The present contribution addresses the parallelization of advanced simulation methods for structural reliability analysis, which have recently been developed for large-scale structures with a high number of uncertain parameters. In particular, the Line Sampling method and the Subset Simulation method are considered. The proposed parallel algorithms exploit the parallelism associated with the possibility to simultaneously perform independent FE analyses. For the Line Sampling method a parallelization scheme is proposed both for the actual sampling process, and for the statistical gradient estimation method used to identify the so-called important direction of the Line Sampling scheme. Two parallelization strategies are investigated for the Subset Simulation method: the first one consists in the embarrassingly parallel advancement of distinct Markov chains; in this case the speedup is bounded by the number of chains advanced simultaneously. The second parallel Subset Simulation algorithm utilizes the concept of speculative computing. Speedup measurements in context with the FE model of a multistory building (24,000 DOFs) show the reduction of the wall-clock time to a very viable amount (<10 minutes for Line Sampling and ${\approx}$ 1 hour for Subset Simulation). The measurements, conducted on clusters of multi-core nodes, also indicate a strong sensitivity of the parallel performance to the load level of the nodes, in terms of the number of simultaneously used cores. This performance degradation is related to memory bottlenecks during the modal analysis required during each FE analysis.
본 논문은 PBL 기반 프로그래밍 교육방법에 기초하여 라인트레이서의 주행 알고리즘을 중심 학습 요소로 선정하였다. 본 논문에서는 스크래치 웹 코스웨어를 개발하여 로봇 프로그래밍 교육 발전에 걸림돌로 작용하는 과도한 비용 문제나 시간적, 공간적인 제약과 같은 환경적 여건의 부족 문제를 해소하기 위해, 라인트레이서 동작 시뮬레이션 스크래치 프로그램 및 교육 프로그램을 제안하였다. 그리고 실험 수업을 통해 초등 교육 현장에 적용함으로써 논리적 사고력과 문제 해결력에 미치는 영향을 검증하였다.
In this paper, we propose a new node architecture LonWorh control Network for home network system environmint using power line communications. Using conventional Lon Work technology is a many disputable points for home network. LonWork network system needs high-cost development equipment. Moreover, conventional Lon Work system can not implement high-grade algorithms and variety application operation. because of the limitation of processing ability in Neuron chip. For that reason, the proposed structure is applicable to low-cost and more complex applications which are impossible in home network using conventional Lonworks structure. The proposed structure is implemented with some hardware and かone software for power line home network. The physical layer and the MAC layer of the LonTalk protocol within ton Work are implemented in hardware, which decreases the development costs communication processor. The upper of link layer of the LonTalk protocol is implemented with software, which decreases the development costs of software and increases the flexibility of tile system and increases the extension of the system. We verified the commercial feasibility of the proposed system through the power line tests with the existing LonWorks network in home network. As a result, it is concluded that the proposed architecture provides increasing flexibility and decreasing cost of the system.
In this study, we introduce the design methodology of an optimized type-2 fuzzy cascade controller with the aid of hierarchical fair competition-based genetic algorithm(HFCGA) for ball & beam system. The ball & beam system consists of servo motor, beam and ball, and remains mutually connected in line in itself. The ball & beam system determines the position of ball through the control of a servo motor. Consequently the displacement change of the position of the moving ball and its ensuing change of the angle of the beam results in the change of the position angle of a servo motor. The type-2 fuzzy cascade controller scheme consists of the outer controller and the inner controller as two cascaded fuzzy controllers. In type-2 fuzzy logic controller(FLC) as the expanded type of type-1 fuzzy logic controller(FLC), we can effectively improve the control characteristic by using the footprint of uncertainty(FOU) of membership function. The control parameters(scaling factors) of each fuzzy controller using HFCGA which is a kind of parallel genetic algorithms(PGAs). HFCGA helps alleviate the premature convergence being generated in conventional genetic algorithms(GAs). We estimated controller characteristic parameters of optimized type-2 fuzzy cascade controller applied ball & beam system such as maximum overshoot, delay time, rise time, settling time and steady-state error. For a detailed comparative analysis from the viewpoint of the performance results and the design methodology, the proposed method for the ball & beam system which is realized by the fuzzy cascade controller based on HFCGA, is presented in comparison with the conventional PD cascade controller based on serial genetic algorithms.
