Global climate variations are expected to affect local hydro-meteorological variables like precipitation and temperature. The Southern Oscillation (SO) is one of the major driving forces that give impact on regional and local climatic variation. The relationships between SO and local climate variation are, however, characterized by strong nonlinear variation patterns. In this paper, the nonlinear dynamic relationship between the Southern Oscillation Index (SOI), precipitation, and temperature in Fukuoka, Japan, is investigated using by a nonlinear multivariable approach. This approach is based on the joint variation of these variables in the phase space. The joint phase-space variation of SOI, precipitation, and temperature is studied with the primary objective to obtain a better understanding of the dynamical evolution of local hydro-meteorological variables affected by global atmospheric-oceanic phenomena.
In this paper Hartley functions are used to approximate the solutions of continuous time linear dynamical system. The Hartley function and its integral operational matrix are first presented, an efficient algorithm to solve the Stein equation is proposed. The algorithm is based on the compound matrix and the inverse of sum of matrices. Using the structure of the Hartley's integral operational matrix, the full order Stein equation should be solved in terms of the solutions of pure algebraic matrix equations, which reduces the computation time remarkably. Finally a numerical example is illustrated to demonstrate the validity of the proposed algorithm.
동적 시스템의 동정은 시스템의 관측된 데이터를 가지고 동적 모델의 수학적 모델을 찾는 문제를 다루는 것이다. 기존의 고전적인 방법으로는 차분 방정식(ARX 또는 ARMAX) 또는 상태 공간 표현에 관한 계수들을 추정하기 위해서 회귀 기법 등을 사용하였다. 그러나 이러한 고전적인 방법들은 파라미터가 비선형이고, 실세계 문제에서 모델링 오차나 측정 잡음을 수반하게 되면 탐색의 어려움을 가지게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하고자 퍼지 이론이나 신경망 이론 둥이 이용되었으나 본 논문에서는 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 최근 복잡한 최적화 문제를 해결하는 도구로 점점 관심을 받고 있는 유전 알고리즘을 동정 알고리즘으로 제안하고, 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 유전 알고리즘을 응용한 몇 가지 예를 제시하고자 한다.
The objective of this paper is to control a nonlinear dynamical systems based on Self-Organized Distributed Networks (SODN). The learning with the SODN is fast and precise. Such properties are caused from the local learning mechanism Each local network learns only data in a subregion. Methods for indirect adaptive control of nonlinear systems using the SODN is presented. Through extensive simulation, the SODN is shown to be effective for adaptive control of nonlinear dynamic systems.
The authors have recently developed a new method for identification of Volterra kernels of nonlinear systems by use of pseudorandom M-sequence and correlation technique. And it is shown that nonlinear systems which can be expressed by Volterra series expansion are well identified by use of this method. However, there exist many nonlinear systems which can not be expressed by Volterra series mathematically. A nonlinear system having backlash type nonliear element is one of those systems, since backlash type nonlinear element has multi-valued function between its input and output. Since Volterra kernel expression of nonlinear system is one of the most useful representations of non-linear dynamical systems, it is of interest how the method of Volterra kernel identification can be ar plied to such backlash type nonlinear system. The authors have investigated the effect of application of Volterra kernel identification to those non-linear systems which, accurately speaking, is difficult to express by use of Volterra kernel expression. A pseudorandom M-sequence is applied to a nonlinear backlash-type system, and the crosscorrelation function is measured and Volterra kernels are obtained. The comparison of actual output and the estimated output by use of measured Volterra kernels show that we can still use Volterra kernel representation for those backlash-type nonlinear systems.
회전체의 자이로스코픽 모멘트가 크거나 회전속도가 고속인 경우 회전속도에 따라 회전체의 동역학적 특성이 변화하는 정도가 커지게 되며, 자기베어링을 이용하여 회전축을 지지하는 경우 자기베어링의 제어기는 회전속도의 영향을 고려하여야 한다. 각 축의 부상력이 해당 축의 센서 출력에 의해서만 결정되는 독립축 제어기는 회전속도에 따른 변화에 대응하기 어려운 구조이나, 혼합축 제어기는 센서출력을 변환하여 진동 모드와 일치하도록 하고 각각의 진동 모드에 대해 독립적으로 제어기가 작동하는 구조로서, 진동 모드에 직접적으로 대응할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 회전체의 유연 모드를 포함하는 자기베어링 시스템의 수학적 모델을 기반으로 혼합축 제어기를 설계하고 제어기의 성능을 ISO 민감도 기준 및 불평형질량 응답 측면에서 평가하였다. 제어기 성능 평가 시 회전속도에 따른 시스템의 동특성 변화를 고려하여, 운전 속도 범위에서 성능 지표를 만족함을 확인하였다.
