• Water for future
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.267-276
• /
• 1986

This study aims at the development of flood runoff model by comparing and analyzing nonlinear models with linear models in rier basins. The models which are used at the analysis are Nash model and Runoff function method as linear models, and Tank model and Storage function method as nonlinear models. The results, which are obtained from the analysis of these models by using hydrologic data of a representative basin in Nakdong river, Wi-chun basin, show that the peak time, peak flow and flood hydrogrphs by nonlinear models are better than those by linear models in comparison with observed ones, and that nonlinear models are suittable as flood runoff model.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.145-148
• /
• 2000

근래 퍼지 제어 시스템의 설계는 대부분 Takagi-Sugeno 퍼지 모델에 기반하여 행해지고 있다. 이러한 TS퍼지 모델은 각 규칙의 결론부에 선형 상태 방정식의 형태를 위하고 있는데 각각의 상태 방정식은 원 비선형 시스템으로부터 얻어지고 있다. 하지만 시스템이 복잡해지고 비선형성이 강하면 TS퍼지 모델을 얻는데도 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 TS퍼지 모델을 얻기 위한 한가지 방법을 제안한다. 먼저 시스템을 선형항과 비선형항으로 나누어 비선형항을 선형화하여 퍼지 모델화 하는 일련의 과정에 한가지 법칙을 도입하게 된다. 이렇게 얻어진 퍼지 모델을 기반으로 한 제어에는 많은 연구가 있었으며 본 논문에서는 극배치 방법을 이용한다. 마지막으로 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 효용성을 검증한다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
• /
• v.10 no.5
• /
• pp.101-107
• /
• 1998

본 논문은 비선형 스트럿-타이 모델에 의한 프리스트레스트 콘크리트 정착부의 거동해석 및 설계에 관한 연구이다. 프리스트레스트 콘크리트 구조물의 정착부는 긴장재의 인장력 도입으로 인해 비교적 작은 단면에 큰 집중하중으로 발생하는 매우 중요한 구조부위이며, 기존의설계가 비교적 다른 구조부위의설계에 비하여 경험적으로 이루어지고 있을 뿐 만 아니라 해석에도 많은 시간과 계산량이 소요되는 단점이 있다. 비선형 스트럿-타이 모델을 대상 정착부의 비선형 재료거동을 따르도록 비선형 해석을 실시하여 설계를 수행하고 구조물의 극한하중을 추정하는 방법이다. 본 논문에서는 긴장력이 정착부의 중앙에 도입되는 경우, 편심으로 도입되는 경우, 다중 정착구가 존재하는 경우에 대하여 선형과 비선형 스트럿-타이 모델을 구성하여 정착부의 역학적 거동을 고찰하였고 실험결과와 비교하였다. 비교로부터 비선형 모델을 사용한 경우 선형 모델을 사용한 경우보다 안정성을 유지하면서 경제적인 설계가 가능하고 추정극학강도도 실험결과에 더욱 근접함을 알았다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.7 no.7
• /
• pp.1527-1532
• /
• 2003

기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.253-256
• /
• 2011

본 논문에서는 표면효과와 비선형 탄성효과를 고려한 FCC 나노박막의 순차적 멀티스케일 해석 모델을 제시한다. 표면에서의 구성방정식은 표면응력과 표면탄성계수를 이용하여 선형으로 표시되며, 표면효과를 나타내기 위한 표면물성들은 EAM 포텐셜을 이용한 원자적 계산 방법으로 계산된다. 두께가 얇은 나노박막은 표면응력으로 인하여 면내 방향으로 수축 또는 인장의 변형이 발생하게 된다. 나노박막의 평형상태에서의 변형율은 두께가 얇은 박막의 경우 재료가 선형 탄성 영역을 벗어나는 값을 가지는 경우가 많으므로 나노박막의 해석시 벌크 영역의 비선형 탄성 효과를 고려해야 한다. 이러한 비선형 탄성 효과를 고려하기 위해 본 연구에서는 FCC 구조를 가지는 금속의 비선형 탄성 모델을 제시하고, EAM 포텐셜로 계산된 응력과 탄성 계수를 이용하여 매칭 기법을 통하여 비선형 탄성 모델의 계수들을 결정한다. 또한 Cauchy-Born Rule 모델과 분자동역학 전산모사를 통하여 본 연구에서 제안된 비선형 탄성 모델에 대한 검증을 수행한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.375-378
• /
• 2009

본 논문에서는 API X80 강의 대변형 비선형 거동을 모사하기 위해 비선형 유한요소해석을 수행하였다. 고강도 강재의 거동을 모사하기 위해 GTN(Gurson-Tvergaad-Needleman) 모델을 사용하였으며, 비선형 해석을 위해 범용 유한요소해석 프로그램인 ABAQUS와 User Subroutine의 사용자 재료모델(UMAT)을 연계하여 사용하였다. 해석결과와 인장실험의 결과와의 비교를 통해 GTN 모델에서 사용되는 재료모델 상수를 도출하였고, 도출된 값들은 개발된 사용자 재료모델과 함께 API X80 강의 각종 실험을 모사하고 대변형 상황의 강재 파이프의 거동을 분석하는데 유용하게 사용될 수 있다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.186-198
• /
• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.6 no.2
• /
• pp.97-105
• /
• 1996

In this paper, an adaptive model predictive controller for nodinear processes using fuzzy model is proposed. Adaptive structure is implemented by recursive fuzzy modeling. The model and control law can be obtained the same as GPC, because the consequent parts of the fuzzy model comprise linear equations of input and output variables. The proposed Adaptive fuzzy model predictive controller (AFMPC) controls nonlinear process well due to the intrinsic nonlinearity of the fuzzy model. When AFMPC's output is variation in the process control input, it maintains zero steady-state offset for a constant reference input and has superior performance. The properties and performance of the proposed control scheme were examined with nonlinear plant by simulation.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• v.61 no.1
• /
• pp.89-96
• /
• 2023

The Wiener-type nonlinear model where a static nonlinear block follows a dynamic linear block is widely used to describe the dynamics of chemical processes. A long process excitation step is typically needed to identify this Wiener-type nonlinear model with two blocks. In order to cope with this disadvantage, an identification method for the Wiener-type nonlinear model that uses only a single-step response is proposed here. The proposed method estimates the response of the dynamic linear sub-block from the initial part of the step response, and then the static nonlinear sub-block is identified. Because the only single-step response is used to identify the Wiener-type nonlinear model, there is great benefit in time and cost for obtaining process response. The performance of the proposed identification method with the single-step response is verified through a representative Wiener-type nonlinear process, a pH titration process, and a liquid level system.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.7 no.3
• /
• pp.253-262
• /
• 2006

There are some differences between the movements that are produced with closed system and opened system. When an object is moved by the force occurred inside the object, It is called closed movement on the other hand,when the object is moved by the external force. the system is called opened movement. The closed movement model is consist of a linear closed movement system and a nonlinear closed movement system. The approximate equations of the approximate model are derived from the principles and experimental devices of the linear closed movement systems. Various nonlinear closed movement modes and experimental devices are also compared. The results show that linear closed movement model can be derived from nonlinear system due to the couple of nonlinear closed movement model.