Slemp, Wesley C.H.;Hallauer, William L. Jr.;Kapania, Rakesh K.
Smart Structures and Systems
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제4권3호
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pp.279-290
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2008
The modeling and parameter estimation of a damped one-degree-of-freedom mass-spring system is examined. This paper presents a method for estimating the system parameters (damping coefficients and natural frequency) from measured free-vibration motion of a system that is modeled to include both subcritical viscous damping and kinetic Coulomb friction. The method applies a commercially available least-squares curve-fitting software function to fit the known solution of the equations of motion to the measured response. The method was tested through numerical simulation, and it was applied to experimental data collected from a laboratory mass-spring apparatus. The mass of this apparatus translates on linear bearings, which are the primary source of light inherent damping. Results indicate that the curve-fitting method is effective and accurate for both perfect and noisy measurements from a lightly damped mass-spring system.
감쇠최소자승법을 최적회 기법으로 사용하여 사진 렌즈계와 픽업 광학계용 비구면 대물렌즈를 설계하였다. 최적화 초기에 임의로 감쇠계수를 선택한 다음 최적화 과정의 수렴 속도와 안정성을 높이기 위하여 미분증가치의 최적성 평가법을 도입하였다. 최적성 평가법을 만족하는 미분증가치를 사용한 경우 최적화의 수렴성과 안정성이 증진되었으며, 최적화에 의해 설계된 렌즈계들의 성능은 설계 목표치를 잘 만족하였다.
This paper presents a novel time-domain method for the identification of plastic rotations and stiffness parameters of single-bay frames with nonlinear plastic hinges. Each plastic hinge is modelled as a pseudo-semi-rigid connection with nonlinear hysteretic moment-curvature characteristics at an element end. Through the comparison of the identified end rotations of members that are connected together, the plastic rotation that furnishes information of the locations and plasticity degrees of plastic hinges can be identified. The force consideration of the frame members may be used to relate the stiffness parameters to the elastic rotations and the excitation. The damped-least-squares method and damped-and-weighted-least-squares method are adopted to estimate the stiffness parameters of frames. A noise-removal strategy employing a de-noising technique based on wavelet packets with a smoothing process is used to filter out the noise for the parameter estimation. The numerical examples show that the proposed method can identify the plastic rotations and the stiffness parameters using measurements with reasonable level of noise. The unknown excitation can also be estimated with acceptable accuracy. The advantages and disadvantages of both parameter estimation methods are discussed.
수평다층(水平多層) 지질구조(地質構造)모델에 있어서 외견전기비저항곡선(外見電氣比抵抗曲線)의 자동해석(自動解析)에 최소자승법(最小自乘法)을 적용(適用)하여 보았다. 이 방법(方法)은 digital filtering 법(法)과 종합(綜合)된 damped least-squares algorithm으로 구성된 것으로서, 일반적(一般的)으로 사용(使用)되고 있는 curve-matching 법(法)보다 시간(時間)이 빠르고 정도(精度)도 높다는 것을 알게되었다. 이 반전법(反轉法)을 시험(試驗)하기 위해서 한개의 이론(理論)데이터와 3개의 현장탐사(現場探査) 결과(結果)를 선택(選擇)하여 해석(解析)하였다. 3층(層) 지질구조(地質構造)모델로부터 나오는 이론(理論)데이터의 해석(解析)을 통(通)하여 이 방법(方法)의 특징(特徵)을 파악(把握)할 수 있고, 또 종래(從來)의 Curve-matching법(法)에는 없는 명확(明確)한 특징(特徵)이 나타났다. 더우기 반전법(反轉法)의 유효성(有效性)은 현장탐사(現場探査) 결과(結果)의 해석(解析)에 의해서도 알 수 있었다. 그 때의 최적(最適) 지질구조(地質構造)모델은 시굴(試掘)로 확인(確認)된 지하구조(地下構造)와 일치(一致)함을 알 수 있었다.
In this paper, it is shown that the conventional methods for dealing with the singularity problem of a manipulator can be generalized as a local minimization problem with differently weighted objective functions. A new damping method proposed in this article automatically determines the damping amounts for singular values, which are inversely proportional to the magnitude of the singular values. Furthermore, this can be done without explicitly computing the singular values. The proposed method can be applied to all the manipulators with revolute joints.
