A stabilizing control method for linear systems with model uncertainties and hard input constraints is developed, which does not require on-line optimizations. This work is motivated by the constrained robust MPC(CRMPC) approach [3] which adopts the dual mode prediction strategy (i.e. free control moves and invariant set) and minimizes a worst case performance criterion. Based on the observation that, a feasible control sequence for a particular state can be found as a linear combination of feasible sequences for other states, we suggest a stabilizing control algorithm providing sub-optimal and feasible control sequences using pre-computed optimal sequences for some canonical states. The on-line computation of the proposed method reduces to simple matrix multiplication.
한국전산유체공학회 2003년도 The Fifth Asian Computational Fluid Dynamics Conference
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pp.126-127
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2003
In the generalized characteristic coordinate system (GCCS) proposed by Wu and Shi [1], the frame moves at a speed which is a linear combination of the convective speed and the sound speed, thus unifying the classical Eulerian approach, Lagrangian approach, and the unified coordinate system (UCS) of Hui and his co-workers [2]. Here some properties of Euler equations in the GCCS are studied and the advantages of GCCS in capturing expansion fans and shock waves are demonstrated by the results of numerical tests.
This paper considers the problem of sampled-data control for continuous linear parameter varying (LPV) systems. It is assumed that the sampling periods are arbitrarily varying but bounded. Based on the input delay approach, the sampled-data control LPV system is transformed into a continuous time-delay LPV system. Some less conservative stabilization results represented by LMI (Linear Matrix Inequality) are obtained by using the Lyapunov-Krasovskii functional method and the reciprocally combination approach. The proposed method for the designed gain matrix should guarantee asymptotic stability and a specified level of performance on the closed-loop hybrid system. Numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness and the improvement of the proposed method.
In this paper, we use measure theory for considering asymptotically stable of an autonomous system [1] of first order nonlinear ordinary differential equations(ODE's). First, we define a nonlinear infinite-horizon optimal control problem related to the ODE. Then, by a suitable change of variable, we transform the problem to a finite-horizon nonlinear optimal control problem. Then, the problem is modified into one consisting of the minimization of a linear functional over a set of positive Radon measures. The optimal measure is approximated by a finite combination of atomic measures and the problem converted to a finite-dimensional linear programming problem. The solution to this linear programming problem is used to find a piecewise-constant control, and by using the approximated control signals, we obtain the approximate trajectories and the error functional related to it. Finally the approximated trajectories and error functional is used to for considering asymptotically stable of the original problem.
The conventional methods of boundary-conformed 2D surfaces generation usually yield some problems. This paper deals with two boundary-conformed 2D surface generation methods, one conventional approach, the linear Coons method, and a new method, boundary-conformed interpolation. In this new method, unidirectional 2D surface has been generated using some of the geometric properties of the given boundary curves. A method of simultaneous displacement of the interpolated curves from the opposite boundaries has been adopted. The geometric properties considered for displacements include weighted combination of angle bisector and linear displacement vectors at all the data-points of the two opposite generating curves. The algorithm has one adjustable parameter that controls the characteristics of transformation of one set of curves from its parents. This unidirectional process has been extended to bi-directional parameterization by superimposing two sets of unidirectional curves generated from both boundary pairs. Case studies show that this algorithm gives reasonably smooth transformation of the boundaries. This algorithm is more robust than the linear Coons method and capable of resolving the 2D boundary-conformed parameterization problems.
This paper describes a simple and practical approach through the application of Linear Stochastic Estimation (LSE) to reconstruct wind-induced pressure time series from the covariance matrix for structural load analyses on a low building roof. The main application of this work would be the reduction of the data storage requirements for the NIST aerodynamic database. The approach is based on the assumption that a random pressure field can be estimated as a linear combination of some other known pressure time series by truncating nonlinear terms of a Taylor series expansion. Covariances between pressure time series to be simulated and reference time series are used to calculate the estimation coefficients. The performance using different LSE schemes with selected reference time series is demonstrated by the reconstruction of structural load time series in a corner bay for three typical wind directions. It is shown that LSE can simulate structural load time series accurately, given a handful of reference pressure taps (or even a single tap). The performance of LSE depends on the choice of the reference time series, which should be determined by considering the balance between the accuracy, data-storage requirements and the complexity of the approach. The approach should only be used for the determination of structural loads, since individual reconstructed pressure time series (for local load analyses) will have larger errors associated with them.
A stochastic Hamilton variational principle(SHVP) is formulated for dynamic problems of linear continuum. The SHVP allows incorporation of probabilistic distributions into the finite element analysis. The formulation is simplified by transformation of correlated random variables to a set of uncorrelated random variables through a standard eigenproblem. A procedure based on the Fourier analysis and synthesis is presented for eliminating secularities from the perturbation approach. In addition to, a method to analyse stochastic design sensitivity for structural dynamics is present. A combination of the adjoint variable approach and the second order perturbation method is used in the finite element codes. An alternative form of the constraint functional that holds for all times is introduced to consider the time response of dynamic sensitivity. The algorithms developed can readily be adapted to existing deterministic finite element codes. The numerical results for stochastic analysis by proceeding approach of cantilever, 2D-frame and 3D-frame illustrates in this paper.
Aggregate planning coordinate the control variable over long-term to apply a demand variable and forcasting. In order to necessary the goal that doesn't make an inter-contradiction and explicitly defined. We made a considerable point of system approach for scheduling establishment. It include the control variables of aggregate planning : 1) employment 2) over time working and idle time 3) inventory 4) delivery delay S) subcontract 61 long - term facility capacity. Each variables composed of pure strategy as like a decision of inventory level, a change of employment level, etc. md alternative costs make a computation on the economic foundation. But the optimum alternative costs represent the mixed pure strategy. The faults of this method doesn't optimum guarantee a special scheduling as well as increasing a number of alternative combination. Theoretical, Linear Decision Rule make an including all variables, but it is almost impossible for this model to develope actually And also make use of the aggregate planning problem for developing system approach : LDR, heuristic model, Search Decision Rule, all kind of computers, simulation. But these models are very complex, each variables get an extremely inter-dependence. So this study be remained by theory level, some approach methods has not been brought the optimum solution to apply in every cases.
로그선형모형에 기반을 둔 다차원 임의 분할표를 생성하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 Lee(1997)가 제안한 선형 결합에 의한 결합분포 생성 방법을 적용하였으며, Pearson 통계량을 연관성 측도로 사용하는 것을 제안하였다. 세 변수가 서로 완전한 연관을 갖는 삼차원 결합분포를 생성할 수 있으므로 본 연구에서 제안한 방법은 사차원 이상 다차원 임의 분할표를 생성하는 문제로 확장될 수 있다.
In this paper we use measure theory to solve a wide range of the nonlinear programming problems. First, we transform a nonlinear programming problem to a classical optimal control problem with no restriction on states and controls. The new problem is modified into one consisting of the minimization of a special linear functional over a set of Radon measures; then we obtain an optimal measure corresponding to functional problem which is then approximated by a finite combination of atomic measures and the problem converted approximately to a finite-dimensional linear programming. Then by the solution of the linear programming problem we obtain the approximate optimal control and then, by the solution of the latter problem we obtain an approximate solution for the original problem. Furthermore, we obtain the path from the initial point to the admissible solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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