• 전자공학회논문지
• /
• 제52권7호
• /
• pp.127-134
• /
• 2015

본 연구에서는 다입출력 불확실 선형 플랜트를 위한 포화함수에 의한 연속 슬라이딩 면 변환 가변 구조 시스템이 주어진다. 이론적으로 불연속 슬라이딩 면 변환 가변구조 시스템을 제안한다. 사전에 결정된 슬라이딩 면 위에 슬라이딩 모드의 다입출력 존재 조건과 함께 페루프 지수 안정성에 대해 검토한다. 실제 응용을 위하여 포화 함수에 의하여 불연속 가변구조 시스템의 연속 근사화를 이룬다. 실제적인 관점에서 가변 구조 시스템의 내부 특성인 제어입력의 불연속성을 많이 개선한다, 설계 예와 시뮬레이션 연구를 통하여 제안된 연속 변환 가변구조 시스템 제어기의 유용성을 입증한다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.221-225
• /
• 2004

본 논문은 신경 회로망과 유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템 모델링을 다룬다. 비선형 함수의 근사성 때문에 시스템을 식별하고 제어하기 위해서 신경 회로망을 응용한 연구가 실제로 많이 이루어지고 있다. 빠른 응답시간과 최소의 오차를 위해서는 최적구조 신경 회로망을 설계하는 것이 중요하다. 유선 알고리즘은 최근에 단순성과 견고성 때문에 점점 많이 이용되는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 유선알고리즘을 이용하여 신경회로망을 최적화한다. 오차와 응답시간을 최소화하는 신경 회로망 구조를 위해서 유전알고리즘의 유전자로 이진 코딩하여 최적 신경회로망을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 비선형 시스템 식별에 효과적인 것을 입증하고자 한다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.79-85
• /
• 2008

일반적으로 고체 추진기관은 안전성, 설계/제작의 용이성 그리고 구조가 간단하다는 장점이 있으나 추진제의 그레인 형상과 노즐목 크기가 결정되면 추력 크기를 임의로 조절하는 것이 불가능하기 때문에 최근 들어 고체 추진기관의 추력을 조절할 수 있는 방법들이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 연소관 압력과 노즐목 크기 변화에 따른 고체 추진기관의 추력 및 주요 내탄도 성능 변화를 선형 근사화로 예측하였으며 내탄도 분석 전용 프로그램(SPP)의 분석 결과와 상호 잘 일치함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2158-2160
• /
• 2004

본 논문에서는 불확실한 비선형 시스템에 대하여 새로운 고장진단 방법을 이용한 고장 허용 제어기를 설계한다. 잔류 신호는 비선형 관측기 구조를 이용하여 얻을 수 있다. 고장 성분은 neuro-fuzzy 근사기로 추정한다. 제안된 고장 허용 제어기는 강인 제어기와 고장 성분을 보상할 수 있는 보상제어기로 구성된다. 여기서 제안된 고장진단 방법은 고장으로 인해 발생되는 보상제어기의 크기로 고장을 진단함으로써 고장 전후의 강인 제어기의 특성을 계속유지 할 수 있게 설계하였다. 본 논문에서 제안한 고장 허용 제어기의 성능은 컴퓨터 모의실험을 통하여 증명하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2052-2054
• /
• 2003

본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 기법에 기반한 웨이블릿 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안한다. 제어기 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는 웨이블릿 신경 회로망 구조의 파라미터 동정은 본질적으로 강인하고 전역 최적해에 근사한 값을 결정할 수 있는 유전 알고리듬을 사용한다. 본 논문에서 제안한 제어 방법은 유전 알고리듬을 이용한 혼돈 비선형 시스템의 오프라인 동정 모델 및 기준 신호와 플랜트 출력으로 정의되는 제어 오차를 이용하여 원하는 제어 입력을 생성한다. 한편 본 논문에서 제안한 웨이블릿 신경 회로망 제어기를 대표적인 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 시스템에 적용하여 설계된 제어기의 효율성 및 우수성을 검증하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.623-624
• /
• 2017

본 논문은 보조 포텐셜 함수를 이용하여 선형 안테나를 해석하였다. 다이폴 혹은 모노폴의 구조를 갖는 선형 안테나의 방사특성을 분석하기 위해 보조 포텐셜 함수 개념을 도입하였고 맥스웰 방정식으로부터 헬름홀츠 방정식을 유도하였다. 이에 그린함수 및 원거리 근사를 적용하여 다이폴 및 모노폴 안테나의 radiation field를 구하였고 안테나 길이에 따른 방사패턴 분포차이를 확인하였다. 또한 계산된 방사패턴을 안테나 시뮬레이션 결과와 비교분석하였다. 도출된 radiation field를 기반으로 Poynting vector, radiation power, radiation intensity, directivity, gain 등 안테나 성능 지표를 유도하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제21권2호
• /
• pp.135-143
• /
• 2008

