Since the concept of Manned-UnManned Teaming(MUM-T) and Unmanned Aircraft System(UAS) can efficiently respond to rapidly changing battle space, many studies are being conducted as key components of the mosaic warfare environment. In this paper, we propose a rule-based AI engagement model based on Basic Fighter Maneuver(BFM) capable of Within-Visual-Range(WVR) air-to-air combat and a simulation environment in which human pilots can participate. In order to develop a rule-based AI engagement model that can pilot a fighter with a 6-DOF dynamics model, tactical manuals and human pilot experience were configured as knowledge specifications and modeled as a behavior tree structure. Based on this, we improved the shortcomings of existing air combat models. The proposed model not only showed a 100 % winning rate in engagement with human pilots, but also visualized decision-making processes such as tactical situations and maneuvering behaviors in real time. We expect that the results of this research will serve as a basis for development of various AI-based engagement models and simulators for human pilot training and embedded software test platform for fighter.
In this paper, we introduce and investigate a new category of rule-based fuzzy inference system based on Information Granulation(IG). The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient form of “If..., then...” statements, and exploits the theory of system optimization and fuzzy implication rules. The form of the fuzzy rules comes with three types of fuzzy inferences: a simplified one that involves conclusions that are fixed numeric values, a linear one where the conclusion part is viewed as a linear function of inputs, and a regression polynomial one as the extended type of the linear one. By the nature of the rule-based fuzzy systems, these fuzzy models are geared toward capturing relationships between information granules. The form of the information granules themselves becomes an important design features of the fuzzy model. Information granulation with the aid of HCM(Hard C-Means) clustering algorithm hell)s determine the initial parameters of rule-based fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polynomial function being used in the Premise and consequence Part of the fuzzy rules. And then the initial Parameters are tuned (adjusted) effectively with the aid of the improved complex method(ICM) and the standard least square method(LSM). In the sequel, the ICM and LSM lead to fine-tuning of the parameters of premise membership functions and consequent polynomial functions in the rules of fuzzy model. An aggregate objective function with a weighting factor is proposed in order to achieve a balance between performance of the fuzzy model. Numerical examples are included to evaluate the performance of the proposed model. They are also contrasted with the performance of the fuzzy models existing in the literature.
탄-소성론에 근거한 콘크리트나 토질과 같은 재료의 파괴 포락선은 주응력을 축으로 하는 공간 좌표계상에서 인장의 등압(hydrostatic stress)축을 향해 기울어진 형태를 가지며 소성흐름이 상관소성흐름 법칙(associated flow rule)에 따라 결정될 경우 콘크리트의 거동 예측시에 과도한 체적 팽창률을 나타내게 된다. 본 논문에서는 콘크리트의 다축응력 하에서의 거동을 예측하기 위하여 비균일 경화(nonuniform hardening)를 적용한 5계수 파괴 포락선과 등압축 방향 성분의 소성 흐름을 수정하는 비상관 소성흐름 법칙(non-associated flow rule)을 사용하여 비선형 유한요소해석 프로그램을 개발하였으며 신뢰성 있는 연구자의 다축응력 실험결과와 유한요소해석 프로그램의 해석결과를 비교하였다.
Fusion of decisions from multiple distributed sensor nodes is studied in this work. Based on the canonical parallel fusion model, we derive the optimal likelihood ratio based fusion rule with the assumptions of the generalized Gaussian noise model and the arbitrary fading channel. This optimal fusion rule, however, requires the complete knowledge of the channels and the detection performance of local sensor nodes. To mitigate these requirements and to provide near optimum performance, we derive suboptimum fusion rules by using high and low signal-to-noise ratio (SNR) approximations to the optimal fusion rule. Performance evaluation is conducted through simulations.
In this paper, a finite viscoelastic continuum model for rubber and its finite element analysis are presented. This finite viscoelatic model based on continuum mechanics is an extended model of Johnson and Wuigley's 1-D model. In this extended model, continuum based kinematic measures are rigorously defied and by using this kinematic measures, elastic stage law and flow rule are introduced. In kinematics, three configuration are introduced. In kinematics, three configuration are introduced. They are reference, current and virtual visco configurations. In elastic state law, it is assumed that at a certain time, there exists an elastic potential which describes the recoverable elastic energy. From this elastic potential, elastic state law is derived. The proposed flow rule is based on phenomenological observation. The flow rule gives precise relaxation response. In finite element approximation, mixed Lagrangian description is used, where total and similar method of updated Lagrangian descriptions are used together. This approach reduces the numerical job and gives simple nonlinear syatem of equations. To satisfy the incompressible condition, penalty-type modified Mooney-Rivlin energy function is adopted. By this method nearly incompressible condition is obtain the virtual visco configuration. For verification, uniaxial stretch tests are simulated for various stretch rates. The simulated results show good agreement with experiments. As a practical experiments. As a preactical example, pressurized rubber plate is simulated. The result shows finite viscoelastic effects clearly.
