For generally damped linear systems with repeated eigenvalues and defective eigenvectors, this study provides a decomposition method based on residue matrix, which is suitable for engineering applications. Based on this method, a hybrid approach is presented, incorporating the merits of the modal superposition method and the residue matrix decomposition method, which does not need to consider the defective characteristics of the eigenvectors corresponding to repeated eigenvalues. The method derived in this study has clear physical concepts and is easily to be understood and mastered by engineering designers. Furthermore, this study analyzes the applicability of step-by-step methods, including the Newmark beta and Runge-Kutta methods for dynamic response calculation of defective systems. Finally, the implementation procedure of the proposed hybrid approach is illustrated by analyzing numerical examples, and the correctness and the effectiveness of the formula are judged by comparing the results obtained from the different methods.
The problem of identification of multi-component and (or) spatially varying earthquake support motions based on measured responses in instrumented structures is considered. The governing equations of motion are cast in the state space form and a time domain solution to the input identification problem is developed based on the Kalman and particle filtering methods. The method allows for noise in measured responses, imperfections in mathematical model for the structure, and possible nonlinear behavior of the structure. The unknown support motions are treated as hypothetical additional system states and a prior model for these motions are taken to be given in terms of white noise processes. For linear systems, the solution is developed within the Kalman filtering framework while, for nonlinear systems, the Monte Carlo simulation based particle filtering tools are employed. In the latter case, the question of controlling sampling variance based on the idea of Rao-Blackwellization is also explored. Illustrative examples include identification of multi-component and spatially varying support motions in linear/nonlinear structures.
Satya Chan;Gyuseong Jo;Sooyoung Kim;Daesub Oh;Bon-Jun Ku
ETRI Journal
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v.44
no.6
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pp.955-965
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2022
A low Earth orbit (LEO) satellite constellation could be used to provide network coverage for the entire globe. This study considers multi-beam frequency reuse in LEO satellite systems. In such a system, the channel is time-varying due to the fast movement of the satellite. This study proposes an efficient power and bandwidth allocation method that employs two linear machine learning algorithms and take channel conditions and traffic demand (TD) as input. With the aid of a simple linear system, the proposed scheme allows for the optimum allocation of resources under dynamic channel and TD conditions. Additionally, efficient projection schemes are added to the proposed method so that the provided capacity is best approximated to TD when TD exceeds the maximum allowable system capacity. The simulation results show that the proposed method outperforms existing methods.
In this paper, linear dynamic equations are derived from nonlinear dynamic equations of constrained multibody systems using the QR decomposition method. The derived linear equations are applied to a railway vehicle bogie. The vibration characteristics of the railway vehicle are investigated by calculating the natural mode and transfer function of the bogie frame in relation to rail-roughness input. The main modes of the bogie were found below 35Hz, and the local modes above 198Hz. The magnitude of the vertical transfer function varied with the forward velocity due to vertical and pitch modes, which were influenced by the forward velocity. The magnitude of the lateral transfer function was negligibly small, and the mode in the longitudinal direction was excited for longitudinal transfer function regardless of the forward velocity.
Dynamic textures are videos that exhibit a stationary property with respect to time (i.e., they have patterns that repeat themselves over a large number of frames). These patterns can easily be tracked by a linear dynamic system. In this paper, a model that identifies the underlying linear dynamic system using wavelet coefficients, rather than a raw sequence, is proposed. Content based threshold filtering based on Set Partitioning in a Hierarchical Tree (SPIHT) helps to get another representation of the same frames that only have low frequency components. The main idea of this paper is to apply SPIHT based threshold filtering on different bands of wavelet transform so as to have more significant information in fewer parameters for singular value decomposition (SVD). In this case, more flexibility is given for the component selection, as SVD is independently applied to the different bands of frames of a dynamic texture. To minimize the time complexity, the proposed model is implemented on a graphics processing unit (GPU). Test results show that the proposed dynamic system, along with a discrete wavelet and SPIHT, achieve a highly compact model with better visual quality, than the available LDS, Fourier descriptor model, and higher-order SVD (HOSVD).
Neural Networks have shown potential to become an attractive alternative to classic methods for identification and control of non-linear dynamic systems. The purpose of this paper is to present an application of neural networks, that is a neural reconstruction of the input signal of a non-linear unknown system. This basic methodology could be used for practical purpose in several engineering fields. Clearly applications of the proposed scheme can be of interest for physical systems where a complete network of sensors measuring system inputs is not available. It should also be emphasized that the application of the reconstruction scheme is of little or no interest when the analyzed system works and operates at nominal conditions. In fact, only when failures and/or system anomailes occur, leasing to performance degradation and/or shutdown, the application of this scheme is of interest. The paper presents the results of the methodology applied to unknown non-linear dynamic systems and the robustness of the scheme to white and colored system noise was evaluated.
The introduction of fuzzy differential equation is to deal wit fuzzy dynamic systems. As classical differential equations, it is difficult to find the solutions to all fuzzy differential equations. In this paper an existence and uniqueness theorem for linear fuzzy differential equations is obtained. Moreover, the exact solution to linear fuzzy differential equation is given.
An algorithm for multiple fault diagnosis of linear dynamic systems is proposed. The algorithm is constructed by using of the geometric approach based on observation that, when the number of faulty units of the system is known, the set of faulty units can be differentiated from other sets by checking linear varieties in the measurement data space. It is further shown that the system with t number of faults can be diagnosed within (t+1) sample-time units if the input-output measurements are rich and that the algorithm can be used for diagnosis even when the number of faults is not known in advance.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.455-460
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2000
Impact occurs when the vibration amplitude of a mechanical component exceeds a given clearance size. Examples of these mechanical systems include impact dampers, gears, link mechanism, rotor rub, and so on. The vibration due to impact has strong non-linear characteristics, which cannot be predicted by usual linear analysis. The designs of mechanical systems with impacts should be done on the basis of overall dynamic characteristics of the systems. In this paper, the nonlinear behaviors of a beam with a periodically moving support and a rigid stop are investigated numerically and experimentally. The beam vibration with impact is modeled by the equations of motion containing piecewise linear restoring forces and by the coefficient of restitution, respectively. Experimental and numerical results show jump phenomena and higher-harmonic vibrations. The effects between the increase of stiffness during impact and the coefficient of restitution are investigated through the comparison of the experimental and numerical results.
The main difference between a linear system and a nonlinear system is the existence of direct interactions between input signals. These interactions will be classified into three types, (1) self-interaction among different order terms of control signals, (2) static mutual interactions between the control signals, and (3) dynamic interactions through the coefficient venctor fields of the control variables. In this paper, we will show that interactions of type (2) and (3) can be avoided by applying an appropriate dynamic compensator, while the interaction of type (1) is fatal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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