This paper presents practical results for the estimation of vibration level inside a powertrain based on the rigid body theory and measurement. The vibration level of inside powertrain has been used for the calculation of excitation force of an engine indirectly. However it was difficult to estimate or measure the vibration level inside of a powertrain when a powertrain works on the driving condition of a vehicle. To do this work, the rigid body theory is employed. At the first, the vibration on the surface of a powertrain is measured and its results are secondly used for the estimation the vibration level inside of powertrain together with rigid body theory. Also did research on how to decrease the error rate when the rigid body theory is applied. This method is successfully applied to the estimation of the vibration level on arbitrary point of powertrain on the driving condition at the road.
An effective dexterous motion control method of redundant robot manipulators based on neural optimization network is proposed to satisfy multi-criteria such as singularity avoidance, minimizing energy consumption, and avoiding physical limits of actuator, while performing a given task. The method employs a neural optimization network with parallel processing capability, where only a simple geometric analysis for resolved motion of each joint is required instead of computing of the Jacobian and its pseudo inverse matrix. For dexterous motion, a joint geometric manipulability measure(JGMM) is proposed. JGMM evaluates a contribution of each joint differential motion in enlarging the length of the shortest axis among principal axes of the manipulability ellipsoid volume approximately obtained by a geometric analysis. Redundant robot manipulators is then controlled by neural optimization networks in such a way that 1) linear combination of the resolved motion by each joint differential motion should be equal to the desired velocity, 2) physical limits of joints are not violated, and 3) weighted sum of the square of each differential joint motion is minimized where weightings are adjusted by JGMM. To show the validity of the proposed method, several numerical examples are illustrated.
목적: 확산텐서자기공명영상(DT-MRI: Diffusion Tensor Image)을 이용하여 확산의 주축을 구성하는 세 성분에 대한 고유치 (eigefvalue)의 영상을 구현해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 고유치 영상을 구현하기 위해서 3.0 테슬러 MRI(Magnetic Resonance Imaging)를 이용하여 확산텐서영상을 얻었으며, Moore-Penrose pseudo-inverse 방법과 SVD(single value decomposition) 방법을 이용하여 확산 주축을 계산하였다. 이 과정을 픽셀단위로 반복적으로 계산하여 새로운 확산 주축 영상들을 만들었으며, 이 확산 주축 영상들과 분할 비등방성 영상의 관계를 조사하였다. 결과: 확산텐서영상 기법으로 얻어진 확산텐서영상을 이용하여, 세 방향의 확산 주축에 대한 고유치 영상을 구성하였으며, 고유치 영상들과 분할 비등방성 영상을 함께 분석함으로써, 뇌의 해부학적 구조물에 따른 분할 비등방성 값의 차이를 확인할 수 있었다. 또한, 확산 주축에 대한 고유치의 변화에 대한 컴퓨터 모의실험에서, 변화하는 고유치에 따른 분할 비등방성 값의 변동 추이를 알아볼 수 있었다. 그리고 확산 주축의 크기가 비등방성을 좌우하는 것이 아니라, 세 확산 주축의 조합으로 비등방성의 정도를 표현한다는 것을 확인할 수 있었다. 확산 주축 방향의 고유치들을 분리하여 영상화 함으로써, 뇌의 병변에 의한 비등방성의 변화의 원인이 확산 주축의 어떠한 변화에 의해 발생하는 것인지 확인할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 기능성 질환의 감마나이프 시상하핵파괴술(또는 담창구파괴술, 시상파괴술)에서 렉셀 감마플랜의 표적 위치측정의 능력을 평가하는 것이다. 렉셀 감마플랜의 위치 설정의 정확성을 평가하기 위해 본원에서 뇌심부 자극술 수술을 받은 10명의 환자에 대해 렉셀 감마플랜(또는 렉셀 써지플랜)과 저자의 알고리즘에 의해 계산된 표적 좌표들의 차이 Δr가 평가 되었다. Δr는 0.0244663 mm에서 0.107961 mm까지 범위의 값을 가졌다. Δr의 평균은 0.054398 mm이었다. 또한 정위 공간과 뇌지도 공간 두 좌표계 사이의 위치 관계를 결정하기 위하여 좌표변환 행렬을 매스매티카(Mathematica)의 의사역행렬 또는 특이값 분해를 사용하여 계산하였다. 정교한 정위틀 장착에도 불구하고 요(yaw)는 -3.44739 도에서 1.82243 도, 피치(pitch)는 -4.57212 도에서 0.692063 도, 롤(roll)은 -6.38239 도에서 7.21426 도까지의 정렬 불량(misalignment)이 나타났다. 결론적으로, 사내 알고리즘을 사용하여 감마나이프 플랫폼에서 렉셀 감마플랜(또는 렉셀 써지플랜)의 위치 설정에 대한 정확도를 확인함으로써 뇌심부 자극술에 금기 사항이 있는 개인이나 노인과 같이 종래 수술에 고위험으로 간주되는 환자에 대한 난치성 운동이상 질환의 대체 치료법으로 안전과 효능을 가진 감마나이프 시상하핵파괴술(또는 담창구파괴술, 시상파괴술)이 추천된다. 향후 기능성 질환의 표적 위치측정을 위해 제안된 알고리즘은 여러 감마나이프 센터의 운동이상 질환 치료에 기여할 것이라 사료된다.
