LMTT는 항만 자동화를 위한 수평 이송이 가능하도록 설계된 셔틀카와 격자구조의 레일에 부착된 스테이터 모듈(stator module)로 구성된 PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor)에 의해 구동된다. 본 연구에서는 순차적 표본방법에 기초하여 구성된 크리깅 근사모델을 이용하여 이동체의 구조최적설계를 수행하였다. 본 논문에서는 셀 요소로 유한요소 모델링된 이동체(mover)의 경량화 설계를 위하여 강도기준을 고려하고, 설계변수로는 가로빔, 세로빔, 휠 빔의 두께로 설정하였다. 순차적 크리깅모델에 의하여 구해진 최적해를 상용프로그램인 GENESIS를 이용하여 구해진 최적해와 비교, 검토하였다.
차량동역학제어시스템은 복잡하고 비선형이므로 잠금방지 제동시스템 및 자동주행시스템 개발에 어려움이 있다. 차량절대속도를 추정하기 위해 퍼지 로직 기법이 최근 적용되어 정상적인 조건에서 만족할 만한 결과를 얻고 있다. 그러나 급격한 제동시 추정오차가 크게 발생되었다. 본 논문에서는 휠 속도 센서를 이용하여 무인 컨테이너 운송차량의 절대속도를 추정하기 위해, 뉴럴 네트워크 모델의 방사대칭 기저함수와 주성분 분석법을 적용하여 10개의 추정 알고리즘중 오차를 4% 이내로 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
바퀴와 BLDC전동기 일체형으로 구성되는 Hub Wheel 전동기는 감속기가 없는 직접 구동방식으로서 저소음 고효율의 운전이 가능하여 경전철의 구동부로 활용이 가능하다. 하지만 Hub Wheel 전동기는 속도계측을 위한 센서의 장착이 용이하지 않다. 전동기의 원활한 속도 제어를 위해서는 별도의 속도 계측을 위한 방법이 요구된다. 본 논문에서 입력이 적극 반영된 간단한 수학적 시스템 모델을 가지고 이산 칼만 필터를 사용하여 전동기 속도를 추정하고 이를 이용하여 속도제어를 하는 방법을 제시한다.
인공위성의 정밀 자세제어 문제에서 자세지향 및 안정성을 저해하는 구동기 교란의 효과는 매우 중요한 인자 중 하나라 할 수 있다. 최근 CMG는 그 구조의 복잡성에도 불구하고 반작용휠에 비교할 때 고출력저중량이라는 장점에 근거하여 인공위성의 차세대 구동기로 많은 연구가 진행되고 있다. 정밀자세제어가 요구되는 인공위성의 구동기로 이용되기 위해서는 CMG가 위성 동체에 주게 될 교란력의 특성을 파악하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 CMG의 교란토크 및 교란력를 분석하기 위해 정적동적 불균형을 가정하고, 라그랑지안 방법을 이용하여 소신호 가정을 통해 해석적 모델을 유도하였다.
This paper presents a design scheme of torque control for wheeled mobile robot(WMR) to asymptotically track the target reference trajectory. By considering the kinematic model of WMR, trajectory tracking control generates the desired tracking trajectory, which is transformed into the command velocity vector for the real WMR to track the target reference trajectory. The dynamic equation of the state error between the target reference trajectory and the desired tracking trajectory is represented by Takagi-Sugeno fuzzy model, and this model is used as the reference model for the real mobile robot error dynamics to follow. The control parameters are updated by adaptive laws that are designed for the error states of the real WMR to asymptotically follow the states of reference error model for the desired tracking trajectory. The proposed control is applied to a typical wheeled mobile robot and simulation studies are carried out to verify the validity and effectiveness of the control scheme.
본 논문에서는 한 바퀴로 구동하는 로봇 GYROBO을 제작하고 하드웨어를 구현하였다. 한 바퀴로 구동하는 로봇은 디스크와 같은 모양이고 자이로 움직임에 의해 균형을 잡는다. GYROBO는 스핀 모터, 기울기 모터, 그리고 드라이브 모터 등 3개의 구동기로 구성되어 있다. 스핀 모터는 고속으로 플라이휠을 구동하여 로봇이 균형을 잡을 수 있도록 한다. 딜트 로터는 자이로 움직임에 따라 로봇의 조향을 조절한다. 드라이브모터는 종방향 움직임을 조정한다. 몇 개의 모델을 디자인하였다. GYROBO의 움직임을 실험을 통해 검증하였다.
