기존의 유한요소모델개선기법들은 측정에 의한 모달 데이터와 해석적으로 계산된 시스템 행렬로 구성된 수학적인 목적함수를 사용하거나 업데이팅 변수에 관한 모달 특성의 미분함수를 사용하여야만 한다. 따라서 교량구조물과 같은 복잡한 구조물에의 적용이 어렵고 역해석에 있어 해의 안정성 문제가 발생할 수 있다. 또한 개선된 모델이 물리적인 의미를 지니지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 유전자알고리즘과 Welder-Mead의 심플렉스기법을 사용한 하이브리드 최적화 유한요소모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 최적화 기법의 성능을 검증하기 위해 3개의 국부최소값과 1개의 전체최소값을 갖는 Goldstein-Price 함수를 사용하여 비선형문제에 대한 적용성을 검토하였다. 또한 최적화목적함수의 영향을 검토하기 위해 10개의 자유도를 갖는 스프링-질량 모델을 사용하여 변수연구를 수행하였다. 최종적으로 수치해석을 통해서 질량과 강성을 동시에 개선하기 위한 최적화 목적함수를 제시하고, 제안된 하이브리드 최적화 기법이 유한요소모델개선을 위해 매우 효과적인 방법임을 입증하였다.
본 논문에서는 사실적인 질량-스프링 기반 옷감 모델의 애니메이션을 효율적이며 사실적으로 생성하기 위해 근사된 암시적 적분법을 계층적으로 적용하는 기법을 제안한다. 제안된 계층적 시뮬레이션 방법은 매우 많은 정점을 가진 메쉬(mesh)의 사실적인 움직임을 상호작용적으로 생성할 수 있다. 이 기법은 암시적 적분법을 근사하는 빠르고 안정적인 방법을 사용한다. 이 근사 기법은 효율적이기는 하지만 극도로 부정확하며 지나치게 댐핑(damping)이 많이 일어난다. 본 논문에 제안된 계층적 시뮬레이션 기법은 메쉬 구조를 다중 단계로 구성하여 옷감 모델의 사실적인 외형을 표현하도록 하며, 각각의 단계에 시뮬레이션을 적용할 때 현재 단계의 메쉬에 존재하는 일부 질점이 이전 단계의 시뮬레이션 결과를 따르도록 한다. 이러한 계층적 시뮬레이션 방법은 많은 수의 질점으로 구성된 옷감 모델의 사실적인 동작을 효율적으로 생성한다. 또한 계층적 기법은 옷감 모델에 사실적인 주름을 생성할 수 있도록 하며, 계층적 단계에 따라 스프링의 수축 저항을 제어할 수 있도록 하여 주름의 패턴도 쉽게 제어할 수 있도록 한다.
The purpose of this study is to reduce the vibration noise of differential gear by reducing torque fluctuation of drive pinion shaft which causes vibration noise of differential gear in rear wheel drive vehicles. For this we developed multi-degree of freedom analysis model in which mass moment of inertia and torsional spring combined, the validity of the simulation model was checked by the field test and we examined the influence of torsional vibration of driveline elements by performing forced vibration analysis of engine excitation torque. We studied the methods for reducing torsional vibration of driveline according to the design factor of propeller shaft and examined the effects reducing vibration differential gear by applying flexible coupling.
This paper demonstrates that hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to structured system Identification of electro-hydraulic servo system. This algorithm are consist of a recurrent incremental credit assignment (ICRA) neural network and a genetic algorithm. The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and genetic algorithm produces new generation of model. We manufactured electro-hydraulic servo system and the hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to the task to find the parameter values(mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient) which minimize total square error.
This paper demonstrates that a modified hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to structured system identification of an electro-hydraulic servo system. This algorithm is consists of a recurrent incremental credit assignment(ICRA) neural network and a genetic algorithm. The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and genetic algorithm produces new generation of model. The modified hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to an electro-hydraulic servo system the task to find the parameter values such as mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient and disturbance, which minimizes the total square error.
본 논문에서는 환경에 구속 받는 유연 매니퓨레이터의 힘/위치에 대하여 논하고자 한다. 일반적으로, 유연 매니퓨레이터의 모델링 방법은 분포 정수 모델과 집중 정수 모델로 분류할 수 있다. 전자인 분포 정수 모델을 이용해서는 평면 1 링크, 2 링크를 대상으로 한 위치/힘 제어는 가능하나, 운동 방정식의 복잡성으로 인하여 실시간에서 다 링크 다 관절 유연 매니퓨레이터의 힘/위치를 제어하기는 어렵게 여겨져 왔다. 본 논문에서는 집중 정수 모델링 방법인 집중 스프링 질량 모델(Lumped Spring Mass Model)을 이용하여 환경에 구속받는 유연 매니퓨레이터의 운동 방정식을 산출했다 이 모델을 실험기인 유연 매니퓨레이터 ADAM(Aerospace Dual Arm Manipulators)에 적용하여 실시간 위치/힘 제어 실험을 행하였으며, MATLAB를 이용하여 해석했다. 또한, ADAMS$^{TM}$ FEM를 이용하여 분포 정수 모델을 도출하여, 해석하였으며, 이 결과와 집중 정수 모델을 이용한 MATLAB 해석의 결과, 그리고 실험 결과를 비교 분석하여 본 논문에서 제안한 구속받는 유연 매니퓨레이터의 집중 정수 모델 타당성을 입증시켰다.
This paper demonstrates that an improved hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to the structured system identification of an electro-hydraulic servo system. This algorithm is consists of a recurrent incremental credit assignment (ICRA) neural network and a genetic algorithm, The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and the genetic algorithm produces new generation of model. We manufactured an electro-hydraulic servo system and the improved hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to the task to find the parameter values, such as mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient and disturbance, which minimize total square error.
Sloshing of fuel in a liquid propellant tank is an important part of the dynamic and the stability analysis of the rocket. Baffles are installed in a propellant tank to reduce the instability due to sloshing. Multi degree of spring-mass-damper model was used to model sloshing of fuel in an axisymmetric tank. The natural frequencies and damping ratios are estimated. In order to verify the estimated natural frequencies and damping ratios, tests are performed for the real propellant tank of KSR-III with single ring baffle. Results of fuel sloshing analysis are compared with those of tests.
This paper is a report on the parametric study of the friction characteristics on the direct acting type OHC valve train system. The numerical simulation was performed by using the IV-TAP. Dynamic analysis by using the lumped mass method was previously performed to define the acting load. The friction characteristics were analyzed by using the partial asperity contact model. The effects of operating conditions and major design parameters on the total driving torque were investigated. From the analytical prediction, it is found that valve spring stillness, surface roughness, and base circle radius are the main factors to reduce the frictional loss on the valve train system.
An efficient methodology is presented to evaluate the seismic behavior of a Fluid-Elevated Tank-Foundation/Soil system taking the embedment effects into accounts. The frequency-dependent cone model is used for considering the elevated tank-foundation/soil interaction and the equivalent spring-mass model given in the Eurocode-8 is used for fluid-elevated tank interaction. Both models are combined to obtain the seismic response of the systems considering the sloshing effects of the fluid and frequency-dependent properties of soil. The analysis is carried out in the frequency domain with a modal analysis procedure. The presented methodology with less computational efforts takes account of; the soil and fluid interactions, the material and radiation damping effects of the elastic half-space, and the embedment effects. Some conclusions may be summarized as follows; the sloshing response is not practically affected by the change of properties in stiff soil such as S1 and S2 and embedment but affected in soft soil. On the other hand, these responses are not affected by embedment in stiff soils but affected in soft soils.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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