Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   9 , No .   6 ,  Decem ber   201 9,   pp. 5 321~ 5329   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v9 i 6 . pp5321 - 53 29          5321       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   Projectil e velo city  co nt rol on coil gu n usin g genetic alg orithm s       Basuki  Winar no 1 , R ak h ma d  Gusta  Pu tra 2 ,  Indart o Yuw ono 3 ,   Bamb ang Su mantri 4 , Ag us  Ind r a Gun awan 5   1,2,3 El e ct ri ca l   En gine er ing,  Engi n ee ring   Depa r tment,   Pol it ekn ik  Ne ger i  Mad iun, Ind onesia   4,5 Depa rtment   of   Elec tr ical Engi n ee ring ,   Poli te kn i k  Elektroni k a  N ege ri   Suraba y a ,   I ndonesia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT    Art ic le  history:   Re cei ved   Feb  15 , 201 9   Re vised  Ju l  19 ,  201 9   Accepte d  J ul  26 , 2 01 9       Multi stage  Coil gun  is  an  e lectr om agne ti c  coil  compos ed  of  m ore   tha n   one   coi l  so  that  c an  t hrow  a  proj ec t ile.   The  vel o ci t y   of  the  project i le  coming  out  of  the  tube  m ust  be  cont rol le d .   T he  m ec han ism   c an  be   done  b y   a   m ult ista g e   coi lgun   d esign  t hat   has  a  v ar y in g  num ber   of  turns.   Ea ch  coil  th at   co inc id es   with  one   anot h e r  is  wrapp ed  se par atel y .   Th e  m oti on  of   project i le   fo ll owing  the   vel o ci t y   pro fil e  is  per fom ed   b y   designi ng  a   m ult ista ge  co il  in  diffe ren t   lay er  num ber   base d  on  the   energ y   ne ed ed,   and   the ref ore   th e  coi l  is  m ore   eff icient.  Furthermore,   the   ve loc ity   of  the   proje c ti l e  is  cont roll ed   b y   cont rolling  th e  cur ren t   injected   to  th e  coil  usi ng  the   Gen et i c   Algorit hm   m et hod.   A  prototy p e  of  a  m ult is ta ge  co il gun  s y s te m   with  the   pr oposed  coi l   var iation  is  buil t   in  thi s  work.  Th e  te st  is  ca rrie d  out  7  ti m es  with   an  ave rag e   fina l  vel o cit y   of  the   proje c tile  of  29, 89  m /s.  W hil e  the   result s  of   the   num eri c al   si m ula ti on  ar e  32, 63  m /s.  Te sting  err or  compare d  t o  sim ula ti on   is 9, 15% .     Ke yw or d s :   Coil gun   Gen et ic  al gorithm   Mult ist age   Pr oject il e   Velocit y co ntr ol   Copyright   ©   201 9   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Ba su ki  Wina r no,    Ele ct rical  En gi neer i ng,  E ng i ne erin g Dep a rtm ent,   Po li te kn i k Nege ri  Ma diun,   84 Se rayu R oa d,  Ma diun,  63 133,  Ind on esi a .   Em a il :  basu ki @pnm .ac.id       1.   INTROD U CTION     Coil gun  is  a   pro j ect il e  la un c h er   us i ng  an   e le ct ro m agn et ic   syst e m .  It  co nv e rts  the   el ect rical   energy   into  ki netic   energy.   I n  im p lem entat ion ,  it   al so   can  be  us e d  to  la unc h  a  sm a ll   satell it e  into  the   sp ace.    The  st ru ct ur e  of   coilg un  is   const ru ct e d  in   sing le - sta ge   or   m ulti - sta ge   base d  on  it s   coils  ar ra ng e m ent.   Mult ist age  coil  con sist s  of  s ever al   c oils  an d  is  superi or   t o  the   sin g le   sta ge  ty pe.   Ma ny   research   de ve lop e d  e le ct ro m agn et ic   la un c he r  coil   gun  syst em   wi th  m ulti - sta ge  el ect ro m agn et ic   coils   an d  eac h  s ta ge   ha s  the   sam e   coil  sh ape   [1 - 4] .  They  co ntr ol  the   curre nt  inj ect io n  of   e ach  coil  al te rnat el y  and   unfortu natel y  m oti on   of   the  pr oj ect il e   i s  not  c on tr olle d .  