Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2001.10a
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pp.134-139
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2001
This paper presents a new scheme of neural network controller to improve the robustuous of robot manipulator using digital signal processors. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are particularly developed for fast numerical computations involving sums and products of variables. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and products of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In addition, DSPs are as fast in computation as most 32-bit micro-processors and yet at a fraction of their prices. These features make DSPs a viable computational tool in digital implementation of sophisticated controllers. During past decade it was proposed the well-established theorys for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Perforating of the proposed controller is illustrated. This paper describes a new approach to the design of adaptive controller and implementation of real-time control for assembling robotic manipulator using digital signal processor. Digital signal processors used in implementing real time adaptive control algorithm are TMS320C50 series made in TI'Co..
Identification of the nonlinear hysteretic behavior of a reinforced concrete (RC) bridge pier subjected to earthquake loads is carried out based on acceleration measurements of the earthquake motion and bridge responses. The modified Takeda model is used to describe the hysteretic behavior of the RC pier with a small number of parameters, in which the nonlinear behavior is described in logical forms rather than analytical expressions. Hence, the modified extended Kalman filter is employed to construct the state transition matrix using a finite difference scheme. The sequential modified extended Kalman filter algorithm is proposed to identify the unknown parameters and the state vector separately in two steps, so that the size of the problem for each identification procedure may be reduced and possible numerical problems may be avoided. Mode superposition with a modal sorting technique is also proposed to reduce the size of the identification problem for the nonlinear dynamic system with multi-degrees of freedom. Example analysis is carried out for a continuous bridge with a RC pier subjected to earthquake loads in the longitudinal and transverse directions.
Taking three types of bridge bearings with diameter being 100 mm as examples, the theoretical analysis, the experimental research as well as the numerical simulation of these bearings is conducted. Since the normal compression and shear machines cannot be applied to the small-size bearings, an improved equipment to test the properties of these bearings is proposed and fabricated. Besides, the simulation of the bearings is conducted based on the explicit finite element software ANSYS/LS-DYNA, and some parameters of the bearings are modified in the finite element model to reduce the computation cost effectively. Results show that all the research methods are capable of revealing the fundamental properties of the small-size bearings, and a combined use of these methods can better catch both the integral properties and the inner detailed mechanical behaviors of the bearings.
In this paper the unsteady fluid-structure interaction (FSI) problems with large structural displacement are solved by partitioned solution approaches in the arbitrary Lagrangian-Eulerian finite element framework. The incompressible Navier-Stokes equations are solved by the characteristic-based split (CBS) scheme. Both a rigid body and a geometrically nonlinear solid are considered as the structural models. The latter is solved by Newton-Raphson procedure. The equation governing the structural motion is advanced by Newmark-${\beta}$ method in time. The dynamic mesh is updated by using moving submesh approach that cooperates with the ortho-semi-torsional spring analogy method. A mass source term (MST) is introduced into the CBS scheme to satisfy geometric conservation law. Three partitioned coupling strategies are developed to take FSI into account, involving the explicit, implicit and semi-implicit schemes. The semi-implicit scheme is a mixture of the explicit and implicit coupling schemes due to the fluid projection splitting. In this scheme MST is renewed for interfacial elements. Fixed-point algorithm with Aitken's ${\Delta}^2$ method is carried out to couple different solvers within the implicit and semi-implicit schemes. Flow-induced vibrations of a bridge deck and a flexible cantilever behind an obstacle are analyzed to test the performance of the proposed methods. The overall numerical results agree well with the existing data, demonstrating the validity and applicability of the present approaches.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.10
no.6
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pp.714-720
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1998
The differential pressure venturi-cone flowmeter is an advanced flowmeter which has many advantages such as wide range of measurement, high accuracy, excellent flow turn-down ratio, low headless, short installation pipe length requirement, and etc. Like other differential pressure flowmeters, the venturi-cone flowmeter uses the law of energy conservation, but its shape and position make it perform better than others. The cone acts as its own flow conditioner and mixer, fully conditioning and mixing the flow prior to measurement. For the analysis, we used Reynolds-averaged Wavier-Stokes equations and k-$\omega$ turbulence model. The equations were fully transformed into the computational domain, the pressure-velocity coupling was made through SIMPLER algorithm, and the equations were discretized using finite analytic solutions of the liberalized equations(Finite Analytic Method). To control the separation phenomenon on the cone surface, we proposed a new shape of cone, and analyzed the flowfield in the new flowmeter system, and found the improvement on the performance of the new cone flowmeter.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.751-755
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1997
This paper presents a new scheme of neural network controller to improve to improve the robustuous of robot manipulator using digital signal processors. Digital processors, DSPs, are micro-processors that are particularly developed for fast numerical computations involving sums and products of variables. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and producrs of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In addition, DSPs are as fist in computation as most 32-bit micro-processors and yet at a fraction of their prices. These features make DSPs a viable computational tool in digital implementation of sophisticated controllers. During past decade it was proposed the well-established theorys for the adaptive control of linear systems, but there exits relativly little gensral theoral for the adaptive control of nonlinear systems. Perforating of the proposed controller is illustrated. This paper describes a new approach to the design of adaptive controller and implementation of real-time control for assembling robotic manipulator using digital signal processor. Digital signal processors used in implementing real time adaptive control algorithm are TMS320C50 series made in TI'Co..
