Littérature scientifique sur le sujet « Predictive simulation model »
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Articles de revues sur le sujet "Predictive simulation model"
El Hachimi, Mohamed, Abdelhakim Ballouk et AbdNaceur Baghdad. « Fuzzy Model Predictive Controller for Artificial Pancreas ». International Journal of Power Electronics and Drive Systems (IJPEDS) 9, no 3 (1 septembre 2018) : 1178. http://dx.doi.org/10.11591/ijpeds.v9.i3.pp1178-1185.
Texte intégralLi, Chao, Gang Huang, Zhongyang Hao et Cheng Liu. « A Motion Control Simulation Based on Predictive Model ». Journal of Physics : Conference Series 2333, no 1 (1 août 2022) : 012012. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2333/1/012012.
Texte intégralLee, Robin L., Brendon A. Bradley, Peter J. Stafford, Robert W. Graves et Adrian Rodriguez-Marek. « Hybrid broadband ground motion simulation validation of small magnitude earthquakes in Canterbury, New Zealand ». Earthquake Spectra 36, no 2 (2 février 2020) : 673–99. http://dx.doi.org/10.1177/8755293019891718.
Texte intégralBrüdigam, Tim, Johannes Teutsch, Dirk Wollherr, Marion Leibold et Martin Buss. « Probabilistic model predictive control for extended prediction horizons ». at - Automatisierungstechnik 69, no 9 (1 septembre 2021) : 759–70. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2021-0025.
Texte intégralGiwa, Abdulwahab, Abel Adekanmi Adeyi et Saidat Olanipekun Giwa. « Control of a Reactive Distillation Process Using Model Predictive Control Toolbox of MATLAB ». International Journal of Engineering Research in Africa 30 (mai 2017) : 167–80. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/jera.30.167.
Texte intégralKour, Ravdeep, Adithya Thaduri et Ramin Karim. « Predictive model for multistage cyber-attack simulation ». International Journal of System Assurance Engineering and Management 11, no 3 (3 février 2020) : 600–613. http://dx.doi.org/10.1007/s13198-020-00952-5.
Texte intégralStenhaug, Benjamin A., et Benjamin W. Domingue. « Predictive Fit Metrics for Item Response Models ». Applied Psychological Measurement 46, no 2 (13 février 2022) : 136–55. http://dx.doi.org/10.1177/01466216211066603.
Texte intégralOlofsen, Erik, et Albert Dahan. « Using Akaike's information theoretic criterion in mixed-effects modeling of pharmacokinetic data : a simulation study ». F1000Research 2 (28 mai 2014) : 71. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.2-71.v2.
Texte intégralOlofsen, Erik, et Albert Dahan. « Using Akaike's information theoretic criterion in mixed-effects modeling of pharmacokinetic data : a simulation study ». F1000Research 2 (27 juillet 2015) : 71. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.2-71.v3.
Texte intégralBecker, Dennis, Vincent Bremer, Burkhardt Funk, Mark Hoogendoorn, Artur Rocha et Heleen Riper. « Evaluation of a temporal causal model for predicting the mood of clients in an online therapy ». Evidence Based Mental Health 23, no 1 (février 2020) : 27–33. http://dx.doi.org/10.1136/ebmental-2019-300135.
Texte intégralThèses sur le sujet "Predictive simulation model"
Shah, Nirali. « Simulation of Model Predictive Control using Dynamic Matrix Control algorithm ». Thesis, California State University, Long Beach, 2015. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=1604872.
Texte intégralModel Predictive Control has emerged as a very powerful technology in the area of process control for three decades. The objective of this work was to develop Dynamic Matrix Control Algorithm, one of the most widely used Model Predictive Control Algorithms using MATLAB and simulate it for a real world Single Input Single Output system. This thesis focuses on the impacts and importance of the tuning parameters of Dynamic Matrix Control along with an overview of the general Model Predictive Control strategy. The tuning of the Dynamic Matrix Controller was done by trial and error based on the knowledge of the simulated system under consideration and the control strategy. The Control Signal computed was then implemented on the system to study its effect on the system output using a discrete transfer function model. The results of the tuned controller were observed to be similar to the other tuning methods discussed in the literature.