The   pro j ect il e  transf e r  rate  can  be   co ntr olled  by  va riat ion   of  the   coil   [ 5] .  Moti on   of  the  pro j ect il e  insid e  the  tu be   is  c ontr olled  by  c ha ng i ng  the  nu m ber   of  tu rn s  or  nu m ber   of   la ye rs  on  each c oil. T he m ot ion   of the  pro j ect il e is af fe ct ed  by t he dif f eren ce  m agn et ic  size fiel d i n  e ach c oi l  [6 - 8] .   In   this  pa per ,   the  m otion   of   pro j ect il e  inside  the  tub e  is  con tr olled  by  adjustin g  the  curr ent  inj ect io n  and   var yi ng   th e  nu m ber   of   tu rn s  or   num ber   of   la ye rs  on  each  coil.   The  de sired  vel ocity   of   pro j ect il e  i ns id e   the  tub e  is  design e d  by  co ns id erin g  the  energ y  req uirem en t   and   c urren t  in je ct ion   [9 ,  10] .  At  the  beg i nn i ng   of  the  m o ti on   pro j ect il e  has  a  lo w  vel ocity   so   it   req uire s  sm a ll   ener gy.  T he n  the  velocit y  increases  s o  th at   it   requ ires  m or e  energy.  Th e  novelty   of   the  c on st ru ct io n  in  this  pap e r  is  that  the  form   of   coils  is  diff e ren t  in   sta ges  bec ause   it   adjusts  the  a m ou nt  of   e ne r gy  nee ded .  F urt her m or e,  a  c ontr ol  strat egy  s hould   be  desig ned   t o  con t ro l  the   c urre nt   inj ect i on  on   eac h  sta ge   coil  and   t he refor e  pro j ec ti le   m ov es  fo l lowing  the  de sired   trajecto ry .      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 9  :   5321   -   5329   5322   The  gen et ic   al gorithm   m e thod  is  offe re d  to  regulat e  the  in je ct ion   c urren t  of   eac h  c oil  sim ul ta neo usl y  in  orde r  t o  c ontr ol  the  m otion  of  pro j ect il es   [ 11 - 14] .  T he   inj ect io n  c ur ren t  a rr a ngem ent  us e s   P W M  with   changes  i n  the   duty   cy cl e   [15 - 17] .  This  is   done  s o  t hat  th e  proj e ct il e  ge ts  the  m agn et ic   force  as  nee ded  to   reach  the  ex pe ct ed  velocit y  pr ofi le   [18 - 20] .  The  res ults  of   con t ro ll in g  the   m otion   of   the se  proj ect il es  can  be   us e d  as  a  ref er ence  for  desi gnin g  a  weapo n  in  a  co m bat  veh ic le   becau se  the  coilgun  pro j ect il e  is  easily  m ade   us in g  ir on s o  it  does  not de pe nd on t he fact ory .       2.   RESEA R CH MET HO D   2.1.   Co il  de sign   To  desig n  a   m ulti sta ge  coilg un  that  ca n  c ontr ol  a  proj ect i le ,  the  velocit y  pro file   ref e re nce  m us t  be   determ ined  fir st.  Wh il e  the   oth e r  par am et ers  s pecified   are  t he  nu m ber  of  sta ge  coils  an d  pro je ct il e   dim ension s.  I n  this  stu dy  the   sta ge  c oil  ar r ang em ent  was   determ ined  as   m any  as  6  c oi ls  with  c oil  form ing   wires  us i ng  th e  A WG  #  10  s ta nd a rd  with   a  diam e te r  of  2,58  m m   and   ar r ang e d  c oinc ide ntall y.  The  pro j ect il e   is  determ ined  by  39   m m   le n gth   an d  5,4 5  m m   dia m et er.  The  m otion   of  the  pr oject il e  al on g  the  tu be   has   a    vel ocity   prof il e  s how n  in   Fig ur e  1.  T he   orde r  of   6  poly no m ia l  interp o la ti on  m et h od  is  use d  to  ob ta i n   the equat io n of t he veloci ty  pr of il e  wh ic h  is  us e d  as a n o bj e ct ive fun ct io n and s hown  by  equ at io n ( 1)     ( ) = 1 , 5 . 10 − 7 . 6 − 9 . 1 0 − 6 . 5 + 3 . 10 − 4 . 4 − 2 , 9 . 10 − 3 . 3 + 3 , 04 . 10 − 2 . 2 − 9 , 7 . 