Recently MR CDC damper has been applied to semi-active suspension control system gradually. Compared to former hydraulic CDC damper, it has rapid time response performance as well as simple internal structure and wide range of damping force. In order to develop control logic algorithm which enables to take maximum advantage of unique characteristics of MR CDC damper, it is inevitable to perform a thorough investigation into its nonlinear performance. In many previous researches, MR fluid model was either simply assumed as Bingham Plastic, or a phenomenological model based on experiment was established instead to predict damping performance of MR CDC damper. These experimental flow model which is not based on flow analysis but intentionally built to fit damping characteristics, may lead to totally different results in case of different configuration or structure of MR CDC damper. In this study, a generalized flow formula from mathematical flow model of MR fluid for annular orifice is derived to analyze and predict damping characteristics when current is excited at piston valve.
최근 10여년 동안 적지 않은 경제적 손실을 가져온 만성적인 남해안 Cochlodinium 이상 증식의 발생 메커니즘과 구제 방안에 대해 물질보존과 수리생태학적 관점에서 사고실험을 시도 하였다. 그 동안 과학적인 해석의 대상에서 빠져 있었던 몇 가지 현장 정황에 대한 해석과 식물플랑크톤의 보존식에 대한 논의를 통하여 적어도 지금까지 통설로 여건왔던 것과는 다른 해석이 가능하였다. 부영양화 유발 주장의 과학적 근거는 취약한 것으로 판단되었고, 목표 생물을 박멸하는데 기초한 구제 방안은 환경친화적인 경쟁 부양으로 대체하는 것이 이론적 관점에서 바람직한 것으로 드러났다. 적조 발생 메커니즘에 대해서는 수렴-부상-결집 가설을 제시하고자 한다
This paper presents a mathematical model which is about the dynamics of not only a two wheel steering vehicle but a four wheel steering vehicle. A sliding mode ABS control strategy and PID rear wheel control logic are developed to improve the brake and cornering performances, and enhance the stability during emergency maneuvers. The performances of the controllers are evaluated under the various driving road conditions and driving situations. The numerical study shows that the proposed full car model is sufficient to accurately predict the vehicle response. The proposed ABS controller reduces the stopping distance and increases the vehicle stability. The results also prove that the ABS controller can be employed to a four wheel steering vehicle and improves its performance. The four wheel steering vehicle with PID rear wheel controller shows increase of stability when a vehicle speed is high and sharp cornering maneuver when a vehicle speed is low compared to that of a two wheel steer vehicle.
A variety of approaches have been investigated for the application of spark-ignition engine knock control. The control method implemented, here as "Fuzzy Control", has the advantage of not requiring the knowledge of a mathematical model of the controlled object and is more robust and flexible than conventional approaches. Knock control in this study is performed using vibration signal which is measured with accelerometer attached to the cylinder block of a 1498cc four-cylinder spark-ignition engine. The experimental results obtained with this method are compared with those obtained with a knock interval controller and with those of a conventional controller. Those results illustrate better performance in torque than knock interval controller and conventional controller.ontroller.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.135-141
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2004
This paper proposes a new heuristic search technique for obstacle avoidance of autonomous underwater vehicles equipped with a looking ahead obstacle avoidance sonar. We suggest the fuzzy relation between the sonar sections and the properties of real world environment. Bandler and Kohout's fuzzy relational method are used as the mathematical implementation for the analysis and synthesis of relations between the partitioned sections of sonar over the real-world environmental properties. The direction of the section with optimal characteristics would be selected as the successive heading of AUVs for obstacle avoidance. For the technique using in this paper, sonar range must be partitioned into multi equal sections; membership functions of the properties and the corresponding fuzzy rule bases are estimated heuristically. With the two properties Safety, Remoteness and sonar range partitioned in seven sections, this study gives the good result that enables AUVs to navigate through obstacles in the optimal way to goal.