본 연구는 피예인선의 거동을 결정짓는 예인선의 힘과 작용지점의 해석에 대해 언급하고 있다. 예인대상선박의 간략화된 동역학방정식을 바탕으로 선형화기법을 적용하여 목적으로 하는 피예인선의 자세와 위치를 달성하기 위한 예인력과 예인력이 가해져야 하는 지점을 도출하였다. 이를 위해 LQR제어기법을 적용하였으며, 수치적인 시뮬레이션을 수행하였다. 리카치방정식을 이용하여 피예인선의 자세제어를 위한 제어기 이득과 자세제어에 필요한 무게중심에서의 힘을 도출하였고, 도출한 힘과 예인지점의 역학적인 관계는 의사역행렬을 이용하여 구하였다. 이러한 해석기법을 바탕으로 피예인선을 초기위치로부터 목표위치로 예인할 때 예인지점 및 예인방식에 따른 예인력을 구할 수 있었다. 최종적으로 선박을 예인하기 위한 예인력은 예인지점과 방향에 밀접하게 연관되어 있는 것을 확인할 수 있었고 이러한 연구결과는 사고선박의 구난작업 시 예인선의 배치에도 적용이 가능할 것이다.
큰 병변에 대한 기존 감마나이프 방사선수술은 종종 체적 또는 선량 분할 단계들로 수행된다. 체적 분할의 경우, 병변은 처방된 선량 하에서 하루 또는 이틀, 3 ~ 6개월로 분할된 다중 세션에서 조사되는 하위 체적들로 분할되곤 한다. 치료의 전체 과정 동안, 이전 단계의 치료 정보는 세션 사이의 좌표 변환을 통해 새로 장착된 정위 프레임 상의 후속 세션에 반영될 필요가 있다. 그러나 동일한 정위 공간을 제외하고 기존 감마나이프 시스템으로는 이전 선량 분포를 구현하는 것은 실제로 어렵다. 최신 감마나이프 플랫폼을 사용하여 다단계 치료를 수행할 수 있기 때문에 치료 영역이 확장되고 있다. 이 연구의 목적은 정위적 공간에 기초한 영상 정합과 새로운 감마나이프 플랫폼을 사용하여 각 단계에서 처방 선량 결정과 같은 다단계 감마나이프 방사선수술 전략을 소개하는 것이다. 일반적으로 영상 정합에서 수술적으로 내장된 기준점 또는 내부 해부학적 랜드마크들이 변환 관계를 결정하는데 사용된다. 저자는 내부 해부학적 랜드마크들을 사용하는 예로서 4개 또는 6개의 해부학적 랜드마크를 사용하는 다중 세션 간의 좌표 변환 정확도를 비교하였다. 측정된 좌표들과 계산된 좌표들 사이의 불일치를 최소화하기 위해서 PseudoInverse 또는 Singular Value Decomposition을 사용하여 두 정위 공간 사이의 변환 행렬이 결정되었다. 변환 정확도를 평가하기 위해 측정된 좌표와 변환된 좌표들 사이의 차이, 즉 ${\Delta}r$이 10개의 랜드마크들을 사용하여 계산되었다. 10개의 랜드마크들 중 4개 또는 6개의 점들을 사용하여 좌표 변환을 결정하고 나머지는 접근 방법을 평가하는데 사용되었다. 두 가지 접근 방법에서 각각의 ${\Delta}r$ 값은 0.6 ~ 2.4 mm, 0.17 ~ 0.57 mm 범위이었다. 게다가 병변 분할의 경우 한 번에 전체 병변의 치료와 동일한 효과를 제공하는 처방 선량을 결정하는 방법이 제안되었다. 동일한 정위 공간에서의 다단계 치료 전략은 전체 병변에 대한 치료를 먼저 디자인하는 것이며, 전체 치료 디자인 샷들은 각 단계 치료의 샷들로 나누어 각 단계별 샷들을 구성하고 각 단계에서 적절한 처방 선량을 결정한다. 결론적으로 저자는 다단계 치료 전략으로서 처방 선량 결정의 정확성을 확인하였고, 다중 세션 간의 좌표 변환을 결정하기 위해 적은 랜드마크들을 사용하는 것보다 가능한 많은 내부 랜드마크들을 사용하는 것이 더 나은 결과를 산출함을 보았다. 향후 제안된 다단계 치료 전략은 여러 감마나이프 센터들의 틀 없는 분할 치료에 크게 기여할 것이라 사료된다.