In this paper, the iterative least-squares inversion method is used to determine shapes and density contrasts of 2-D structures from the gravity data. The 2-D structures are represented by their cross-sections of N-sided polygons with density contrasts which are constant or varying with depth. Gravity data are calculated by theoretical formulas for the above structure models. The data are considered as observed ones and used for inversions. The inversions are performed by the following processes: I) polygon's vertices and density contrast are initially assumed, 2) gravity are calculated for the assumed model and error between the true (observed) and calculated gravity are determined, 3) new vertices and density contrast are determined from the error by using the damped least-squares inversion method, and 4) final model is determined when the error is very small. Results of this study show that the shape and density contrast of each model are accurately determined when the density contrast is constant or vertical density gradient is known. In case where the density gradient is unknown, the inversion gives incorrect results. But the shape and density gradient of the model are determined when the surface density contrast is known.
설계변수의 직교화와 SVD(singular value decomposition)를 최적화에 도입하고, 이를 double-Gauss형 사진렌즈계에 적용시켜 최적화의 수렴성과 안정성을 일반적인 최소자승법, 감쇠최소자승법의 경우와 비교하였다. 최적화에서 정규방정식의 조건수(고유값의 최대, 최소값의 비)가 최적화의 불안정성과 밀접한 관련이 있다는 것은 이미 알려져 있다. 본 연구에는 SVD를 도입하여 조건수를 제한하여 본 결과 최적화의 안정성이 매우 증진 되었으며, 감쇠최소자승법에서 적은 감쇠항을 주고 직교화와 SVD를 적용시킨 경우가 가장 빠르고 안정하게 수렴하였다. 이것은 변수의 직교화와 SVD가 감쇠최소자승법에서 적은 감쇠항을 줄 때 생기는 불안정성을 잘 극복하고 있음을 나타내고 있다.
감쇠최소자승법은 각종 물리탐사 자료에 가장 널리 사용되는 역산법이다. 일반적으로 최소자승법에서 최소화되는 목적함수는 자료오차(data misfit)와 모델제한자의 합으로 주어진다. 따라서 역산에서 자료오차와 모델제한자는 함께 중요한 역할을 담당한다. 하지만 역산에 관한 대부분의 연구는 주로 모델제한자의 설정방법과 적절한 라그랑지 곱수의 선정방법에 치중되어 왔다. 일반적으로 자료획득시 자료가 갖는 표준편차를 자료가중값의 계산에 사용하는 것이 추천되고 있지만, 실제 현장조사에서는 자료의 표준편차는 좀처럼 측정되지 않으며, 대부분의 역산에서 자료가중행렬은 어쩔 수 없이 단위행렬로 간주된다. 본 논문에서는 자료분해능행렬과 그 분산함수를 분석하여 자동적으로 계산된 자료가중행렬을 사용하는 역산법을 개발하였다. EACB법이라 명명한 이 역산법에서는 분해능이 높은 자료에는 높은 가중값을, 작은 자료에는 작은 가중값을 부여한다. 개발된 EACB 역산법을 전기비저항 토모그피법에 적용한 결과, 보다 안정적이고 분해능이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
Triplet 카메라 렌즈계(f'=50mm, f/3.5)를 통하여 고유값의 중간값은 최적의 감쇠 계수임과, 정규 방정식을 풀 때 SVD 직교화 방법을 적용하면 불량 조건을 제거하여 계산의 정확도를 높일 수 있어서 merit 함수는 최소값에 안정하면서도 빠르게 수렴할 수 있다는 것을 조사하였다. 양호 조건인 triplet 카메라 렌즈계에서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법에서 얻은 최소 merit 함수는 가우스 소거법에서 얻은 최소 merit 함수의 97.86%로서 크게 개선되지는 못하였다. 따라서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법이 가우스 소거법을 적용한 DLS 법보다 감쇠 계수 적용에 대한 안정성과 수렴속도가 좋으며, 최적화 방법에 적절한 감쇠 계수를 적용시켜주면 최적화 과정의 수렴 속도가 개선됨을 알 수 있었다.
additive 감쇠에 의한 감쇠 최소 자승법에 가우스 소거법과 Jacobian 행렬을 직교 변환시킨 SVD(singular value decomposition)법을 적용하여 조건수가 양호한 triplet 사진 렌즈계에 적용하여 수렴 속도와 안정성을 비교하였다. SVD 직교화 방법을 적용한 감쇠 최소 자승 법이 최소 merit 함수에 보다 안정되고 빠르게 수렴하였다. SVD 방법을 적용한 최적화에서 적절한 merit 함수를 얻을 수 있지만 오차 함수의 비선형성으로 인해 merit 함수가 국부 최소 점에 수업하는 경우가 있어서 간단한 전역 최적화 방법인격자 법으로 최적화를 실시하여 SVD 방법에 의한 merit 함수보다 낮은 전역 최소 점에 수렴하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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