The shock absorber is a part having a direct influence on the ride comfort, stability and dynamic load prediction of a vehicle. Thus, a rationally modeled shock absorber should be required in the dynamic analysis of vehicles. This thesis presents a modified model, based on Worden's hyperbolic tangent function, in order to fit experimental data on the velocity-damping force of a shock absorber. The hyperbolic tangent function correctly indicates the characteristics of a shock absorber. and has the advantage of containing physical causality. To evaluate the method, comparative evaluations of the linear model. the 5th polynomial model and Worden's model were carried out. The function presented in this paper is not only simple but also makes it possible to estimate the function coefficients easily and visually. In addition, it has the advantage of containing physical causality. Lastly, it effectively models the damping force of a shock absorber.
The conventional sliding mode control (CSMC) has a number of problems. It may cause dc output voltage ripple and it cannot guarantee the robustness of the whole system for a matrix rectifier (MR). Furthermore, the existence of a filter can decrease the input power factor (IPF). Therefore, a novel global sliding mode control (GSMC) based on a hyperbolic tangent function with IPF compensation for MRs is proposed in this paper. Firstly, due to the reachability and existence of the sliding mode, the condition of the matrix rectifier's robustness and chattering elimination is derived. Secondly, a global switching function is designed and the determination of the transient operation status is given. Then a SMC compensation strategy based on a DQ transformation model is applied to compensate the decreasing IPF. Finally, simulations and experiments are carried out to verify the correctness and effectiveness of the control algorithm. The obtained results show that compared with CSMC, applying the proposed GSMC based on a hyperbolic tangent function for matrix rectifiers can achieve a ripple-free output voltage with a unity IPF. In addition, the rectifier has an excellent robust performance at all times.
We employ a hyperbolic tangent function to construct nonlinear transformations which are useful in numerical evaluation of weakly singular integrals and Cauchy principal value integrals. Results of numerical implementation based on the standard Gauss quadrature rule show that the present transformations are available for the singular integrals and, in some cases, give much better approximations compared with those of existing non-linear transformation methods.
This paper presents a method for approximation of the standard normal distribution by using hyperbolic tangent based functions. The presented approximate formula for the cumulative distribution depends on one numerical coefficient only, and its accuracy is admissible. Furthermore, in some particular cases, closed forms of inverse formulas are derived. Numerical results of the present method are compared with those of an existing method.
The shock absorber is a part having a direct influence on the ride comfort, stability and dynamic load prediction of a vehicle. Thus, a rationally modeled shock absorber should be required in the dynamic analysis of vehicles. This thesis presents a modified model, based on Worden's hyperbolic tangent function, in order to fit experimental data on the velocity-damping force of a shock absorber. The hyperbolic tangent function correctly indicates the characteristics of a shock absorber, and has the advantage of containing physical causality. To evaluate the method, comparative evaluations of the linear model, the 5th polynomial model and Worden's model were carried out. The function presented in this paper is not only simple but also makes it possible to estimate the function coefficients easily and visually. In addition, it has the advantage of containing physical causality. Lastly, it effectively models the damping force of a shock absorber.
본 논문에서는 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘을 위한 새로운 클래스의 활성화 함수를 소개한다. 이 함수는 코사인으로 모듈화된 가우스 함수로서 편의상 이 활성화 함수를 코스가우스(CosGauss) 함수라고 칭하기로 한다. 이 함수는 기존의 시그모이드 함수(sigmoidal function), 하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), 가우스 함수(gaussian function)에 비해서 등성이(ridge)를 더 많이 얻을 수 있다. 이러한 등성이들로 인하여 빠른 속도로 수렴하고 패턴인식 속도를 향상 시켜서 학습 능력을 향상시킬 수 있다. 캐스케이드 코릴레이션 네트워크에 이 활성화 함수를 사용하여 중요한 기준 문제(benchmark problem)의 하나인 이중나선 문제(two spirals problem)에 대하여 실험하여 다른 활성화 함수들과 결과 값을 비교하였다.
We propose and design a new type of anrrow band-pass optical filter based on two fiber gratings with different reflection wavelength. The ripples occur in the spectra of the filter with two uniform fiber gratings. Our simulation results also show that the ripples disappear with the fiber gratings apodized to both gaussian and hyperbolic tangent function. The hyperbolic tangent function seems to be a better apodization function for improving the filter's performance in terms of narrow pass bandwidth and high transmission.
눈 모형이 열린 경우 간결하고 좋은 수렴 특성을 갖는 결정-지향 자력 등화 알고리듬이 자주 사용된다. 그러나 눈 모형이 닫힌 채널에서 결정-지향 알고리듬의 수렴은 보장되지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 무기억 비선형 함수로 hyperbolic tangent 함수를 사용하는 수정된 Bussgang 알고리듬의 적용이 Filho 등에 의하여 제안되었다. 그러나 이 알고리듬의 적용은 hyperbolic tangent 함수 그리고 이의 미분에 대한 계산 및 채널의 변화에 따른 룩업 테이블을 위한 많은 메모리를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 Filho 등이 제안한 알고리듬의 계산량 또는 하드웨어 복잡도를 줄이기 위하여 결정-지향 알고리듬을 위한 개선된 기법을 제안한다. 무기억 비선형 함수를 signum 함수로 설정하고, 이의 미분인 디락 델타 함수(Dirac delta function)를 협소한 사각 펄스로 근사화하여 결정-지향 알고리듬에 적용하면 Filho가 제안한 알고리듬의 수렴 및 정상 상태 성능은 유지하면서 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다.
A linearly-chirped fiber grating for the dispersion compensation over 520km of 1.3.mu.m single mode fiber is designed. The compensation characteristics of the gratings apodized each with Gaussian and hyperbolic tangent function are studied. the ripples in reflection and delay curves are coniderably reduced for both cases, but the reflection bandwidth for the hyperbolic tangent apodization is much less shrinked than that of the Gaussian apodization.
본 논문에서는 일반화된 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘과 일반화된 순환 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘의 결합을 통한 새로운 알고리즘을 소개한다. 이 새로운 알고리즘은 패턴분류문제(pattern classification problem)의 신속한 해결을 위하여 비순환 뉴런이 유리한지 순환 뉴런이 유리한지 또는 수직성장이 유리한지 수평성장이 유리한지 고민할 필요 없이 후보뉴런의 학습 중에 네트워크의 구성을 스스로 결정한다. 이 알고리즘의 성능평가를 위하여 학습 알고리즘에서 중요한 기준 문제(benchmark problem) 중의 하나인 콘택트렌즈 문제(Contact lens problem)와 밸런스 스케일 문제 (Balance scale problem)에 대하여 실험하였고 기존의 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘 및 순환 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘과 성능을 비교 하였다. 이 실험에서 활성화 함수는 일반적으로 많이 사용하는 시그모이드 함수(sigmoidal function) 와 하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function)를 사용하였다. 이 새로운 알고리즘은 학습을 통하여 기존의 알고리즘보다 적은 수의 은닉뉴런을 생성하여 보다 빠른 학습 속도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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