• 대한조선학회논문집
• /
• 제32권1호
• /
• pp.118-131
• /
• 1995

수중폭발을 받게 되는 해군 함정이나 충격하중을 받게 되는 초고속선의 구조에 대한 내충격 파손해석을 거시해석(global or macro analysis)과 미시해석(fine or micro analysis)의 두 단계로 나누어 수행하였다. 거시해석은 이중근사기법(DAA : Doubly Asymptotic Approximation)을 이용하였다. 심한 충격하중을 받는 구조는 주로 세 가지 파괴모드를 나타내는데 이는 충격후기에 주로 나타나는 동소성좌굴(Dynamic plastic buckling)에 기인하는 소성대변형과 충격초기에 주로 나타나는 인장 파괴(Tensile tearing failure)와 횡전단파괴(Transverse shear failure)가 있다. 본 논문의 미시해석에서는 잠수구조의 종보강재에 충격압력이 가해진 경우에 대하여 응력파(stress wave)의 파급과 이 응력파와 균열과의 상호작용에 의한 동적응력강도계수 $K_I(t)$의 계산함으로써 인장 파괴모드(Tensile tearing failure mode)해석을 수행하였다. 특히, 동적응력강도계수 $K_I(t)$의 계산에 있어서 실험적 방법으로 널리 사용되는 shadow optical method of caustic로부터 개발된 numerical caustic method를 사용하였다. 본 논문의 충격파손해석 수치 예로서 해석모델을 완전잠수주상체로 잡고 거시해석을 수행한 후 이로부터 구한 충격압력을 입력자료로 하여 종보강재에 대하여 미시해석을 수행하였다.

• 전산구조공학
• /
• 제8권3호
• /
• pp.103-111
• /
• 1995

지진하중과 같은 동적인 하중에 대한 다자유도 구조물의 비선형 해석은 많은 양의 계산을 요구한다. 이런 계산상의 어려움을 감소시키기 위하여 다자유도를 가진 복잡한 구조물의 비선형해석을 간략화된 동위 구조물 (Equivalent Nonlinear System(ENS))을 이용해 구할 수 있는 약산법을 제시한다. 간단한 동위 구조물은 원구조물의 가장 중요한 구조물의 성질을 가지고 있는데 구조물의 처음 두 개의 주기(natural periods)의 동적 특성 및 전체 항복변위(global yield displacement)를 가진다. 구조체 반응으로 이 논문에서는 구조체의 전체변위 및 층간변위가 고려된다. 구조체의 전체 변위 및 층간변위를 얻기 위하여 전체 반응수정계수(global response scaling factor) R/sub G/와 국부반응수정계수(local response scaling factor)R/sub L/을 동위 구조물로부터 얻어진 변위에 적용한다. 이 반응수정계수는 다자유도 구조물의 비선형 해석을 통하여 얻어진 변위들과 동위 구조물을 이용해 얻어진 변위들을 이용해 광범위한 회기분석을 통하여 구조물의 연성과 첫번째 두 모드의 질량참여계수의 함수형태로 얻는다. 반응수정계수를 가진 동위 구조물을 만들기 위하여 철골 모멘트 연성 골조 방식의 구조물(Special Moment Resisting Steel Frames (SMRSF))을 이 논문에서는 고려한다. 함수형태로 표현된 반응수정계수는 동위 구조물의 반응에 적용되어 복잡한 구조물의 비선형 반응을 얻을 수 있다.

• 전자공학회논문지C
• /
• 제35C권12호
• /
• pp.85-98
• /
• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• Journal of Power Electronics
• /
• 제17권2호
• /
• pp.476-489
• /
• 2017

Under partial shading conditions (PSCs), multiple maximums may be exhibited on the P-U curve of string inverter photovoltaic (PV) systems. Under such conditions, heuristic methods are invalid for extracting a global maximum power point (GMPP); intelligent algorithms are time-consuming; and model-based methods are complex and costly. To overcome these shortcomings, a novel hybrid MPPT (MPF-IP&O) based on a model-based peak forecasting (MPF) method and an improved perturbation and observation (IP&O) method is proposed. The MPF considers the influence of temperature and does not require solar radiation measurements. In addition, it can forecast all of the peak values of the PV string without complex computation under PSCs, and it can determine the candidate GMPP after a comparison. Hence, the MPF narrows the searching range tremendously and accelerates the convergence to the GMPP. Additionally, the IP&O with a successive approximation strategy searches for the real GMPP in the neighborhood of the candidate one, which can significantly enhance the tracking efficiency. Finally, simulation and experiment results show that the proposed method has a higher tracking speed and accuracy than the perturbation and observation (P&O) and particle swarm optimization (PSO) methods under PSCs.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제1권2호
• /
• pp.194-202
• /
• 2003

In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.138-143
• /
• 2006

본 논문은 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 제어를 위해 강인 지능형 디지털 재설계의 전 역적 접근 방안에 대해 제안하고자 한다. 이산화를 통한 제어기 설계에 있어서 불확실성이 포함된 실시간 비선형 시스템에 대해 보다 효율적이고 안정적인 접근을 위해 T-S 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 오차가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 쌍선형과 역 쌍선형 기법을 사용함으로써 불확실성이 포함된 비선형 시스템을 보다. 더 정확하게 분석하였다. 샘플링 기간이 충분히 작다면, 불확실 비선형 시스템의 실시간 시스템으로의 전환이 충분한 이유를 가지게 된다. 전 역적 접근을 통한 디지털로 제어된 시스템은 선형 행렬 부등식 형태로 바꾸어 시스템의 안정성을 보장하고자 하였다. 마지막으로 T-S 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz system에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 확인한다.

