Zhu, Yan Fei;Chen, Chang Hong;Yao, Yao;Keer, Leon M.;Huang, Ying
Steel and Composite Structures
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제28권2호
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pp.209-221
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2018
An empirical and efficient method is presented for calculating the dynamic increase factor to amplify the applied loads on the affected bays of a steel frame structure with semi-rigid connections. The nonlinear static alternate path analysis is used to evaluate the dynamic responses. First, the polynomial models of the extended end plate and the top and seat connection are modified, and the proposed polynomial model of the flush end plate connection shows good agreement as compared with experimental results. Next, a beam model with nonlinear spring elements and plastic hinges is utilized to incorporate the combined effect of connection flexibility and material nonlinearity. A new step-by-step analysis procedure is established to obtain quickly the dynamic increase factor based on a combination of the pushdown analysis and nonlinear dynamic analysis. Finally, the modified dynamic increase factor equation, defined as a function of the maximum ratio value of energy demand to energy capacity of an affected beam, is derived by curve fitting data points generated by the different analysis cases with different column removal scenarios and five types of semi-rigid connections.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.60-64
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1995
The conventional neural network models are a parody of biological neural structures, and have very slow learning. In order to emulate some dynamic functions, such as learning and adaption, and to better reflect the dynamics of biological neurons, M.M. Gupta and D.H. Rao have developed a 'dynamic neural model'(DNU). Proposed neural unit model is to introduce some dynamics to the neuron transfer function, such that the neuron activity depends on internal states. Integrating an dynamic elementry processor within the neuron allows the neuron to act dynamic response Numerical examples are presented for a model system. Those case studies showed that the proposed DNU is so useful in practical sense.
A precise tracking control scheme on the system in presence of nonlinear dynamic friction is proposed. In this control scheme, the standard SMC is combined with the nonlinear observer to estimate the dynamic friction state that is impossible to measure. Then this control scheme has the good tracking performance and the robustness to parameter variation compared with the standard SMC and the PiD based nonlinear observer control system. This fact is proved by the experiment on the ball-screw driven servo system with the dynamic friction model.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제4권5호
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pp.5-14
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2003
Tracking control schemes on the precise mechanical system in presence of nonlinear dynamic friction is proposed. A nonlinear dynamic friction is regarded as the bristle friction model to compensate fer effects of friction. The conventional SMC method often shows poor tracking performance in high-precision position tracking application since it cannot completely compensate for the friction effect below a certain precision level. Thus to improve the precise position tracking performance, we propose the SMC method combined with the disturbance observer having tunable transient performance. Then this control scheme has the high precise tracking peformance as well as a good transient response when it is compared with the conventional SMC method and the similar types of observers, The experiment on the XY ball-screw drive system with the nonlinear dynamic friction confirms the feasibility of the proposed control scheme.
For the purpose of modeling EEG signal which has nonstationary and nonlinear dynamic characteristics, this paper propose a state feedback real time recurrent neural network model. The state feedback real time recurrent neural network is structured to have memory structure in the state of hidden layers so that it has arbitrary dynamics and ability to deal with time-varying input through its own temporal operation. For the model test, Mackey-Glass time series is used as a nonlinear dynamic system and the model is applied to the prediction of three types of EEG, alpha wave, beta wave and epileptic EEG. Experimental results show that the performance of the proposed model is better than that of other neural network models which are compared in this paper in some view points of the converging speed in learning stage and normalized mean square error for the test data set.
The dynamic characteristics of two types of mathematical models for a rigid body suspension system are analyzed and compared in this paper. One is a linearized model which is commonly used in the engine mount system analysis, the other is a nonlinear model which usually applied to the pendulum type system. The typical 3 d.o.f's mathematical model, for convenience, is chosen as a simulation model, because it has fundamental dynamic characteristics of suspension system. Time responses and unbalance responses of the rigid body, transmitted forces and torques are simulated by using the mathematical model. From the results of computer simulation, it is approved that he nonlinear model is valid and the linearized model gives erroneous results in the case of the pendulum type suspension system. In addition, in this study the effects of design change on the dynamic characteristics of the suspension system are investigated. Mount locations, mount angles, lengths, stiffness and damping coefficients of suspension bars are chosen as design parameters.
In this study a cantilevered carbon nanotube(CNT) switch was investigated with the linear and the nonlinear structural models incorporating the electrostatic force and van der Waals interactions between the CNT and ground surface. Due to the applied voltage and van der Waals interactions the CNT deforms statically and dynamically and finally pull into the surface. When the nonlinear model is considered in case of the relatively large gap between the CNT and the surface, the static pull-in voltage was increased due to the nonlinear hardening effect. Also the dynamic response was investigated with the different external dc and ac voltages. The CNT shows various dynamic behaviors and instabilities including dynamic pull-in. Based on this study, further research on the dynamic and nonlinear stability of CNT nanodevices should be requested to develop the new type of nano switches or nano-memory.
단진자 운동의 분석은 일반적으로 분석하며, 분석 결과는 자료에서 찾아볼 수가 있다. 일반적으로 단진자 운동의 해석은 뉴턴 제2법칙에 의해 선형화된 모델에서 속도, 주기, 시간에 따른 각도등이 계산된다. 본 논문에서는 단진자 운동을 비선형 하중제어 모델로 구현해 진자의 주기 운동을 해석한다. 즉 운동하는 진자의 위치에 따라 실시간으로 변화하는 하중을 분석해본다. 그리고 운동하는 진자의 위치 제어를 위해 필요한 하중 제어 값을 찾아보고, 마지막으로 선형화된 모델에서 구해진 값과 비선형 모델에서 구해진 값과 비교한다. 이와 같이 진자의 운동 및 비행체를 포함한 운동하는 물체를 제어하기 위해 비선형 하중제어 모델이 다양하게 적용될 수 있음을 나타낸다.
비선형 함수로 모델링되는 동적 시스템의 비선형 파라미터를 결정하기 위하여 주파수 영역 볼테라 모델을 적용하는 연구를 수행하였다. 시간영역의 1차, 2차, 3차 전달함수에 해당하는 주파수 영역의 볼테라 핵함수를 비선형 파라미터 산정 과정에 3차 비선형 항까지 포함시켰다. Schetzen의 방법으로 시스템의 비선형 미분방정식에 적합한 볼테라 급수 표현식을 정하고, 이로부터 유도되는 비선형 전달함수를 입력 출력 관계식에 사용하였다. 관찰된 입력을 비선형 주파수 영역 모델에 대입하여 계산한 출력과 관찰된 출력의 차이로 오차를 정의한 후 오차를 최소화 시키는 시스템 파라미터의 값을 구하였다. 예제를 통하여 선형 주파수 구간 뿐만 아니라 2차 혹은 3차 비선형이 지배적인 주파수 범위 대에서 볼테라 모델이 충분한 정확성과 수렴성을 가지며 인식된 파라미터는 실제 값과 잘 일치함을 확인할 수 있었다.
In this paper we design and evaluate the longitudinal nonlinear N(aub)z-CSAS(Command and Stability Augmentation System) flight control law in \"DMI(Dynamic Model Inversion)-method\" and classical \"Gain Scheduling-method\", respectively, to meet the handling quality requirements associated with push-over pull-up maneuver. It is told that the flight control law designed in \"DM-method\" is adequate to the full flight regime without gain scheduling and is efficient to produce the time response shape desired to the handling quality requirements. On the contrary, the flight control law designed in \"Gain Scheduling-method\" is easy to be implemented in flight control computer and insensitive to variation of the actuator model characteristics.n of the actuator model characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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