10 − 2 . + 1   (1)           Figure  1.  Vel oc it y p rofil e       The dist ance  profil e is o btain ed by i nteg rati ng in  e quat io n (2) as  a fu nctio n of t i m e.     ( ) = ∫ ( ) .      (2)     Fr om   the  desir ed  velocit y  prof il e  giv e n  in  Figure  1  a nd   ut il iz ing   equ at io n  (2),   the  far th est   distance  traveled   for  24  m s  is  x  (24  m s)  =  160.17  m m .  Pr oject il e  m i le age  is  us e d  as  t he  basis  f or  deter m ining   the   six th  coi l   le ng th .  A s  eac h  coil  is  deter m ined  to  ha ve  the  sam e  le ng th,  hen ce  cal c ul at ion   of  le ngth   and   num ber   of  tur ns  of each  co il  a re  as foll ow:      ℎ       = 160 , 17 6 = 26 , 695                 = 26 , 695 2 , 588 = 10 , 315 ≈ 11       As  the  num ber   of   tur ns   per   c oil  are  11   tu r ns,  wh il e  the  dis ta nce  betwee n  coils  coincide s   (zero),   s o  the  le ng th   of the c oil i s:      ℎ    = 11     2 , 588 = 28 , 468      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Project il e vel oc it y con tr ol on c oilgun  us i ng  gen et ic   algorit hm s   ( Basuki  W ina r no )   5323   The  m otion   of   the  pro j ect il e  a s  far   as  x  re qu i res  the  force  at   each  po i nt  that  fo rm s  a  fo rce  pr ofi le   by  infe rr i ng   the v el ocity  p r of il e a nd  cal cu la ti ng  the  proje ct il e  m ass accor di ng to (3 )     ( ) = . ( )     ( ) = .     (3)     The  acce le rati on   e xp e rience d  by  pro j ect il es  at   24   m s   is  79 , 2 ) 24 ( a   m /s 2 .  The  proj ect il es  use d  a r e   cy li nd rical   m a de  of  ferro m ag netic   m at erial   with  a  densi ty   of   78 00   kg /m 3.   Ca lc ulati on   of   proj ect il e  volum e   and m ass:     = . . 2             = 9 , 039 . 10 − 7 3       = .             = 0 , 07093          The  pro file   of  fo rce  af fecti ng  the  pro j ect il e  m otion   is  der ive d  base d  on  the  velocit y  pr ofi le   and   f r ic ti on .     The frict io n  oc cur s  due t o  the   gr a vitat ion al   force in  each  po s it ion  and is  calc ulate d usin g   ( 4)      = . . sin + . . cos .            (4)     The  f or ce  re qu ired  to  m ov e  the  pr oject il e  is  t he  su m   of   the  ref ere nce  f or ce  and   f rict ion.  T he  pro file   of   f orce  is   us e d  as  inp ut   fo r  cal culat in g  the  m agn et ic   flux   that  m us t  be  ge ner at e d  by  the  six   coils.  To  sim pl ify   the cal culat io n, the  distance is  d ivi ded in t o 6 a reas,  a s s how n  in  Fig ure  2 , a s foll ow s:   a.   Ar ea  1 is t he st at ion ary  pos it ion t o  t he  ce nte r of  t he  c oil 1   b.   Ar ea  2 is t he  m idd le   of coil  1  t o  ce nter  c oil 2   c.   Ar ea  3 is t he  m idd le   of coil  2  t o  the  m idd le  o f  co il  3   d.   Ar ea  4 is t he  c enter  of coil  3  t o  the  cente r of  coil 4   e.   Ar ea  5 is t he  c enter  of coil  4  t o  the  cente r of  coil 5   f.   Ar ea  6 is   the c enter  of coil  5  t o  ce nter of  co il  6   Each  a rea  is  us e d  f or  cal cu la ti ng   the  m axim u m   ener gy   nee ded  by  usi ng   e quat ion  ( 5),  as  a   f un ct i on  of   distance.     = ∫ ( ) .    (5)           Figure  2. Coil   Ar ea   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 9  :   5321   -   5329   5324   The  e nergy  c al culat ion   is  us e d  to  deter m ine  the  num ber   of  la ye rs  that  will   be  use d  in   the  six   coils .     By   conso der i ng  t he  c oil  pa ra m et ers  an d  m axim u m   cur re nt  of  t he  c onduct or,  the  nu m ber  of   la ye r  fo r  ea c h  coil  can  be  cal c ulate d usin g  (6).          = √ 2 . . 2 0 . . 2   (6)     Wh il e th e w i re  leng t h  is cal c ul at ed  us i ng (7)      = .  . ( . 1 + ( 2 − ) . )   (7)     P kn   is  the  le ng t h  of  the w ire ,  T PL   is  the num ber  of  tu r ns  p e r  la ye r,  n  is  the   num ber   of  la y ers,   D L1   is  t he  windin g  diam e te r  in  la ye r  1,   A   is  the  c ro ss - sect io nal  area  of  the  wi r e  and   D k   is  the   diam e te r  of   th e  wire  us e d  to  form   the co il .  The  c oil desi gn sp ec ific at ion s a re show n  in  Ta ble  1.       Table  1.   Sp eci f ic at ion  Coils .   Sp ecif icatio n   Co il 1   Co il 2   Co il 3   Co il 4   Co il 5   Co il 6   Turn  per  Layer   13   26   37   39   51   56   Lay e r   2 8 .47   2 8 .47   2 8 .47   2 8 .47   2 8 .47   2 8 .47   W ire  L en g th  ( m m )   1 6 .41   6 3 .04   1 2 6 .10   1 3 2 .90   2 3 7 .63   2 8 5 .96   Energy  Max (J )   0 .07 5   0 .27   0 .58   1 .07   1 .73   2 .72   Cu rr en t M ax   (A)   330   385   990   1100   1100   1100   Vo ltag e M ax   (V)   11   44   247   504   802   1244       2.2.   Genetic  a lg ori th ms   Fu rt her m or e,   base d  on  the   energy  prof il e   re qu i red  in  e ach  c oil,  the   con t ro ll er   is  de sign e d  f or   pro vid in g  the  energy  nee ded  by  con tr olli ng  the  enj ect ed  e le ct ric  cur re nt.   The  gen et ic   al gorithm   is   util i zed  in   this  w ork  for  c on t ro ll in g  the  el ect ric  current   by  usi ng  P W M  sign al .  The   obj ect ive  f un ct ion   us e d  is  a  ve locit y  prof il e  that  fo l lows   a   ge om etr ic   seq ue nce,  wh ic h  is  propo rtion al   t o  ene r gy  nee de d.   T o  m ov e  a  pro j e ct il e  in  the tub e  f ollowi ng  the  velo ci ty  p r of il e, all  coi ls  m us t be si m ultaneo us ly  in je ct ed.  T o  fi nd  t he  se qu e nce  of d uty   cy cl es  that  pr oduce  the  best  ve locit y  cl os e  to  the  ref ere nce,  the  Linear  Ra nk  Sele ct ion   (L RS)  m e tho d  is  us e d.  To  get  bette r  r esults,  the  sel ect ion   with  the  best  duty   cy cl e  are  e ncode d  i nto   binner   nu m ber s  wh ic h  a r e  the n  carried  out  unifo rm l y  in  the  cro ss over  proce ss,  an d  the refo re  the  va riat io n  of  the  new   duty   cy cl e  is  ob ta ined.  The  m utati on   process   is  the n  carrie d  out  to  ob ta in   the   ne xt   ge ner at io n  a nd  form   a  new  popula ti on  dut y  cy cl e.   This  process  c on ti nues  unti l  a m ini m u m  error   [ 21 ] .     2.3.   Proced ure  of   gene tic a l go ri t hms   Gen et ic   A lg or i thm s  is  app li ed  by  lim iting   i nto   200  ge ne ra ti on s  i n  a  per i od.  T he  P r oces s  of  Gen et ic   Algorithm s  ta kes  place  f ro m   the  1s t  to   the  12 t h  pe rio d  w hich  eac h  gen e rati on   pro duce s  a  duty   cy cl e  value.  Sett ing   i nj ect io n  c urren ts   by  c hangin g  t he  du ty   cy le   encode d   in   a  bin a ry  num ber   6x 8  bits,  s o  that  e ach   c oil  is  encode d  into  8  bits.  Cha ng es  in  du ty   cy le   are  carried  ou t  by  tria l  and   e rror   50   ti m es  and   colle ct ed  in   a  popula ti on.  Each  c ha ng e   in  du ty   cy cl e  i s  us e d  a s  in pu t  for  cal c ulati ng   pro j ect il e  ve locit y.  The  res u lt s  of   velocit y  cal cul at ion s  a re  c ompare d  with  the   velocit y  pro fi le   us ed   as  ref e ren ce   an d  pro du ce   a  certai n  error  value.   