Force and compliance control has been used in the control of legged walking vehicles to achieve superior terrain adaptability on rough terrains. The compliance control requires distribution of the vehicle load over the supporting legs. However, the constraint equations for ground reaction forces of supporting legs are generally underdetermined, allowing an infinite number of solutions. Thus, it is possible to apply an optimization criteria in solving the force setpoint problem. It has been observed that the previous force setpoint optimization methods sometimes cause a system stability problem and/or the load distribution among supporting legs is not well balanced due to a memory effect on the solution trajectory, This paper presents an iterative force setpoint method to solve this problem using an interpolation technique. By simulation it was shown that an excessive load unbalance among supporting legs and the memory effect in the force trajectory are alleviated much with the proposed method.
This research aims to examine accuracy and efficiency of the first four moments corresponding to mean, standard deviation, skewness, and kurtosis, which are estimated by a function approximation moment method (FAMM). In FAMM, the moments are estimated from an approximating quadratic function of a system response function. The function approximation is performed on a specially selected experimental region for accuracy, and the number of function evaluations is taken equal to that of the unknown coefficients for efficiency. For this purpose, three error-minimizing conditions are utilized and corresponding canonical experimental regions constructed accordingly. An interpolation function is then obtained using a D-optimal design and then the first four moments of it are obtained as the estimates for the system response function. In order to verify accuracy and efficiency of FAMM, several non-linear examples are considered including a polynomial of order 4, an exponential function, and a rational function. The moments calculated from various coefficients of variation show very good accuracy and efficiency in comparison with those from analytic integration or the Monte Carlo simulation and the experimental design technique proposed by Taguchi and updated by D'Errico and Zaino.
The optimum design of structures with frequency constraints is of great importance in the aeronautical industry. In order to avoid severe vibration, it is necessary to shift the fundamental frequency of the structure away from the frequency range of the dynamic loading. This paper develops a novel topology optimisation method for optimising the fundamental frequencies of structures. The finite element dynamic eigenvalue problem is solved to derive the sensitivity function used for the optimisation criteria. An alternative material interpolation scheme is developed and applied to the optimisation problem. A novel level-set criteria and updating routine for the weighting factors is presented to determine the optimal topology. The optimisation algorithm is applied to a simple two-dimensional plane stress plate to verify the method. Optimisation for maximising a chosen frequency and maximising the gap between two frequencies are presented. This has the application of stiffness maximisation and flutter suppression. The results of the optimisation algorithm are compared with the state of the art in frequency topology optimisation. Test cases have shown that the algorithm produces similar topologies to the state of the art, verifying that the novel technique is suitable for frequency optimisation.
This study suggests an optimal design process of an LMU, which is installed on the top side of offshore structures. The LMU is consist of EB(elastomeric bearing) and steel plate, and supports the vertical loads of offshore structures and assists its stable installation. The structural design requirement of the LMU is related to its stiffness. This study utilizes the finite element analysis to predict the stiffness. The stiffness of the EB depends on the size of the bearing. Thus, the design variables in this study are defined as the thickness, the width and the number of plates. Since the LMU has different loads for different locations, its stiffness should be designed differently. The multiobjective function is introduced to attain the target stiffness. In this process, the metamodel using the kriging interpolation method is adopted to replace the true stiffness.
Herein, we performed a comparative study on approximate multi-objective design optimization, to realize a structural design to improve the weight and vibration performances of the knuckle - a car suspension component - considering various load conditions and vibration characteristics. In the approximate multi-objective optimization process, a regression meta-model was generated using the response surfaces method (RSM), while Kriging and back-propagation neural network (BPN) methods were applied for interpolation meta-modeling. The Pareto solutions, multi-objective optimal solutions, were derived using the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). In terms of the knuckle design considered in this study, the characteristics and influence of the meta-model on multi-objective optimization were reviewed through a comparison of the approximate optimization results with the meta-models and the actual optimization.
In recent years, there have been an increasing number of experimental studies showing the need to include robustness criteria in the design process to develop complex active control designs for practical implementation. The paper investigates the crosswind aerodynamic parameters after the blocking phase of a two-dimensional square cross-section structure by measuring the response in wind tunnel tests under light wind flow conditions. To improve the accuracy of the results, the interpolation of the experimental curves in the time domain and the analytical responses were numerically optimized to finalize the results. Due to this combined effect, the three aerodynamic parameters decrease with increasing wind speed and asymptotically affect the upper branch constants. This means that the aerodynamic parameters along the density distribution are minimal. Taylor series are utilized to describe the fuzzy nonlinear plant and derive the stability analysis using polynomial function for analyzing the aerodynamic parameters and numerical simulations. Due to it will yield intricate terms to ensure stability criterion, therefore we aim to avoid kinds issues by proposing a polynomial homogeneous framework and utilizing Euler's functions for homogeneous systems. Finally, we solve the problem of stabilization under the consideration by SOS (sum of squares) and assign its fuzzy controller based on the feasibility of demonstration of a nonlinear system as an example.