Wei, Zhouping, University of Western Sydney et of Mechatronic Computer and Electrical Engineering School. « Model predictive control of a robot using neural networks ». THESIS_XXX_MCEE_Wei_Z.xml, 1999. http://handle.uws.edu.au:8081/1959.7/323.
Texte intégralMaster of Engineering (Hons)
Riley, Matthew E. « Quantification of Model-Form, Predictive, and Parametric Uncertainties in Simulation-Based Design ». Wright State University / OhioLINK, 2011. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=wright1314895435.
Texte intégralSilva, Marco Jorge Tome da. « Simulation of human motion data using short-horizon model-predictive control ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2008. http://hdl.handle.net/1721.1/43041.
Texte intégralIncludes bibliographical references (p. 52-56).
Many data-driven animation techniques are capable of producing high quality motions of human characters. Few techniques, however, are capable of generating motions that are consistent with physically simulated environments. Physically simulated characters, in contrast, are automatically consistent with the environment, but their motions are often unnatural because they are difficult to control. We present a model-predictive controller that yields natural motions by guiding simulated humans toward real motion data. During simulation, the predictive component of the controller solves a quadratic program to compute the forces for a short window of time into the future. These forces are then applied by a low-gain proportional-derivative component, which makes minor adjustments until the next planning cycle. The controller is fast enough for interactive systems such as games and training simulations. It requires no precomputation and little manual tuning. The controller is resilient to mismatches between the character dynamics and the input motion, which allows it to track motion capture data even where the real dynamics are not known precisely. The same principled formulation can generate natural walks, runs, and jumps in a number of different physically simulated surroundings.
by Marco da Silva.
S.M.
Toschi, Alessandro. « Integration of Model Predictive Control for autonomous racing ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022.
Trouver le texte intégralAbdul-Jalal, Rifqi I. « Engine thermal management with model predictive control ». Thesis, Loughborough University, 2016. https://dspace.lboro.ac.uk/2134/24274.
Texte intégralVara-Cadillo, Gabriel. « Autonomous Car Overtake Using Model Predictive Control ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-293818.
Texte intégralAutonoma fordon har lyckats locka till sig mer populäritet under de senaste åren. En autonom bil har möjligheten att manövrera på ett säkert och effektivt sätt. Detta i kombination med ett fokus att öka vägsäkerheten har lagt större press på att implementera reglersystem för omkörningar. Modell prediktiv reglering (MPC) är användbar för den kan hantera linjära bivillkor och fungerar till autonomon körning. Ett reglersystem är implementerat i Python och testades på sin omkörningförmåga med olika hastigheter, avstånd och begynnelse hastigheter. Implementationen utformades med bivillkor som att det autonoma fordonet inte ska krocka med ett annat fordon eller köra utanför vägen i en omkörning. Resultaten visar att det gick att köra om på ett säkert sätt med vissa förutsättningar. MPC algoritmen har visat sig användbar men svår att optimera.
Kandidatexjobb i elektroteknik 2020, KTH, Stockholm
Sheth, Katha Janak. « Model predictive control for adaptive digital human modeling ». Thesis, University of Iowa, 2010. https://ir.uiowa.edu/etd/884.
Texte intégralHorii, M. Michael. « A Predictive Model for Multi-Band Optical Tracking System (MBOTS) Performance ». International Foundation for Telemetering, 2013. http://hdl.handle.net/10150/579658.
Texte intégralIn the wake of sequestration, Test and Evaluation (T&E) groups across the U.S. are quickly learning to make do with less. For Department of Defense ranges and test facility bases in particular, the timing of sequestration could not be worse. Aging optical tracking systems are in dire need of replacement. What's more, the increasingly challenging missions of today require advanced technology, flexibility, and agility to support an ever-widening spectrum of scenarios, including short-range (0 − 5 km) imaging of launch events, long-range (50 km+) imaging of debris fields, directed energy testing, high-speed tracking, and look-down coverage of ground test scenarios, to name just a few. There is a pressing need for optical tracking systems that can be operated on a limited budget with minimal resources, staff, and maintenance, while simultaneously increasing throughput and data quality. Here we present a mathematical error model to predict system performance. We compare model predictions to site-acceptance test results collected from a pair of multi-band optical tracking systems (MBOTS) fielded at White Sands Missile Range. A radar serves as a point of reference to gauge system results. The calibration data and the triangulation solutions obtained during testing provide a characterization of system performance. The results suggest that the optical tracking system error model adequately predicts system performance, thereby supporting pre-mission analysis and conserving scarce resources for innovation and development of robust solutions. Along the way, we illustrate some methods of time-space-position information (TSPI) data analysis, define metrics for assessing system accuracy, and enumerate error sources impacting measurements. We conclude by describing technical challenges ahead and identifying a path forward.
