When the maneuver occurs, the performance of the standard Kalman filter has been degraded because mismatches between the modeled target dynamics and the actual target dynamics. To solve this problem, the unknown acceleration is determined by using the fuzzy logic based on genetic algorithm(GA) method. This algorithm is the method to estimate the increment of acceleration by a fuzzy system using th relation between maneuver filler residual and non-maneuvering one. To optimize this system, a GA is utilized. And then, the modified filter is corrected by the new update equation method which is a fuzzy system using the relation between the filter residual and its variation. To shows the feasibility of the suggested method with only one filter, the computer simulations system are provided, this method is compared with multiple model method.
In this paper, the application of object-oriented Data Model to develop a multibody dynamic system, called O-DYN, is introduced. Mechanical components, such as bodies, joints, forces are modeled as objects which have data and method by using object-oriented modeling methodology. O-DYN, a dynamic analysis system, based on the object-oriented modeling concept is made in C++. One example is analyzed through the O-DYN, It is expected that the analysis program or individual module constructed in this paper would be useful for mechanical engineers in predicting the dynamic responses of multibody systems and developing an analysis program
Visual effects are important cues for providing occupants with virtual reality in a vehicle simulator which imitates real driving. The viewpoint of an occupant is sensitively dependent upon the occupant's posture, therefore, the total human body motion must be considered in a graphic simulator. A real-time simulation is required for the dynamic analysis of complex human body motion. This study attempts to apply a neural network to the motion analysis in various driving situations. A full car of medium-sized vehicles was selected and modeled, and then analyzed using ADAMS in such driving conditions as bump-pass and lane-change for acquiring the accelerations of chassis of the vehicle model. A hybrid III 50%ile adult male dummy model was selected and modeled in an ellipsoid model. Multibody system analysis software, MADYMO, was used in the motion analysis of an occupant model in the seated position under the acceleration field of the vehicle model. Acceleration data of the head were collected as inputs to the viewpoint movement. Based on these data, a back-propagation neural network was composed to perform the real-time analysis of occupant motions under specified driving conditions and validated output of the composed neural network with MADYMO result in arbitrary driving scenario.
This paper presents a new practical autopilot design approach to acceleration control for tail-controlled STT(Skid-to-Turn) missiles. The approach is novel in that the proposed parametric affine missile model adopts acceleration as th controlled output and considers the couplings between the forces as well as the moments and control fin deflections. The aerodynamic coefficients in the proposed model are expressed in a closed form with fittable parameters over the whole operating range. The parameters are fitted from aerodynamic coefficient look-up tables by the function approximation technique which is based on the combination of local parametric models through curve fitting using the corresponding influence functions. In this paper in order to employ the results of parametric affine modeling in the autopilot controller design we derived a parametric affine missile model and designed a feedback linearizing controller for the obtained model. Stability analysis for the overall closed loop sys-tem is provided considering the uncertainties arising from approximation errors. the validity of the proposed modeling and control approach is demonstrated through simulations for an STT missile.
Purpose: This study proposes a classification model for implementing condition-based maintenance (CBM) by monitoring the real-time status of a machine using acceleration sensor data collected from a vehicle. Methods: The classification model's performance was improved by applying Fourier transform to convert the acceleration sensor data from the time domain to the frequency domain. Additionally, the Generative Adversarial Network (GAN) algorithm was used to augment images and further enhance the classification model's performance. Results: Experimental results demonstrate that the GAN algorithm can effectively serve as an image augmentation technique to enhance the performance of the classification model. Consequently, the proposed approach yielded a significant improvement in the classification model's accuracy. Conclusion: While this study focused on the effectiveness of the GAN algorithm as an image augmentation method, further research is necessary to compare its performance with other image augmentation techniques. Additionally, it is essential to consider the potential for performance degradation due to class imbalance and conduct follow-up studies to address this issue.
