Kim, You-Keun;Kim, Jae-Hun;Hyun, Chang-Ho;Kim, Eun-Tai;Park, Mi-Gnon
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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pp.211-216
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2004
In this thesis, we present the Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy model based adaptive controller and adaptive identification for a general class of uncertain nonlinear dynamic systems. We use an estimated model for the unknown plant model and use this model for designing the controller. The hybrid adaptive control combined direct and indirect adaptive control based on TSK fuzzy model is constructed. The direct adaptive law can be showed by ignoring the identification errors and fails to achieve parameter convergence. Thus, we propose an TSK fuzzy model based hybrid adaptive (HA) law combined of the tracking error and the model ins error to adjust the parameters. Using a Lyapunov synthesis approach, the proposed hybrid adaptive control is proved. The hybrid adaptive law (HA) is better than the direct adaptive (DA) method without identifying the model ins error in terms of faster and improved tracking and parameter convergence. In order to show the applicability of the proposed method, it is applied to the inverted pendulum system and the performance is verified by some simulation results.
In 2000s, incidence of natural disaster is increasing continuously. Therefore, the necessity of research on the effective disaster response is emphasized. Korea is not safe from natural disaster. Natural disasters like torrential downpours, typhoons have occurred more frequently than before. In addition disasters like droughts and MERS has also occurred. Therefore, needs for effective systems and algorithms to respond disaster are increased. This study covers the vehicle routing problem for effective logistics in disaster situations caused by natural disasters. The emergency vehicle route problem has different property from the general vehicle route problem. It has the property of the importance of deadline, the uncertain and dynamic demand information, and the uncertainty in information transfer. In this study, a solution that focused on the importance of deadline. In this study, the heuristic solution using the genetic algorithm are suggested. Finally the simulation experiment which reflects the actual environment are conducted to verify the performance of the solution.
Current methods for construction site modeling employ large, expensive laser range scanners that produce dense range point clouds of a scene from different perspectives. Days of skilled interpretation and of automatic segmentation may be required to convert the clouds to a finished CAD model. The dynamic nature of the construction environment requires that a real-time local area modeling system be capable of handling a rapidly changing and uncertain work environment. However, in practice, large, simple, and reasonably accurate embodying volumes are adequate feedback to an operator who, for instance, is attempting to place materials in the midst of obstacles with an occluded view. For real-time obstacle avoidance and automated equipment control functions, such volumes also facilitate computational tractability. In this research, a human operator's ability to quickly evaluate and associate objects in a scene is exploited. The operator directs a laser range finder mounted on a pan and tilt unit to collect range points on objects throughout the workspace. These groups of points form sparse range point clouds. These sparse clouds are then used to create geometric primitives for visualization and modeling purposes. Experimental results indicate that these models can be created rapidly and with sufficient accuracy for automated obstacle avoidance and equipment control functions.
Masonry constructions exhibit uncertain behaviors under dynamic effects such as seismic action. Complex issues arise in the idealization of structural systems of buildings having different material types and mechanical properties. In this study, the structural behavior of a vaulted masonry building constructed using full clay brick and lime-based mortar and sitting on consecutive arches was investigated by experimental and numerical approaches. The dimensions of the structure built in the laboratory were 391 × 196 cm, and its height was 234 cm. An incremental repetitive loading was applied to the prototype construction model. Along the gradually increasing loading pattern, the load-displacement curves of the masonry structure were obtained with the assistance of eight linear displacement transducers. In addition, crack formation areas, and relevant causes of its formation were determined. The experimental model was idealized using the finite element method, and numerical analyses were performed for the area considered as linear being under similar loading effect. From the linear analyses, the displacement values and stress distribution of the numerical model were obtained. In addition, the effects of tie members, frequently being used in the supports of curved load-bearing elements, on the structural behavior were examined. Consequently, the experimental and numerical analysis results were comparatively evaluated.
Kim, H;Jhonson, R.;Zalewski, D.;Qu, Z.;Durrance, S.T.;Ham, C.
한국산학기술학회논문지
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제2권2호
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pp.81-89
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2001
우주 항공위성 시스템은 변하는 불확실한 우주항공 환경에(서) 운행되고 지상기지국으로부터의 원격통신 없이 장시간 동안 동작해야 할 자율적인 능력이 요구되고, 결함 없이 임무를 수행하여야 하며, 시스템에서 계측된 데이터의 신뢰성을 유지하기 위한 고장 상태 검출과 오류 수정 시스템을 차보하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 확장 칼만 필터 기법을 적용한 동적모델 시뮬레이션 기법(High Fidelity, Dynamic Model-based Simulation)을 제안하였으며, 제안된 시스템은 비정상적인 데이터의 효과적인 검출과 대응이 가능해짐으로써 신뢰성 있는 우주항공위성시스템을 구축하도록 자동 상태 진단/데이터 시스템에 고장검출/오류수정 시스템을 적용하는 것이다. (Autonomous Spacecraft Health Monitoring/Data Validation Control System : ASHMDVCS).