Zsolt, Pap Levente. « Model Predictive Control of Electric Drives -Design, Simulation and Implementation of PMSM Torque Control ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-240365.
Texte intégralDen här uppsatsen handlar om designen och implementeringen av en motorstyrning för en permanen- magnetiserad synkronmotor, med syfte att ersätta standardmotorstyrningsenheten i KTH Formula Students tävlingsbil. Implementationen av styralgoritmen testades experimentellt tillsammans med en prototyptillverkad frekvensomriktare i labbmiljö. Regleralgoritmer för field oriented control och finite control set model predictive control implementerades och testades i simuleringsmiljö. Den senare algoritmen visade sig prestera bättre i form av lägre vridmomentsoscillationer trots lägre switch-frekvens men den kräver samtidigt mer beräkningskraft. Övertonsinnehållet (THD) i fasströmmarna som funktion av switchfrekvensen undersöktes för de båda regleralgoritmerna, algoritmen för model predictive control gav lägre THD vid lägre frekvenser (1-20 kHz). Simuleringsresultaten användes för att motivera valet av komponenter till frekvensomriktaren. Regleralgoritmen för field oriented control implementerades och testades experimentellt med hjälp av ett utvecklingskort (TMS320F28335) från Texas Instruments. SPI-kommunikation användes för att konfigurera drivkretsana samt för att utläsa felkoder. Experimentalla tester som utfördes på låg spänningsnivå visade att strömmen till lasten var sinusformad. Mätning av verkningsgrad och provning tillsammans med motorn på en högre spänningsnivå gick inte att geno av att de snabba switchförloppen i kiselkarbidtransistorerna störde ut motorstyrningen.
Livres sur le sujet "Predictive simulation model"
1962-, Bordons C., dir. Model predictive control. Berlin : Springer, 1999.
Trouver le texte intégralCamacho, E. F. Model predictive control. London : Springer, 2003.
Trouver le texte intégralCamacho, E. F. Model predictive control. 2e éd. New York : Springer, 2004.
Trouver le texte intégralRichards, Thomas. A predictive model of Aboriginal archaeological site distribution in the Otway Range. [Melbourne] : Aboriginal Affairs Victoria, 1998.
Trouver le texte intégralBousfield, Wayne E. Application of predictive model to forecast Douglas-fir tussock moth defoliation. Missoula, Mont : USDA Forest Service, Northern Region, 1986.
Trouver le texte intégralMcMillan, Gregory K. Models unleashed : Virtual plant and model predictive control applications : a pocket guide. Research Triangle Park, NC : ISA, 2004.
Trouver le texte intégralBradley, John E. An archaeological survey and predictive model of selected areas of Utah's Cisco Desert. Salt Lake City, Utah : Bureau of Land Management, Utah State Office, 1986.
Trouver le texte intégralBlack, Kevin D. The Castle Valley archaeological project : An inventory and predictive model of selected tracts. Salt Lake City, Utah : Utah State Office, Bureau of Land Management, 1986.
Trouver le texte intégralBlack, Kevin D. The Castle Valley archaeological project : An inventory and predictive model of selected tracts. Salt Lake City, Utah : Utah State Office, Bureau of Land Management, 1986.
Trouver le texte intégralBradley, John E. An archaeological survey and predictive model of selected areas of Utah's Cisco Desert. Salt Lake City, Utah : Utah State Office, Bureau of Land Management, 1986.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Predictive simulation model"
Takács, Gergely, et Boris Rohal’-Ilkiv. « Simulation Study of Model Predictive Vibration Control ». Dans Model Predictive Vibration Control, 391–425. London : Springer London, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-2333-0_11.
