Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.5
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pp.1543-1551
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1996
The static tensile load bearing capability of as adhesively-bonded tubular single lap jint that is calculated usign the linear mechanical properties of adhesive is usually far from the experimentally determined because the majority of the load transfer of the adhesively-bonded jointd is accomplished by the nonlinear behavior of the rubber-toughened eoxy adhesive. In this paper, both the nonlinear mechanical properties and the fabrication residual thermal stresses of adhesive were included in the calculation of the stresses of adhesively-bonded joints. The onlinear tensile properties of adhesive were approximated by an exponential form which was represented by the initial tensile modulus and ultimate tensile stength of adhesive. The stress distribution in the adhesive were calculated by applying the load obtained from the tensile tests. From the tensile tests and the stress analysis of adhesively-bonded hoints, the failure model for adhesively-bonded tubular single lap joints was proposed.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.4
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pp.391-397
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2011
Control of interior permanent magnet (IPMSM) is difficult because its nonlinearity and parameter uncertainty. In this paper, a fuzzy c-regression models clustering algorithm which is based on T-S fuzzy is used to model IPMSM with a series linear model and weight them by memberships. Lagrangian of constrained function is built for calculating clustering centers where training output data are considered. Based on these clustering centers, least square method is applied for T-S fuzzy linear model parameters. As a result, IPMSM can be modeled as T-S fuzzy model for T-S fuzzy control of them.
A mathematical model is presented for the calculation of the depth absorbed dose in water Phantom irradiated by high energy Photon beam (10MV X-ray), based on transport theory. The parameters of this model are obtained from the experimental values which were simulated by non-linear regression process method. The calculated absorbed dose distribution is extended to 3-D by using trial function from beam profile field sizes, SSD and depth in water phantom irradiated by high energy Photon beam. The calculated values using this model are in good agreement with the measured values.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.18
no.1
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pp.66-73
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2010
This work was focused on the material parameter extraction for the isothermal cyclic deformation analysis for which Chaboche(Combined Nonlinear Isotropic and Kinematic Hardening) and Overlay(Multi Linear Hardening) models are normally used. In this study all the parameters were driven especially based on Overlay theories. A simple method is suggested to find out best material parameters for the cyclic deformation analysis prior to the isothermal LCF(Low Cycle Fatigue) analysis. The parameter extraction was done using 400 series stainless steel data which were published in the reference papers. For simple and quick review of the parameters extracted by suggested method, 1D FORTRAN program was developed, and this program could reduce the time for checking the material data tremendously. For the application to FE code ABAQUS user subroutine for the material models was developed by means of UMAT(User Material Subroutine), and the stabilized hysteresis loops obtained by the numerical analysis were in good harmony with test results.
A rubber bushing connects the components of the vehicle each other and reduce the vibration transmitted to the chassis frame. A rubber bushing has the nonlinear characteristics for both the amplitude and the frequency and represents the hysteretic responses under the periodic excitation. In this paper, one-axis durability test is performed to describe the mechanical behavior of typical vehicle elastomeric components. The results of the tests are used to develop m empirical bushing model with an artificial neural network. The back propagation algerian is used to obtain the weighting factor of the neural network. A numerical example is carried out to verify the developed bushing model and the vehicle simulation is performed to show the fidelity of proposed model.
태양광 PCS개발과정에서는 온도나 방사량 등을 변화시키며 태양전지 패널의 I-V곡선을 모사할 수 있는 태양광 시뮬레이션 모델이 필요하다. 이러한 용도로 볼 때 특히 다이오드 기반의 등가회로 모델은 물리적인 성질을 바탕으로 태양광 패널의 특성을 비교적 정확히 설명할 수 있으나 특유의 비선형성으로 인하여 복잡한 회로 모델 파라미터 추출 기법을 필요로 한다. 본 논문에서는데이터 시트값에 기반한 새로운 태양광 패널 회로 모델링 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 단결정 태양광 패널의 실제 데이터를 기반으로 최대전력점 ${\pm}10%$부근의 전류오차 적분값을 기준으로 기존 방법과 정확도를 비교한 결과 20%의 정확도 개선을 얻었다.
