Most of studies on control of beams containing piezoelectric sensors and actuators have been based on linear quadratic regulator (LQR) with state feedback or output feedback law. The aim of this study is to develop velocity-acceleration feedback law in the optimal control of smart piezoelectric beams. A new controller which is an optimal control system with velocity-acceleration feedback is presented. In finite element modeling of the beam, the variation of mechanical displacement through the thickness is modeled by a sinus model that ensures inter-laminar continuity of shear stress at the layer interfaces as well as the boundary conditions on the upper and lower surfaces of the beam. In addition to mechanical degrees of freedom, one electric potential degree of freedom is considered for each piezoelectric element layer. The efficiency of this control strategy is evaluated by applying to an aluminum cantilever beam under different loading conditions. Numerical simulations show that this new control scheme is almost as efficient as an optimal control system with state feedback. However, inclusion of the acceleration in the control algorithm increases practical value of a system due to easier and more accurate measurement of accelerations.
Vehicle vibration was introduced in the time and frequency domains using fast Fourier transform (FFT) analysis. In particular, a vibration mode analysis and characteristics of the frequency response function (FRF) in a sport utility vehicle (SUV) passing over a bump barrier at different speeds was performed systematically. The response behavior of the theoretical acceleration was obtained using a numerical method applied to the forced vibration model. The amplitude and frequency of the external force on the vehicle cause various power spectra with individual intrinsic system frequencies. In this regard, several modes of power spectra were acquired from the spectra and are discussed in this paper. The proposed technique can be used for monitoring the acceleration in a vehicle passing over a bump barrier. To acquire acceleration signals, various experimental runs were performed using the SUV. These acceleration signals were then used to acquire the FRF and to conduct mode analysis. The vehicle characteristics according to the vehicle condition were analyzed using FRF. In addition, the vehicle structural system and bump passing frequencies were discriminated based on their power spectra and other FRF spectra.
본 논문에서는 보 구조물의 실시간 손상위치 경보를 위해 가속도 신호를 이용한 인공신경망기반 손상검색기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 실시간 손상검색을 위해 가속도 응답신호만을 이용하는 새로운 인공신경망 알고리즘을 설계하였다. 구조물의 손상상태를 나타내는 특징으로 서로 다른 두 위치에서 측정된 가속도 신호의 교차공분산 값을 이용하였다. 다음으로 실제 하중조건을 모르는 상황을 고려하여 다양한 하중패턴에 따른 복수 신경망을 구성하였으며, 각각의 신경망 학습을 위한 손상시나리오를 선정하였다. 마지막으로 양단 자유보 모형실험을 통해 제안된 기법의 유용성과 적용성을 평가하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권3호
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pp.281-292
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2014
We propose a novel cooperative guidance law design method based on the finite time disturbance observer (FTDO) for multiple near space interceptors (NSIs) with impact time control. Initially, we construct a cooperative guidance model with head pursuit, and employ the FTDO to estimate the system disturbance caused by target maneuvering. We subsequently separate the cooperative guidance process into two stages, and develop the normal acceleration command based on the super-twisting algorithm (STA) and disturbance estimated value, to ensure the convergence of the relative distance. Then, we also design the acceleration command along the line-of-sight (LOS), based on the nonsingular fast terminal sliding mode (NFTSM) control, to ensure that all the NSIs simultaneously hit the target. Furthermore, we prove the stability of the closed-loop guidance system, based on the Lyapunov theory. Finally, our simulation results of a three-to-one interception scenario show that the proposed cooperative guidance scheme makes all the NSIs hit the target at the same time.
고속도로 합류부는 본선과 유입램프가 만나는 부분으로 유입교통에 의한 교통량의 증가로 빈번히 고속도로 상류부 혼잡의 원인이 되어 고속도로 운영관리에 있어 중요한 관심을 요구한다. 근래에 들어 이러한 합류부 교통류의 분석을 위하여 운전자의 다양한 운행행태를 고려하는 모의실험모형이 적용되어왔다. 그러나 현존하는 모의실험모형은 운전자의 운행행태가 주어진 교통상황에 따라 능동적으로 변하지 않아 상황에 따라 변하는 복잡한 합류부에서의 운전자 간격수락행태를 현실적으로 모사함에 문제가 있다. 본 연구에서 수행한 현장자료 분석을 통하여 진입차량의 간격수락행태는 정규분포를 따르며 '가속차로 상의 주행위치' 대 '가속차로 길이'의 비율에 의해 영향을 받아 그러한 정규분포의 평균과 분산이 변화하는 것으로 도출되었으며, 합류 운전자는 본선 주행 전방차량과의 간격보다 후방 차량과간의 간격에 더 많은 영향을 받는 것으로 도출되었다. 본 논문은 모의실험 전산모형으로의 적용을 위하여 현장자료를 토대로 개발된 새로운 합류 차량 간격 수락 행태 모형을 제시한다. 제시된 간격수락모형을 사용하여 수행된 모의실험 결과와 현장자료를 비교한 결과 합류 시(1)본선 밀도수준별 가속 차로에서 본선으로의 차로 변경 위치분포, (2)합류 시 본선 후방차량과의 간격분포, (3)본선 후방차량과의 상대속도가 95% 신뢰수준에서 현장자료(모형개발에 사용되지 않은 자료)와 통계적으로 동일한 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 지진파의 푸리에 가속도스펙트럼(Fourier Acceleration Spectrum)에 기반한 계측진도 평가방법(Sokolov and Wald, 2002)을 국내에 적용하기 위해 국내 지진 MMI ${\leq}$ IV 범위에 대한 진도별 FAS 통계특성(평균과 표준편차) 모델을 기상청 발표 진도자료로 부터 도출된 65개 지진에 대한 등진도구역도(Isoseismal Maps)와 등진도구역도 상의 일관된 부지특성을 갖는 580개 수평성분 FAS 자료를 기반으로 경험적으로 도출하였다. 일관된 부지특성을 갖는 FAS는 특정 지진관측소에서 관측된 FAS를 국내 지반물성을 대표할 수 있는 D 등급관측소(연관희와 서정희, 2007)의 부지증폭특성을 갖도록 변환하여 도출하였다. 국내 지진의 MMI ${\leq}$ IV의 FAS 평균값은 로그영역에서 진도에 비례하는 선형성을 나타내었으며, 진도 IV에 대한 FAS 평균은 전 세계 모델과 유사한 특징을 보였다. 또한 진도 MMI ${\leq}$ IV의 FAS 표준편차는 진도 V 이상의 전 세계적인 모델의 표준편차 보다는 크게 평가되었으나, 진도 IV에 대한 전 세계적인 모델의 표준편차보다는 현저히 낮은 값을 나타내었다.
