Recently, the adaptive nonlinear static analysis method has been widely used in the field of performance based earthquake engineering. However, the proposed methods are almost deterministic and cannot directly consider the seismic record uncertainties. In the current study an innovative Stochastic Adaptive Pushover Analysis, called "SAPA", based on equivalent hysteresis system responses is developed to consider the earthquake record to record uncertainties. The methodology offers a direct stochastic analysis which estimates the seismic demands of the structure in a probabilistic manner. In this procedure by using a stochastic linearization technique in each step, the equivalent hysteresis system is analyzed and the probabilistic characteristics of the result are obtained by which the lateral force pattern is extracted and the actual structure is pushed. To compare the results, three different types of analysis have been considered; conventional pushover methods, incremental dynamic analysis, IDA, and the SAPA method. The result shows an admirable accuracy in predicting the structure responses.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.4
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pp.39-46
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2012
The objectives of this study is intended to analyze stresses using the boundary element method and probability analysis for agricultural structure. Loads and material properties are an important factor when analyzing the structure. Until now, designing structure, loads and material properties are applied deterministic value. However, load and material properties involve uncertainties due to those change probabilistic and deterministic methods could not consider uncertainties. To solve these problems, the reliability analysis based on probability properties scheme was developed. Reliability analysis is easy to approach to analysis frame structure, however it has limitation when solving plane stress strain problems a kind of agricultural structures. The BEM (Boundary Element Method) is able to analysis plane strain problems by boundary conditions. Thus, this study applied boundary element method to analysis plane strain problem, load and material properties as a probabilistic value to calculate the analytical model using Monte Carlo simulations were developed.
A new robust digital fuzzy controller design methodology is proposed for load frequency of nonlinear power system with valve position limits of governor in the presence of parametric uncertainties. The Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model is adopted for fuzzy modeling of the nonlinear power system. A sufficient condition of robust stability for robust fuzzy control with parametric uncertainties is presented in the sense of Lyapunov. The controller that designed by preposed robust fuzzy controller design method is based compounding condition between continues system and discrete system. The effectiveness of controller that designed by the proposed robust fuzzy controller design method is demonstrated through simulation example.
In this paper, we design a robust controller of biped robot system with uncertainties, using recurrent neural network. In our proposed control system, we use the self-recurrent wavelet neural network (SRWNN). The SRWNN makes up for the weak points in wavelet neural network(WNN). While the WNN has fast convergence ability, it dose not have a memory. So the WNN cannot confront unexpected change of the system. However, the SRWNN, having advantage of WNN such as fast convergence, can easily encounter the unexpected change of the system. For stable walking control of biped robot, we use sliding mode control (SMC). Here, uncertainties are predicted by SRWNN. The weights of SRWNN are trained by adaptive laws based on Lyapunov stability theorem. Finally, we carry out computer simulations with a biped robot model to verify the effectiveness of the proposed control system,.
A new robust sliding mode controller is formulated for the tip position control of a single-link flexible manipulator with parameter variations. After establishing the plant model characterized by a noncollocated uncertain control system, a sliding surface which guarantees stable sliding mode motion is synthesized in an optimal manner. The surface is then modified to adapt arbitrarily given initial conditions. A discontinuous control law associated with the modified surface is designed by restricting that velocity state variables are not available from direct sensor measurements. Using the proposed control law favorable system responses are accomplished through shortening the reaching phase of state trajectory without increasing maximum control torque as well as undesirable chattering. Furthermore, a low sensitiveness to uncertainties is obtained from inherent salient properties of the proposed control system. Computer simulations are undertaken in order to demonstrate these superior control performance characteristics to be accrued from the proposed methodology.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.9
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pp.799-808
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2004
In this paper, a new collision avoidance algorithm based on the dynamic model of a mobile robot is proposed. In order to avoid obstacles on the path of a mobile robot, intelligent force control is used to regulate accurate distance between a robot and an obstacle. Since uncertainties from robot and environment dynamics degrade the performance of a collision avoidance task, neural network is used to compensate for uncertainties so that the collision avoidance can be performed intelligently. Simulation studies are conducted to confirm the proposed collision avoidance tracking control algorithm.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.11
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pp.907-912
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2005
In this paper, we consider the problem of designing sliding surfaces fur a class of dynamic systems with mismatched uncertainties in the state space model. In terms of LMIs, we give necessary and sufficient conditions fir the existence of a linear sliding surface such that the reduced order sliding mode dynamics is asymptotically stable and completely independent of uncertainties. We parameterize all such linear sliding surfaces by using the solution to the given LMI conditions. And, we consider the problem of designing linear sliding surfaces guaranteeing pole placement constraints or $H_2/H_infty$ performances. Finally, we give a design example in order to show the effectiveness of our method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.11
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pp.1103-1109
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2008
Since the flexible joint robots with motor dynamics are represented by the fifth-order nonlinear sγstem, it is difficult and complex to design the controller for electrically driven flexible-joint (EDFJ) robots. In this paper, we propose a simple adaptive control method to solve this problem. It is assumed that the model uncertainties of the robots dynamics, joint flexibility, and motor dynamics are unknown. For the simple control design, the dynamic surface design method is applied, and all uncertainties in the robot and motor dynamics are compensated by using the adaptive function approximation technique. It is proved that all signals in the controlled closed-loop system are uniformly ultimately bounded. Simulation results for three-link EDFJ manipulators are provided to validate the effectiveness of the proposed control system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.40
no.4
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pp.243-250
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2003
In this paper, the speed controller of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) using the RBF neural (NN) disturbance observer is proposed. The suggested controller is designed using the input-output feedback linearization technique for the nominal model of PMSM and incorporates the RBF NN disturbance observer to compensate for the system uncertainties. Because the RBF NN disturbance observer which estimates the variation of a system parameter and a load torque is employed, the proposed algorithm is robust against the uncertainties of the system. Finally, the computer simulation is carried out to verify the effectiveness of the proposed method.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1995.10a
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pp.339-343
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1995
In assessing the performance of structures such as bridges. the load intensity, load effect analysis and strength parameters are not known with certainty. The aim of structural reliability theory is to account for the uncertainties in evaluating the strength of structural systems or in the calibration of safety factors in structural design codes. The intend of structural reliability theory is to characterize these uncertainties and allow for consistent and rational safety decisions. In this study the rational model considering the live load applied to bridge will be introduced. using the structural reliability theory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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