본 논문에서는 이동로봇이 작업환경 내에서 이동하는 물체를 실시간에 인지, 추적하기 위한 비젼센서 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 하나의 직선광선을 카메라 영상의 중앙에 수평하게 투영되도록 하여 이동로봇의 경로에 투사하고 이 광선이 물체와 교차하여 생성하는 선분영상만을 취득, 해석함으로써 비젼센서를 이용하는 기존의 방법들이 영상전체를 이해하기 위해 필요로 하던 계산상의 복잡도를 줄이고 있다. 이동물체의 존재여부, 속도 및 위치는 2개의 연속된 영상에서 얻어진 선분영상의 위치 및 길이의 변형도를 일정한 기준치와 비교하여 결정하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 보안 및 다수이동로봇의 제어분야에서 다양하게 응용될 수 있으며 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.
This paper presents a new overall system for state-of-available-power (SoAP) prediction for a lithium-ion battery pack. The essential part of this method is based on an adaptive network architecture which utilizes both fuzzy model (FIS) and artificial neural network (ANN) into the framework of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). While battery aging proceeds, the system is capable of delivering accurate power prediction not only for room temperature, but also at lower temperatures at which power prediction is most challenging. Due to design property of ANN, the network parameters are adapted on-line to the current battery states (state-of-charge (SoC), state-of-health (SoH), temperature). SoC is required as an input parameter to SoAP module and high accuracy is crucial for a reliable on-line adaptation. Therefore, a reasonable way to determine the battery state variables is proposed applying a combination of several partly different algorithms. Among other SoC boundary estimation methods, robust extended Kalman filter (REKF) for recalibration of amp hour counters was implemented. ANFIS then achieves the SoAP estimation by means of time forward voltage prognosis (TFVP) before a power pulse occurs. The trade-off between computational cost of batch-learning and accuracy during on-line adaptation was optimized resulting in a real-time system with TFVP absolute error less than 1%. The verification was performed on a software-in-the-loop test bench setup using a 53 Ah lithium-ion cell.
Kim, Sung-Shin;Bae, Hyeon;Jung, Jae-Ryong;Vachtsevanos, George J.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.89-93
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2002
This paper introduces a vision-based on-line fabric inspection methodology of woven textile fabrics. Current procedure for determination of fabric defects in the textile industry is performed by human in the off-line stage. The advantage of the on-line inspection system is not only defect detection and identification, but also 벼ality improvement by a feedback control loop to adjust set-points. The proposed inspection system consists of hardware and software components. The hardware components consist of CCD array cameras, a frame grabber and appropriate illumination. The software routines capitalize upon vertical and horizontal scanning algorithms characteristic of a particular deflect. The signal to noise ratio (SNR) calculation based on the results of the wavelet transform is performed to measure any deflects. The defect declaration is carried out employing SNR and scanning methods. Test results from different types of defect and different style of fabric demonstrate the effectiveness of the proposed inspection system.
The energy conservation is one of the most important issues in recent years. Especially, the energy conservation through improved control strategies is one of the most highly possible area to be implemented in the near future. The energy conservation of the ice storage system can be accomplished through the improved control strategies. A real time building load prediction algorithm was developed. The expected highest and the lowest outdoor temperature of the next day were used to estimate the next day outdoor temperature profile. The measured dry bulb temperature and the measured building load were used to estimate system parameters by using the on-line weighted recursive least square method. The estimated hourly outdoor temperatures and the estimated hourly system parameters were used to predict the next day hourly building loads. In order to see the effectiveness of the building load prediction algorithm, two different types of building models were selected and analysed. The simulation results show less than 1% in error for the prediction of the next day building loads. Therefore, this algorithm may successfully be used for the development of improved control algorithms of the ice storage system.
A process control language is developed using function block configuration, to simplify software development for large scale process control systems, and to implement advanced control algorithms with ease. A function block parser and controller is implemented to be suitable for multi-loop control systems having hierachical structure. On-line change of controller parameter is possible, and inclusion of user defined function block is also possible. By adding plant model block, control performance can be checked in advance. Function blocks of the Smith Predicotor, auto-tuners are implemented to demonstrate usefulness of function block configuration.
This paper presents a algorithm to improve accuracy and reliability in state estimation of contaminated bad data. The conventional algorithms for detection of bad data confront the problems of excessive memory requirements and long computation time. In order to overcome measurement compensation approach is proposed to reduce computation time and partitioned measurement error model has the advantage of remarkable reduction in computation time and memory requirements in estimated error computation. The proposed algorithm has been tested for IEEE sample systems, which shows its applicability to on-line power systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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