A suboptimal control law in turbulent pipe flow is derived and tested. Two sensing variables ${\partial}p/{\partial}{\theta}\;|_w\;and\;{\partial}{\upsilon}_{\theta}/{\partial}r\;|_w$ are applied with two actuations ${\phi}_{\theta}$ and ${\phi}_r$. To test the suboptimal control law, direct numerical simulations of turbulent pipe flow at $Re_r=150$ are performed. When the control law is applied, a $13{\sim}23%$ drag reduction is achieved. The most effective drag reduction is made at the pair of ${\partial}{\upsilon}_{\theta}/{\partial}r\;|_w$ and ${\theta}_r$. An impenetrable virtual wall concept is useful for analyzing the near-wall suction and blowing. The virtual wall concept is useful for analyzing the near-wall behavior of the controlled flow. Comparison of the present suboptimal control with that of turbulent channel flow reveals that the curvature effect is insignificant.
The suboptimal control rule is introduced in structural control implementation as an alternative over the optimal control because the optimal control may require large amount of processing time when applied to complex structural control problems. It is well known that any time delay in structural control implementation will cause un-synchronized application of the control forces, which not only reduce the effectiveness of an active control system, but also cause instability of the control system. The effect of time delay on the displacement and acceleration responses of building structures is studied when the suboptimal control rule is adopted. Two examples are given to show the effectiveness of the suboptimal control rule. It is shown through the examples that the present method is easy in implementation and high in efficiency and it can significantly reduce the time delay in structural control implementation without significant loss of performance.
This paper describes design procedure of suboptimal control to minimize a performance index which is represented as sum of square output error and the heat input power in arc welding process. Heat input and temperature of a fixed point on the surface of the material are concerned as input and output of the process, repectively. The suboptimal control law considered here in is a proportional plus integral type and is implemented by using only the output variables available from sensor which is also optimally located in a fixed point w.r.t. a moving weld touch.
A suboptimal control law in turbulent pipe flow is derived and tested. Two sensing variables ∂p/∂$\theta$│$\_$w/ and ∂v$\_$$\theta$/∂γ│$\_$w/ are applied with two actuations ø$\_$$\theta$/ and ø$\_$γ/. To test the suboptimal control law, direct numerical simulations of turbulent pipe flow at Re$\_$$\tau$/=150 are performed. When the control law is applied, a 13∼23% drag reduction is achieved. The most effective drag reduction is made at the pair of ∂v$\_$$\theta$/∂γ│$\_$w/ and ø$\_$γ/. An impenetrable virtual wall concept is useful for analyzing the near-wall suction and blowing. The virtual wall concept is useful for analyzing the near-wall behavior of the controlled flow. Comparison of the present suboptimal control with that of turbulent channel flow reveals that the curvature effect is insignificant.
The objective of this study is to propose methods of controlling the wake behind a sphere for drag reduction using the suboptimal control theory and surrogate management framework, respectively. The Reynolds numbers considered is 300 at which the base flow is unsteady planar symmetric. Given the cost function defined as the square of the difference between the target pressure (potential-flow pressure) and real flow pressure on the sphere surface, the suboptimal control makes the flow steady axisymmetric and produces drag reduction. Based on the actuation profile from the suboptimal control, the optimal wavy actuation profile is obtained using the surrogate management framework and produces drag reduction.
A systematic analysis is made of suboptimal control for drag reduction. The influence of the amplitude of actuation (A) and the time scale of actuation ($\Delta$t(sub)a(sup)+) is evaluated. Two wall sensing variables are employed (∂w/∂y│(sub)w and ∂p/∂z│(sub)w) with two wall actuations (${\Phi}$$_2$and ${\Phi}$$_3$). To test the suboptimal control, direct numerical simulations of turbulent channel flow at Re(sub)$\tau$=100 are performed in a spectral domain. It is found that the effect of A and $\Delta$t(sub)a(sup)+∼1. The near-wall behaviors of flow structure are analyzed to characterize the drag reduction. The size effect of the sensor/actuator is examined.
