With the increase of interest in developing Maritime Autonomous Surface Ships (MASS), an optimal ship route planning is gradually gaining popularity as one of the important subsystems for autonomy of modern marine vessels. In the present paper, an optimal ship route planning model for MASS is proposed using a nonlinear MPC approach together with a nonlinear MMG model. Results drawn from this study demonstrated that the optimization problem for the ship route was successfully solved with satisfaction of the nonlinear dynamics of the ship and all constraints for the state and manipulated variables using the nonlinear MPC approach. Given that a route generation system capable of accounting for nonlinear dynamics of the ship and equality/inequality constraints is essential for achieving fully autonomous navigation at sea, it is expected that this paper will contribute to the field of autonomous vehicles by demonstrating the performance of the proposed optimal ship route planning model.
Some methods have been presented to get optimal formation trajectories in the step of configuration or reconfiguration, which subject to constraints of collision avoidance and final configuration. In this study, a method for optimal formation trajectory-planning is introduced in view of fuel/time minimization using parameter optimization technique which has not been applied to optimal trajectory-planning for satellite formation flying. New constraints of nonlinear equality are derived for final configuration and constraints of nonlinear inequality are used for collision avoidance. The final configuration constraints are that three or more satellites should be placed in an equilateral polygon of the circular horizontal plane orbit. Several examples are given to get optimal trajectories based on the parameter optimization problem which subjects to constraints of collision avoidance and final configuration. They show that the introduced method for trajectory-planning is well suited to trajectory design problems of formation flying missions.
In this study, the 'force density method' for shape finding of cable net structures is presented. This concept is based on the force-length ratios or force densities which are defined for each branch of the net structures. This method renders a simple linear 'analytical form finding' possible. If the free choice of the force densities is restricted by further condition, the linear method is extended to a nonlinear one. The nonlinear one can be applied to the detailed computation of networks. In this paper, the general inverse matrix is introduced to solve the nonlinear equilibrium equation including Jacobian matrix which is rectangular matrix. Several examples for linear and nonlinear analysis applied additional constraints are presented. It is shown that the force density method is suitable for form finding of cable net and the general inverse matrix can be applied to solve the nonlinear equation without Lagrangian factors.
This paper deals with the control problem under nonlinear boiler systems with noise, and input constraints. MCMBPC(Multivariable Constrained Model-Based Predictive Controller) proposed by Wilkinson et al.[10,11] is used and nominal model is modified in this paper in order to applied to nonlinear boiler systems with feed-forward terms. The solution of the cost function optimization constrained on input and/or output variables is achieved using quadratic programming, via singular value decomposition(SVD). The controller designed is shown to satisfy the constraints and to have excellent tracking performance via simulation applied to nonlinear dynamic drum boiler turbine model for 16OMW unit.
In this paper, a robust pole placement controller for time invariant linear systems with polytopic uncertainties is presented. The proposed controller is a fixed order output feedback controller which stabilizes the uncertain systems and satisfies the constraints on the closed-loop pole location. The proposed controller can be obtained by minimizing a certain nonlinear object function subject to linear matrix inequality constraints. An algorithm for solving the nonlinear optimization problem is also proposed.
The size and topology of geometrically nonlinear dome structures are optimized thereby minimizing both its entire weight & joint (node) displacements and maximizing load-carrying capacity. Design constraints are implemented from provisions of American Petroleum Institute specification (API RP2A-LRFD). In accordance with the proposed design constraints, the member responses computed by use of arc-length technique as a nonlinear structural analysis method are checked at each load increment. Thus, a penalization process utilized for inclusion of unfeasible designations to genetic search is correspondingly neglected. In order to solve this complex design optimization problem with multiple objective functions, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II) approach is employed as a multi-objective optimization tool. Furthermore, the flexibility of proposed optimization is enhanced thereby integrating an automatic dome generating tool. Thus, it is possible to generate three distinct sphere-shaped dome configurations with varying topologies. It is demonstrated that the inclusion of brace (diagonal) members into the geometrical configuration of dome structure provides a weight-saving dome designation with higher load-carrying capacity. The proposed optimization approach is recommended for the design optimization of geometrically nonlinear dome structures.
The main objective of the present paper is to address a formal procedure for orthotropic steel plates design. The theme of the proposed approach is to recast the design procedure into a mathematical programming model. The objective function to be optimized is the total weight of the structure. The total weight is function of its layout parameters and structural element design variables. Mean while the proposed approach takes into consideration the strength and rigidity criteria in addition to other dimensional constraints. A nonlinear programming model is developed which consists of a nonlinear objective function and a set of implicit/explicit nonlinear constraints. A transformation method is adopted for minimization strategy, where the primal model constrained problem is transformed into a sequence of unconstrained minimization models. The search strategy is based on the well-known Fletcher/Powell algorithm. The finite element technique is adopted for discretization and analysis strategies. Mindlin theory is selected to simulate the finite element model and a selective reduced integration scheme is exploited to avoid a shear lock problem.
In this paper, the problem of stabilization for nonlinear systems with state constraints is addressed. The designed Lyapunov function guarantees that system states remain within constraints for all time and the control law constructed using backstepping renders the origin exponentially stable in the safe region.
Shape optimal design of an excavator boom to minimize weight can be formulated as a nonlinear programming problem with an automesh refinement carried out by using the finite element method. The design variables are the radii and the coordinates of the circle to describe the excavator boundary shape. In addition to the displacement and stress constraints, geometric constraints are imposed such that the nodes cannot cross the certain range. The optimum design is obtained by using the PLBA nonlinear programming code. The sensitivity derivatives are calculated using the semi-analytical scheme. Numerical results of an excavator boom show potential for weight reduction of 4.4%(65.6 kgf) when considering the displacement, stress and geometric constraints.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권4호
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pp.221-227
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2000
This paper combines the constrained model predictive control with the feedback linearization to solve a nonlinear system control problem with input constraints. The combined approach consists of two steps: Firstly, the nonlinear model is linearized by the feedback linearization. Secondly, based on the linearized model, the constrained model predictive controller is designed taking input constraints into consideration. The proposed controller is applied to two link robot system, and tracking performances of the controller are investigated via some simulations, where the comparisons are done for the cases of unconstrained, constrained input in feedback linearization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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