Ryu, Chi Young;Jang, Jin Seok;Yoo, Wan Suk;Cho, Jin Woo;Kang, E-Sok
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.38
no.11
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pp.1231-1237
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2014
It is essential to perform driving performance tests of military vehicles on rough terrain. A full car test is limited by cost and time constraints, because of which a dynamic analysis via computer simulation is preferred. In this study, a vehicle model is developed using MSC.ADAMS, a commercial multibody analysis program, and compared via experiments. FTire is modeled using the results of a tire performance test to obtain the vertical stiffness. A nonlinear damper is modeled by a characteristic experiment. Leaf springs are modeled with beam force elements and consisted to a vehicle model. The vertical force and acceleration response of the wheel are identified when vehicle is passing over a simple bump as well as a sinusoidal road. The developed vehicle model is verified with the results of a full car test.
PID 제어는 50년의 역사를 갖기 때문에 현장의 사용자는 이 제어방식에 익숙해져 있으며, 제어장치의 구성이 간단하며 제어기의 최적동조가 가능하므로 많은 분야에서 사용되고 있다[1]. 그러나 PID 제어기에 의해서 얻은 결과에 대하여 만족하기 위해서는 많은 시행착오를 겪어야 한다. 또한 만족하는 결과를 얻었다고 할지라도 외란, 플랜트의 동특성이 바뀌는 경우 시스템을 추종하지 못하기 때문에 파라미터를 재조정하여야 한다. 유전 알고리즘은 자연세계의 진화 현상에 기초한 계산모델로서 John Holland에 의해서 1975년에 개발된 전역적인 최적화 알고리즘이며[1][2], 비선형 고차원, 불연속, 다중모드, 노이즈 함수 등에 대하여 강건함을 보여주고, 복잡한 탐색 공간에서 최적 값을 스스로 발견하는 학습 능력을 갖는다. 이 방법은 재생산, 교배, 돌연변이를 통하여 최적해를 찾은 방법으로 1989년에 D. E. Goldgerg에 의해서 체계적으로 정리된 후 여러 분야에서 응용되고 있다[3][4]. 그러나 유전 알고리즘은 목적함수만을 이용하여 해집단을 탐색하기 때문에 숙련운전자가 원하는 제어 특성 명세인 상승시간, 정착시간, 초과량(oveshoot) 둥을 구체적으로 명시하여 제어에 반영할 수 없다. 또한, 유전 알고리즘은 입력 값이 크게 바뀔 경우 다른 시스템으로 인식하여 새로운 탐색을 수행하는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 첫째, 기준모델을 도입하여 플랜트의 성능을 기준모델로 표현하여 플랜트가 요구하는 성능지표를 정량적으로 규정하는 것이 가능하였다. 또한, 이것은 미지 플랜트 동특성을 식별하기 위한 신호로 사용되어, 플랜트의 정보를 얻는데 이용되었다. 즉, 기준모델과 플랜트 출력사이의 추종 오차 정보가 적응기구인 PID 유전제어기의 입력으로 사용되며, 구형파 입력의 경우에도 기준모델과 플랜트의 출력차는 크게 변하지 않는다. 따라서, 유전 알고리즘의 목적함수에 기준 모델을 제안 적용하여 안정적이고, 세밀한 제어를 수행하였다. 둘째, PID의 간단하면서 확실한 제어가 가능하다는 점과 전역적인 최적값을 찾을 수 있는 유전 알고리즘을 적용하여 고속제어를 요하는 직류 서보 모터(DC Servo Motor) 운전 시 실시간 파라미터 동조에 적용하였다.
In this study, we developed a machine learning-based model for predicting the production stage temperature of distillation process. It is necessary to predict an accurate temperature for control because the control of the distillation process is done through the production stage temperature. The temperature in distillation process has a nonlinear complex relationship with other variables and time series data, so we used the recurrent neural network algorithms to predict temperature. In the model development process, by adjusting three recurrent neural network based algorithms, and batch size, we selected the most appropriate model for predicting the production stage temperature. LSTM128 was selected as the most appropriate model for predicting the production stage temperature. The prediction performance of selected model for the actual temperature is RMSE of 0.0791 and R2 of 0.924.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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