automotive components. In this study, the weight reduction design process of spring link could be proposed based on the variation of von-Mises stress contour by substituting an aluminum alloys (A356) having tensile strength of 245 MPa grade instead of SAPH440 steels. In addition, the effect of the stress and stiffness on shape variations of the spring link were examined and compared carefully. It could be reached that this approach could be well established and be contributed for light-weight design guide and the safe design conditions of the automotive spring link development.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드를 연결하는 연결가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 선정기준에 따라 약체연결뉴론제거법과 강체연결뉴론선택법을 들 수 있다. 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다변량판별분석 기법보다 높은 예측율을 보여주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
기존 STKM11A steel 소재로 설계된 자동차용 텐션링크를 인장강도 245 MPa인 알루미늄 합금(A356) 소재로 대체하기 위한 경량화 설계 과정이 인장, 굽힘 및 비틀링 강성의 변화 측면에서 연구하였다. 부품들의 안전성을 희생시키지 않고 자동차 부품 경량화를 이루기 위해 많은 연구자들이 보다 가볍고 강한 서스펜션 링크들에 관한 연구를 진행해 왔다. 기존 I-빔 형태의 단면을 지닌 링크는 특별한 방향에 대하여 약한 단점이 있을 수 있으므로 경량화 이후에도 모든 방향의 하중을 견딜 수 있는 최적의 링크부품 형상을 연구하였다. 다양한 형태의 링크들을 설계 및 분석하여 최적의 형상을 얻을 수 있었다. 최적화된 설계는 경량화 이전 steel 소재로 설계된 링크보다 40% 이상 경량화 시킬 수 있었으며 이를 통해 텐션링크 개발의 안전한 경량화 설계조건을 제시할 수 있었다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.
Purpose: In recent years, weight reduction for improving fuel efficiency of the vehicle and cost reduction have been developed. The structure of suspension link is widely used as a single plate press structure which can reduce process and weight compared to existing pipe welding method. However, it was found that the lifetime of a single plate press structure is determined by initial defects that occurred during initial manufacturing rather than fatigue damage caused by driving. Methods: I research the mechanism of failure phenomenon of the single plate press assist arm of rear wheel. In addition, I investigate durability effect parameters to determine the link lifetime in inserting bush into single plate press process through durability test. Conclusion: I discover significant durability effect parameter in inserting bush into single plate press process. It is expected that the durability can be improved by suggesting a bush inserting process inspection guide for similar suspension link like single plate press structure.
This paper presents a control method for variable-speed motor drives that do not use a DC-link electrolytic capacitor. The proposed circuit consists of a power factor correction converter for boosting the DC-link voltage, an inverter for driving the motor, and a small DC-link film capacitor. By employing a small DC-link capacitor, the proposed circuit that is small, and a low cost and weight are achieved. However, because the DC-link voltage varies periodically, the control of the circuit is more difficult than that of the conventional method. Using the proposed control method, an inverter can be controlled reliably even when the capacitance of the DC-link capacitor is very small. Experiments are performed using a 1.5-kW inverter with a $20-{\mu}F$ DC-link capacitor, and the experimental results are analyzed thoroughly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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