엔진의 토크 변동과 추진축의 각속도 변화는 차량 동력 전달계의 주요 가진원이다. 본 논문에는 이들 가진원의 발생 기구에 대하여 논하였다. 이 시스템의 등가모델은 가진원과 유사하게 구성되었고, ARLA Simul v 6.7과 ARLA-Simstat v 2.3을 이용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과는 동력 전달계의 비틀림 가진원의 특성을 보였다. 엔진과 추진축 시스템에 대한 실험 장치는 차량의 부품으로 구성되었다. 플라이휠의 토크 변동과 추진축의 각속도는 실험 장치로 부터 측정하였다. 실험결과는 시뮬레이션 결과와 비교하였고, 이론적 결과와 일치하였다.
본 논문에서는 원판의 반작용을 이용하는 역진자의 강인 자세 제어를 위한 강인 제어 기법을 소개한다. 이를 위해 원판 반작용을 이용하여 자세 조정이 가능한 시스템을 설계한다. 설계된 시스템의 수학적 모델을 구하고 그 수학적 모델을 이용하여 제어기를 설계한다. 설계한 강인 제어 기법은 두 부분으로 구성되어 있다. 초기에는 역진자의 swing up을 위한 수동성 기반의 제어기(passivity based control)를 사용하고 역진자의 자세가 수직 위치 근방에 오면 강인 안정화 제어기로 제어기를 변경한다. 강인 안정화 제어기가 필요한 이유는 역진자 시스템에서 관성 모멘트를 불확실성을 다루기 위함이다. 모의 실험과 실제 실험을 통해 제안하는 제어기가 효과적으로 원판 반작용에 기반한 역진자의 자세 제어를 달성함을 보인다.
본 연구에서는 올레오-뉴메틱(Oleo-pneumatic) 완충장치와 차등 제동 조향(Differential Braking Steering)을 위한 캐스터링 휠 포크(Castering Wheel Fork)가 적용된 소형항공기용 전방착륙장치의 충격하중 해석을 위한 비선형 2 자유도 수학적 모델을 생성하고, 수치해석 기법을 이용하여 시간에 따른 충격응답을 구하였다. 생성된 전방착륙장치의 수학적 모델은 타이어의 충격 시 동적 특성과 스트루트 기울기, 캐스터에 의한 모멘트, 타이어 접촉과 조향 등에 의해 발생하는 측면하중에 의한 올레오 스트루트 내부의 마찰 특성 등의 비선형 요소들을 포함하고 있다. 또 생성된 운동방정식의 수치해석은 4차 Runge-Kutta 방식을 이용하였으며, 운동방정식 및 수치해의 정확도를 평가하기 위한 타 항공기에 기 적용된 전방 착륙장치의 낙하시험 결과와의 비교 검증과정을 수행하였다.
자동차 타이어의 휠과 트레드 사이에 탄성중합체 또는 다각형의 스포크를 채우는 방식으로 제작하는 비공기압 타이어는 자동차 관련 학계 및 항공우주 업계의 중요한 연구 주제가 되고 있다. 본 연구에서는 생성형 적대 신경망을 기반으로 비공기압 타이어 디자인을 생성하는 시스템 개발했다. 특히 비공기압 타이어의 종류와 사용 환경, 제작 방식, 공기압 타이어와의 차이점 그리고 스포크 디자인에 따른 하중 전달의 변화 등 디자인에 영향을 미칠만한 변수들에 대한 조사를 실시했다. 이 연구는 OpenCV를 통해 다양한 스포크 형태의 이미지를 만들고, projected GANs에 학습시켜 비공기압 타이어 디자인에 사용될 스포크를 생성했다. 디자인된 비공기압 타이어는 사용 가능 및 불가능으로 레이블링하고, 이를 Vision Transformer 이미지 분류 AI 모델에 학습시켜 분류하도록 하였다. 최종적으로 분류 모델의 평가를 통해 0에 가까운 loss의 수렴, 99%의 정확도를 확인했다. 차후 도형 및 스포크 이미지와 알고리즘을 이용한 디자인이 아닌, 완전 자동화 시스템의 개발과 더 나아가 3D의 물리적 해석 없이 사용 가능한 디자인을 생성하는 것을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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