In this research, a tool was developed to automate one-dimensional finite element analysis (1D FEA) for design of a machine tool spindle. Based on object-oriented programing, this tool employs the objects of a CAD system to construct a geometric model and then to convert it into the FE model of 1D beams at the workbenches of the CAD system with minimum data to define the spindle such as bearing positions and cross-sections of the shaft. Graphic user interfaces were developed for users to interact with the tool. This tool is helpful in identifying a near optimal design of the spindle with the automation of the FEA process with numerous design changes in minimum time and efforts. It is also expected to allow even design engineers to perform the FEA in search of an optimal design of the machine tool spindle.
In this study, we propose a shared storage system which is more efficient policy than MIS(Mixed Intermediate Storage) policy for relatively rare storage system and can be called CIS(Common Intermediate Storage) policy. Using this strategy, we develop a new completion time algorithm and apply it to two kinds of optimal or near optimal scheduling method; combinatorial search and simulated annealing method. We also extend this strategy to other storage policy, for example MIS policy, with PLC(Programmable Logic Controller) logic and on/off action of electronic valves. It thus can be accepted as a basic form of FMS(Flexible Manufacturing System) for operating various storage policies. Finally we suggest the interlocking block to compansate for the shortcoming of CIS policy, i.e, complication of operation and safety, resulting in a basic batch process automation mode.
This research study presents the development and application of an Elitist Genetic Algorithm (Elitist GA) for solving the resource-constrained project scheduling problem, which is one of the most challenging problems in construction engineering. Main features of the developed algorithm are that the elitist roulette selection operator is developed to preserve the best individual solution for the next generation so as to obtain the improved solution, and that parallel schedule generation scheme is used to generate a feasible solution to the problem. The experimental results on standard problem sets indicate that the proposed algorithm not only produces reasonably good solutions to the problems over the heuristic method and other GA, but also can find the optimal and/or near optimal solutions for the large-sized problems with multiple resources within a reasonable amount of time that will be applicable to the construction industry. This paper will help researchers and/or practitioners in the construction project scheduling software area with alternative means to find the optimal schedules by utilizing the advantages of the Elitist GA.
This paper presents an improved parallel particle swarm optimization approach (IPPSO) based decomposed network for economic power dispatch with discontinuous fuel cost functions. The range of partial power demand corresponding to the partial output powers near the global optimal solution is determined by a flexible decomposed network strategy and then the final optimal solution is obtained by parallel Particle Swarm Optimization. The proposed approach tested on 6 generating units with smooth cost function, and to 26-bus (6 generating units) with consideration of prohibited zone effect, the simulation results compared with recent global optimization methods (Bee-OPF, GA, MTS, SA, PSO). From the different case studies, it is observed that the proposed approach provides qualitative solution with less computational time compared to various methods available in the literature survey.
Purpose: Green soybeans (edamame) are now an economically important and popular food product in Japan. In order to shorten breeding time and to decide an optimal harvest time, we have been developing a dedicated NIRT spectrometer since 2004 for the determination of constituent content such as sucrose and free amino acids, which are two major contributors to the eating quality, in a single pod green soybean. Methods: The obtained models showed that the developed NIRT instrument had reasonable accuracy for the determination of these two components. Then we carried out the investigation into the change in two components during a few days storage using these models with changing time, variety/cultivar, packaging and temperature. Results: The result showed that the most affecting factor on decreasing both sucrose content and free amino acids was variety/cultivar. The time, packaging and temperature also affected significantly in most cases.
In this paper, an expert system is proposed, which can be effectively applied to the large-scale systems with the diversity time constraints, the objectives and the unfixed system structure. The inference scheme of the expert system have the integrated structure composed of the intuitive inference module and logical inference module in order to support effectively the operating constraints of system. The intuitive inference module is designed using the pattern matching or pattern recognition method in order to search a same or similar pattern under the fixed system structure. On the other hand, the logical inference module is designed as the structure with the multiple inference mode based on the heuristic search method in order to determine the optimal or near optimal control strategies satisfing the time constraints for system events under the unfixed system structure, and in order to use as knowledge generator. Here, inference mode consists of the best-first, the local-minimum tree, the breadth-iterative, the limited search width/time method. Finally, the application results for large-scale distribution SCADA system proves that the inference scheme of the expert system is very effective for the large-scale system. The expert system is implemented in C language for the dynamic mamory allocation method, database interface, compatability.