Texte intégralPalmieri, Giovanni, Osvaldo Barbarisi, Stefano Scala et Luigi Glielmo. « An Integrated LTV-MPC Lateral Vehicle Dynamics Control : Simulation Results ». Dans Automotive Model Predictive Control, 231–55. London : Springer London, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-84996-071-7_15.
Texte intégralWüthrich, Mario V., et Michael Merz. « Predictive Modeling and Forecast Evaluation ». Dans Springer Actuarial, 75–110. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-12409-9_4.
Texte intégralKaramouzas, Ioannis, Peter Heil, Pascal van Beek et Mark H. Overmars. « A Predictive Collision Avoidance Model for Pedestrian Simulation ». Dans Motion in Games, 41–52. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-10347-6_4.
Texte intégralPhan, Minh Q., et Seyed Mahdi B. Azad. « Model Predictive Q-Learning (MPQ-L) for Bilinear Systems ». Dans Modeling, Simulation and Optimization of Complex Processes HPSC 2018, 97–115. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-55240-4_5.
Texte intégralTymchuk, Sergii, Sergii Shendryk, Vira Shendryk, Ivan Abramenko et Anastasiia Kazlauskaite. « The Methodology of Obtaining Power Consumption Fuzzy Predictive Model for Enterprises ». Dans Advances in Design, Simulation and Manufacturing III, 210–19. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50794-7_21.
Texte intégralBrown, Arthur A., Bonnie R. Antoun, Michael L. Chiesa, Stephen B. Margolis, Devin O’Connor, Jason M. Simmons, Douglas J. Bammann, Chris San Marchi et Nancy Y. C. Yang. « Predictive Simulation of a Validation Forging Using a Recrystallization Model ». Dans Time Dependent Constitutive Behavior and Fracture/Failure Processes, Volume 3, 51–56. New York, NY : Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9794-4_9.
Texte intégralGinhoux, Romuald, Jacques A. Gangloff, Michel F. de Mathelin, Luc Soler, Jöel Leroy et Jacques Marescaux. « Model Predictive Control for Cancellation of Repetitive Organ Motions in Robotized Laparoscopic Surgery ». Dans Surgery Simulation and Soft Tissue Modeling, 353–65. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45015-7_34.
Texte intégralLuo, Zhixiang, Shanbi Wei, Yi Chai, Yanxing Liu et Xiuling Sun. « Simulation of Wind Farm Scheduling Algorithm Based on Predictive Model Control ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 581–91. Singapore : Springer Singapore, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-6499-9_56.
Texte intégralBernardeschi, Cinzia, Pierpaolo Dini, Andrea Domenici, Ayoub Mouhagir, Maurizio Palmieri, Sergio Saponara, Tanguy Sassolas et Lilia Zaourar. « Co-simulation of a Model Predictive Control System for Automotive Applications ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 204–20. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-12429-7_15.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Predictive simulation model"
HERZOG, Simon, Dennis ATABAY, Johannes JUNGWIRTH et Vesna MIKULOVIC. « Self-adapting Building Models For Model Predictive Control ». Dans 2017 Building Simulation Conference. IBPSA, 2013. http://dx.doi.org/10.26868/25222708.2013.2298.
Texte intégralHonc, Daniel, et Frantisek Dusek. « State-Space Constrained Model Predictive Control ». Dans 27th Conference on Modelling and Simulation. ECMS, 2013. http://dx.doi.org/10.7148/2013-0441.
Texte intégralErfani, Arash, Xingji Yu, Tuule Mall Kull, Peder Bacher et Tohid Jafarinejad. « Analysis of the impact of predictive models on the quality of the Model Predictive Control for an experimental building ». Dans 2021 Building Simulation Conference. KU Leuven, 2021. http://dx.doi.org/10.26868/25222708.2021.30566.
Texte intégralLai, C. Y., C. Xiang et T. H. Lee. « Identification and Control of Piecewise Affine Systems using Multiple Models and Model Predictive Control ». Dans Modelling and Simulation. Calgary,AB,Canada : ACTAPRESS, 2010. http://dx.doi.org/10.2316/p.2010.697-009.
