According to the GM/RT2141, to assess the safety of vehicle, the validated the vehicle dynamic model should be applied. The validation of the vehicle model is against the static test, some kind of vehicle type test results have been used to determine the suspension characteristics and the vehicle dynamic characteristics. To validate the vehicle model and the test results, first the test results has been analysed as to specified the suspension characteristics and than the parameters to related with the test result has to be adjusted to show the same results of the test. In this process the parameters of vehicle model have been determined to show the coherence of the two results of the simulation and the test by trial & error. In this report, the optimization tool has been introduced in this model validation process and shows the efficient and well validated model.
The Dynamic Matrix Control(DMC) technique was applied to nonlinear and nonminimum phase system. System model was identified by using Least Square method. Desired output trajectory was prespecified and input suppression parameter was also introduced. It was shown that DMC technique worked with great success in solving both nonminimum phase system and nonlinear system.
An approach to identifying input forces is proposed using measured structural dynamic responses and its analytical model. The identification of input forces is a reverse process and ill-conditioned problem. Its solution is unstable and generally case dependent. In this paper, the ill-condition is described considering characteristic matrix which is defined by reduced dynamic stiffness matrix. Special attention is focused on the condition number of a characteristic matrix used in the solution algorithm of this reverse process. Simple example is presented in support of the ill-condition of a reverse process.
Roll drafting, a mechanical operation attenuating fiber bundles to an appropriate thickness, is an important operation unit for manufacturing staple yams. It influences not only the linear density regularity of the slivers or staple yams that are produced, but also the quality of the textile product and the efficiency of the thereafter processes. In this research, the dynamic states of the fiber bundle in the roll drafting zone were analyzed by simulation, based on the mathematical model that describes the dynamic behavior of the flowing bundle. The state variables are the linear density and velocity of the fiber bundles and we simulated the dynamics states of the bundle flow, e.g., the profiles of the linear density and velocity in the draft zone for various values of the model parameters and boundary conditions, including the initial conditions to obtain their influence on the dynamic state. Results showed that the mean velocity profile of the fiber bundle was strongly influenced by draft ratio and process speed, while the input sliver linear density has hardly affected the process dynamics. Velocity variance of individual fibers that could be supposed to be a disturbing factor in drafting was also influenced by the process speed. But the major disturbance occurred due to the velocity slope discontinuity at the front roll, which was strongly influenced by the process speed. Thickness of input sliver didn't play any important role in the process dynamics.
A nonlinear dynamic simulation model from cranking to idle speed is developed to optimize the cold start process of a diesel engine. Physically-based first order nonlinear differential equations and some algebraic equations describing engine dynamics and starter motor dynamics are used to model the performance of cold starting process which is very complex and involves many components including the cold start aiding method. These equations are solved using numerical schemes to describe the starting process of a diesel engine and to study the effects of cold starting parameters. The validity of this model is examined by a cold start test at $-20^{\circ}C$. Using the developed model the effects of the important starting variables on the cold starting processes were investigated. This model can be served as a tool for designing computer aided control systems that improve cold start performance.
In the grinding process, generally, the exciting forces with high frequency can be generated due to the wheel wear and the grinding process. As the grinding speed increases, the precise investigation about the wheel dynamic characteristics is required. Conventionally the wheel-spindle has been considered with lumped model in dynamic modeling. With this lumped model, the significant mode resulted from the shell mode of wheel can be readily ignored. This paper suggests the new analysis model which includes the shell mode of wheel in modeling the wheel-spindle assembly. Furthermore, based on the suggested model, the effects of the bolt tightening force and the taper tightening force on the dynamic properties are investigated by the finite element modal analysis and the experimental method. As a result of investigation, the shell mode vibration of wheel affects the dynamic characteristics of the spindle assembly. Also, the vibration modes of the spindle assembly are significantly affected by the joint tightening forces.
