In this paper an electromechanically coupled isogeometric finite element is utilized to analyse Lamb wave excitation with piezoceramic actuators. An effective actuator design reduces the energy needed for Lamb wave excitation, which is beneficial if a structural health monitoring system should be applied for a structure. For a better understanding of the actuator behavior the piezoeceramics are studied both free and bonded at a structure. The numerical part of the analysis is performed utilizing isogeometric finite elements. To obtain the optimal performance for the numerical analysis the effect of k-refinement of the isogeometric element with respect to the convergence is studied and discussed. The optimal numerical setup with the best convergence rate is proposed and is validated with free piezoeceramic actuators. The validated model is then utilized to study the impact of actuator shape and adhesive bondline effect to the wave amplitude. The study shows that simplified analytical equations do not predict the optimal excitation frequencies for all piezoceramic designs accurately.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.121-123
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2001
오늘날의 1세대 구매 에이전트는 상품의 전체 특징 변수(attribute)에 대해서보다는 주로 판매자들이 제시한 가격만 비교해서 구매 행위를 대행해 주고 있으며, 간혹 가격 이외의 변수에 대해 비교를 해주는 에이전트의 경우에도 협상(negotiation) 과정에서 전체 변수를 적절히 고려해주는 협상 모델은 찾아보기 힘들다. 따라서, 전자 상거래의 협상 모델(negotiation model)을 가격 변수뿐만 아니라 상품의 전체 변수로 확장시켜 주는 것이 절실히 요구되고 있다. 또한 수많은 전자상거래 업체가 나타남에 여러 도메인간 에이전트 이동 기술과 도메인의 상품 특성에 따른 협상을 진행하는 적응적 에이전트의 필요성이 요구된다. 본 논문에서는 유틸리티(utility)이론과 간결한 휴리스틱스(simple heuristics)에 바탕을 두어서 가격, 상품의 특성, 보장 기간, 서비스 정책 등에 대해서 협상을 벌이는 다중변수 에이전트 협상 프레임워크인 Pmart를 제시하고 이를 확장하여 다중 도메인에서 에이전트의 이동성을 보장하고, 각 도메인의 협상 특수 지식을 XML로 제공받아 적응성을 가지는 적응적 구매 에이전트를 제안한다.
A new spline function for resampling discrete signal adaptively is proposed. In general, B-spline function is used for an image interpolation because of its smoothness and continuity, but accompanies a large amount of blurring effect. Hence, we developed a new spline function to remedy this effect, with two procedures ; deblurring of Gaussian blurring and diminishing of aliasing effect caused by deblurring procedure. The proposed function has a parametric expression with $\alpha$ which is related to the variance of Gaussian blurring model. Locally adaptive resampling scheme is obtained by changing a according to statistical characteristics of an image. The proposed, interpolation function shows edge-sharpening effect as well as noise smoothing, with comparison to the conventional schemes.
The sliding mode control in an effective method to eatablish robustness against parameter variation and disturbance. But. In sliding mode strategy, the control function is discontinuous on the hyperplane. However the discontinuous change in control structure caves the controller input to chaffer and gives non-zero steady state error. Consequently, a multiloop feedback control system supplemented by a complelmentary controller is used to improved the drive performence of a DC servo motor and reduce sensitivity to parameter variation, nonlinear effects, and other disturbances.
Recently, vector control without a speed sensor for an inverter induction motor system has been developed. In this paper describes the vector control system estimates rotor speed based on FMRAS(Flux Model Reference Adaptive System). Because of improving the initial condition and drift problem by pure integrator is eliminated, we can be expected to rapid responsibility of the speed estimation. The stability of speed estimator is proved on the basis of hyperstability theory. Proposed control system used TMS320C31 DSP for high speed processing. The effectiveness of the proposed system is verified by simulation and experimental results. This result shows that the highly characteristic speed estimation and robust character of load regulation.
본 연구는 자계방향 기준 벡터제어 이론에 기초하여 속도 센스리스 벡터제어를 구현한다. 벡터제어는 상태량에 기초한 MRAS (MRAS: Model Reference Adaptive System)방법은 이득정수의 결정이 어려운 결점을 가지고 있다. 여기서는 관측기 이론에 기초하여 2차자속 관측기와 전류센스에서 검출한 전류값으로 속도추정을 행하는 새로운 속도 추정법을 제안한다. 그리고 제안한 방법이 자계 방향 벡터제어 시스템의 실현에 가능성이 있음을 시뮬레이션으로 검토한다.
In this paper, we present the structure of fuzzy neural network(FNN) based on wavelet function, and apply this network structure to the identification of nonlinear systems. For adjusting the shape of membership function and the connection weights, the parameter learning method based on the gradient descent scheme is adopted. And an approach that uses adaptive learning rates is driven via a Lyapunov stability analysis to guarantee the fast convergence. Finally, to verify the efficiency of our network structure. we compare the Identification performance of proposed wavelet based fuzzy neural network(WFNN) with those of the FNN, the wavelet fuzzy model(WFM) and the wavelet neural network(WNN) through the computer simulation.
The Tidal Power Plant Management is defined to devise the optimum operating plan and control generating output automatically to obtain maximum production by using adaptive control method. The method to use tidal level observation results is suggested as two(2) kinds of manner, that is the two(2) layer design method by power model simulation and power automatic control.
In this paper, we design a robust controller of biped robot system with uncertainties, using recurrent neural network. In our proposed control system, we use the self-recurrent wavelet neural network (SRWNN). The SRWNN makes up for the weak points in wavelet neural network(WNN). While the WNN has fast convergence ability, it dose not have a memory. So the WNN cannot confront unexpected change of the system. However, the SRWNN, having advantage of WNN such as fast convergence, can easily encounter the unexpected change of the system. For stable walking control of biped robot, we use sliding mode control (SMC). Here, uncertainties are predicted by SRWNN. The weights of SRWNN are trained by adaptive laws based on Lyapunov stability theorem. Finally, we carry out computer simulations with a biped robot model to verify the effectiveness of the proposed control system,.
Generally, biped walking is difficult to control because a biped robot is a nonlinear system with various uncertainties. In this paper, we propose a hybrid control system to improve the efficiency of position tracking performance of biped locomotion. In our control system, the wavelet neural network (WNN) based on Sliding mode controller is used as a main controller which estimates a biped robot model, and the compensated controller is proposed to compensate the estimation error. A WNN is utilized to estimate uncertain and nonlinear system parameters, where the weights of WNN are trained by adaptive laws that are induced from the Lyapunov stability theorem. Finally, the effectiveness of the proposed control system is verified through computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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