본 연구에서는 직류 서보전동기의 위치, 속도 및 토오크 등의 제어기법중 외란에 대해 강인한 것으로 평가되고 있는 기존의 가속도 제어기법을 해석하고 그 결과 적용상의 문제점으로 판단되는 계통 파라미터 변화에 대한 강인성을 개선하기 위한 대책으로서 변경된 가속도제어 루프를 포함한 위치제어계를 제안하고 이를 직류전동기의 위치제어게 적용하였다. 제안된 제어계는 가속도제어기와 자기종조 퍼지 PID 제어기로 구성되어 있으며 제안된 제어계와 기존의 가속도제어계와의 근복적 차이점은 이 제어기법의 핵심 요소라 할 수 있는 가속도 기준입력 정정량의 발생기구로서 고전적 PID제어기를 자동조정하는 자기동조 PID 제어방식을 채택하였다는 점이다. 이 기준입력 발생기구를 도입한 직류전동기 위치제어계의 성능을 검토하기 위하여 그 응답특성을 기존의 가속도제어 위치제어계의 응답특성과 비교한 결과 파라미터 변화에 대한 강인성, 과도 특성 및 정상상태 특성면에서 제안된 제어계가 매우 우월한 성능을 가짐을 확인하였다. 따라서 제안된 제어기법은 기존의 가속도제어에 근거한 위치제어계의 성능을 개선시켜줌으로써 이 제어기법의 적용범위 확대에 기여하며 특히 모델의 불확정성이 크거나 부하등 운전환경이 크게 변화하는 악조건 하에서의 정밀한 위치제어에 적용될 수 있다.
I present a simple scheme for the treatment of gravitational interactions on galactic scales. In anal- ogy with known mechanisms of quantum field theory, I assume ad hoc that gravitation is mediated by virtual exchange particles-gravitons-with very small but non-zero masses. The resulting den- sity and mass profiles are proportional to the mass of the gravitating body. The mass profile scales with the centripetal acceleration experienced by a test particle orbiting the central mass, but this comes at the cost of postulating a universal characteristic acceleration $a_0{\approx}4.3{\times}10^{-12}msec^{-2}$ (or $8{\pi}a_0{\approx}1.1{\times}10^{-10}msec^{-2}$). The scheme predicts the asymptotic flattening of galactic rotation curves, the Tully-Fisher/Faber-Jackson relations, the mass discrepancy-acceleration relation of galaxies, the surface brightness-acceleration relation of galaxies, the kinematics of galaxy clusters, and "Renzo's rule" correctly; additional (dark) mass components are not required. Given that it is based on various ad-hoc assumptions and given further limitations, the scheme I present is not yet a consistent theory of gravitation; rather, it is a "toy model" providing a convenient scaling law that simplifies the description of gravity on galactic scales.
In this paper, the natural frequency and damping ratio are analyzed with the acceleration signal of an Euler-Bernoulli beam using the impact hammer test. The results are presented according to crack depth and position using the recursive least squares method. The results are compared and investigated with FEM analysis of CATIA. Both methods agree well with each other regarding the natural mode characteristics. The captured acceleration can be used for the calculation of the natural frequency and damping ratio using time series methods that are based on the measured acceleration. Using these data, a recursive time series model with the acceleration signal was configured and the behaviors of the natural frequency and damping ratio were investigated and analyzed. Finally, the results can be used for the prediction of crack position and depth under different crack conditions for an Euler-Bernoulli beam.
본 논문에서는 주행 차량의 직진운동 제어를 위하여 관측자를 이용한 적응제어기를 제안한다. 차체중량, 시정수 등의 차량 파라미터들을 추정하기 위해 표준형 적응칙을 이용한다. 차량의 구동력 입력에서 가속도 까지의 비선형 모델을 이용하여 차량주행 속도 및 가속도 관측자를 설계한다. 제안한 관측자의 지수함수적인 안정도 및 관측자에 의거하여 설계한 적응제어기의 안정도를 리아프노브 함수 후보에 의해 입증한다. 전체 시스템의 안정도 및 차차간 상대거리/속도/가속도 오차들의 점근적인 수렴성도 수학적으로 입증하며, 제안한 방법의 타당성 및 효율성을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
In recent years, knowledge has emerged as a major source of competitive advantage due to the continuous development of information and communication technology, the acceleration of globalization, and the entry into knowledge-based society. Thus interests in knowledge management have been increased significantly. Nevertheless theoretical backgrounds of knowledge management are not actively discussed. Studies on the knowledge management of R&D groups initiating knowledge creation and sharing are not actively conducted either. This study, therfore, provides a research model of knowledge management to investigate relationships among resource and institutional characteristics, knowledge management activities, and knowledge management performance of R&D groups based on knowledge-based theories and institutionalization theories. This study further offers research propositions inherent in the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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