Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.12
no.7
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pp.502-509
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2002
A two-degree of freedom model Is suggested to understand the basic dynamical behaviors of the interaction between two masses of the friction induced vibration system. The two masses may be considered as the pad and the dusk of the brake. The phase space analysis is performed to understand complicated dynamics of the non-linear model. Attractors in the phase space are examined for various conditions of the parameters of the model especially by emphasizing on the damping parameters. In certain conditions, the attractor becomes a limit cycle showing the stick-slip phenomena. In this Paper, not only titre existence of the limit cycle but also the sloe of the limit cycle is examined to demonstrate the non-linear dynamics that leads the unstable state. For the two different cases of the system frequency[(1) Two masses with same natural frequencies, (2) with different natural frequencies] . the propensity of limit cycle Is discussed In detail. The results show an important fact that it may make the system worse when too much damping Is present in the only one part of the masses.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.171-174
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2009
Generally the neural network and the fuzzy compensative algorithm are applied to forecast the time series for power demand with a characteristic of non-linear dynamic system, but it has a few prediction errors relatively. It also makes long term forecast difficult for sensitivity on the initial condition. On this paper, we evaluate the chaotic characteristic of electrical power demand with analysis methods of qualitative and quantitative and perform a forecast simulation of electrical power demand in regular sequence, attractor reconstruction, time series forecast for multi dimension using Lyapunov exponent quantitatively. We compare simulated results with the previous method and verify that the purpose one being more practice and effective than it.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.12
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pp.2968-2974
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2015
Method for finding the attractors is the important object to investigate in the linear/additive CA because it is a primary interest in applications like pattern recognition, pattern classification, design of associative memory and query processing etc. But the research has been so far mostly concentrated around linear/additive CA and it is not enough to modelize the complex real life problem. So nonlinear CA is demanded to devise effective models of the problem and solutions around CA model. In this paper we introduce CLT as an upgraded version of RMT and provide the process for finding the attractors and nonreachable states effectively through the CLT.
In this study, we have evaluated the effect of amplitude and frequency perturbation of EGG signal for single vowels associated with laryngeal pathology. The normal EGG signal was properly characterized by an autoregressive model which has an optimal order of ninth using the parametric method. This can be analyzed by determining the transfer function. Perturbations in the fundamental pitch and in the peak amplitude of EGG signal measured with a four-electrode system using the modulation/demodulation techniques were investigated for the purpose of developing a decision criteria for the laryngeal function analysis. The abnormal EGG signal has nonperiodic and unstable characteristics. It can be discriminated by the calculation of opening and closing time of glottis using the EGG signal. In case of normal and abnormal subjects, m$\pm$0.5*sd was discriminating line for frequency perturbation and m$\pm$2*sd for normal amplitude perturbations, respectively. Also, The normal and abnormal cases of the subjects can be discriminated effectively using the pattern of attractor derived with Hilbert transform of EGG signal.
Nonlinear dynamical behaviors of plasma in the Pierce diode are investigated by a numerical code developed using a one dimensional fluid model. The plasma in Pierce diode is alternately stable and unstable as Pierce parameter is changed. The dynamical characteristics of neutral and non-neutral Pierce system is examined analytically and numerically. It alternately has growing and oscillatory mode as Pierce parameter varies. As Pierce parameter is decreased, each oscillatory mode undergoes a sequence of subharmonic period-doubling bifurcation and then culminate in a chaotic strange attractor. The analysis for this nonlinear behavior can be used as a model for understanding of beam-plasma interaction in more complex geometries and a data for chaos control.