케이블 구조물은 비교적 가볍고 넓은 공간의 형성이 쉬우나 유연한 특징으로 인해 형상의 제어가 매우 민감하다. 이런 구조물은 여러 이유에서 형상의 보정이 필요하며, 특히 부재 제어량과 어떠한 부재를 제어해야 하는가는 것은 많은 연구자들이 고심하고 있는 문제이다. 따라서 본 논문의 목적은 하중법(Force Method)를 이용해서 형상조절을 위한 변위 제어기법을 연구하는 것이다. 논문은 2장에서는 제어 방정식을 설명하고, 3장에서는 단순 케이블 넷 모델을 이용하여 동시 및 순차제어를 고려해 해석을 수행하고 결과를 고찰한다. 4장에서는 보다 더 복잡한 케이블 돔 구조물에 적용하여 가장 유용한 부재에 대해서 논의 하고, 5장에서 결과를 요약한다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제8권1호
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pp.10-20
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2007
For spacecraft attitude control, reaction wheel (RW) steering laws with more than three wheels for three-axis attitude control can be derived by using a control allocation (CA) approach.1-2 The CA technique deals with a problem of distributing a given control demand to available sets of actuators.3-4 There are many references for CA with applications to aerospace systems. For spacecraft, the control torque command for three body-fixed reference frames can be constructed by a combination of multiple wheels, usually four-wheel pyramid sets. Multi-wheel configurations can be exploited to satisfy a body-axis control torque requirement while satisfying objectives such as minimum control energy.1-2 In general, the reaction wheel steering laws determine required torque command for each wheel in the form of matrix pseudo-inverse. In general, the attitude control command is generated in the form of a feedback control. The spacecraft body angular rate measured by gyros is used to estimate angular displacement also.⁵ Combination of the body angular rate and attitude parameters such as quaternion and MRPs(Modified Rodrigues Parameters) is typically used in synthesizing the control command which should be produced by RWs.¹ The attitude sensor signals are usually corrupted by noise; gyros tend to contain errors such as drift and random noise. The attitude determination system can estimate such errors, and provide best true signals for feedback control.⁶ Even if the attitude determination system, for instance, sophisticated algorithm such as the EKF(Extended Kalman Filter) algorithm⁶, can eliminate the errors efficiently, it is quite probable that the control command still contains noise sources. The noise and/or other high frequency components in the control command would cause the wheel speed to change in an undesirable manner. The closed-loop system, governed by the feedback control law, is also directly affected by the noise due to imperfect sensor characteristics. The noise components in the sensor signal should be mitigated so that the control command is isolated from the noise effect. This can be done by adding a filter to the sensor output or preventing rapid change in the control command. Dynamic control allocation(DCA), recently studied by Härkegård, is to distribute the control command in the sense of dynamics⁴: the allocation is made over a certain time interval, not a fixed time instant. The dynamic behavior of the control command is taken into account in the course of distributing the control command. Not only the control command requirement, but also variation of the control command over a sampling interval is included in the performance criterion to be optimized. The result is a control command in the form of a finite difference equation over the given time interval.⁴ It results in a filter dynamics by taking the previous control command into account for the synthesis of current control command. Stability of the proposed dynamic control allocation (CA) approach was proved to ensure the control command is bounded at the steady-state. In this study, we extended the results presented in Ref. 4 by adding a two-step dynamic CA term in deriving the control allocation law. Also, the strict equality constraint, between the virtual and actual control inputs, is relaxed in order to construct control command with a smooth profile. The proposed DCA technique is applied to a spacecraft attitude control problem. The sensor noise and/or irregular signals, which are existent in most of spacecraft attitude sensors, can be handled effectively by the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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