The so-called "Needham's Grand Question" (NGQ) can be formulated as why modern science was developed in Europe despite the earlier successes of science and technology in ancient China. Numerous answers have been proposed. In this review, it will be pointed out that traditional Chinese natural philosophy (TCNP) and traditional Chinese medicine (TCM) are in fact dealing with problems of highly complex dynamical systems of Nature and human beings. Due to the lack of mathematical machinery in dealing with such complex phenomena, a holistic approach was taken by ancient Chinese instead. It was very successful for the first eighteen centuries. In the recent three centuries, however, the reductionist and mechanistic viewpoints of Western natural philosophy, sciences, and medicine have been prevalent all over the world up to now. The main obstacle in preventing the advancement of TCM, TCNP and its sciences is actually the lacking of proper mathematical tools in dealing with complex dynamical systems. Fortunately, the tools are now available and a "chaotic wave theory of fractal continuum" has been proposed recently. To give the theory an operational meaning, three basic laws of TCNP are outlined. These three laws of wave/field interactions contrast readily with those of Newton's particle collisions. Via the proposed three laws, TCM, TCNP and its sciences can be unified under the same principles. Finally, an answer to NGQ can be accurately given. It is hoped that this review will help promoting a genuine understanding of natural philosophy, sciences, and medicine in an ecumenical way.
동역학의 새로운 변분이론인 혼합 합성 변분이론은 수학물리학을 비롯한 공학에 있어 초기치-경계치 문제해석에 광범위하게 적용될 수 있는 기반을 제공하는 것으로, 본 논문은 이 이론을 토대로 시간에 대한 이차의 형상함수가 적용된 시간 유한요소해석법을 개발하고 그 해석법의 수치특성 확인을 통해 향후 다양한 동적시스템 해석의 적용에 대한 가능성을 살펴보았다. 이를 위해 가장 기본적인 선형탄성의 단자유도계가 고려되었다. 에너지 보존시스템의 경우(비감쇠 시스템에 외력이 작용치 않는 경우), 제안된 알고리즘 모두는 time-step에 관계없이 안정적이며 수치감쇠가 없이 에너지와 모멘텀이 보존되는 symplecticity property를 가지고 있음을 확인할 수 있었고, 감쇠시스템인 경우, time-step이 점점 작아질수록 정확한 해에 빠르게 수렴하는 것을 확인하였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.376-386
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2020
The aim of this study was to develop a new efficient strategy that uses the Vector form Intrinsic Finite-element (VFIFE) method to conduct the static and dynamic analyses of marine pipes. Nonlinear problems, such as large displacement, small strain, and contact and collision, can be analyzed using a unified calculation process in the VFIFE method according to the fundamental theories of point value description, path element, and reverse motion. This method enables analysis without the need to integrate the stiffness matrix of the structure, because only motion equations of particles established according to Newton's second law are required. These characteristics of the VFIFE facilitate the modeling and computation efficiencies in analyzing the nonlinear dynamic problem of flexible pipe with large deflections. In this study, a three-dimensional (3-D) dynamical model based on 3-D beam element was established according to the VFIFE method. The deep-sea flexible pipe was described by a set of spatial mass particles linked by 3-D beam element. The motion and configuration of the pipe are determined by these spatial particles. Based on this model, a simulation procedure to predict the 3-D dynamical behavior of flexible pipe was developed and verified. It was found that the spatial configuration and static internal force of the mining pipe can be obtained by calculating the stationary state of pipe motion. Using this simulation procedure, an analysis was conducted on the static and dynamic behaviors of the flexible mining pipe based on a 1000-m sea trial system. The results of the analysis proved that the VFIFE method can be efficiently applied to the static and dynamic analyses of marine pipes.
A hybrid control scheme is proposed for the stabilization of backward movement along simple paths for a vehicle composed of a truck and six trailers. The hybrid comprises the combination of a linear quadratic regulator (LQR) and a neurocontroller (NC) that is trained by a genetic algorithm (GA). Acting singly, either the NC or the LQR are unable to perform satisfactorily over the entire range of the operation required, but the proposed hybrid is shown to be capable of providing good overall system performance. The evaluation function of the NC in the hybrid design has been modified from the conventional type to incorporate both the squared errors and the running steps errors. The reverse movement of the trailer-truck system can be modeled as an unstable nonlinear system, with the control problem focusing on the steering angle. Achieving good backward movement is difficult because of the restraints of physical angular limitations. Due to these constraints the system is impossible to globally stabilize with standard smooth control techniques, since some initial states necessarily lead to jack-knife locks. This paper demonstrates that a hybrid of neural networks and LQR can be used effectively for the control of nonlinear dynamical systems. Results from simulated trials are reported.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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