The throughput characteristics of the cluster tool with dual blade robot are analyzed. Using equipment's cycle time chart of the equipment, simple analytic form of the throughput is derived. Then, several important throughput characteristics are analyzed by the throughput formula. First, utilization of the process chamber and the robot are maximized by assigning the equipment to the process whose processing time is near the critical process time. Second, rule for selecting optimal number of process chambers is suggested. It is desirable to select a single process chamber plus a single robot structure for relatively short time process and multi process chambers plus a single robot, namely cluster tool for relatively long time process. Third, throughput variation between equipments due to the wafer transfer time variation is analyzed, especially for the process whose processing time is less than critical process time. And the throughput and the wafer transfer time of the equipments in our fabrication line are measured and compared to the analysis.
Using a mathematical theory, we show that the optimality condition of a turbulent diffuser with maximum pressure recovery at the exit is zero shear stress along the wall. The optimal diffuser shape is designed through iterative procedures by using the $k-{\varepsilon}-{\nu}^{2}-f$ turbulence model for flow simulation. The Reynolds number based on the bulk mean velocity and the channel height at the diffuser entrance is 18,000. We also perform large eddy simulation to validate the shape design results and investigate the flow characteristics near the zero-skin friction wall. Results from large eddy simulation show that the skin friction is slightly higher than zero but is still very small as compared to that of the flat plate boundary layer flow Although the time-averaged wall shear stress is slightly above zero along the diffuser wall, instantaneous flow reversals occur intermittently. The streamwise mein velocity shows an asymptotic behavior of the half-power-law near the wall where the skin friction is close to zero.
Most of the multimedia applications require strict quality of service (QoS) guarantee during the communication between a single source and multiple destinations. This gives rise to the need for an efficient QoS multicast routing strategy. Determination of such QoS-based optimal multicast routes basically leads to a multi-objective optimization problem, which is computationally intractable in polynomial time due to the uncertainty of resources in Internet. This paper describes a network model for researching the routing problem and proposes a new multicast tree selection algorithm based on genetic algorithms to simultaneously optimize multiple QoS parameters. The paper mainly presents a QoS multicast routing algorithm based on genetic algorithm (QMRGA). The QMRGA can also optimize the network resources such as bandwidth and delay, and can converge to the optimal or near-optimal solution within few iterations, even for the networks environment with uncertain parameters. The incremental rate of computational cost can close to polynomial and is less than exponential rate. The performance measures of the QMRGA are evaluated using simulations. The simulation results show that this approach has fast convergence speed and high reliability. It can meet the real-time requirement in multimedia communication networks.
MIMO 시스템에서 ML 검출 기법은 많은 다른 검출기들보다 우수한 성능을 보인다. 그러나 ML 검출기법은 NP-hard 문제로 인해 실제 시스템에서 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이것은 polynomial-time 안에 최적의 해 (optimal solution)를 찾을 수 없음을 의미한다. 본 논문에서는 ML problem을 적용한 SDR (Semi-Definite Relaxation)에 궤환기법을 통한 검출 알고리즘을 제안한다. 이는 SDR에 의해 구한 최적의 해를 spectral decomposition을 이용해 우세한 eigenvector를 찾아 송신 신호의 확률 분포를 구하고, 이를 수신 신호에 궤환 시킨다. 이는 또 다른 ML problem으로써 다시 SDR를 통해 최적의 해를 구하고 우세한 eigenvector에 해당하는 송신 신호 확률을 구한다. 이 확률은 ML problem에 해당하는 최적의 값으로 추정 송신 신호를 검출할 수 있다. 이러한 기법을 통해 최적 성능을 갖는 ML 검출 기법의 성능에 보다 더 가깝게 접근하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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