When a wind turbine is designed, the dynamic stability of the system as well as the dynamic characteristics of the main components such as blades, hub, main shaft and tower must be evaluated. In particular, the natural frequencies of a blade, as a main load-generating component, need to be measured and assessed by component level testing. In conventional practice, the natural frequencies of a blade are determined as the measured frequencies near the reference frequencies provided by FE analysis results. But the reference frequencies are also uncertain since designers have difficulty distinguishing the torsional mode shape among the analysis results due to the complexity of its mode shape. So, in conventional practice, the determination of a measured torsional frequency inevitably contains uncertainty. Therefore, a novel method to definitely determine the torsional frequencies from the experimental data itself is necessary. In this paper, a new methodology to measure the torsional frequency of a blade was studied from the perspective of a modal test procedure, data processing method and mode determination logic. Finally, the validity of the method that can measure torsional frequency without reference FE analysis results was verified by applying it to an actual large wind turbine blade
본 연구에서는 제안된 뉴로-퍼지 제어기를 사용하여 유압 서보 시스템을 제어 하고 학습하기 위한 구조로써 유압 서보 시스템의 모델링을 위한 추가적인 노력이 필 요없는 feedback error learning 구조물 채택하였다. 학습 과정에서 필요한 유압 서 보 시스템의 입-출력 사이의 감도(sensitivity)의 효과는 학습 계수에 포함된다. 이 러한 형태의 제어기가 유압 서보 시스템 제어에 유용하게 적용될 수 있다는 것을 보이 기 위해서 불확실성과 높은 비선형성 뿐만아니라 외란의 영향을 받는 유압 서보 시스 템을 대상으로 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 수학적인 모델을 기초로한 기존의 제어 알고리즘에 비해 쉽게 구성할 수 있 고 높은 정밀도, 빠른 학습 속도를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있음을 알 수 있다.
동적 지반-구조물해석과정에는 수많은 불확실성 요소가 내재되어 있다. 이러한 요소는 입력운동의 정의, 지반-구조물시스템의 모델작성, 해석기법 등에 포함된다. 이 논문은 점탄성 층상지반상의 원자로건물의 지진응답에 대한 매개변수해석을 수행한 결과를 제시한 것이다. 많은 매개변수 중에 입력운동의 정의위치, 구조물의 묻힘정도, 상부토층의 두께와 지반의 강성을 선택하여 지진응답에 미치는 영향을 중점적으로 이 연구에서 다루었다. 해석방법은 진동수에 무관한 지반임피던스를 사용하는 부분구조법인 시간영역에서의 모드중첩법이다. 지반-구조물시스템의 모드감쇠값은 각 모드에 대해 변형에너지에 대한 소멸에너지의 비를 구하여 결정되었다. 이 연구결과로부터 부분구조법에 의한 지반-구조물상호작용해석법의 실용적 이용에 참고할 수 있는 지진응답에 미치는 각 파라메터의 민감도가 제시되었다.
본 논문은 이미지 상황분석을 기반으로 하여 객체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다. 입력 영상의 상황분석은 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크를 이용하여 수행되어진다. 제안된 객체 검출은 일정하지 않은 객체 이미지 때문에 생기는 영향을 감소시키기 위해 상황 기반 적응적 베이지안 네트워크를 이용한다. 본 논문에서는 학습 속도를 높이기 위해 2D Haar 웨이블릿 변형을 이용한 특징 벡터 생성기와 베이지안 판별식 방법을 이용하여 학습 시간이 적게 걸리며 학습 데이터의 변화에 일정한 성능을 갖는 방법론을 제안하였다. 제안하는 방법을 개발하여 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.
This study evaluates CMIP5 model performance on rainy season evolution in the East Asian summer monsoon. Historical (1986~2005) simulation is analyzed using ensemble mean of CMIP5 19 models. Simulated rainfall amount is underestimated than the observed and onset and termination of rainy season are earlier in the simulation. Compared with evolution timing, duration of the rainy season is uncertain with large model spread. This area-averaged analysis results mix relative differences among the models. All model show similarity in the underestimated rainfall, but there are quite large difference in dynamic and thermodynamic processes. The model difference is shown in horizontal distribution analysis. BEST and WORST group is selected based on skill score. BEST shows better performance in northward movement of the rain band, summer monsoon domain. Especially, meridional gradient of equivalent potential temperature and low-level circulation for evolving frontal system is quite well captured in BEST. According to RCP8.5, CMIP5 projects earlier onset, delayed termination and longer duration of the rainy season with increasing rainfall amount at the end of 21st century. BEST and WORST shows similar projection for the rainy season evolution timing, meanwhile there are large discrepancy in thermodynamic structure. BEST and WORST in future projection are different in moisture flux, vertical structure of equivalent potential temperature and the subsequent unstable changes in the conditional instability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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