본 연구에서는 진동대 실험을 통해 얻은 동적 데이터를 이용하여 TDL의 동적 비선형 특성에 대한 연구를 수행하였다. 현재까지 TDL의 설계는 액체의 비선형 거동이 나타남에도 불구하고 TMD 근사이론이나 선형파동이론과 같은 선형 거동을 가정으로 설계되어 지는 한계를 가지고 있다. 또한 조화하중과 같은 특정진동수에 지배되는 하중형태에 대한 TDL의 동적 비선형 특성이 규명되었지만 백색잡음과 같은 특정진동수 성분에 지배되지 않은 하중형태에 대한 TDL의 동적 비선형 특성은 아직까지 검증된 바가 없다. 본 논문은 백색잡음을 이용하여 가진 하중 크기에 따른 TDL의 동적 비선형 특성을 검토하여 설계 시 필요한 동조액체감쇠기의 감쇠비, 고유진동수비 및 유효질량비를 평가할 수 있는 산정식을 제안하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제21권2호
• /
• pp.169-187
• /
• 2008

기존의 하중-기반 방법을 대체할 방법중에 성능-기반 방법이 내진설계 및 내진성능평가의 기법으로서 널리 인식되고 있는 실정이다. 탄성응답스펙트럼을 사용하는 역량스펙트럼방법은 비선형 시스템을 등가의 선형시스템으로 치환하여 주어진 지진 하중에 대한 구조물의 최대 비선형 거동을 예측한다. 본 연구의 목적은 철근콘크리트 벽체구조물에 대하여 4개의 등가단자유도방법과 5개의 등가감쇠방법을 사용하여 역량스펙트럼방법의 정확성을 평가하는 것이다. 역량스펙트럼방법의 정확성을 평가하기 위하여 벽체구조물에 대한 진동대 실험결과와 비교하였다. 또한 이선형 곡선변환방법(등가에너지 근사화방법, 유효강성 사화 방법)에 의한 이선형 역량곡선들의 역량스펙트럼 해석에 대한 영향도 비교하였다.

• 한국공간구조학회논문집
• /
• 제12권1호
• /
• pp.77-85
• /
• 2012

막 구조물은 연성의 막에 초기 장력을 주고 외관의 강성을 늘림으로써 외부하중에 안정된 형태를 유지하는 구조물로 두께를 얇게 하여 대공간 구조에 많이 채택된다. 이러한 막 구조는 자유로운 곡선을 표현할 수 있는 특성이 있어, 구조적 형태의 선정은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 넙스를 기저함수로 하는 비정형 곡면으로 형상을 표현하고, 최적의 곡면 형상 탐색을 위한 대변형 결과값 도출을 위해 기하학적 비선형을 고려한 유한요소해석법을 제안하였다. 또한, 형상 탐색 결과로 나타난 곡면의 형상 근사화의 최소화를 위해 유한 요소망으로 표현된 최종 형상을 다시 넙스로 구현하는 인터페이스 기법을 제안하여, 비정형 막 구조물의 최적 곡면을 표현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.33-40
• /
• 1998

최근 Yang과 Tseng이 제안한 직교 신경망(ONN)은 직교 함수를 이용하여 신경망을 구성한 것으로서, 다층 신경망이 가지는 층의 구조에 대한 어려움이 없이 전체 구조를 결정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 요구되는 정확성을 기준으로 직교 함수의 급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전제 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 직？ 함수의급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전체 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 학습 알고리듬이 오차 역전파법 학습 알고리듬에 비해 간단하며 수렴 속도가 빠르다는 장점도 있다. 그러나 이러한 직교 신경망은 구조의 골격이 디ㅗ는 직교 함수를 변형할 수 없는 구조를 가진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 변환을 이용하여 직교함수를 학습할 수 있는 구조를 가지는 수정된 직교 신경망(MONN)을 제안한다. 제안한 수정된 지？ 신경망을 이용하여 비선형 시스템을 식별하기 위해 식별기 구조를 설정하고 목적을 달성하기 위한 수정된 직교 신경망의 학습 알고리듬을 유도한다.사례연구른 통하여 본 논문에서 제안한 수정된 직교 신경망의 비선형 시스템 모형화 능력, 입력 변환의 유용성을 다충 신경망, 직교 신경망과 비교하여 검증한다.