Two-phase neuro-system identification method is presented. The 1$^{st}$-phase identification uses conventional neural network mapping for modeling an input-output system. The 2$^{nd}$ -phase modeling is also performed sequentially using the 1$^{st}$-phase modeling errors. In the 2$^{nd}$ a phase modeling, newly generated input signals, which are obtained by summing the 1st-phase modeling error and artificially generated uniform series, are utilized as system's I-O mapping elements. The 1$^{st}$-phase identification is interpreted as a “Real Model” system identification because it uses system's real data(i.e., observations and control inputs) while the 2$^{nd}$ -phase identification as a “Artificial Model” identification because of using artificial data. Experimental results are given to verify that the two-phase neuro-system identification could reduce the overall modeling errors.rrors.
We consider a single-input-single-output nonlinear system which can be represented in a normal form. The nonlinear system has a modeling uncertainties including the input coefficient uncertainty. A high-gain observer is used to estimate the states variables to reject a modeling uncertainty. A globally bounded output feedback integral sliding mode control is proposed to stabilize the closed loop system. The proposed integral sliding mode control can asymptotically stabilize the closed loop system in the presence of input coefficient uncertainty.
구형파의 디지털 자료를 전송하기에 적합한 구조의 휘트스톤 브리지 형태로 GMR 아이솔레이터를 모델링하고, 여기에서 입력전류에 대한 출력전압특성을 시간영역에서 조사하였다. GMR 아이솔레이터를 자기적 부분과 전기적 부분으로 나누고 제조된 스핀벨브 소자의 측정결과를 대입하여 출력전압을 구할 수 있는 모델링 순서도를 설정하였다. 자기적 모델링으로는 평판코일의 3차핀 모델을 FEM방법으로 해석하여 입력전류에 의해 생성되는 자장의 세기를 구하였다. 전기적 모델링을 위해 평판코일의 저항과 인덕턴스 그리고 정전용량을 계산하여, 시간영역에서 입력전류파형과 이에 따른 자기장파형을 구하였다. 마지막으로 스핀밸브의 MR-H 측정곡선과 평판코일에서 발생된 자장의 세기를 조합하여 아이솔레이터의 출력전압파형을 계산하였다. 여기에서 GMR 아이솔레이터의 입력전류파형에 비해 코일전류파형의 진폭이 최고 100% 정도 증가하거나 90 % 정도 감소하고, 주기의 10% 정도에 해당하는 지연이 발생하였다. 그럼에도 출력전압 파형은 스핀밸브의 히스테리시스 특성 때문에 400 Mbit/s 이상의 전송속도에서 입력전류파형과 비슷하게 복원되어 전달될 수 있음을 예측할 수 있었다.
신뢰성 해석 및 신뢰성기반 최적설계는 불확실성을 고려한 확률변수를 입력 값으로 요구하며, 확률변수는 모수적 비모수적 통계모델링 방법을 사용하여 확률분포함수의 형태로 정량화 된다. 신뢰성 해석과 같은 통계적 해석은 입력되는 확률분포함수의 특성이 결과값에 영향을 미치게 되며, 확률분포함수는 통계모델링 방법에 따라 다른 형태를 가지게 된다. 본 연구에서는 모수적 통계모델링 방법인 순차적 통계모델링 방법과 비모수적 방법인 커널밀도추정을 사용하여 데이터의 개수에 따른 통계모델링의 결과를 분석하였다. 또한 수치예제를 통해 두 가지 기법에 따른 신뢰성 해석의 결과를 분석하였고, 데이터의 개수에 따른 적절한 기법을 제안하였다.
The closed-loop state and input observer is a pole-placement type observer and estimates unknown state and input variables simultaneously. Pole-placement type observers may have poor performances with respect to modeling error and sensing bias error. The effects of these ill-conditioning factors must be minimized for the robust performance in designing observers. In this paper, the steady-state performance of the closed-loop state and input observer is investigated quantitatively and is represented as the estimation error bounds. The performance indices are selected from these error bounds and are related to the robustness with respect to modeling errors and sensing bias. By considering both transient and steady-state performance, the main performance index is determined as the condition number of the eigenvector matrix based on $L_2$-norm.
The studies of the half active suspension have been performed using various suspension models. In the early days, the modeling considered the inputs to the active suspension as the linear forces. Recently, due to the development of new control theory, the forces input to the half car active suspension system has been replaced by an actual input to the hydraulic actuators. Therefore, the dynamic of the active suspension system now consists of the dynamic of half car suspension system plus the dynamic of the hydraulic actuators. This paper proposed a new modeling technique in integrating both dynamic models. The proportional integral sliding mode control technique is utilized to control the hydraulically actuated of the half car active suspension system. The performance of the half car hydraulically actuated active suspension system is simulated with a bump input. The results show that the proposed modeling technique and the proportional integral sliding mode controller are improved the ride comfort and ride handling of the half car active suspension system.
A recurrent artificial neural network (ANN) model is developed to simulate hydrocarbon recovery process at petroleum-contaminated site. The groundwater extraction rate, vacuum pressure, and saturation hydraulic conductivity are selected as the input variables, while the cumulative hydrocarbon recovery volume is considered as the output variable. The experimental data fer establishing the ANN model are from implementation of a multiphase flow model for dual phase remediation process under different input variable conditions. The complex nonlinear and dynamic relationship between input and output data sets are then identified through the developed ANN model. Reasonable agreements between modeling results and experimental data are observed, which reveals high effectiveness and efficiency of the neural network approach in modeling complex hydrocarbon recovery behavior.
A sample of 322 18-month-old infants and their mothers were assessed longitudinally at 24 and 30 months. Maternal utterances and styles of linguistic interaction were measured during a 10 minute free play session. Mothers completed a vocabulary checklist for infants. Longitudinal data were analyzed by multilevel modeling. Results indicated that vocabulary increased with age of infants and the growth rate was highly predictable by the size of vocabulary at 18 months. The growth rate was strongly influenced by maternal questioning and feedback. The effect of the maternal linguistic input was constant with age. Gender differences in size of vocabulary did not vary systematically with age.
The integrated system for the structural analysis of space frame is made up 4 modules ; pre-process module, structural analysis module, optimum member design module and post-process module. Re-process module of these 4 modules involves data input module and structure modeling module. This study is to develope an efficient modeling program as a basic for development of pre-process module. This modeling program generates geometric information of space frame and performs the input fie form for structure analysis only by input general data. User can mode1 space frame efficiently within shut time by using this program.
The objective of design process modeling is a systematic support of rapid redesign process fur a modified input data. The design process modeling is realized by storing key parameters or geometric entities used in the intermediate design steps and reusing them for change of the designed parts or assemblies according to the modified input. In this paper, we adopted and implemented the design process modeling approach to our injection mold design system developed based on the Unigraphics system. It was proved that the productivity of mold redesign process is raised highly by introducing the design process modeling technique mold design system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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