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Multi-Objektive genetische Algorithmus-Optimierung basierend auf Fuzzy-Steuerung: Optimale Fuzzy-Steuerung eines Brückenkrans mit Hilfe eines genetischen Algorithmus mit mehreren Kriterien - Couverture souple
Synopsis
Es wird ein Fuzzy-Regler für die Anti-Schwenk- und Positionierungssteuerung eines Laufkrans vorgeschlagen, der auf dem dynamisch verbundenen Fuzzy-Inferenzmodell SIRMs (Single Input Rule Modules) basiert. Die Katzposition und -geschwindigkeit, der Seilschwingungswinkel und die Winkelgeschwindigkeit werden als Eingangsgrößen und die Katzbeschleunigung als Ausgangsgröße gewählt. Mit einer einfachen Struktur kann der Regler den Einfluss jedes Eingangselements selbständig anpassen. Das Steuersystem erweist sich außerdem als asymptotisch stabil in der Nähe des Ziels. Multi-objektive genetische Algorithmus-Optimierung wird erfolgreich implementiert, um die Reglergewinne zu finden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der Regler robust gegenüber unterschiedlichen Seillängen ist und die Fähigkeit zur Generalisierung für unterschiedliche Ausgangspositionen besitzt. Im Vergleich zu linearen Zustandsreglern kann der Fuzzy-Regler den Kran in kurzer Zeit mit kleinem Schwenkwinkel zum Ziel führen.
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Multi-Objektive genetische Algorithmus-Optimierung basierend auf Fuzzy-Steuerung
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Verlag Unser Wissen, 2023
ISBN 10 : 620634536X
ISBN 13 : 9786206345367
Neuf
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Mahmoodabadi Mohammad JavadMohammad Javad Mahmoodabadi erwarb 2005 und 2007 seinen B.Sc. und M.Sc. in Maschinenbau an der Shahid Bahonar Universitaet von Kerman. Er promovierte 2012 im Fach Maschinenbau an der Universitaet Guilan. Derz. N° de réf. du vendeur 1043584357
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Multi-Objektive genetische Algorithmus-Optimierung basierend auf Fuzzy-Steuerung : Optimale Fuzzy-Steuerung eines Brückenkrans mit Hilfe eines genetischen Algorithmus mit mehreren Kriterien
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Es wird ein Fuzzy-Regler für die Anti-Schwenk- und Positionierungssteuerung eines Laufkrans vorgeschlagen, der auf dem dynamisch verbundenen Fuzzy-Inferenzmodell SIRMs (Single Input Rule Modules) basiert. Die Katzposition und -geschwindigkeit, der Seilschwingungswinkel und die Winkelgeschwindigkeit werden als Eingangsgrößen und die Katzbeschleunigung als Ausgangsgröße gewählt. Mit einer einfachen Struktur kann der Regler den Einfluss jedes Eingangselements selbständig anpassen. Das Steuersystem erweist sich außerdem als asymptotisch stabil in der Nähe des Ziels. Multi-objektive genetische Algorithmus-Optimierung wird erfolgreich implementiert, um die Reglergewinne zu finden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der Regler robust gegenüber unterschiedlichen Seillängen ist und die Fähigkeit zur Generalisierung für unterschiedliche Ausgangspositionen besitzt. Im Vergleich zu linearen Zustandsreglern kann der Fuzzy-Regler den Kran in kurzer Zeit mit kleinem Schwenkwinkel zum Ziel führen. N° de réf. du vendeur 9786206345367
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Multi-Objektive genetische Algorithmus-Optimierung basierend auf Fuzzy-Steuerung
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Verlag Unser Wissen Aug 2023, 2023
ISBN 10 : 620634536X
ISBN 13 : 9786206345367
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Es wird ein Fuzzy-Regler für die Anti-Schwenk- und Positionierungssteuerung eines Laufkrans vorgeschlagen, der auf dem dynamisch verbundenen Fuzzy-Inferenzmodell SIRMs (Single Input Rule Modules) basiert. Die Katzposition und -geschwindigkeit, der Seilschwingungswinkel und die Winkelgeschwindigkeit werden als Eingangsgrößen und die Katzbeschleunigung als Ausgangsgröße gewählt. Mit einer einfachen Struktur kann der Regler den Einfluss jedes Eingangselements selbständig anpassen. Das Steuersystem erweist sich außerdem als asymptotisch stabil in der Nähe des Ziels. Multi-objektive genetische Algorithmus-Optimierung wird erfolgreich implementiert, um die Reglergewinne zu finden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der Regler robust gegenüber unterschiedlichen Seillängen ist und die Fähigkeit zur Generalisierung für unterschiedliche Ausgangspositionen besitzt. Im Vergleich zu linearen Zustandsreglern kann der Fuzzy-Regler den Kran in kurzer Zeit mit kleinem Schwenkwinkel zum Ziel führen. 64 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9786206345367
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Multi-Objektive genetische Algorithmus-Optimierung basierend auf Fuzzy-Steuerung
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Verlag Unser Wissen Aug 2023, 2023
ISBN 10 : 620634536X
ISBN 13 : 9786206345367
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Es wird ein Fuzzy-Regler für die Anti-Schwenk- und Positionierungssteuerung eines Laufkrans vorgeschlagen, der auf dem dynamisch verbundenen Fuzzy-Inferenzmodell SIRMs (Single Input Rule Modules) basiert. Die Katzposition und -geschwindigkeit, der Seilschwingungswinkel und die Winkelgeschwindigkeit werden als Eingangsgrößen und die Katzbeschleunigung als Ausgangsgröße gewählt. Mit einer einfachen Struktur kann der Regler den Einfluss jedes Eingangselements selbständig anpassen. Das Steuersystem erweist sich außerdem als asymptotisch stabil in der Nähe des Ziels. Multi-objektive genetische Algorithmus-Optimierung wird erfolgreich implementiert, um die Reglergewinne zu finden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der Regler robust gegenüber unterschiedlichen Seillängen ist und die Fähigkeit zur Generalisierung für unterschiedliche Ausgangspositionen besitzt. Im Vergleich zu linearen Zustandsreglern kann der Fuzzy-Regler den Kran in kurzer Zeit mit kleinem Schwenkwinkel zum Ziel führen.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 64 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9786206345367
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Multi-Objektive genetische Algorithmus-Optimierung basierend auf Fuzzy-Steuerung | Optimale Fuzzy-Steuerung eines Brückenkrans mit Hilfe eines genetischen Algorithmus mit mehreren Kriterien
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Taschenbuch. Etat : Neu. Multi-Objektive genetische Algorithmus-Optimierung basierend auf Fuzzy-Steuerung | Optimale Fuzzy-Steuerung eines Brückenkrans mit Hilfe eines genetischen Algorithmus mit mehreren Kriterien | Mohammad Javad Mahmoodabadi (u. a.) | Taschenbuch | Paperback | 64 S. | Deutsch | 2023 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786206345367 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 127406358
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