An experimental method to identify the rigid properties (mass, moment of inertia, center of mass) of mounted structures is presented. A direct system identification method is developed and applied to identify the mass, damping and stiffness martix directly from the translational response of vibration testing. Conventional method is sensitive to noise since it needs artificial rotational response of temporary center of mass which is made by the linear transformation of translational response. A presented method needs only the translational response, and it is robuster to noise than conventional method. Several experimental and numerical implementations show the presented method is effective.
In this paper, a direct controller for nonlinear plants using a neural network is presented. The controller is composed of an approximate controller and a neural network auxiliary controller. The approximate controller gives the rough control and the neural network controller gives the complementary signal to further reduce the output tracking error. This method does not put too much restriction on the type of nonlinear plant to be controlled. In this method, a RBF neural network is trained and the system has a stable performance for the inputs it has been trained for. Simulation results show that it is very effective and can realize a satisfactory control of the nonlinear system.
Turbulent temperature field in a channel subject to strong wall injection has been investigated via direct numerical simulation technique. These flows are pertinent to internal flows inside hybrid rocket motors. A simplified model problem where a regression process at the propellant surface is idealized by wall injection has been investigated to understand how the temperature field is modified. The effect of strong wall injection displaces thermal boundary layer away from the wall and this causes a sharp drop of friction temperature. Turbulent diffusivity and dissipation time scale for temperature field are found to show large variations in the streamwise direction under application of wall blowing. It is, thus, expected that more sophisticated turbulence models would be required to predict the disturbed temperature field accurately.
A second-order conditional moment closure(CMC) model is applied to the prediction of local extinction in a turbulent hydrocarbon diffusion flame and compared with direct numerical simulation(DNS) results for the flame. Combustion of a hydrocarbon fuel is described by a simple two-step mechanism. A second-order correction for conditional mean reaction rate terms is made by the assumed pdf method. The results show that the second-order closure is necessary for accurate prediction of intermediate species, while first-order CMC gives good predictions for fuel, oxidant, product and temperature. Conditional variances and covariances are well predicted during an extinction process while they are overpredicted during a reignition process.
This paper presents an implementation of efficiency optimization of reluctance synchronous motor (RSM) using a neural network (NN) with a direct torque control (DTC). The equipment circuit considered with iron losses in RSM is analyzed theoretically, and the optimal current ratio between torque current and exiting current component are derived analytically. For the RSM driver, torque dynamic can be maintained with DTC using TMS320F2812 DSP Controller even with controlling the flux level because a torque is directly proportional to the stator current unlike induction motor. In order to drive RSM at maximum efficiency and good dynamics response, the Backpropagation Neural Network is adapted. The experimental results are presented to validate the applicability of the proposed method. The developed control system show high efficiency and good dynamic response features with 1.0 [kW] RSM having 2.57 inductance ratio of d/q.
The electrodynamic loudspeakers should have a wide dynamic range to reproduce various sound levels. When the input signal is small, the radiated sound from the loudspeaker is not so much distorted. However, for large input signal with low frequency component the radiated sound is significantly distorted due to the nonlinearities of the loudspeaker. The suspension, damping, and magnetic flux of loudspeaker are the main sources of the nonlinearity. Such electromechanical parameters related to harmonic distortion have been represented by a polynomial model for diaphragm displacement, while each of the polynomial coefficient is evaluated by using the principle of harmonic balance experimentally. Based on the polynomial model, we designed a compensator for nonlinear harmonic distortion of direct radiator loudspeaker. Than observer is used to estimate the displacement of the loudspeaker diaphragm, which is rather difficult to measure directly in the conventional setting. The usefulness of the designed compensator is demonstrated by numerical simulations. Simulation results show about 30db decrease at the second and third higher harmonic distortions. We carry out an experiment on speaker to verify designed controller and nonlinear observer.
In the structural analysis procedure using finite element technique, the performance of a linear equation solver is critical because the linear equation solving part spends most of the computing time for finite element analysis codes. However, most of researchers are still using inefficient profile-based direct solvers such as the band solver or the skyline solver. In this research, we introduce the multifrontal solution method as an efficient direct solution method for structural analysis, and show the efficiency and performance of the multifrontal solution method by comparing the performance of our own implementation of the multifrontal method with the band solver or the skyline solver. In addition, we also compare the performance of our solver with other implementations of the multifrontal method such as WSMP and MUMPS as well as commercial structural analysis packages such as ABAQUS and NASTRAN. Through the performance test results, the usefulness and efficiency of our domain-wise multifrontal solver for structural analysis is shown.
This paper concerned about a study on the direct pole placement PID self-tuning controller design for Robot manipulator control system. The method of a direct pole placement self-tuning PID control for a DC motor of robot manipulator tracks a reference velocity in spite of the parameters uncertainties in nonminimum phase system. In this scheme, the parameters of controller are estimated by the recursive least square(RLS) identification algorithm, the pole placement method and diophantine equation. A series of simulation in which minimum phase system and nonminimum phase system are subjected to a pattern of system parameter changes is presented to show some of the features of the proposed control algorithm. The proposed control algorithm which shown are effective for the practical application, and experiments of DC motor speed control for Robot manipulator by a microcomputer IRH-PC/AT are performed and the results are well suited.
This paper presents a new approach for determining an accurate incentive levels of Direct Load Control (DLC) program using sequential Monte Carlo Simulation (MCS) techniques. The economic analysis of DLC resources needs to identify the hourly-by-hourly expected energy-not-served resulting from the random outage characteristics of generators as well as to reflect the availability and duration of DLC resources, which results the computational explosion. Therefore, the conventional methods are based on the scenario approaches to reduce the computation time as well as to avoid the complexity of economic studies. In this paper, we have developed a new technique based on the sequential MCS to evaluate the required expected load control amount in each hour and to decide the incentive level satisfying the economic constraints. In addition, the mathematical formulation for DLC programs' economic evaluations are developed. To show the efficiency and effectiveness of the suggested method, the numerical studies have been performed for the modified IEEE reliability test system.
A direct differentiationmethod is presented for the shape design sensitivity analysis of axisymmeetric elastic solids. Based on the exisymmetric boundary integralequaiton formulation, a new boundary ntegral equatio for sensitivity analysis is derived by taking meterial derivative to the same integral identity that was used in the adjoint variable melthod. Numerical implementation is performed to show the applicaiton of the theoretical formulation. For a simple example with analytic solution, the sensitivities by present method are compared with analytic sensitivities. As an application to the shape optimization, an optimal shape of a gas turbine disc toinimize the weight under stress constraints is found by incorporating the sensitivity analysis algorithm in an optimizatio program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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