특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통점과 차이점을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 모델의 오류 또는 불일치성에 대한 발견 및 수정은 성공적인 소프트웨어 제품 라인 공학을 위해서 필수적이다. 특성 모델의 검증을 효과적으로 수행하기 위해서는 자동화된 도구의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 JESS 규칙 기반 시스템을 이용하여 특성 모델의 유효성을 검증하는 기법을 기술하고 이를 이용한 특성 모델 검증 도구를 제안한다. 본 논문의 도구는 특성 모델링 작업 시 실시간으로 특성 모델을 검증하여 오류의 존재 여부와 오류의 원인에 대한 설명을 제공함으로써 오류 없는 특성 모델을 생성할 수 있도록 해 준다. 특성 모델 검증 기법에 규칙 기반 시스템을 이용한 경우는 본 논문이 최초의 시도로 사료된다.
웹을 통한 생물 데이터 접근 방식은 많은 과학자들에게 대화식으로 서로 다른 형식의 생물 데이터베이스 내용을 검색할 뿐만 아니라, 한 데이터베이스에서 다른 분자생물 데이터베이스로의 연결을 위한 강력한 도구를 제공한다. 본 논문에서의 생물 개념 모델은 생물 데이터 제어를 위한 4가지 통합 레이어를 기반으로 각 생물 데이터 소스 간의 연관성에 따른 규칙 속성을 적용하고 데이터 소스 중에 관심 대상이 되는 개체를 표현하여 하이브리드 생물 데이터 모델을 구성하였다. 특정 사용자의 응용 서비스 요구가 발생하면 해당 생물 데이터베이스와 웹 서비스를 통한 데이터 소스로부터 정보를 획득한다. 본 논문에서는 통합 레이어를 기반으로 웹 데이터 소스 상에서 정보를 탐색하기 위해 메타 규칙을 적용한 질의어 처리 모형과 수행구조를 정형화하였다.
In order to adapt the fast dynamic performances of Buck DC/DC converter, and reduce the influence on converter performance owing to uncertain factors such as the disturbances of parameters and load, a control strategy based on two-dimensional hybrid cloud model is proposed. Firstly, two cloud models corresponding to the specific control inputs are determined by maximum determination approach, respectively, and then a control rule decided by the two cloud models is selected by a rule selector, finally, according to the reasoning structure of the rule, the control increment is calculated out by a two-dimensional hybrid cloud decision module. Both the simulation and experiment results show that the strategy can dramatically improve the dynamic performances of the converter, and enhance the adaptive ability to resist the random disturbances, and its control effect is superior to that of the current-mode control.
Park, Chun-Seong;Oh, Sung-Kwun;Ahn, Tae-Chon;Pedrycz, Witold
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.701-706
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1998
A design method of rule -based fuzzy modeling is presented for the model identification of complex and nonlinear systems. The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient form of " IF..., THEN,," statements. using the theories of optimization and linguistic fuzzy implication rules. The improved complex method, which is a powerful auto-tuning algorithm, is used for tuning of parameters of the premise membership functions in consideration of the overall structure of fuzzy rules. The optimized objective function, including the weighting factors, is auto-tuned for better performance of fuzzy model using training data and testing data. According to the adjustment of each weighting factor of training and testing data, we can construct the optimal fuzzy model from the objective function. The least square method is utilized for the identification of optimum consequence parameters. Gas furance and a sewage treatment proce s are used to evaluate the performance of the proposed rule-based fuzzy modeling.
연약한 지반의 거동을 적절하게 표현할 수 있는 일반 등방경화 규칙에 근거한 비등방경화 구성모델을 비선형 유한요소해석에 적용하기 위하여 내재적인 응력적분기법을 정식화하였다. 정식화된 응력적분기법은 비선형 해석시에 필요한 응력을 일반 사다리꼴규칙에 의하여 내재적으로 적분하고 응력변형률 접선계수를 비선형 해법에 일관되게 도출할 수 있다. 이러한 알고리즘을 통하여 해의 정확도 및 수렴도를 확보할 수 있으므로, 비등방경화 구성 관계를 적용한 비선형 해석을 정확하고 효율적으로 수행할 수 있는 토대를 구축할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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