International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.2
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pp.378-387
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2017
The combined model following control (MFC)-decoupler system is employed for a full authority fly-by-wire utility helicopter to enhance handling qualities. The MFC, which governs the vehicle to follow the prescribed model, is widely employed for modern helicopters. However, it may not be sufficient as helicopters often suffer significant cross coupling. The coupled responses between control axes of a helicopter increase the pilot's work load and may degrade handling qualities. As the decoupler is introduced to the MFC, the combined MFC-decoupler effectively solves the coupling problems and enhances handling qualities. The proposed system is verified via the handling qualities prediction using the mathematical dynamics model. The analysis results are confirmed through the piloted simulation.
In this paper, a new design method of variable structure model following control system(VSMFCS) for robot manipulators is proposed. The proposed controller overcomed reaching phase problem by using function augmenting scheme to the sliding surface. Therefore, it can be guaranteed that the overall system always has a robust property against parameter variations and external disturbances. Furthermore, the proposed controller does not use the model state, .chi.$_{m}$, different from other previous works. Regardless of not using the model state, the model following error dynamics, virtual dynamics, is shown to be globally exponentially stable. The efficiency of the proposed method has been demonstrated by an example.e.
A theoretical study of the hydration of the model compound of collagen, poly(Gly-Pro-Pro), has been carried out using empirical potential energy functions. The optimum locations and binding energies of water molecules bound to the model compound have been determined by minimizing the interaction energy. The stabilization energy due to the presence of water in the first hydration shell has been evaluated by comparing the internal interaction energies between the different groups of the model compound in its non-hydrated and hydrated states. The different energy components contributing to the overall stabilization are determined and discussed.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.8
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pp.610-614
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2016
This paper proposes an inextensible wire-shaped deformation model to simulate catheter behavior. The wire-shaped model consists of serially-connected mass points and massless rigid links. Torsional springs and dampers are employed to accommodate bending. Deformation is computed by updating the rotation angles from the global coordinates while maintaining the fixed length condition. Equations of motion is derived from double pendulum motion. Spring constant is computed using strain energy and potential energy stored in a torsional spring to reflect material property. Simulation is conducted to show deformation of wire model while maintaining inextensibility condition and including material properties. The proposed method guarantees inextensible constraint in the catheter simulation.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.1
no.1
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pp.20-25
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2005
This paper presents the general system theory and its applications to the safety analysis method that is a recent trend over the traditional event-driven model. This new model is known as STAMP(Systems Theory Accident Modeling and Process) proposed by Nancy G. Leveson in MIT. The new model has benefits o f systemic approaches concerning the system safety as a whole including the context it is in, its stimulants and outcomes, and its parts as well as the relationships among them in a holistic manner. The method consists of a hierarchical control structure, a process model, and the safety constraints governing the control. This paper demonstrates an example that contrasts the differences between the approaches of STAMP and the traditional safety models.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1994.10a
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pp.12-12
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1994
Simulation output knowledge analysis is one of problem-solving and/or knowledge adquistion process by investgating the system behavior under study through simulation . This paper describes an approach to simulation outputknowldege analysis using fuzzy neural network model. A fuzzy neral network model is designed with fuzzy setsand membership functions for variables of simulation model. The relationship between input parameters and output performances of simulation model is captured as system behavior knowlege in a fuzzy neural networkmodel by training examples form simulation exepreiments. Backpropagation learning algorithms is used to encode the knowledge. The knowledge is utilized to solve problem through simulation such as system performance prodiction and goal-directed analysis. For explicit knowledge acquisition, production rules are extracted from the implicit neural network knowledge. These rules may assit in explaining the simulation results and providing knowledge base for an expert system. This approach thus enablesboth symbolic and numeric reasoning to solve problem througth simulation . We applied this approach to the design problem of broadband communication network.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.27
no.2
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pp.176-180
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2001
In Korea, the mobile telecommunication service market is expanding rapidly and becoming more competitive. For service providers in such a dynamic environment, it is very important to accurately forecast demand including market potential in order to work out marketing strategies. In this paper, we suggest a general approach to forecast the market potential using a multinomial logit model, which is applied to individual-level market survey data. Then we develop a dynamic market potential model that can adapt to changes in the external environment without requiring further market survey. The proposed model is applied to the mobile telecommunication service market in Korea.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.13
no.2
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pp.127-153
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2012
This paper presents an advanced computational method for the prediction of the responses in the frequency domain of general linear dissipative structural-acoustic and fluid-structure systems, in the low-and medium-frequency domains and this includes uncertainty quantification. The system under consideration is constituted of a deformable dissipative structure that is coupled with an internal dissipative acoustic fluid. This includes wall acoustic impedances and it is surrounded by an infinite acoustic fluid. The system is submitted to given internal and external acoustic sources and to the prescribed mechanical forces. An efficient reduced-order computational model is constructed by using a finite element discretization for the structure and an internal acoustic fluid. The external acoustic fluid is treated by using an appropriate boundary element method in the frequency domain. All the required modeling aspects for the analysis of the medium-frequency domain have been introduced namely, a viscoelastic behavior for the structure, an appropriate dissipative model for the internal acoustic fluid that includes wall acoustic impedance and a model of uncertainty in particular for the modeling errors. This advanced computational formulation, corresponding to new extensions and complements with respect to the state-of-the-art are well adapted for the development of a new generation of software, in particular for parallel computers.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2001.10a
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pp.111-115
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2001
A good business performance measurement system is an effective tool io sustained growth in profits. Although interest in creating performance measurement models is widespread, a well-designed system is rare. To be successful in today's competitive environment, a performance measurement system should incorporate strategic success factors and contain financial and non-financial measuring index to carry out strategic management. In the 1990s, Kaplan & Norton introduced a concept called the Balanced Scorecard. The Balanced Scorecard supplements traditional financial measures with criteria that measured performance from three additional perspectives - those perspectives of customers, internal business processes, and learning and growth. This paper presents five measuring index criteria for each perspective. To calculate the relative priority for These measuring index, we investigate weights investigated by interviews with management consultant. Then, AHP method is employed for calculating priority weight. Our evaluation model may be referred to as the Balanced Analytic Hierarchical Performance Model(BAHPM) in the sense that the analytic hierarchical scheme, along with the AHP, is applied. The BAHPM is the first kind of analytical model to cover a wide variety of measures. In comparison with previous evaluation models, our model shows strengths in structural flexibility, ease of incorporating feedback, group evaluation capacity, participation promotion, sensitivity analysis, and computational simplicity. A prototype based on the BAHPM can be applied to various industry sectors.
Majority of the damage in engineering structures is nonlinear. Damage sensitive features (DSFs) extracted by traditional methods from linear time series models cannot effectively handle nonlinearity induced by structural damage. A new DSF is proposed based on vector space cosine similarity (VSCS), which combines K-means cluster analysis and Bayesian discrimination to detect nonlinear structural damage. A reference autoregressive moving average (ARMA) model is built based on measured acceleration data. This study first considers an existing DSF, residual standard deviation (RSD). The DSF is further advanced using the VSCS, and then the advanced VSCS is classified using K-means cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively. The performance of the proposed approach is then verified using experimental data from a three-story shear building structure, and compared with the results of existing RSD. It is demonstrated that combining the linear ARMA model and the advanced VSCS, with cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively, is an effective approach for detection of nonlinear damage. This approach improves the reliability and accuracy of the nonlinear damage detection using the linear model and significantly reduces the computational cost. The results indicate that the proposed approach is potential to be a promising damage detection technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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