Purpose: A city is regarded as an organic living thing that generates, changes, and fades away in relationship with many components of city. Therefore, a city has its own identity based on its historical trace. Among these elements composing a city, it is a square that makes a city more active and dynamic. Piazza Navona in Rome, Italy has played its role as significant core in the city and has distinctive function from other squares in urban ecological environments. In this study, the distinguishing function and role of Piazza Navona will be defined. Another purpose of study is to figure out what factors of Piazza Navona attracts a lot of diverse people and activities. Method: First, general understanding of function, type, and history of piazza; Second, the historical background of Piazza Navona; Third, site analysis related to surrounding environments; Fourth, architectural characteristic of Piazza Navona in terms of plan and elevation; Fifth, comparing with other representative squares in Rome such as Piazza San Pietro, Piazza del Popolo, and Piazza del Campidoglio in aspects of urban function. Result: Piazza Navona provides both citizen and visitors with an inviting place to embrace all kinds of activities including assembly, annual festival, and daily events. Its functions in the urban environments also involve a tourist attractor as landmark, place for social and cultural interaction, market, and place for meeting and leisure. It is attributed to following factors; historical background as the city center since the first century AD; its location in the center of Rome; enough size and flexibility to accommodate many people and various events; open space enclosed by surrounding buildings; historical baroque structures and sculptures of fountains; synergy effect with commercial and other tourist attractors around Piazza Navona; and comfortable accessibility.
It is well known that many biological networks are very robust against various types of perturbations, but we still do not know the mechanism of robustness. In this paper, we find that there exist a number of feedback loops in a real biological network compared to randomly generated networks. Moreover, we investigate how the topological property affects network robustness. To this end, we properly define the notion of robustness based on a Boolean network model. Through extensive simulations, we show that the Boolean networks create a nearly constant number of fixed-point attractors, while they create a smaller number of limit-cycle attractors as they contain a larger number of feedback loops. In addition, we elucidate that a considerably large basin of a fixed-point attractor is generated in the networks with a large number of feedback loops. All these results imply that the existence of a large number of feedback loops in biological networks can be a critical factor for their robust behaviors.
The method to distinguish chaotic attractors in the perturbed response behaviors of a piecewise-linear system under combined regular and external randomness is provided and examined. In the noisy fields such as the ocean environment, excitation forces induced by wind, waves and currents contain a finite degree of randomness. Under external random perturbations, the system responses are disturbed, and consequently chaotic signatures in the response attractors are not distinguishable, but rather look just random-like. Mean Poincare map can be utilized to identify such chaotic responses veiled due to the random noise by averaging the noise effect out of the perturbed responses. In this study, the procedure to create mean Poincare map combined with the direct numerical simulations is provided and examined. It is found that mean Poincare maps can successfully distinguish chaotic attractors under stochastic excitations, and also can give the information of limit value of noise intensity with which the chaos signature in system responses vanishes.
We investigated the qualitive and quantitative properties in EEG signal which responds to auditory stimulus with increaing the sound-cutting frequency from 2 Hz to 20 Hz by 2 Hz step units, by chaotic dynamics. To bigin with, general chaotic properties such as fractal mechanism, 1 If frequency spectrum and positive Lyapunov exponent are discussed in EEG signal. For evoked potential with given auditory stimulus, the route to chaos by bifurcation diagram and the changes in geometrical property of Poincare sections of 2-dimensional psedophase space is observed. For that containing spontaneous potential, seen as the random background signal, the chaotic attractors in 3-dimensional phase space are found containing the same infomation as the above mentioned evoked potential. Finally the chinges of Lyapunov exponent by various sound-cutting frequencies of stimulus and by the various spatial positions (occipital region) in a brain surface to be measured, are illustrated meaningfully.
In this study we perform empirical tests using KOSPI return to investigate the existence of nonlinear characteristics in the generating process of stock returns. There are three categories in empirical tests; the test of nonlinear dependence, nonlinear stochastic process and nonlinear deterministic chaos. According to the analysis of nonlinearity, stock returns are not normally distributed but leptokurtic, and appear to have nonlinear dependence. And it's decided that the nonlinear structure of stock returns can not be completely explained using nonlinear stochastic models of ARCH-type. Nonlinear deterministic chaos system is the feedback system, which the past incidents influence the present, and it is the fractal structure with self-similarity and has the sensitive dependence on initial conditions. To summarize the results of chaos analysis for KOSPI return, it is the persistent time series, which is not IID and has long memory, takes biased random walk, and is estimated to be fractal distribution. Also correlation dimension, as the approximation of fractal dimension, converged stably within 3 and 4, and maximum Lyapunov exponent has positive value. This suggests that chaotic attractor and the sensitive dependence on initial conditions exist in stock returns. These results fit into the characteristics of chaos system. Therefore it's decided that the generating process of stock returns has nonlinear deterministic structure and follow chaotic process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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