This  process  c on ti nue s  un ti l  a  m inim u m   err or  is  r eached  with  a  m axi m u m   l i m i t  of   20 0  ge ne r at ion s.  The flo w  c har t  of the  Ge netic  A lg or it h m s  m e thod ca n be see n  in  Fig ure  3.       3.   RESU LT S   A ND AN ALYSIS     The  Ge netic   Algorithm   m eth od  is   us e d  t o  re gu la te   6  c urre nt  in j ect io n  duty   cy cl es  accor ding  t o   the  velocit y  prof il e  re qu irem ents.  Th e  it erati on   of  duty   cy cl e  resu lt s  is  s how n  in  Ta ble  2.   T he  res ults   of   the  duty   cy cl e   set ti ng s  f or   t he  volt age  a nd  cu rr e nt  f or   coil  1  in  pe rio d  1  to  12  are  sh ow n  in  Fi gure  4 - 9.   Dev ia ti on  occ ur s   in  eac h  inj ect io n  per i od,  this  is  due  to   a  no n - c on ti nu ous  in j ect ion  syst em ,  ie .   P W M  in j ect io n.   Wh e reas  the  velo ci ty   pr ofi le   produ ce d  from   the  si m ula ti on   is  sh ow n  in  Fig ure  10.   Af te r  t he  sim u la ti on ,  we  m ade  a  prototype  a ccordin g  to  th e  desig n  an d  te ste d  it .  The  c oil  and   tu be  use d  f or   te sti ng   is  sh own  in  Fig ure  11.  The  te st  i s  carried  out  by  assem bling   al l   the  coils  and   c onnecti ng  wit h   the volt age  g e ne rator.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Project il e vel oc it y con tr ol on c oilgun  us i ng  gen et ic   algorit hm s   ( Basuki  W ina r no )   5325       Figure  3. F olwc har t  ge netic  algorit hm       Table  2.   Iterati on of  Du ty  Cy cl e   Period   Co il 1   Co il 2   Co il 3   Co il 4   Co il 5   Co il 6   1   3 1 .37   4 3 .92   6 6 .27   8 1 .57   8 1 .96   7 5 .68   2   1 8 .43   2 8 .23   1 6 .08   4 8 .63   1 9 .21   6 6 .62   3   2 6 .25   8 4 .18   9 .41   1 7 .60   5 7 .64   8 1 .97   4   7 1 .76   3 .53   8 2 .74   8 9 .08   8 5 .58   3 7 .17   5   1 7 .25   5 3 .55   9 5 .56   7 8 .33   9 3 .72   9 6 .08   6   8 9 .29   6 1 .51   9 9 .12   9 7 .54   9 0 .58   8 4 .34   7   2 3 .52   3 4 .98   8 7 .84   8 5 .88   9 9 .78   8 4 .70   8   3 0 .68   1 2 .15   9 5 .47   9 9 .28   8 2 .16   9 0 .98   9   6 3 .92   9 8 .12   9 6 .71   7 0 .21   8 3 .52   9 2 .50   10   6 2 .84   9 4 .18   9 2 .78   6 7 .41   8 4 .41   9 2 .94   11   7 3 .33   9 0 .57   9 0 .66   9 0 .95   8 8 .25   9 4 .56   12   2 7 .34   1 9 .21   1 .96   1 1 .20   1 0 .46   6 4 .47             Figure  4. V oltage a nd c urre nt  coil 1             Figure  5. V oltage a nd c urre nt  coil 2   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 9  :   5321   -   5329   5326         Figure  6. V oltage a n d c urre nt  coil 3             Figure  7. V oltage a nd c urre nt  coil 4             Figure  8. V oltage a nd  c urre nt  coil 5             Figure  9. V oltage a nd  c urre nt  coil 6           Figure  10. Vel ocity  r esult   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Project il e vel oc it y con tr ol on c oilgun  us i ng  gen et ic   algorit hm s   ( Basuki  W ina r no )   5327         Figure  11. C oilgun t est       Velocit y  m eas ur em ent  is  do ne   by  placi ng  2   infr a re d  sens ors  at   the  end   of  the  tub e.  S ens or  placem ent   by  gi ving  2  ho le s  on  the  tu be   as  fa r  as  100m m .  Ho le   1  is   m ark ed  with  T1  a nd  hole   2  is  m ark ed  with   T2  t o  m easur e  the  ti m e  it   ta kes  for   the  pro j ect il e  to  m ov e  from   T1  to  T 2.   Proje ct il e  velocit y  is  cal culat ed  ba sed  on   the  diff e re nce  in  tim e   sh own   on   the  two  s ens or s.  