프리스트레스트 콘크리트 철도 교량에서 발생하는 과다한 솟음 문제를 분석하는 연구의 일환으로, 이 논문에서는 콘크리트 구조물의 시간에 따른 솟음 증가량을 나타내는 크리프 계수에 대하여 산정 방법과 분석 결과를 제시한다. 설계기준의 크리프 계수 산정식을 사용하여 국내 12개 지역의 기후 조건(상대습도와 온도)을 적용한 크리프 계수를 구하고, 기후 조건에 대한 지역별 및 재하 시기별 차이가 크리프 계수에 미치는 영향을 분석한다. 재하 초기에 많이 발생하는 크리프를 적절하게 산정하기 위하여 시기별 기후조건을 구분하여 고려하도록 시간 단계해석 방법을 적용하여 상세 분석한다. 지역의 평균 기후조건을 적용하여 구한 크리프 계수는 시간 단계 해석으로 구한 크리프 계수의 평균과 비슷하며, 시간 단계 해석을 통하여 크리프 계수에 미치는 상대습도와 온도의 상쇄, 중첩 효과 및 재하 초기 기후 효과를 적절하게 나타낼 수 있음을 보인다.
The time-varying mean (TVM) component of non-stationary wind speeds is commonly extracted utilizing empirical mode decomposition (EMD) in practice, whereas the accuracy of the extracted TVM is difficult to be quantified. To deal with this problem, this paper proposes an approach to identify and extract the optimal TVM from several TVM results obtained by the EMD. It is suggested that the optimal TVM of a 10-min time history of wind speeds should meet both the following conditions: (1) the probability density function (PDF) of fluctuating wind component agrees well with the modified Gaussian function (MGF). At this stage, a coefficient p is newly defined as an evaluation index to quantify the correlation between PDF and MGF. The smaller the p is, the better the derived TVM is; (2) the number of local maxima of obtained optimal TVM within a 10-min time interval is less than 6. The proposed approach is validated by a numerical example, and it is also adopted to extract the optimal TVM from the field measurement records of wind speeds collected during a sandstorm event.
Realizations of multirate converters are proposed using periodically time-varying (PTV) structures. By exploiting the computational redundancy of the filtering operation in a multirate filter, it is possible to implement the filter with much less hardware. In the proposed implementations, several coefficients time-share in a periodic fashion the hardware of one multiply-and-add. Therefore, each multiply-and-add circuit performs different coefficient scalings at different time instants within a period. Compared to the direct form realization, the proposed realizations reduce the hardware of an interpolator and a decimator by a factor of approximately U and M, respectively, while retaining the same processing speed, where U and M are the upsampling and downsampling factors, respectively. The approach can be used to obtain realizations for sampling rate conversion by a rational factor of U/M, where U and M are relatively prime, in which case hardware reduction by a factor of approximately UM can be achieved.
본 연구에서는 장기 전력 수요와 GDP 사이의 소득계수를 시간과 GDP의 값에 따라 변화하도록 모형화한 Chang et al.(2016)에 기반을 두어 장기 에너지 수요의 예측에 관련된 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 장기 에너지와 GDP 사이의 소득계수를 함수로 표현하고, 함수 주성분 분석(Functional Principal Component Analysis)을 통하여 함수계수(Functional Coefficient)를 예측하고 이를 장기 에너지 수요 예측에 적용한다. 또한 함수계수를 비모수적으로 추정할 때 너비띠 모수를 예측 실험 오차를 최소화하도록 설정하는 방식을 제안하였고 개별 국가의 함수계수 변화 패턴을 반영하여 개별 국가의 특수성을 반영하는 예측 방법도 제시한다. 실증분석에서는 전 세계 에너지 데이터를 이용하여 한국의 장기 에너지 수요 예측을 본 논문에서 제시한 방법으로 예측하고, 기존의 방법들 보다 안정적인 장기 에너지 수요 예측이 가능함을 보였다.
