The paper is about the development of 6-DOF active vibration isolation systems using VCM. Firstly, formulate the vertical 3-DOF mathematical model under eccentric load, and compare the model with the case in which the center of mass is located at the centroid. And then, complete the 6-DOF mathematical model by formulating the horizontal 3-DOF mathematical model. Find main parameters by comparing the result of the frequency response test with simulation result on the model. Finally, achieve the performance of vibration isolation by applying loop shaping approach & feedforward controller.
A chatter lobe analysis is frequently used to look at the chatter state. Even if there is a lot of research on chatter, chatter lobe characteristics are not well defined. In this study, the chatter lobe behavior according to several variables of vibration mode is verified for further clarity. The dynamic variables of the chatter model are defined and their behaviors on chatter lobe boundary are analyzed in detail. In this sense, the chatter model with 2-DOF (2-DOF) was used to analyze chatter stability characteristics. The discussed results are satisfying and these can be used for the prediction of chatter existence in machining processes of 2-DOF systems in several revolution range. These analyses indicate a better agreement for predicting an appropriate stability lobe over a wide detailed range of critical depths of cut in machining operation. The results allow an excellent prediction of chatter according to various static and dynamic variables in machining states. The behavior of chatter dynamic variables in machining were also discussed in detail. All these results can also be applied to other machining processes by establishing a chatter model in a 2-DOF system.
Equations of motion for a 7 DOF full car model is developed in detail and used for the design of LQR based active suspension system. The frequency response to road disturbance input and the motion of a car passing unequal bumps were used to analyzed the dynamic characteristics of the 7 DOF full car with passive or active suspensions. The resulting linear equations of motion may be usefull in designing other types of active suspension.
The purpose of this study is to analyze how the human body having more muscles than its degree-of-freedom modulates an effective stiffness using redundant actuation, and to apply this concept to the design and control of advanced machines which requires adaptable spring. To investigate the adaptable stiffness phenomenon due to redundant actuation in the human body, this paper derives a general stiffness model of the Human body. In particular, for a planar 1 DOF human arm model, a planar 2 DOF human arm model, a spherical 3 DOF shoulder model, a 4 DOF human arm model, and a 7 DOF human arm model, the required nonlinear geometry ad the number of required actuator for successful modulation of the effective stiffness are analyzed along with a load distribution method for modulation of the required stiffness of such systems. Secondly, the concept of motion frequency modulation is introduced to show the usefulness of adaptive stiffness modulation. The motion frequency modulation represents a control of stiffness and / or inertia properties of systems. To show the effectiveness of the proposed algorithm, simulations are performed for 2 DOF anthropomorphic robot.
This paper develops a 7 DOF vehicle model to study the effects of the active suspension on ride. The model is used to derive a control law for the active suspension using a full state linear optimal control technique. A wheelbase preview type active suspension is also considered in the control law derivation. The time delay between wheelbases is approximated using Pade approximation technique. The ride model is extended to a 14 DOF handling model. The 14 DOF handling model includes lateral, longitudinal, yaw and four wheel spin motions in addition to the 7 DOF ride model. A control law which is derived considering only ride related parameters is used to study the effects of the active suspension on a vehicle handling. J-turn maneuver simulation results show that the active suspension has a slower response in lateral acceleration and yaw rate, a bigger steady state lateral acceleration and an oversteer tendency. Lane changing maneuver simulation results show that the active suspension has a little bigger lateral acceleration but a much smaller roll angle and roll motion. Braking maneuver simulation results show that the active suspension has a much smaller pitch angle and pitch motion.
Wind tunnel experiments are often performed for the identification of aeroelastic parameters known as flutter derivatives that are necessary for the prediction of flutter instability for flexible structures. Experimental determination of all the eighteen flutter derivatives for a section model facilitates complete understanding of the physical mechanism of flutter. However, work in the field of identifying all the eighteen flutter derivatives using section models with all three degree-of-freedom (DOF) has been limited. In the current paper, all eighteen flutter derivatives for a streamlined bridge deck and an airfoil section model were identified by using a new system identification technique, namely, Iterative Least Squares (ILS) approach. Flutter derivatives of the current bridge and the Tsurumi bridge are compared. Flutter derivatives related to the lateral DOF have been emphasized. Pseudo-steady theory for predicting some of the flutter derivatives is verified by comparing with experimental data. The three-DOF suspension system and the electromagnetic system for providing the initial conditions for free-vibration of the section model are also discussed.
The closed-loop system modeling of an Active/semiactive suspension system has been accomplished through an artificial neural Networks. The 7DOF full model as the system equation of motion has been derived and the output feedback linear quadratic regulator has been designed for the control purpose. For the neural networks training set of a sample data has been obtained through the computer simulation. A 7DOF full model with LQR controller simulated under the several road conditions such as sinusoidal bumps and the rectangular bumps. A general multilayer perceptron neural network is used for the dynamic modeling and the target outputs are feedback to the input layer. The Backpropagation method is used as the training algorithm. The modeling of system and the model validation have been shown through computer simulations.
A precision displacement measurement system of 3-DOF micro motions is proposed in this paper. The measurement system is composed of two diode lasers, two quadratic PSDs, two beam splitters and a sphere whose surface is highly reflective. In this measurement system, the sphere reflector is mounted on the platform of positioning devices whose 3-DOF translational motions are to be measured, and the sensitive areas of two PSDs are oriented toward the center point of the sphere reflector. Each laser beam emitted from two diode laser sources is reflected at the surface of sphere and arrives at two PSDs. Each PSD serves as a 2-dimensional sensor, providing the information on the 3-dimensional position of the sphere. In this paper, we model the relationship between the outputs of two PSDs and 3-DOF translational motions of the sphere mounted on the object. Based on a deduced measurement model, we perform measurement simulation and evaluate the performance of the proposed measurement system: linearity, sensitivity, and measurement error. The simulation results show that the proposed measurement system can be valid means of precision displacement measurement of 3-dimensional micro motions.
The Output feedback linear quadratic regulator control is applied to the design of active suspension system using 7 DOF full car model. The performance index reflects the vehicle vertical movement, pitch and roll motion, and minimization of suspension stroke displacements in the rattle space. The elements of gain matrix are approximately decoupled so that each suspension requires only local information to generate the control force. The simulation results indicates that the output feedback LQ controller is more effective than purely passive or full state feedback active LQ controllers in following the road profile at the low frequency range and suppressing the road disturbance at the high frequency ranges.
A closed-loop system modeling of an active/semiactive suspension system has been accomplished through an artificial neural network. A 7DOF full model as a system's equation of motion has been derived and an output feedback linear quadratic regulator has been designed for control purpose. A training set of a sample data has been obtained through a computer simulation. A 7DOF full model with LQR controller simulated under several road conditions such as sinusoidal bumps and rectangular bumps. A general multilayer perceptron neural network is used for dynamic modeling and target outputs are fedback to the a layer. A backpropagation method is used as a training algorithm. Model validation of new dataset have been shown through computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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