Eac h  e xp e rim ent  req uires  a  capaci tor  rec harge  ti m e  to  increase t he v ol ta ge  betw een   4  to  5 m inu te s.  The  r es ults o f veloci ty  m easur em ents are  show n  i n  Ta ble  3.       Table  3.   Veloc it y  m easur em e nts   Period   T 1   –   T 2  ( m m )   Measu re m en ts Res u lt       Distan ce ( m m )   Velo d ity  ( m /s)   1   3 .29   100   3 0 .40   2   3 .46   100   2 8 .90   3   3 .06   100   3 2 .68   4   3 .76   100   2 6 .60   5   3 .31   100   3 0 .21   6   3 .47   100   2 8 .20   7   3 .16   100   3 1 .65       4.   CONCL US I O N     A  ne w  m et ho d  f or   desig ning  a  m ulti sta ge   coilgun   is  pr opos e d  in  this   work.  T he  co il   is  designe d   by  co ns ide rin g  the  prof il e  of   velocit y  ref er ence  an d  ene r gy  requirem ents .  Ther e f or e,  the  desig n  of   coil  is  m or e  eff ic ie nt.   Furthe rm or e,  for  c on t ro ll in g  the  m otion   of  pro j ect il e  insi de  the   tu be,  a  gen et ic   al go rithm   is   pro po se d.   The   eff ect ive ness   of   t he  pr opos e d  m et ho d  is  evaluated  i n  sim ulati on   and   e xperim e ntall y.     The  sim ulati o n  that  has  bee n  done   show s  that  there  is  a  m at ch  betwee n  the   re fer e nc e  velocit y  profi le   and   the  desi gn  vel ocity   prof il e.   We  bu il t  a  pr o toty pe  an d  te st ed  a  m ulti sta ge  coilg un  syst e m   with  the  propose d  coil  va riat ion .   The  te st  is  ca r ried  ou t  7  ti m es  with  a n  a ve rag e  final  velo ci ty   of   the  pro j ect il e  of  29. 89  m / s.   Wh il e  the  resul ts  of   the  nu m erical   si m ulatio n  a re  32. 63  m   /  s.  The  te st  error   c om par ed  to  the  sim ulati on   is  9.15%.  This   hi gh  le vel  of  er ror  occ ur s   bec ause  of  the   c oi l  den sit y  in   e ac h  c oil  w hic h  a ff ect s   cha nges  i n   the  m agn et ic   fiel d  a nd  ther m al   ener gy  of  the  c oil.  W e   hope   to  c on du c t  a ddit ion a l  stud ie s  t o  i m pr ove   energy  ef fici en cy   and  re duce  error s   beca us e   each   ex per im ent  ta kes   a  l ong  ti m e  to  recha rg e   capaci to r  whe n   increasin g v oltage.       ACKN OWLE DGE MENTS   The  a utho r  w ou l d  li ke   to   than k  the  Mi nistry  o f  Re sea r ch,   Tech nolo gy   a nd  Higher   Ed ucati on,   Ri ste kd ikti  fo r fina ncial  sup port to  t his r ese ar ch       REFERE NCE S   [1]   S.  J.  Lee,   J.   H.  K im,  B.   S.  Song,  a nd  J.  H.  Kim ,   “ Coil   gun  e lectr om agne t ic   l aunc h er   (EML)   s y st em  with  m ult i - stag e  el e ct rom agne t ic  coi ls, ”  Journal  o f  Magne ti cs ,   vol .   18,   no.   4,   pp.   48 1 – 486,   2013 .   [2]   T.   Zha ng ,   W .   Guo,  W .   Fan,   H.  hai   Zha ng ,   Y.  Li u ,   and  Z.   zhou  Su ,   “ An  eff ic ie n c y - improved  m et hod  of  m ult i - stage   induc ti on   co il gu n  base d  on   m agn et i c  fi el d   arr angem ent , ”   Defe n ce  Technol ogy ,   pp .   6 – 13,   2018 .   [3]   S.  Le e ,   J.  H.  Kim ,   and  S.  Kim ,   “ Design  a nd  expe riment s  of  m ult i - stag e  coi l  gun  s y s te m , ”  Journal  Of  Vi broengin ee rin g ,   vol .   18 ,   no .   4 ,   pp.   2053 – 2060 ,   2016.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 9  :   5321   -   5329   5328   [4]   T.   Sandh y a ,   K.   S.  Chanda n,   a nd  P.  M.  Rao,   “ Modell ing  and   Crit ical  Anal y s is  of  a  Two  Stage   Tubular  Co il   La unch er,”  vol .   1,   no .   2 ,   pp .   17 – 24 ,   2015 .   [5]   J.  Y.  J. ;   Y.  J.   H. ;   S.  L.  ;  Y .   S.  