This work proposes an optimality criteria applicable to the optimum design of plane frames. Stress constraints as well as displacement constraints are treated as behavioural constraints and thus the first order approximation of stress constraints is adopted. The design space of practical reinforced concrete frames with discrete design variables has been found to have many local minima, and thus it is desirable to find in advance the mathematical minimum, hopefully global, prior to starting to search a practical optimum design. By using the mathematical minimum as a trial design of any search algorithm, we may not full into a local minimum but apparently costly design. Therefore this work aims at establishing a mathematically rigorous method ⑴ by adopting first-order approximation of constraints, ⑵ by reducing the design space whenever minimum size restrictions become "active" and ⑶ by the of Newton-Raphson Method.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.69-72
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1996
This paper considers a global resolution of kinematic redundancy under inequality constraints as a constrained optimal control. In this formulation, joint limits and obstacles are regarded as state variable inequality constraints, and joint velocity limits as control variable inequality constraints. Necessary and sufficient conditions are derived by using Pontryagin's minimum principle and penalty function method. These conditions leads to a two-point boundary-value problem (TPBVP) with natural, periodic and inequality boundary conditions. In order to solve the TPBVP and to find a global minimum, a numerical algorithm, named two-stage algorithm, is presented. Given initial joint pose, the first stage finds the optimal joint trajectory and its corresponding minimum performance cost. The second stage searches for the optimal initial joint pose with globally minimum cost in the self-motion manifold. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated through a simulation with a 3-dof planar redundant manipulator.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.405-413
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2006
A novel approach based on genetic algorithms (GA) is developed to find a global minimum-jerk trajectory of a space robotic manipulator in joint space. The jerk, the third derivative of position of desired joint trajectory, adversely affects the efficiency of the control algorithms and stabilization of whole space robot system and therefore should be minimized. On the other hand, the importance of minimizing the jerk is to reduce the vibrations of manipulator. In this formulation, a global genetic-approach determines the trajectory by minimizing the maximum jerk in joint space. The planning procedure is performed with respect to all constraints, such as joint angle constraints, joint velocity constraints, joint angular acceleration and torque constraints, and so on. We use an genetic algorithm to search the optimal joint inter-knot parameters in order to realize the minimum jerk. These joint inter-knot parameters mainly include joint angle and joint angular velocities. The simulation result shows that GA-based minimum-jerk trajectory planning method has satisfactory performance and real significance in engineering.
Two combinatorial optimization algorithms, tabu search and simulated annealing, are presented for the minimum-weight design of geometrically non-linear steel plane frames. The design algorithms obtain minimum weight frames by selecting suitable sections from a standard set of steel sections such as American Institute of Steel Construction (AISC) wide-flange (W) shapes. Stress constraints of AISC Load and Resistance Factor Design (LRFD) specification, maximum and interstorey drift constraints and size constraints for columns were imposed on frames. The stress constraints of AISC Allowable Stress Design (ASD) were also mounted in the two algorithms. The comparisons between AISC-LRFD and AISC-ASD specifications were also made while tabu search and simulated annealing were used separately. The algorithms were applied to the optimum design of three frame structures. The designs obtained using tabu search were compared to those where simulated annealing was considered. The comparisons showed that the tabu search algorithm yielded better designs with AISC-LRFD code specification.
이중의 제한조건을 사용하는 선형제한 최소분산 (Linear Constraint Minimum Variance LCMV) 빔형성 (Beamforming) 방식에서 가중치 벡터가 갱신되는 원리를 기하학적 분석(Geometrical Analysis)을 통하여 분석하였다. 모의실험을 통하여 제안하는 기하학적 분석 방법이 타당함을 나타내었다.
This paper presents an efficient short-term generation scheduling method using a rule-based expert/consulting system approach to assist electric energy system operators and planners. The expert system approach is applied to improve the Dynamic Programming(DP) based generation scheduling algorithm. In the selection procedure of the feasible combinations of generating units at each stage, automatic consulting on the manipulation of several constraints such as the minimum up time, the minimum down time and the maximum running time constraints of generating units will be performed by the expert/consulting system. In order to maximize the solution feasibility, the aforementioned constraints are controlled by a rule-based expert system, that is, instead of imposing penalty cost to those constraint violated combinations, which sometimes may become the very reason of no existing solution, several constraints will be manipulated within their flexibilities using the rules and facts that are established by domain experts. In this paper, for the purpose of implementing the consulting of several constraints during the dynamic process of generation scheduling, an expert system named STGSCS is developed. As a building tool of the expert system, C Language Integrated Production System(CLIPS) is used. The effectiveness of the proposed algorithm has been demonstrated by applying it to a model electric energy system.
This study intends to investigate the optimal switching modes of a double-capacitive thermal system under different constraints on the state and the control variable, by the application of the Pontryagin's Minimum Principle. Throughout the development, the control effort is assumed to have two modes of state: M or zero and the terminal times being fixed. In the first part of this study, the Principle is discussed under various conditions for this particular problem, with different criterion functions and in the same time imposing a certain constraints; i) on the terminal states, ii) on functions of the terminal states. Depending upon the upper bound value of the control vector, possible driving modes of the states are studied from which particular optimal driving modes are extracted so as to meet the specified constraints and boundary conditions imposed in the problem. Numerical solutions are evaluated for an over0damped, double-capacitive thermal plant and the optimal solutions: the switching mode, the optimal switching time, and the control effort are compared with the analytical results, in the second part of this work, to confirm the development.
In this work, a new method is presented for generating the manipulator path which significantly reduces residual vibration under the torque constraints. The desired path is optimally designed so that the required movement can be achieved with minimum residual vibration. From the previous research works, the dynamic model had been established including both the link and the joint flexibilities. The performance index is selected to minimize the maximum amplitude of residual vibration. The path to be designed is developed by a combined Fourier series and polynomial function to satisfy both the convergence and boundary condition matching problems. The concept of correlation coefficients is used to select the minimum number of design variables, i.e. Fourier coefficients, the only ones which have a considerable effect on the reduction of residual vibration. A two-link Manipulator is used to evaluate this method. Results show that residual vibration can be drastically reduced by selecting an appropriate manipulator path to both of unlimited and torque-limited cases.
Level control in the steam generator of a nuclear power plant is important process. But, the low power operation of nuclear power plant causes nonlinear characteristics and non minimum phase characteristics (swell and shrink), change of delay. So, we can't lead good results with conventional PID controller. Particularly, the design of controller with constraints is necessary. This paper introduces MPC(Model Predictive Control) with constraints and designs a good performance MPC controller in spite of the input constraints and nonlinear characteristics, non-minimum phase characteristics
The global dynamic window approach (DWA) is widely used to generate the shortest path of mobile robots considering obstacles and kinematic constraints. However, the dynamic constraints of robots should be considered to generate the minimum-time path. We propose a modified global DWA considering the dynamic constraints of robots. The reference path is generated using A* algorithm and smoothed by cardinal spline function. The trajectory is then generated to follows the reference path in the minimum time considering the robot dynamics. Finally, the local path is generated using the dynamic window which includes additional terms of speed and orientation. Simulation and experimental results are presented to verify the performance of the proposed method.
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