International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.3
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pp.401-412
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2008
This paper discusses a design methodology of cooperative path planning for dynamical multi-agent systems with spatial and temporal constraints. The cooperative behavior of the multi-agent systems is specified in terms of the objective function in an optimization formulation. The path of achieving cooperative tasks is then generated by the optimization formulation constructed based on a differential flatness approach. Three scenarios of multi-agent tasking are proposed at the cooperative task planning framework. Given agent dynamics, both spatial and temporal constraints are considered in the path planning. The path planning algorithm first finds trajectory curves in a lower-dimensional space and then parameterizes the curves by a set of B-spline representations. The coefficients of the B-spline curves are further solved by a sequential quadratic programming solver to achieve the optimization objective and satisfy these constraints. Finally, several illustrative examples of cooperative path/task planning are presented.
A Cellular Automaton(CA) is a dynamical system in which space and time are discrete, the state of each cell is unite and is updated by local interaction. Since the characteristics of CA is diffusion and local interaction, CA is used by crypto-systems and VLSI structure. In this study, we proposed a hash function based on the concept of 2-dimensional cellular automata and analyzed the proposed hash function.
This paper describes the dynamical performance of a four-quadrant circulation current mode control of dc motor drive, using the controlled flywleeling technique, a four-quadrant closed-loop control drive with an inner current control loop and a speed fuzzy PI regulator is designed. The obtained computer simulation results of a dc motor drive below and above the base speed are demonstrated. These result show that compare to a conventional dual-converter-fed dc motor drive with simultaneous control, the overal system performance has been improved and also, agood stability and robstness has been achieved.
The complexity of nonlinear systems makes it difficult to ascertain their behavior using classical methods of analysis. Many efforts have been focused on the advanced algorithms and techniques that hold the promise of improving real-time optimal control while at the same time providing higher accuracy. In this paper, a fuzzy cell mapping method of real-time optimal control far nonlinear dynamical systems is proposed. This approach combines fuzzy logic with cell mapping techniques in order to find the optimal input level and optimal time interval in the finite set which change the state of a system to achieve a desired obiective. In order to illustrate this method, we analyze the behavior of an inverted pendulum using fuzzy cell mapping.
The use of orthogonal functions with the aim of adapting the system and signal representation to the specific properties of the systems and signals has a long history. A least-squares identification method is studied that estimates a finite number of expansion coefficients in the series expansion of a transfer function, where the expansion is in terms of recently introduced generalized orthogonal functions. It is shown that there exist orthogonal functions that are generated by stable linear dynamical systems.
This paper discusses Self-organized Distributed Networks(SODN) as identifier of nonlinear dynamical systems. The structure of system identification employs series-parallel model. The identification procedure is based on a discrete-time formulation. The learning with the proposed SODN is fast and precise. Such properties arc caused from the local learning mechanism. Each local networks learns only data in a subregion. Large number of memory requirements and low generalization capability for the untrained region, which are drawbacks of conventional local network learning, are overcomed in the SODN. Through extensive simulation, SODN is shown to be effective for identification of nonlinear dynamical systems.
Let X be a compact space and Λ a finite index set. We deal with dynamical properties of iterated function systems on X. For an iterated function system 𝓕 on X, we prove that 𝓕 is c-expansive if and only if 𝓕k is also c-expansive for each k ∈ ℕ. Furthermore we prove that the c-expansiveness of 𝓕 is equivalent to the original expansiveness of the shift map of it.
This paper presents a stable learning algorithm for diagonal recurrent neural network(DRNN). DRNN is applied to a problem of controlling nonlinear dynamical systems. A architecture of DRNN is a modified model of the Recurrent Neural Network(RNN) with one hidden layer, and the hidden layer is comprised of self-recurrent neurons. DRNN has considerably fewer weights than RNN. Since there is no interlinks amongs in the hidden layer. DRNN is dynamic mapping and is better suited for dynamical systems than static forward neural network. To guarantee convergence and for faster learning, an adaptive learning rate is developed by using Lyapunov function. The ability and effectiveness of identifying and controlling a nonlinear dynamic system using the proposed algorithm is demonstrated by computer simulation.
Almitani, Khalid H.;Abdelrahman, Alaa A.;Eltaher, Mohamed A.
Steel and Composite Structures
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v.32
no.5
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pp.643-655
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2019
Perforation and cutouts of structures are compulsory in some modern applications such as in heat exchangers, nuclear power plants, filtration and microeletromicanical system (MEMS). This perforation complicates dynamic analyses of these structures. Thus, this work tends to introduce semi-analytical model capable of investigating the dynamic performance of perforated beam structure under free and forced conditions, for the first time. Closed forms for the equivalent geometrical and material characteristics of the regular square perforated beam regular square, are presented. The governing dynamical equation of motion is derived based on Euler-Bernoulli kinematic displacement. Closed forms for resonant frequencies, corresponding Eigen-mode functions and forced vibration time responses are derived. The proposed analytical procedure is proved and compared with both analytical and numerical analyses and good agreement is noticed. Parametric studies are conducted to illustrate effects of filling ratio and the number of holes on the free vibration characteristic, and forced vibration response of perforated beams. The obtained results are supportive in mechanical design of large devices and small systems (MEMS) based on perforated structure.
Chaotic dynamical systems, preferably on a Cantor-like space with some arithmetic operations are considered as good pseudo-random number generators. There are many definitions of chaos, of which Devaney-chaos and pos itive topological entropy seem to be the strongest. Let $A=\{0,1,{\dots},p-1\}$. We define a continuous map on $A^{\mathbb{Z}}$ using addition with a carry, in combination with the shift map. We show that this map gives rise to a dynamical system with positive entropy, which is also Devaney-chaotic: i.e., it is transitive, sensitive and has a dense set of periodic points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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