Choi,   “ Optimal  Design  a nd  Multi coils  Quenc h  Anal y s i s  of  the   EMPS  Superc onducting   Magne t   Emplo y ing  H y bri d  Gene t ic   Al gorit hm , ”  I EEE  Tr ansacti on s  on  Appl i ed   Superc onductivit y ,   vo l. 28, no. 3,  2018.   [6]   J.  Nett   a nd  L.   Gerna ndt ,   “ Induc t ive   Acc e le r at ion   of  Moving  Proj ec t il es  and  S y n c hroniz a ti on  betw ee n  the   Drivin g  Fiel d  and  th e  Pr oje c ti l e  Motion , ”  IE EE Tr ansacti ons on  Magne tics ,   1995 .   [7]   M.  S.  Nathi   Ra m   Chauha n,   Dee ksha  Singh,  Aditi   Monga,   Shi vangi   Sharm a,   Shre y a  D evgun ,   “ Mathe m at ic a l  Modell ing  of  El e ct rom agne t ic  Induc ti on  Coi l   gun  for  Non - Le th al   Self  De fen ce   Appl ications , ”  Journal  of   Ex perime n tal   &   Appl ie d   Me chan ic s ,   vo l. 9, no. 2, 2018.   [8]   O.  A.  M.  Ta m er  M.  Abdo,  Ahmed  L.   E lre f ai ,   A m r  A.  Adly ,   “ P erf orm anc e  an aly s is  of  coi l - gun   el ectrom agne t i c   la unch er  using  a  fini te   el eme nt  coupl ed  m odel , ”  in  Ei gh teenth  Inte rnat io nal  Middl e  Ea st  Powe r  System s  Confe renc e ,   201 6.   [9]   B.   W ina rno   and   I.   Yuw ono,   “ Optimali sasi  G a ya  pad a  Coi l  d e ngan  Modifik asi   Dim ensi  m engguna kan  Me tod a   A lgori tma  Gen etika,”  vo l. 2, no.  1,   pp .   77 – 82 ,   20 17.   [10]   E.   Sutant o ,   F.  Chandra ,   and  E.   G onnel li,  “ Residua l  Curre nt  Me asure m ent   using  Helmholtz   Coi l  Configura t ion  wit h  diffe ren t  Curre n t  Flow,”   Inte rna ti onal  Journal  o f  El e ct rica l  and   Computer  Enginee ring  ( I JE CE) ,   vol.   8 ,   no.   3,   pp.   1432 – 1441 ,   2018.   [11]   W .   J.  W ang,   Y.  Luo,   R.   Yan,   an d  Shafe i,   “ Gene t ic   Algorit hm - Ba sed  Shape  Optimiza ti on  of  Modulat ing  Anode  f or  Magne tron  Injec ti on  Gun  W it h  Low  Veloc ity   S pre ad,”  IEEE  Tr ansacti ons  on  El e ct ron  Dev i ces ,   vol.   62,   n o.   8 ,   pp.   2657 – 2662 ,   2015.   [12]   M.  Jeba ri,   K. ,   &   Madia fi ,   “ Sele c ti on  m et hods  for  gene tic  al go rit h m s,”   Int  J  Eme rg  Sci ,   vol .   3,   no .   4,   pp.   333 – 344 ,   2013.   [13]   G.  X.  Gong,   Xiaobo  Niu ,   Kai pei   Li u,   Yadon g  Zha ng   and  Y uji a ,   “ Multi obj e ct iv e  Optimiz at i on  of  Multi s t ag e   S y nchr onous  Induc ti on  Coil gun   Based  on  NSGA - II, ”  IEE E  Tr ansacti ons  on   Pl asm a  Sci ence ,   vol.   45 ,   no.   7,   pp.   1622 – 1628 ,   2017.   [14]   S.  K.  Das  and   N.  K.  Rout,   “ A   new  te chni que  using  GA  sty le   and  LMS  for  struct ure   ad apt a tion,”   Inte rnat ion al   Journal  of   Engi n ee ring a nd   Tech nology ,   vol .   5 ,   n o.   3 ,   pp .   2272 – 2 276,   2013 .   [15]   T. Sudhakar   B ab ua,   K.Pri y a a,   D . Mahe sw ara nb ,   K.  S.  Kum ara ,   and  N.Ra j ase ka r,   “ Sele c ti ve  vo lt ag e  har m onic  el imination  in  P W M  inve rte r   using  bacte ri al  fora ging  a lgori thm,”   Swarm   and  Evoluti onary  Co m putat ion ,   vol .   2 0 ,   pp.   74 – 81 ,   2015 .   [16]   X.  W ang,   Y .   W .   Li,  F.   Blaa bje rg,  and   P.  C .   Loh ,   “ Virtu al - Im peda nce - B ase d  Control  for  V olt ag e - Source   a nd   Curre nt - Source   Convert ers,”  I E EE   Tr ansacti ons   on  Pow er  E le c tronic s ,   vo l. 30, n o.   12 ,   pp .   7019 – 7037,   2015 .   [17]   B.   W ina rno,   R .   Gus t  Putra,   I.   Yuw ono,   A.  I.   Gunawan,   and  B.   Sum ant ri,   “ Control   of  Velo ci t y   Proje ctile   o n  Multi stage Coi l gun,”   pp .   