• 제목/요약/키워드: 선형모델

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선형-비선형 홍수유출모델의 비교연구 (A Comparative Study of Linear-Nonlinear Flood Runoff Models.)

  • 이순택;이영화
    • 물과 미래
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    • 제19권3호
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    • pp.267-276
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    • 1986
  • 본 연구에서는 정도높은 홍수유출모델을 결정함에 있어서, 선형모델과 비선형모델을 적용, 검토하므로서 홍수유출해석에 적합한 모델을 선정하는데 그 목적을 두었다. 분석에 사용된 모델은 선형모델로서는 Nash 모델과 유출함수법, 그리고 비선형모델로서는 Tank 모델과 저장함수법을 각각 적용하였다. 이들 각 모델들을 낙동강 유역의 대표시험유역인 위천유역의 홍수자료를 이용하여 분석한 결과, 비선형 모델이 선형모델보다 첨두유량, 첨두발생시간 및 홍수수문곡선에서 실측치와 잘 일치하였으며 홍수유출모델로서 비선형모델이 적합함을 알 수 있었다.

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비선형 시스템의 퍼지 모델링과 제어 (Fuzzy Modeling and Control for Nonlinear System)

  • 이남수;주영훈
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.145-148
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    • 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.

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비선형 스트럿-타이 모델을 이용한 PSC 구조물의 정착부 설계 (Design of Anchorage Zone in Prestressed Concrete Structure Using Nonlinear Strut-and-Tie Model)

  • 배한욱;송하원;변근주;변윤주
    • 콘크리트학회지
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    • 제10권5호
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    • pp.101-107
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    • 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.

지연 예측신경망을 이용한 적응 GPC

  • 정희태
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제7권7호
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    • pp.1527-1532
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    • 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.

비선형 탄성효과를 고려한 FCC 나노박막의 순차적 멀티스케일 해석 (Sequential multiscale analysis of FCC nanofilm considering hyperelastic effect)

  • 김원배;조맹효
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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    • pp.253-256
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    • 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.

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API X80 강의 대변형 비선형 해석 (Large Deformation and Inelastic Analysis of API X80 Steel)

  • 이승정;윤영철;지광습;조우연;유성문
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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    • pp.375-378
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    • 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.

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소뇌모델 선형조합 신경망의 구조 및 학습기능 연구(I) -분석 및 학습 알고리즘 개발- (On Learning and Structure of Cerebellum Model Linear Associator Network(I) -Analysis & Development of Learning Algorithm-)

  • 황헌;백풍기
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제15권3호
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    • pp.186-198
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    • 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.

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퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응 모델예측제어에 관한 연구 (A Study on an Adaptive Model Predictive Control for Nonlinear Processes using Fuzzy Model)

  • 박종진;우광방
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.97-105
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    • 1996
  • 본 논문에서는 퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응모델예측제어가 제안된다. 모델예측제어의 저긍구조는 순환 퍼지모델링을 통해 구현된다. 사용된 퍼지모델의 후건부가 입, 출력 변수의 선형식이기 때문에, 전체 공정의 모델을 구하고 이를 이용하여 미래 공정출력을 구한 후 비용함수를 최로로하는 제어법칙은 일반형 예측제어(GPC)와 같은 형태가 된다. 제안된 적응 퍼지모델 예측제어는 퍼지모델이 가지는 본래적인 비선형성으로 인해 비선형공정을 우수한 성능으로 제어한다. 공정제어입력의 변화량을 출력값으로 하는 적응 퍼지모델 예측제어(AFMPC)인 경우, 상수의 기준입력에 대해 정상상태가 없고 매우 우수한 성능을 보인다. 제안된 제어구조의 특성 및 성은 비선형 공정의 모의 실험에 의해 검증한다.

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단일 계단 응답에 근거한 Wiener형 비선형 공정의 간편한 모델 확인 방법 (Single Step Response Based Method for the Simple Identification of Wiener-type Nonlinear Process)

  • 임상훈;허재필;성수환;이지태;이용제
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제61권1호
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    • pp.89-96
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    • 2023
  • 동적 선형 블록과 정적 비선형 블록이 직렬로 연결되어 있는 Wiener형 비선형 모델은 여러 화학 공정의 동특성을 묘사하는데 널리 사용되는데, Wiener형 비선형 공정의 모델 확인은 다소 긴 공정 활성화 데이터가 필요하다. 본 연구는 이러한 단점을 보완하기 위하여 단일 계단 응답으로부터 Wiener형 비선형 공정 모델을 찾아낼 수 있는 새로운 모델 확인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 계단 응답의 초기 응답으로부터 선형 동적 블록의 예측 응답을 얻어 선형 동적 블록의 모델을 확인하고, 이어서 비선형 정적 블록의 모델을 확인한다. 본 방법은 단일 계단 응답만을 사용하여 공정 모델 확인을 위해 필요한 공정 응답을 얻는 과정에서 시간과 비용적으로 큰 이득을 얻을 수 있다. 제안된 공정 확인 방법의 성능은 대표적인 Wiener형 비선형 공정인 pH 적정 공정과 액위 공정을 대상으로 검증되었다.

폐쇄된 계에서 선형 및 비선형 닫힌 운동에 대한 컴퓨터 씨뮬레이션 모델에 관한 연구 (A study on the computer simulation model of the closed moving system about the linear and nonlinear closed motion)

  • 정병태
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.253-262
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    • 2006
  • 폐쇄된 계 내에서 발생하는 운동과 계 외에서 작용하는 힘에 의해 발생하는 운동은 뚜렷한 차이가 있다. 계 내에서 발생하는 운동에 의해 외부로 운동이 나타난 경우 닫힌 운동이고 계 외에서 원인으로 한 방향으로 발생하는 운동은 열린 운동이다. 닫힌 운동 모델은 선형 닫힌 운동계와 비선형 닫힌 운동계가 있다. 선형 닫힌 운동의 원리와 종류 및 실험 장치를 통하여 근사 수식모델을 만들고 여러 가지 비선형 닫힌 운동 모델 종류와 실험 장치를 비교하였다. 또한 비선형 닫힌 운동 모델이 조합되어 선형 닫힌 운동 모델이 될 수 있음을 알 수 있다.

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