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.5
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pp.1984-2002
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2020
With the appearance of wireless spectrum crisis in traditional cellular network, device-to-device (D2D) communication has been regarded as a promising solution to ease heavy traffic burden by enabling precise content delivery among mobile users. However, due to the channel sharing, the interference between D2D and cellular users can affect the transmission rate and narrow the throughput in the network. In this paper, we firstly present a weighted interference minimization cluster formation model involving both social attribute and physical closeness. The weighted-interference, which is evaluated under the susceptible-infected(SI) model, is utilized to gather user in social and physical proximity. Then, we address the cluster formation problem via spectrum clustering with iterative operation. Finally, we propose the stable matching theory algorithm in order to maximize rate oriented to accomplish the one-to-one resource allocation. Numerical results show that our proposed scheme acquires quite well clustering effect and increases the accumulative transmission rate compared with the other two advanced schemes.
In this paper, we introduce advanced architectures of genetically-oriented Fuzzy Neural Networks (FNNs) based on fuzzy set and fuzzy relation and discuss a comprehensive design methodology. The proposed FNNs are based on 'if-then' rule-based networks with the extended structure of the premise and the consequence parts of the fuzzy rules. We consider two types of the FNNs topologies, called here FSNN and FRNN, depending upon the usage of inputs in the premise of fuzzy rules. Three different type of polynomials function (namely, constant, linear, and quadratic) are used to construct the consequence of the rules. In order to improve the accuracy of FNNs, the structure and the parameters are optimized by making use of genetic algorithms (GAs). We enhance the search capabilities of the GAs by introducing the dynamic variants of genetic optimization. It fully exploits the processing capabilities of the FNNs by supporting their structural and parametric optimization. To evaluate the performance of the proposed FNNs, we exploit a suite of several representative numerical examples and its experimental results are compared with those reported in the previous studies.
Bu, Seong-An;Sin, Sang-Mun;Choe, Yong-Seon;Park, Jae-Hyeon;Jeong, Gyo-Cheol;Park, Chang-Geun
KCID journal
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v.13
no.2
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pp.236-245
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2006
Among a number of methodologies for developing groundwater supply to overcome drought events reported in the research community, an accurate estimation of the groundwater level is an important initial issue to provide an efficient method for operating groundwater. The primary objective of this paper is to develop an advanced prediction model for the groundwater level in the catchment area of the Ssangcheon groundwater dam using precipitation based period dividing algorithm and response surface methodology (RSM). A numerical example clearly shows that the proposed method can effectively forecast groundwater level in terms of correlation coefficient ($R^2$) in the upstream part of the Ssangcheon groundwater dam.
The objective of this study is to model and simulate the nonlinear lubrication performance of the sliding part between the piston and cylinder wall in a hydrostatic swash-plate-type axial piston pump. A numerical algorithm is developed that facilitates simultaneous calculation of the rotating body motion and fluid film pressure to observe the fluid film geometry and power loss. It is assumed that solid asperity contact, so-called mixed lubrication in this study, invariably occurs in the swash-plate-type axial piston pump, which produces a higher lateral moment on the pistons than other types of hydrostatic machines. Two comparative mixed lubrication models, rigid and elastic, are used to determine the reaction force and sliding friction. The rigid model does not allow any elastic deformation in the partial lubrication area. The patch shapes, reactive forces, and virtual local elastic deformation in the partial lubrication area are obtained in the elastic contact model using a simple Hertz contact theory. The calculation results show that a higher reaction force and friction loss are obtained in the rigid model, indicating that solid deformation is a significant factor on the lubrication characteristics of the reciprocating piston part.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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