Texte intégralSamek, David. « Elman Neural Networks In Model Predictive Control ». Dans 23rd European Conference on Modelling and Simulation. ECMS, 2009. http://dx.doi.org/10.7148/2009-0577-0581.
Texte intégralGoussous, Faisal, Rajankumar Bhatt, Soura Dasgupta et Karim Abdel-Malek. « Model Predictive Control for Human Motion Simulation ». Dans Digital Human Modeling for Design and Engineering Conference and Exhibition. 400 Commonwealth Drive, Warrendale, PA, United States : SAE International, 2009. http://dx.doi.org/10.4271/2009-01-2306.
Texte intégralRusar, Lukas, Adam Krhovjak, Stanislav Talas et Vladimir Bobal. « State-Space Predictive Control Of Inverted Pendulum Model ». Dans 31st Conference on Modelling and Simulation. ECMS, 2017. http://dx.doi.org/10.7148/2017-0384.
Texte intégralNagpal, Himashu, Florin Capitanescu et Per Heiselberg. « Model predictive control framework for operation of smart sustainable buildings ». Dans 2021 Building Simulation Conference. KU Leuven, 2021. http://dx.doi.org/10.26868/25222708.2021.31111.
Texte intégralMattar, Ebrahim A., et Khaled H. Al Mutib. « Synthesizing Fuzzy Based Model Predictive Controller ». Dans 2011 Third International Conference on Computational Intelligence, Modelling and Simulation (CIMSiM). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/cimsim.2011.29.
Texte intégralYang, Tao, Fisayo Caleb Sangogboye, Krzysztof Arendt, Konstantin Filonenko et Jonathan Dallaire. « The impact of occupancy prediction accuracy on the performance of model predictive control (MPC) in buildings ». Dans 2021 Building Simulation Conference. KU Leuven, 2021. http://dx.doi.org/10.26868/25222708.2021.30571.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Predictive simulation model"
Bays, Samuel E., et David L. Chichester. TREAT HODOSCOPE – A Predictive Simulation Model. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septembre 2017. http://dx.doi.org/10.2172/1408774.
Texte intégralOberkampf, William Louis, Timothy Guy Trucano et Martin M. Pilch. Predictive Capability Maturity Model for computational modeling and simulation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), octobre 2007. http://dx.doi.org/10.2172/976951.
Texte intégralNishimura, Masatsugu, Yoshitaka Tezuka, Enrico Picotti, Mattia Bruschetta, Francesco Ambrogi et Toru Yoshii. Study of Rider Model for Motorcycle Racing Simulation. SAE International, janvier 2020. http://dx.doi.org/10.4271/2019-32-0572.
Texte intégralNichols, Will, Stephanie Tomusiak et Ryan Nell. Predictive Flow Simulation with the P2R Model for the Composite Analysis Base Case. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septembre 2020. http://dx.doi.org/10.2172/1668408.
Texte intégralTomusiak, Stephanie, Hai Pham et Trevor Budge. Predictive Flow Simulation with the P2R Model for the Composite Analysis Base Case. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), mars 2022. http://dx.doi.org/10.2172/1855946.
Texte intégralKohler, Christian. Simulation of complex glazing products ; from optical data measurements to model based predictive controls. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), avril 2012. http://dx.doi.org/10.2172/1171808.
Texte intégralTomusiak, S., et William Nichols. Predictive Contaminant Transport Simulation with the P2R Model for the Composite Analysis Base Case. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), octobre 2020. http://dx.doi.org/10.2172/1706735.
Texte intégralTomusiak, Stephanie, Hai Pham et Trevor Budge. Predictive Contaminant Transport Simulation with the P2R Model for the Composite Analysis Inventory Sensitivity Case. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), mars 2022. http://dx.doi.org/10.2172/1856027.
Texte intégralPham, Hai, Stephanie Tomusiak et Trevor Budge. Predictive Contaminant Transport Simulation with the P2R Model for the Composite Analysis Recharge Sensitivity Case. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), mars 2022. http://dx.doi.org/10.2172/1856046.
Texte intégralNichols, Will, et S. Tomusiak. Predictive Contaminant Transport Simulation with P2R Model for the Composite Analysis Limited Source Sensitivity Case. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), avril 2022. http://dx.doi.org/10.2172/1862348.
Texte intégral