신경 외과적 수술의 한분야인 정위적 방사선 수술은 두 개강 내의 병변의 위치 계산 후, 고선량의 방사선을 조사하여 병변을 치료하는 방법이기 때문에, 효과적인 수술을 위해서는 병변의 정확한 위치 정보가 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 DSA(Digital Subtraction Angiography) 영상이 내재적으로 이미지 왜곡이라는 문제점을 가지고 있기 때문에, 이것의 보정을 통하여 더욱 정확한 target 위치를 계산하였다 이미지 왜곡을 보정하기 위하여 grid 팬텀을 제작하였고, localization 알고리즘의 정확도를 평가하기 위하여, target 팬텀을 제작하였다. Image Intensifier의 앞쪽에 grid 팬텀을 부착하고, target 팬텀을 Leksell Frame에 고정시킨 후, DSA 영상을 얻었다. 본 실험을 위하여 개발된 프로그램을 이용하여, Anterior and Posterior, Left and Right 영상에서 bilinear transform을 적용하여 왜곡을 보정한 후, target 위치를 계산하였다. 그리고, 이와 같은 방법을 통하여 계산된 target 위치 좌표와 target 팬텀의 절대 좌표의 비교를 통하여 localization 오차가 계산되었다. 이번 실험의 결과는 왜곡을 보정하지 않은 경우, localization 오차는 $\pm$0.41mm, 왜곡 보정을 한 경우는 $\pm$0.34mm이었다. 따라서 본 연구에서 개발된 알고리즘 정밀도가 인정되며, 환자의 치료에 적합한 것으로 사료된다.
본 연구는 남부 지방에서 널리 사용되고 있는 상록활엽수인 돈나무의 내한성 예측을 위한 편리하고 신뢰성 있는 평가 모델 개발을 목적으로 전해질 용출법을 통한 내한성 평가에서 나타나는 실험방법 상의 오차를 최소화하는 내한성 평가 모델을 도출하고자 수행되었다. 평가 모델링은 저온 처리된 식물체에 대한 재생검사와 전해질 용출 평가로 구성되었고, 전해질 용출법에서 표본조직 선택, 최대 전해질 용출 측정을 위한 온도 처리법, 치사 온도 예측을 위한 통계 분석법에 의한 방법적 조합들로부터 예측된 치사 온도들이 재생검사 결과와 비교되었다. 재생 검사 결과 돈나무의 저온 치사 온도는 50% 미만의 생존율을 보이는 최고온도인 $^-10{\circ}C{\sim}-5^{\circ}C$로 분석되었고, 이 결과를 바탕으로 전해질 용출법에 의해 예측된 저온 치사 온도를 분석한 결과, 잎을 표본 조직으로 하여 냉각치사법으로 최대 전해질 용출을 측정한 방법적 조합에서 재생 검사 결과와 가장 근접한 예측 저온 치사 온도가 나타났다. 저온 치사온도 예측을 위한 통계 모델 평가에서는 선형보간법이 비선형회귀에 비하여 내한성을 과대평가하는 경향이 상대적으로 높았다. 결론적으로 돈나무 내한성 예측을 위한 내한성 평가 모델은 잎을 표본 조직으로 사용하고, 최대 전해질 용출 측정을 위한 온도 처리 방법으로 냉각치사법을 적용하며, 치사온도 예측을 위한 통계 분석 기법으로 비선형회귀를 활용하는 방법적 구성이 가장 적합한 것으로 나타났다.
해색 원격 탐사를 통해 chlorophyll-a를 추정하면 식물성 플랑크톤, 해양일차생산력의 전 지구적 분포를 파악할 수 있다. 하지만 위성으로 관측된 해색 자료는 구름이나 기상 상황 등에 의하여 결측 데이터가 발생한다. 본 연구에서는 DINEOF를 이용하여 GOCI chlorophyll-a 산출물의 결측 자료를 복원하고자 하였다. DINEOF는 시·공간 자료에 기반을 두어 결측 자료를 복원하는 방법으로, 정확도는 GOCI chlorophyll-a 영상의 일부를 제거한 뒤 복원 영상과 비교하여 교차 검증하였다. 연구지역에서 DINEOF를 위한 최적의 EOF 모드는 10-13이었다. 시·공간 복원 자료 결과에서는 오후 시간대 chlorophyll-a 농도가 증가하는 경향이 반영되었고, 노이즈에 해당되는 이상치는 필터링 되는 효과를 보였다. 따라서 DINEOF는 결측이 발생한 영상에 대하여 복원 자료로 활용 가능할 것으로 보이며, 이를 통해 해양 환경 모니터링을 위한 기초 자료로 사용 가능할 것으로 판단된다.
GNSS는 다양한 오차요소에 의해 좌표 정확도가 저하되는데, 그중 고정밀 측위에서 간과하기 쉬운 것이 안테나의 위상중심변동이다. 이를 보정하기 위해 IGS에서는 위상중심변동 보정정보를 기록한 ANTEX 파일을 제공하고 있다. 하지만 수신기 안테나의 경우 방위각과 고도각마다 $5^{\circ}$ 간격으로, 위성 안테나의 경우 천저각에 대해 $1^{\circ}$ 간격으로 PCV 보정정보가 제공되기 때문에 사용자 입장에서는 충분하지 않다. 따라서 어떠한 각도에서도 PCV 보정정보를 정확하게 보간하기 위한 연구를 수행하였다. 이 연구에서는 방위각과 고도각을 모두 변수로 사용할 수 있는 구면조화함수를 수신기 안테나 PCV 보정정보를 보간하는데 사용해 최적차수를 구하였다. 그 결과 정확도를 우선적으로 고려한다면 구면조화함수 8차가 최적차수가 되며, 구동시간을 우선적으로 고려한다면 허용되는 오차 내에서 구면조화함수 1차와 5차를 제외한 가장 낮은 차수가 최적차수가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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