Levenberg-Marquardt 알고리즘에서 감쇠 파라미터는 오류역전파 학습과 Gauss-Newton 학습의 스위치 역할을 하며 학습 속도에 영향을 준다. 이런 감쇠 파라미터를 고정시키는 것은 오차 함수의 진동을 유발하고 학습 속도를 감소시킨다. 따라서 본 논문은 오차 함수의 변화 과정을 참조하여 감쇠 파라미터를 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오차의 변화량이 크면 감쇠 파라미터를 크게, 오차의 변화량이 작으면 감쇠 파라미터를 작게 조정한다. 이것은 모멘텀과 유사한 역할을 하여 학습 속도를 향상시킨다. 제안된 방법의 검증을 위한 실험으로는 iris 분류 문제와 wine 분류 문제를 사용하였다. 제안된 방법은 iris 분류 문제에서는 67% 학습에서, wine 분류 문제에서는 78% 학습에서 학습 속도가 향상되었으며 기존 방법과 비교하여 오차의 진동도 적은 것을 확인할 수 있었다.
위상변이간섭법(phase-shifting interferometry)의 측정정도는 광원의 불안정성, CCD센서의 비선형성, 열팽창, 기계적 진동과 위상변이기(phase shifter)의 위치결정정도 등에 의해 영향을 받는다. 위상변이 간섭법에서 형상을 측정하기 이해 사용되는 이론적인 기준위상(theoretical reference phase)은 위상변이기의 이동오차와 광경로차에 변화를 주는 열팽창, 기계적 진동 등에 의해서 실제의 기준위상(actual reference phase)과 다르게 되고 이것은 측정에 심각한 오차를 야기시킨다. 이러한 종류의 위상측정오차를 제거하기 이해 본 연구에서는 최소자승법과 반복연산법을 사용하여 간섭무늬의 광강도로부터 직접 기준위상을 구하고, 이를 이용하여 위상을 산출하는 방법이 제안되었다.
관성항법장치의 빠른 정렬을 위해 통상 센서(자이로, 가속도계) 데이터에 대해 전처리를 수행한다. 이때 외부진동이 인가되고 있는 환경에서 관성항법장치 정렬루프에서 사용하던 전처리 필터를 항법진입과 동시에 제거하면, 큰 초기 자세오차가 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 초기 자세오차를 줄이기 위한 기법(차단주파수 변경, 실시간 자세추종)을 제안하였으며, 전산모의시험을 통해 검증하였다.
본 연구에서는 대공간 구조물로서 2002년 건축된 6개 월드컵경기장 인장케이블의 특성과 관련하여 케이블의 고유진동수와 이를 이용한 기존 이론식들의 적용성에 대하여 실험적으로 검토하였다. 실험결과, 케이블의 휨강성을 고려함으로서 8%이내의 정확도를 가지고 케이블의 인장력을 추정할 수 있는 것으로 나타났으나 휨강성의 영향이 큰 범위(${\xi}{\leq}7$)에 있어서는 추정오차가 증가하는 경향을 나타내고 있어 이 범위에 대해서는 추가적인 연구가 필요한 것으로 사료되며, 다중진동모드를 사용하더라도 단일진동모드를 사용하는 경우와 비교하여 장력추정 오차는 크게 개선할 수 없는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 시간 종속 하중을 받는 대형 전산구조응력 해석 문제를 위한 유한요소 모델링 기법이 소개된다. 유한요소모델링의 분할기준은 문제에 대한 해석 결과에 대한 오차선정에 근거를 둔다. 이 오차산정은 해석결과치에 의한 잔유 에너지의 크기를 유한요소별로 산정한다. 이의 시간존장 구조물에 대한 응용은, 구조연속체의 Ritz 고유진동 모드를 계산하고 이들 진동 모드 중에서 저주파에 상응하는 진동모드에 대해 잔유 에너지의 크기가 구조체 전체영역에서 평형을 유지하도록 유한요소 모델링을 수행한다. 마지막으로, 여기서 제안된 알고리즘이 몇 예제들을 통해서 검증된다.
If the control force designed on the basis of the mathematical model with parameter errors is applied to control the actual system, the closed-loop performance of the actual system will be degraded depending on the degree of the errors, In this study, the effect of parameter errors on the robustness of several natural controls has been analyzed and compared. Every asymptoic stability condition for the natural controls has been derived using Lyapunov approach, and the characteristics of the stability conditions has also been compared. The extent of deviation of the closed-loop performance from the designed one for the natural controls is derived using operator techniques, and evaluated by numerical method. It has been found that the optimal control, acceleration feedback control, and acceleration-position feedback control among the considered natural controls would be robust one with respect to the parameter errors.
계층형 신경회로망은 학습능력이나 비선형사상능력을 가지고 있고, 그 특징을 이용하여 패턴인식이나 동정 및 제어 등에의 적용이 시도되어 성과를 올리고 있다. 현재, 그 학습법으로 널리 이용되고 있는 것이 역전파학습법으로 최급 강하법이나 공액경사법 등의 최적화 방법이 적용되고 있지만, 학습에 많은 시간이 걸리는 점, 국소적 최적해(local minima)에 해의 수렴이 이루어져 오차가 충분히 작게 되지 않는 점 등이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 random tabu 탐색법으로 최적결합계수를 구하는 학습알고리즘으로, 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 이용하여 회전기계의 이상진동진단에 적용가능성을 검토하고 오차역전파법에 의한 진단결과와 비교검토한다.
입력제어신호 변형은 유연한 빔의 진동을 감소시키는 중요한 수단이다. 본 논문에서는 유한시간에서 다중 모드인 유연한 빔의 오차 진동을 제거하는 매우 단순한 입력제어신호 변형 방법을 소개한다. 제어신호는 선형 방정식의 풀이에 의해 구성되어 진다. 유한시간 동안 원하는 동작의 모터 각도는 임의의 한정된 오차 진동을 제거함으로서 도달된다. 폐루프 구성에서 모터 각도에 대한 기준입력으로서의 제어신호 사용에 대한 필요한 조건들 또한 다루게 된다. 제안된 시스템 구성의 효과는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 증명된다.
When non-contact type vibration probes are used for the precision measurement of shaft vibration, they can induce the measurement errors due to the shaft curvature since they have been calibrated for the flat plate. In this study the errors due to the shaft radius and the misalignment between the shaft and probe centerlines are analyzed, and an in-situ calibration tool, which can be conveniently used for calibration independent of the shaft curvature and material, is introduced.
본 연구에서는 굽힘파(bending wave)의 전달만 고려하였는데 실제로는 보 및 비틀림 모드도 존재하나 고주파수 대역에서는 굽힘모드가 지배적이며 소음의 발생도 굽힘모드에 의해 주로 발생하므로 보 및 비틀림모드의 생략이 큰 오차를 가져오지는 않는다. 테스트 모델에 대해 실험을 수행하여 결과를 비교하였다. 또한 구조물의 고주파수 진동소음 해석방법으로 널리 쓰이는 통계적 에너지 해석법(SEA)을 이용한 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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