An Uncertainty Measure for Interval-valued Evidences

Interval-valued belief structure (IBS), as an extension of single-valued belief structures in Dempster-Shafer evidence theory, is gradually applied in many fields. An IBS assigns belief degrees to interval numbers rather than precise numbers, thereby it can handle more complex uncertain information. However, how to measure the uncertainty of an IBS is still an open issue. In this paper, a new method based on Deng entropy denoted as UIV is proposed to measure the uncertainty of the IBS. Moreover, it is proved that UIV meets some desirable axiomatic requirements. Numerical examples are shown in the paper to demonstrate the efficiency of UIV by comparing the proposed UIV with existing approaches.

Enhancement of the HILOMOT Algorithm with Modified EM and Modified PSO Algorithms for Nonlinear Systems Identification

Developing a mathematical model has become an inevitable need in studies of all disciplines. With advancements in technology, there is an emerging need to develop complex mathematical models. System identification is a popular way of constructing mathematical models of highly complex processes when an analytical model is not feasible. One of the many model architectures of system identification is to utilize a Local Model Network (LMN). Hierarchical Local Model Tree (HILOMOT) is an iterative LMN training algorithm that uses the axis-oblique split method to divide the input space hierarchically. The split positions of the local models directly influence the accuracy of the entire model. However, finding the best split positions of the local models presents a nonlinear optimization problem. This paper presents an optimized HILOMOT algorithm with enhanced Expectation-Maximization (EM) and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms which includes the normalization parameter and utilizes the reduced-parameter vector. Finally, the performance of the improved HILOMOT algorithm is compared with the existing algorithm by modeling the NOx emission model of a gas turbine and multiple nonlinear test functions of different orders and structures.Scopu

Desarrollo de un modelo predictivo para motores de encendido provocado operando con gasolina, con el fin de predecir potencia de salida, torque y consumo específico

El trabajo desarrollado en la presente tesis de maestría, está encaminado a la formulación de un modelo predictivo de motores de combustión interna de encendido provocado, alimentados con gasolina con inyección indirecta en estado estacionario. Para ello, se posee el desarrollo previo de modelos de diagnóstico de la combustión y predicción de presión en cámara de combustión de diversos autores y distintos tipos de motores. Con base en ese desarrollo, previo a las consideraciones de deformaciones en cámara, fueron añadidos modelos de deformación que consideran efectos térmicos sobre el pistón y la biela, además de desplazamientos de las uniones entre los componentes del mecanismo manivela-biela-pistón, así como la consideración del fenómeno de transferencia de calor a través de las paredes. A su vez, en el modelo se empleó una formulación de dos zonas al interior de la cámara de combustión y también cuenta con la capacidad de predecir ensayos de combustión intermedios a los ya predichos. Durante el desarrollo de este trabajo se obtuvo que, con un determinado número de datos, puede hacerse una caracterización global de motores de combustión interna, con el fin de predecir estadísticamente parámetros operacionales parametrizables, tales como la relación de compresión real, y constantes asociadas a los sub-modelos de deformaciones y transferencia de calor. El modelo presenta un alto nivel de desempeño a la hora de predecir tanto variables termodinámicas al interior de la cámara de combustión, como de parámetros operacionales indicados a la hora de evaluar el desempeño de un motor.MaestríaMagister en Ingeniería Mecánic