A mixed $H_{2}$ / H.inf. design methodology is suggested for a single-input-single-output system. Suboptimal $H_{2 }$ controllers stabilizing the closed loop system under the additive uncertainty are obtained. An extended Nevanlinna-Pick algorithm is used to obtain the suboptimal. controllers.s.
The federated Kaman filter(FKF) is being widely used in many multisensor navigatiion systems. It is know that the FKF has advantages of simplicity and fault-tolerance over other decentralized filter techniques. In this paper, optimal and suboptimal FKF configuratiions are mentioned and a covariance analysis technique for the suboptimal FKF is newly presented. The suboptimal FKF configuration, known as No-reset(NR) mode, has better fault tolerance capability than the optimal FKF coniguratioin. In the suggested technique, a suboptimal fusion process of FKF is considered a swell as suboptimal gains of local filters. An upper boun of error covariance for suboptimal FKF is derived. Also, it is mathematically shown that this bound is smaller thanexisting bound in the literatrue. A vehicle-navigaion system is designed using the FKF. In thissystem, a map constraing equation is introduced and used as a measurement equatioin of Kalman filter. Performance analysis is done by the suggested covariance analysis techniques.
본 연구는 이유 전 자돈의 분변으로부터 분리·동정한 젖산균의 저온 배양에 따른 기초지식을 확보하고 이를 생균제 생산에 적용함으로써 제품내 젖산균의 생존력을 증대시키기 위해 실시하였다. 이유 전 자돈의 분변으로부터 분리·동정한 젖산균은 Lactobacillus acidophilus 1로 판명되었으며, 이를 L. acidophilus CT 01이라 명명하였다. 48시간 동안 저온 배양한 L. acidophilus CT 01은 배양온도가 22℃일 때 생장속도가 가장 느리게 나타났으나 배양 12시간 이후부터 생균수가 급격히 증가하기 시작하여 배양 36시간에 1.3×10/sup 9/ CFU/mL로 최대 생균수를 나타냈다. L. acidophilus CT 01을 저온 배양하여 12일간 4℃와 20℃에 저장한 결과 4℃에 저장한 경우 저온 배양한 처리구의 생존률이 90.30와 90.67%로 대조구(85.81%) 보다 높은 생존률을 나타냈으며(p<0.01), 20℃ 저장시 28℃에서 24시간 저온 배양한 처리구에서 가장 높은 생존률(82.67%)을 나타냈다(p<0.01). L. acidophilus CT 01의 냉동 내성은 저온 배양한 처리구가 대조구보다 생존률이 95.73와 97.34%로 높게 나타났다(p<0.01). L. acidophilus CT 01을 60℃에서 15분과 30분 동안 열처리하여 열저항성을 시험한 결과 22℃에서 저온 배양한 처리구의 생존률이 0.203와 0.108%로 대조구에 비해 높게 나타났다(p<0.01). L. acidophilus CT 01을 저온 배양하여 부형제에 30% 접종하고 50℃에서 12시간 건조하여 생존률을 조사한 결과 저온 배양한 처리구가 가장 높은 생존률을 나타냈다
본 논문에서는 이와 같은 형식의 무인 반송차(이하무인차로 줄임)의 최적조향 제어를 연구하였다. 단순한 비예제어(proportional control, P-control)만으로는 정 상편차(steady state error)를 없앨 수 없으므로 본 연구에서는 최적 비예 및 적분제 어(PROPORTIONAL-PLUSINTEGRAL CONTROL, pi-CONTROL) 방식을 채택하였다. 간단하고 실현이 쉬운 부최적제어(Suboptimal Control)도 고찰하였으며 최적제어의 경우와 비교 검토하였다. 또 한 무인차의 주요 설계변수가 제어성능에 미치는 영향을 정량적으로 비교 검토하여 그 설정기준을 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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