The Earth's outer radiation belt often suffers from drastic changes in the electron fluxes. Since the electrons can be a potential threat to satellites, efforts have long been made to model and predict electron flux variations. In this paper, we describe a prediction model for the outer belt electrons that we have recently developed at Chungbuk National University. The model is based on a one-dimensional radial diffusion equation with observationally determined specifications of a few major ingredients in the following way. First, the boundary condition of the outer edge of the outer belt is specified by empirical functions that we determine using the THEMIS satellite observations of energetic electrons near the boundary. Second, the plasmapause locations are specified by empirical functions that we determine using the electron density data of THEMIS. Third, the model incorporates the local acceleration effect by chorus waves into the one-dimensional radial diffusion equation. We determine this chorus acceleration effect by first obtaining an empirical formula of chorus intensity as a function of drift shell parameter $L^*$, incorporating it as a source term in the one-dimensional diffusion equation, and lastly calibrating the term to best agree with observations of a certain interval. We present a comparison of the model run results with and without the chorus acceleration effect, demonstrating that the chorus effect has been incorporated into the model to a reasonable degree.
항적추적 기술에 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하는 연구로서 기존의 항적추적기술의 경우, 항공기의 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 등 비행 특성에 따른 칼만 필터 기반의 LMIPDA를 활용한 실시간 항적 추적 시 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 가중치가 자동으로 변경된다. 이러한 과정에서 등속 비행 중 급기동 비행과 같이 비행 특성이 변경될 때, 항적 손실 및 항적 추적 성능이 하락하여 비행 특성 가중치 변경성능을 향상시킬 필요성이 있다. 본 연구는 레이더의 오차 모델이 적용된 시뮬레이터의 Plot과 표적을 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 학습시키고, 칼만 필터를 활용한 항적추적 결과와 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용한 항적추적결과를 비교함으로써 미리 비행 특성의 변경과정을 예측하여 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 가중치변경을 신속하게 함으로써 항적추적성능을 향상하기 위한 연구이다.
The paper describes the second half of the research for the development of Neural-Networks-based model for the generation of an Artificial earthquake and a Response Spectrum(NNARS). Based on the redefined traditional processes related to the generation of an earthquake acceleration response spectrum and design spectrum, four neural-networks-based models are proposed to substitute the traditional processes. RS_NN tries to directly generate acceleration response spectrum with basic data that are magnitude, epicentral distance, site conditions and focal depth. The test results of RS_NN are not good because of the characteristics of white noise, which is randomly generated. ARS_NN solve this problem by the introduction of the average concept. IARS_NN has a role to inverse the ARS_NN, so that is applied to generate a ground motion accelerogram compatible with the shape of a response spectrum. Additionally, DS_NN directly produces design spectrum with basic data. As these four neural networks are simulated as a step by step, the paper describes the methods to generate a response spectrum and a design spectrum using the neural networks.
Hajiramezanali, Mohammadehsan;Fouladi, Seyyed Hamed;Ritcey, James A.;Amindavar, Hamidreza
ETRI Journal
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제35권5호
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pp.849-858
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2013
In this paper, we propose a new adaptive single model to track a maneuvering target with abrupt accelerations. We utilize the stochastic differential equation to model acceleration of a maneuvering target with stochastic volatility (SV). We assume the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) process as the model for the tracking procedure of the SV. In the proposed scheme, to track a high maneuvering target, we modify the Kalman filtering by introducing a new GARCH model for estimating SV. The proposed tracking algorithm operates in both the non-maneuvering and maneuvering modes, and, unlike the traditional decision-based model, the maneuver detection procedure is eliminated. Furthermore, we stress that the improved performance using the GARCH acceleration model is due to properties inherent in GARCH modeling itself that comply with maneuvering target trajectory. Moreover, the computational complexity of this model is more efficient than that of traditional methods. Finally, the effectiveness and capabilities of our proposed strategy are demonstrated and validated through Monte Carlo simulation studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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