• 대한기계학회논문집
• /
• 제12권5호
• /
• pp.944-951
• /
• 1988

본 연구에서는 두꺼운 복합적층판에 대한 응력해석을 할 수 있는 통합-세부 변분 모델(globallocal Variational Model)을 이용하여, 이 방법으로 섬유각도와 적 층순서가 다른 여러 유한폭을 가진 복합적층판의 층간응력해석을 수행하여 층간수직 응력의 거동을 살펴 보았다. 그리고 0, 90, 45, -45도 층들로 이루어진 준등방성 (quasiisotropic) 복합적층판에 대한 응력해석 결과로 층간수직응력의 근사해에 의한 결과와 상호 비교하며 근사해의 한계성을 검토 설명하였다. 또한, 층간분리에 큰 영향을 주는 층간수직응력을 고려한 두꺼운 복합적층판에 대한 최적의 적층방법으로 포와송 비에 대하여 대칭인 부적층판을 반복하는 적층방법을 제시하였으며, 통합-세부 변분 모델을 이용한 해로 이 적층방법에 의한 적층판의 층간수직 응력의 거동을 살펴 보았다. 그리고 이 적층방법에 의한 적층판과 다른 적층순서를 가진 적층판의 층간 수직응력을 서로 비교하여, 이 적층방법에 의한 적층판의 층간수직응력의 감소를 조사 하여 그 유용성을 보였다.

• Journal of Theoretical and Applied Mechanics
• /
• 제3권1호
• /
• pp.16-33
• /
• 2002

A concept of hierarchical modeling, the newest modeling technology. has been introduced early In 1990. This nu technology has a goat potential to advance the capabilities of current computational mechanics. A first step to Implement this concept is to construct hierarchical models, a family of mathematical models which are sequentially connected by a key parameter of the problem under consideration and have different levels in modeling accuracy, and to investigate characteristics In their numerical simulation aspects. Among representative model problems to explore this concept are elastic structures such as beam-, arch-. plate- and shell-like structures because the mechanical behavior through the thickness can be approximated with sequential accuracy by varying the order of thickness polynomials in the displacement or stress fields. But, in the numerical analysis of hierarchical models, two kinds of errors prevail: the modeling error and the numerical approximation errors. To ensure numerical simulation quality, an accurate estimation of these two errors Is definitely essential. Here, a local a posteriori error estimator for elastic structures with thin domain such as plate- and shell-like structures Is derived using element residuals and flux balancing technique. This method guarantees upper bounds for the global error, and also provides accurate local error Indicators for two types of errors, in the energy norm. Comparing to the classical error estimators using flux averaging technique, this shows considerably reliable and accurate effectivity indices. To illustrate the theoretical results and to verify the validity of the proposed error estimator, representative numerical examples are provided.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
• /
• pp.25-28
• /
• 2001

RBFN has some problem that because the basis function isn't orthogonal to each others the number of used basis function goes to big. In this reason, the Wavelet Neural Network which uses the orthogonal basis function in the hidden node appears. In this paper, we propose the composition method of the actual function in hidden layer with the scaling function which can represent the region by which the several wavelet can be represented. In this method, we can decrease the size of the network with the pure several wavelet function. In addition to, when we determine the parameters of the scaling function we can process rough approximation and then the network becomes more stable. The other wavelets can be determined by the global solutions which is suitable for the suggested problem using the genetic algorithm and also, we use the back-propagation algorithm in the learning of the weights. In this step, we approximate the target function with fine tuning level. The complex neural network suggested In this paper is a new structure and important simultaneously in the point of handling the determination problem in the wavelet initialization.

• International Journal of Automotive Technology
• /
• 제8권6호
• /
• pp.753-760
• /
• 2007

In this paper, a roll and pitch estimation algorithm using a set of accelerometers and wireless sensor networks(S/N) is presented for use in a passenger vehicle. While an inertial measurement unit(IMU) is generally used for roll/pitch estimation, performance may be degraded in the presence of longitudinal acceleration and yaw motion. To compensate for this performance degradation, a new roll and pitch estimation algorithm is proposed that uses an accelerometer array, global positioning system(GPS) and in-vehicle networks to get information from yaw rate and roll rate sensors. Angular acceleration and roll and pitch approximation are first calculated based on vehicle kinematics. A discrete Kalman filter is then applied to estimate both roll and pitch more precisely by reducing noise from the running engine and from road disturbance. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is shown by comparing its performance experimentally with that of an IMU in the framework of an indoor test platform as well as a test vehicle.