24 – 29 ,   2018 .   [18]   M.  B.   P.  Bern ard es,   M.  Mer gl,   and  V .   Augus to,   “ Coil gun   Veloc i t y   Opti m iz at ion  W it h  Curre nt  Sw it ch , ”     IEE E   Tr ansacti o ns on  Pl asm a  S c ie nc e ,   vol. 45, n o.   6 ,   pp .   1015 – 1 019,   2017 .   [19]   X.  Ta o,   S.  W ang,   Y.  Huangfu,   S.  W ang,   and  Y.  W ang,   “ Geome tr y   and  Pow er  Optimiza ti o n  of  Coil gun  Based  on   Adapti ve   Gene tic  Algori thms , ”  I EE E   Tr ansacti o ns on  Pl asm a  S c ie nc e ,   vol. 43, n o .   5 ,   pp .   1208 – 1 214,   2015 .   [20]   E.   Ow lia,   S .   A.   Mirja l il i ,   and  M.  Shahnazari,  “ Design  and  m odel ing  of   an   e le c tromagnet i c  l aunc her   for  wef t   insert ion   s y st em,”   Tex ti l e Re sear ch  Journal ,   no .   Februa r y ,   2018.   [21]   B.   W ina rno,   W .   W ij ono,   and  R.   N.  Hasana h,   “ Penga tura n  Inj eksi   Arus   pada   Coil gun  denga n  PW M  m engguna kan  Metode   Algor itm a  Gene ti k a,”  J urnal  Arus E l ek t ro Indone sia ,   vo l.   1 ,   no .   3 ,   pp .   13 – 18,   2015 .       BIOGR AP H I ES   OF  A UTH ORS       Basu ki  Winar no   rec ei v ed  MT  degr e e  in  Elec tr ic   Eng ineeri ng  from   Brawij a y a   Univ ersi t y ,   Mala ng,   Indon esia ,   in  2016 .   Now   he  le ct ur ers  at   State  Pol y t ec hn ic   of  Madiun.   His c urre nt  rese arc h   int er ests  include   cont rol   and   elec t ric a l.             Rak hma d  Gus t a  Putra   rec e ived  MT  degr e e  in   El e ct ri c  Eng ine e ring  from   Instit u te   of  Te chno lo g y   of   Sepuluh  Nopem ber   (IT S),  Suraba y a ,   Indone si a,   in  2013 .   Now   he  lectur ers  a t  Stat e  Pol y t ec hni c   of  Madiun. His  c urre nt  r ese ar ch i nte rests  inc lud e Roboti cs  El e ct ro nic s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Project il e vel oc it y con tr ol on c oilgun  us i ng  gen et ic   algorit hm s   ( Basuki  W ina r no )   5 329     In darto  Yu w on o   re ce iv ed   MT  degr ee  in   El e ct r ic  Engi n ee ring   f rom   Instit ut e  of   T ec hnolog y   of  Sepuluh  Nopem ber   (IT S),  Surab a y a,   Indon esia,  i n  2016.   Now   he  le ct u rer s  at   St ate  Pol y te chn ic   of   Madiun.   His   cur ren t  r ese ar ch int ere sts in cl ude   E ner g y   Conversio n  Engi n ee ring                 Bamban g  S um antri  is  a  le c tur er  of  Polit ekn ik  El ektronika  Neg eri   Suraba y a  (P ENS),  Indone sia .   He  rec e ive d  ba c hel or  degr ee   in  El e ct ri ca l  Engi n ee ring  from   Insti tut   Te kno logi   Se puluh  Nopem ber   (IT S),  Indone sia ,   in  2002,   M.Sc  (Master   of  S ci en ce )  in  Cont rol  Engi ne eri ng   from   Univer siti   Te knologi  Petro nas,   Mal a y s ia,  i n  2009,   an d  Do ct or  of   Engi n ee r ing  in   Mec han ical  Engi ne eri n g ,   To y oh ashi  Univ ersity   of  Techn olog y ,   Jap an,   in   2015.   His  rese arc h  int er est  is  i n  robust  cont ro l  s y stem,  robo ti cs ,   and embedded   c ontrol   s y s te m           Agu s  I nd ra  Gun aw an   re ce iv e d  Dr.E ng.   from   To y ohashi  U ni ver sit y   of  Te ch nolog y ,   Jap an,   in  2015.   Now  he  le ct ur ers  at   El ectroni cs  Engi nee r ing  Pol y te chn ic   Instit ut e  of  Suraba y a .   His  cur ren t  r ese a rch   intere sts  in clude  non  destru ctive  m ea surem ent,  ult r asonic,  bio m edi ca l ,   en er g y   and  aqu ac u lt ure   engi ne eri ng       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.