Finite element (FE) model updating is a procedure to minimize the differences between analytical and experimental results, which can be usually posed as an optimization problem. This paper aims to introduce a hybrid optimization algorithm (GA-SA), which consists of a Genetic algorithm (GA) stage and an Adaptive Simulated Annealing (ASA) stage, to FE model updating for a shrunk shaft. A good agreement of the first four natural frequencies has been achieved obtained from GASA based updated model (FEgasa) and experiment. In order to prove the validity of GA-SA, comparisons of natural frequencies obtained from the initial FE model (FEinit), GA based updated model (FEga) and ASA based updated model (FEasa) are carried out. Simultaneously, the FRF comparisons obtained from different FE models and experiment are also shown. It is concluded that the GA, ASA, GA-SA are powerful optimization techniques which can be successfully applied to FE model updating, the natural frequencies and FRF obtained from all the updated models show much better agreement with experiment than that obtained from FEinit model. However, FEgasa is proved to be the most reasonable FE model, and also FEasa model is better than FEga model.
Rousseau, A.;Saglini, S.;Jakov, M.;Gray, D.;Hardy, K.
International Journal of Automotive Technology
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제4권1호
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pp.47-55
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2003
The Center for Transportation Research at the Argonne National Laboratory (ANL) supports the DOE by evaluating advanced automotive technologies in a systems context. ha has developed a unique set of compatible simulation tools and test equipment to perform an integrated systems analysis project from modeling through hardware testing and validation. This project utilized these capabilities to demonstrate the trade-off in fuel economy and Oxides of Nitrogen (NOx) emissions in a so-called ‘pre-transmission’ parallel hybrid powertrain. The powertrain configuration (in simulation and on the dynamometer) consists of a Compression Ignition Direct Ignition (CIDI) engine, a Continuously Variable Transmission (CVT) and an electric drive motor coupled to the CVT input shaft. The trade-off is studied in a simulated environment using PSAT with different controllers (fuzzy logic and rule based) and engine models (neural network and steady state models developed from ANL data).
In this paper, the fuel economy of plug-in type hybrid electric vehicle is investigated through simulation. For the simulation study, 2 shaft type parallel hybrid powertrain is chosen and its operation modes are described. The operation algorithm which yields operation points of minimal fuel cost is suggested. Dynamic model fur operation of HEV and simulation procedure is described. Simulation results of fuel economy is compared to non plug-in type HEV as well as conventional vehicle. With total driving distance of 37km and full usage of 2kwh of electric energy stored in battery pack, plug-in type HEV shows 28-30% improved fuel economy compared to non plug-in type HEV and 86-93% improved fuel economy compared to conventional vehicle.
This work presents a hybrid generator, which is a combination of a permanent magnet (PM) and winding structure with a PM exciter. The field winding of the proposed hybrid generator is fed by the PM exciter and the embedded current controller, which is installed in the generator shaft. In the no-load condition, the output voltage of the generator is produced by the PM flux of the generator without any field winding current. The field winding current produces an insufficient flux to retain the output voltage of the generator when the load is injected. The total efficiency can be increased from the PM exciter and PM flux of the generator. The field current has to be controlled inside the proposed generator. The generated power from the PM exciter is used to excite the field flux of the generator. The embedded current controller is commanded by the external voltage controller using the infrared wireless method. The 10 kW prototype hybrid PM generator is designed and tested to verify the effectiveness of the proposed system. The experimental results are compared with those of the winding generator with PM exciter.
In this paper, a hybrid sensor is proposed that has two capabilities: The first is to sense longitudinal of flexural elastic waves selectively which are transmitted along the targe shaft, the second to measure the rotating speed of the shaft. All measurement are made in a noncontact manner since this sensor uses magnetostriction as its measuring principles. Furthermore, the switching between these two sensing capabilities are accomplished by a very simple mechanical operation. To verify the capabilities of the Proposed sensor, an Prototype sensor are fabricated and the experiments are made. The result shows this sensor can embody two sensing capabilities in one sensor configuration.
In this paper, powertrain of output split type plug-in hybrid electric vehicle is analyzed for the operation range of speed, torque, and power. First, it is assumed that the efficiency of motor is 100%. And, the speed and torque equations are derived based on the lever analogy. With the above equations, the simulations are performed for the powertrain of output split type plug-in hybrid electric vehicle. From the simulation results, it is found that the output torques of EV1 and series modes are larger than the EV2 and power split modes' ones. It means the EV1 and series modes can be used for the rapid acceleration. But the EV1 and series modes can be used only the velocity of under the 120 km/h. It is because the motor reaches its maximum speed when the velocity is over the 120 km/h for the EV1 and series modes. When the engine is turned on, the engine power is transmitted through the two motors. But, the power split mode shows the power split of engine at the output shaft, and it has the point of zero motor power. Thus, the transmission efficiency of the power split mode can be higher than the series mode's one, it the motor efficiency is considered.
Bearing joint dynamic parameter identification is crucial in modeling the high speed spindles for machining centers used to predict the stability and natural frequencies of high speed spindles. In this paper, a hybrid method is proposed to identify the dynamic stiffness of bearing joint for the high speed spindles. The hybrid method refers to the analytical approach and experimental method. The support stiffness of spindle shaft can be obtained by adopting receptance coupling substructure analysis method, which consists of series connected bearing and joint stiffness. The bearing stiffness is calculated based on the Hertz contact theory. According to the proposed series stiffness equation, the stiffness of bearing joint can be separated from the composite stiffness. Then, one can obtain the bearing joint stiffness fitting formulas and its variation law under different preload. An experimental set-up with variable preload spindle is developed and the experiment is provided for the validation of presented bearing joint stiffness identification method. The results show that the bearing joint significantly cuts down the support stiffness of the spindles, which can seriously affects the dynamic characteristic of the high speed spindles.
This study proposes compensation methods for the initial position error and torque ripple in vector control of two-phase hybrid stepping motors. Stepping motors have an asymmetrical structure due to misalignment, such as the eccentricity generated by the manufacturing and assembly process. When vector control is applied using the position information measured by an incremental encoder attached to the rotor shaft of such stepping motors, the following problems occur. First, an initial position error occurs during the forced excitation process for the initial rotor position alignment. Second, torque ripple corresponding to the mechanical rotation frequency is generated. In this study, these non-ideal phenomena that occur in vector control of the stepping motor are analyzed, and compensation methods are proposed to eliminate them. The validity of the proposed initial position error and torque ripple compensation methods is verified through experiments on a two-phase hybrid stepping motor drive system.
This paper presents an optimum design of rotor-bearing system using a hybrid method to compute the solutions of optimization problem. The present hybrid algorithm namely Enhanced Artificial Life Algorithm(EALA), is a synthesis of an artificial life algorithm(ALA) and the random tabu search(R-tabu) method. We applied EALA to the optimum design of rotor-shaft system supported by the floating ring journal bearings. we will propose the optimum shape of rotor, position and shape of bearings. Through this study, we investigate the reliability and usefulness of EALA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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