Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.4
no.2
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pp.67-75
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1978
This paper attempts to identify the factors which are directly related to the effective transfer of technology from developed countries to LDCs. The recipient countries should have the capability of alteration/adaptation based on cost-minimization criteria. Some problems are such that technologies are transferred on the conditions of MNFs, packaged forms and under state management which result in lack of competitive pressure. Non-technological criteria are shown to be a problem under state management in the transaction of technology.
A time-optimal control law for quick, strongly nonlinear systems has been developed and demonstrated. This procedure involves the utilization of neural networks as state feedback controllers that learn the time-optimal control actions by means of an iterative minimization of both the final time and the final state error for the known and unknown systems with constrained inputs and/or states. The nature of neural networks as a parallel processor would circumvent the problem of "curse of dimensionality". The control law has been demonstrated for a velocity input type motor identified by a genetic algorithm called GENOCOP.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.04a
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pp.372-377
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1996
A time-optimal control law for quick, strongly nonlinear systems like revolute robots has been developed and demonstrated. This procedure involves the utilization of neural networks as state feedback controllers that learn the time-optimal control actions by means of an iterative minimization of both the final time and the final state error for the known and unknown systems with constrained inputs and/or states. The nature of neural networks as a parallel processor would circumvent the problem of "curse of dimensionality".ity".uot;.
In this paper, proposed a multi-channel charging control strategy for electric vehicle. This control strategy can adjust the charging power according to the calculated state-of-charge (SOC). Electric vehicle (EV) charging system using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed. A stochastic optimization algorithm technique such as PSO in the time-of-use (TOU) price used for the energy cost minimization. Simulation results show that the energy cost can be reduced using proposed method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.37
no.3
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pp.48-54
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2000
This paper exploits the use of don't cares on software synthesis for embedded systems. Embedded systems have extremely tight real-time and code size constraints. We propose applying BDD minimization techniques in the presence of a don't care set to synthesize code for extended Finite State Machines from a BDD-based representation of the FSM transition function. The don't care set can be derived from local analysis as well as from external information. We show experimental results, discuss their implications, the interactions between BDD-based minimization and dynamic variable reordering, and propose directions for future research.
In this paper, the optimal design rrethod of the electropermanent magnetic lifter is proposed. The electromag-netic performances at the states of attraction and release are calculated by the means of the equivalent magnetic circuit rrethod. The magnetic flux flow, the magneto-rrntive force and the aJronnt of lifting force correspond to the electromagnetic performances. As the optimization algorithm, the evolution strategy(ES) is applied for the maximization of the electromagnetic force at the state of attraction and for the minimization of the volume within the alJowable electomagnetic force range.[3] At this rrnrrent, the optimization satisfy the minimization of the electromagnetic force at the state of release. The validity of the proposed optimization rrethod is verified by the comparison between the optimization result and the FEM result (this FEM result is obtained from MAXWELL).
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.15
no.1
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pp.1-10
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2010
Recently, a shipyard is making every effort to efficiently manage equipments of resources such as a gantry crane, transporter, and so on. So far block lifting scheduling of a gantry crane has been manually performed by a manager of the shipyard, and thus it took much time to get scheduling results and moreover the quality of them was not optimal. To improve this, a block lifting scheduling system of the gantry crane using optimization techniques was developed in this study. First, a block lifting scheduling problem was mathematically formulated as a multi-objective optimization problem, considering the minimization of travel distance at an idle state and wire replacement during block lifting. Then, to solve the problem, a meta-heuristic optimization algorithm based on the genetic algorithm was proposed. To evaluate the efficiency and applicability of the developed system, it was applied to an actual block lifting scheduling problem of the shipyard. The result shows that blocks can be efficiently lifted by the gantry crane using the developed system, compared to manual scheduling by a manager.
With the incitation to reduce power consumption and the aggressive reuse of spectral resources, there is an inevitable trend towards the deployment of small-cell networks by decomposing a traditional single-tier network into a multi-tier network with very high throughput per network area. However, this cell size reduction increases the complexity of network operation and the severity of cross-tier interference. In this paper, we consider a downlink two-tier network comprising of a multiple-antenna macrocell base station and a single femtocell access point, each serving multiples users with a single antenna. In this scenario, we treat the following beamforming optimization problems: i) Total transmit power minimization problem; ii) mean-square error balancing problem; and iii) interference power minimization problem. In the presence of perfect channel state information (CSI), we formulate the optimization algorithms in a centralized manner and determine the optimal beamformers using standard convex optimization techniques. In addition, we propose semi-decentralized algorithms to overcome the drawback of centralized design by introducing the signal-to-leakage plus noise ratio criteria. Taking into account imperfect CSI for both centralized and semi-decentralized approaches, we also propose robust algorithms tailored by the worst-case design to mitigate the effect of channel uncertainty. Finally, numerical results are presented to validate our proposed algorithms.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.5
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pp.653-659
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2006
The design of $H_2$-optimal control with regional pole assignment via state feedback in linear time-invariant systems is investigated. The aim is to find a state feedback controller such that the closed-loop system has the desired eigenvalues lying in some desired stable regions and attenuates the disturbance between the output vector and the disturbance vector. Based on a proposed result of parametric eigenstructure assignment via state feedback in linear systems, the considered $H_2$-optimal control problem is changed into a minimization problem with certain constraints, and a simple and effective algorithm is proposed for this considered problem. A numerical example and its simulation results show the simplicity and effectiveness of this proposed algorithm.
This paper presents the minimization of the energy costs based on energy saving for industrial retort process of canned food. The approved proposed method is related the optimal steam or hot water flow control to achieve desired temperature of retort process. The smooth response and zero steady state error can be also achieved. The performances of the proposed control technique were observed using a small tuna canned food plant in Thailand as an illustrative example. The experimental results are given to support the saving in energy costs and some benefits of the proposed technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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