Park, Jooyoung;Heo, Seongman;Kim, Taehwan;Park, Jeongho;Kim, Jaein;Park, Kyungwook
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권1호
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pp.44-51
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2016
Recently, artificial intelligence has reached the level of top information technologies that will have significant influence over many aspects of our future lifestyles. In particular, in the fields of machine learning technologies for classification and decision-making, there have been a lot of research efforts for solving estimation and control problems that appear in the various kinds of portfolio management problems via data-driven approaches. Note that these modern data-driven approaches, which try to find solutions to the problems based on relevant empirical data rather than mathematical analyses, are useful particularly in practical application domains. In this paper, we consider some applications of modern data-driven machine learning methods for portfolio management problems. More precisely, we apply a simplified version of the sparse Gaussian process (GP) classification method for classifying users' sensitivity with respect to financial risk, and then present two portfolio management issues in which the GP application results can be useful. Experimental results show that the GP applications work well in handling simulated data sets.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권1호
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pp.1-6
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2007
The SVDD (support vector data description) is one of the most well-known one-class support vector learning methods, in which one tries the strategy of utilizing balls defined on the feature space in order to distinguish a set of normal data from all other possible abnormal objects. Recently, with the objective of generalizing the SVDD which treats all training data with equal importance, the so-called D-SVDD (density-induced support vector data description) was proposed incorporating the idea that the data in a higher density region are more significant than those in a lower density region. In this paper, we consider the problem of further improving the D-SVDD toward the use of a partial reference set for testing, and propose an LMI (linear matrix inequality)-based optimization approach to solve the improved version of the D-SVDD problems. Our approach utilizes a new class of density-induced distance measures based on the RSDE (reduced set density estimator) along with the LMI-based mathematical formulation in the form of the SDP (semi-definite programming) problems, which can be efficiently solved by interior point methods. The validity of the proposed approach is illustrated via numerical experiments using real data sets.
Proof is an essential characteristic of mathematics and as such should be a key component in mathematics education. But, teaching proof in school mathematics have been unsuccessful for many students. The traditional approach to proofs stresses formal logic and rigorous proof. Thus, most students have difficulties of the concept of proof and students' experiences with proof do not seem meaningful to them. However, different views of proof were asserted in the reassessment of the foundations of mathematics and the nature of mathematical truth. These different views of justification need to be reflected in demonstrative geometry classes. The purpose of this study is to characterize the types of students' justification in demonstrative geometry classes taught using dynamic software. The types of justification can be organized into three categories : empirical justification, deductive justification, and authoritarian justification. Empirical justification are based on evidence from examples, whereas deductive justification are based logical reasoning. If we assume that a strong understanding of demonstrative geometry is shown when empirical justification and deductive justification coexist and benefit from each other, then students' justification should not only some empirical basis but also use chains of deductive reasoning. Thus, interaction between empirical and deductive justification is important. Dynamic geometry software can be used to design the approach to justification that can be successful in moving students toward meaningful justification of ideas. Interactive geometry software can connect visual and empirical justification to higher levels of geometric justification with logical arguments in formal proof.
${\lambda}$-연산은 ‘다시쓰기 규칙’으로 정의되는 계산을 위해 함수들이 형성되고, 결합되고, 활용되는 수학적 형식 체계이다. 컴퓨터과학의 발전과 더불어 많은 프로그래밍 언어들이 ${\lambda}$-연산을 원리로 삼고 있다. 나아가서, ‘커리-하워드 대응’ 덕분에 미제 연역에 의해 수행된 증명과 컴퓨터 프로그래밍 사이에 대응 관계를 설정할 수 있게 되었다. 이 글의 목적은 교육적인 차원에서 아직은 잘 알려져 있지 않은 주제를 대중화시키는 데에 있다. 논리학과 컴퓨터 과학에서 L-연산의 영향은 차후의 연구과제로 남아 있다.
Even though, tanks are used at the many industry plants, it is very difficult to control the tank level without any overflow and shortage; moreover, cause of its complication of dynamics and nonlinearity, it's impossible to realize the accurate control using the mathematical model which can be applied to the various operation modes. However, the sliding mode controller(SMC) is known as having the robust variable structures for the nonlinear control systems with the parametric perturbations and with the sudden disturbances. It's difficult to find SMC's parameters, and SMC is bring chattering which injures actuator and increases error. In this paper, Genetic Aloglism based Fuzzy Sliding Mode Controller(GA-FSMC) for the precise control of the coupled tank level was proposed. Genetic Algolism and Fuzzy logic are adapted to find SMC's parameters and reduce the chattering. The simulation result is shown that the tank level could be satisfactorily controlled with less overshoot and steady-state error by the proposed GA-FSMC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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