Purpose - The existing marketing studies using Social Network Analysis have assumed that network structure variables are time-invariant. However, a node's network position can fluctuate considerably over time and the node's network structure can be changed dynamically. Hence, if such a dynamic structural network characteristics are not specified for virtual goods purchase model, estimated parameters can be biased. In this paper, by comparing a time-invariant network structure specification model(base model) and time-varying network specification model(proposed model), the authors intend to prove whether the proposed model is superior to the base model. In addition, the authors also intend to investigate whether coefficients of network structure variables are random over time. Research design, data, and methodology - The data of this study are obtained from a Korean social network provider. The authors construct a monthly panel data by calculating the raw data. To fit the panel data, the authors derive random effects panel tobit model and multi-level mixed effects model. Results - First, the proposed model is better than that of the base model in terms of performance. Second, except for constraint, multi-level mixed effects models with random coefficient of every network structure variable(in-degree, out-degree, in-closeness centrality, out-closeness centrality, clustering coefficient) perform better than not random coefficient specification model. Conclusion - The size and importance of virtual goods market has been dramatically increasing. Notwithstanding such a strategic importance of virtual goods, there is little research on social influential factors which impact the intention of virtual good purchase. Even studies which investigated social influence factors have assumed that social network structure variables are time-invariant. However, the authors show that network structure variables are time-variant and coefficients of network structure variables are random over time. Thus, virtual goods purchase model with dynamic network structure variables performs better than that with static network structure model. Hence, if marketing practitioners intend to use social influences to sell virtual goods in social media, they had better consider time-varying social influences of network members. In addition, this study can be also differentiated from other related researches using survey data in that this study deals with actual field data.
A normalization approach to coefficient adaptation in the escalator(ESC) filter structure that conventionally employs least mean square(LMS) algorithm is introduced. Using Taylor's expansion of the local error signal, a normalized form of the ESC-LMS algorithm is derived. Compared with the computational complexity of the conventional ESC-LMS algorithm employs input power estimation for time-varying convergence coefficient using a single-pole low-pass filter, the computational complexity of the proposed method can be reduced by 50% without performance degradation.
This study presents an online estimation of an excavator's rotational inertia by using recursive least square with forgetting. It is difficult to measure rotational inertia in real systems. Against this background, online estimation of rotational inertia is essential for improving safety and automation of construction equipment such as excavators because changes in inertial parameter impact dynamic characteristics. Regarding an excavator, rotational inertia for swing motion may change significantly according to working posture and digging conditions. Hence, rotational inertia estimation by predicting swing motion is critical for enhancing working safety and automation. Swing velocity and damping coefficient were used for rotational inertia estimation in this study. Updating rules are proposed for enhancing convergence performance by using the damping coefficient and forgetting factors. The proposed estimation algorithm uses three forgetting factors to estimate time-varying rotational inertia, damping coefficient, and torque with different variation rates. Rotational inertia in a typical working scenario was considered for reasonable performance evaluation. Three simulations were conducted by considering several digging conditions. Presented estimation results reveal the proposed estimation scheme is effective for estimating varying rotational inertia of the excavator.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.139-145
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2006
A multi-variable Golden-Section adaptive controller is proposed for the tracking control of robotic manipulators with unknown dynamics. With a small sample time, the unknown dynamics of the robotic manipulator are denoted equivalently by a characteristic model of a 2-order multivariable time-varying difference equation. The coefficients of the characteristic model change slowly with time and some of their valuable characteristic relationships emerge. Based on the characteristic model, an adaptive algorithm with a simple form for the control of robotic manipulators is presented, which combines the multi-variable Golden-Section adaptive control law with the weighted least squares estimation method. Moreover, a compensation neural network law is incorporated into the designed controller to reduce the influence of the coefficients estimation error on the control performance. The results of the simulations indicate that the developed control scheme is effective in robotic manipulator control.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.140-146
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2016
This paper proposes a control method of the Segway with unknown control coefficient and input saturation. To design a simple controller for the Segway with the model uncertainty, the prescribed performance function is used. Furthermore, an auxiliary variable is introduced to deal with unknown time-varying control coefficient and input saturation problem. Due to the auxiliary variable, function approximators are not used in this paper although all model uncertainties are unknown. Thus, the controller can be simple. From the Lyapunov stability theory, it is proved that all errors of the proposed control system remain within the prescribed performance bounds. Finally, the simulation results are presented to demonstrate the performance of the proposed scheme.
본 논문에서는 순환 보호 구긴(cyclic-prefix)을 사용하는 시공간 블록 부호 (STBC: Space-Time Block-Coding) 단일 반송파 시스템에서 향상된 채널 성능을 위한 가중된 블록 적응형 주파수 영역 채널 추정기를 제안한다. 제안된 채널 추정기 구조는 필터 입력 신호에 대해 STBC로 구성된 블록을 형성하며, 이후 형성된 입력 블록에 대해 사후 오차 (a posteriori error)를 이용하는 가중된 LS (least-square) 규준을 적용하여 알고리즘을 유도한다. 또한 정적 채널에서 steady-state EMSE (excess mean-square error) 분석을 통해 블록 길이가 늘어남에 따라 EMSE를 분석한다. 전산 모의실험에서는 시변 TU (typical urban) 채널에서 블록 길이를 증가시킬수록 제안한 채널 추정기는 기존 NLMS와 RLS 채널 추정기들 보다 우수한 성능을 나타냄을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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