항공기의 비행 제어법칙을 설계하기 위해서는 정확한 항공기 운동모델이 요구되며, 이를 구축하기 위한 공력 데이터베이스(DB)를 획득하는 데는 일반적으로 많은 횟수의 풍동시험을 수행해야 한다. 그러나 유인 항공기의 무인화 과정과 같이, 대상 항공기의 비행시험 데이터가 존재하는 경우, 파라미터 추정기법과 DB튜닝 절차를 통해 항공기 운동모델을 획득할 수 있다. 본 논문에서는 KC-100 항공기의 무인화를 위한 비선형 모델 구축 과정 및 검증 방법에 관해 기술한다. 추정기법 적용의 적합성을 판단하는 비행데이터 유효성 분석 과정과 최대공산 추정법을 사용한 선형모델 추정, 그 결과를 활용하는 공력 DB튜닝 과정과 이를 통해 최종 구축된 비선형 모델에 FFS 기준을 적용한 검증 결과를 제시한다.
Because of the important role LD converters play in the production of high quality steel, various dynamic models have been attempted in the past by many researchers not only to understand the complex chemical reactions that take place in the converter process but also to assist the converter operation itself using computers. And yet no single dynamic model was found to be completely satisfactory because of the complexity involved with the process. The process indeed involves dynamic energy and mass balances at high temperatures accompanied by complex chemical reactions and transport phenomena in the molten state. In the present study, a mathematical model describing the dynamic behavior of LD converter process has been developed. The dynamic model describes the time behavior of the temperature and the concentrations of chemical species in the hot metal bath and slag. The analysis was greatly facilitated by dividing the entire process into three zones according to the physical boundaries and reaction mechanisms. These three zones were hot metal (zone 1), slag (zone 2) and emulsion (zone 3) zones. The removal rate of Si, C, Mn and P and the rate of Fe oxidation in the hot metal bath, and the change of composition in the slag were obtained as functions of time, operating conditions and kinetic parameters. The temperature behavior in the metal bath and the slag was also obtained by considering the heat transfer between the mixing and the slag zones and the heat generated from chemical reactions involving oxygen blowing. To identify the unknown parameters in the equations and simulate the dynamic model, Hooke and Jeeves parttern search and Runge-Kutta integration algorithm were used. By testing and fitting the model with the data obtained from the operation of POSCO #2 steelmaking plant, the dynamic model was able to predict the characteristics of the main components in the LD converter. It was possible to predict the optimum CO gas recovery by computer simulation
The goal of the multi-reservoir operation planning is to provide an optimal release plan that maximize the reservoir storage and hydropower generation while minimizing the spillages. However, the reservoir operation is difficult due to the uncertainty associated with inflows. In order to consider the uncertain inflows in the reservoir operating problem, we present a Stochastic Dynamic Programming (SDP) model based on the markov decision process (MDP). The objective of the model is to maximize the expected value of the system performance that is the weighted sum of all expected objective values. With the SDP model, multi-reservoir operating rule can be derived, and it also generates the steady state probabilities of reservoir storage and inflow as output. We applied the model to the Geum-river basin in Korea and could generate a multi-reservoir monthly operating plan that can consider the uncertainty of inflow.
Currently most practical vibration and structural problems in automotive suspensions require the use of the finite element method to obtain their structural responses. When the finite element model has a very large number of degrees of freedom the harmonic and dynamic analyses are computationally too expensive to repeat within a feasible design process time. To alleviate the computational difficulty, this paper presents a moment-matching based model order reduction (MOR) which reduces the number of degrees of freedom of the original finite element model and speeds up the necessary simulations with the reduced-size models. The moment-matching model reduction via the Arnoldi process is performed directly to ANSYS finite element models by software mor4ansys. Among automotive suspension components, a knuckle is taken as an example to demonstrate the advantages of this approach for vibration simulation. The frequency and transient dynamic responses by the MOR are compared with those by the mode superposition method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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