Active window system which can reduce the environmental noises, such as traffic noise and construction noise, from an open window into a room was proposed in the previous works. The key idea of the proposed active window system was that the control sources are approximately collocated with the primary noise source in terms of the acoustic power for global noise reduction throughout the interior room. Moreover, because it is important not to intrude into the living space in the building environment, no error sensors were used and an open-loop control method using control sources at the window frame and the reference sensors outside the room was used for the proposed system. The open-loop control gain was calculated by the interior room model assumed as the semi-infinite space, and the interior sound field was estimated by Rayleigh integral equation under the baffled window model assumption. However, windows with a finite thickness should were considered for the calculation of the open-loop control gain of the active window system since these are representative of most window cases. Therefore, the finite thickness window model based on the Sgard's model was derived and the open-loop control gain using the interior sound field estimated by that model was calculated for active window system. To compare the performance of these two models, a scale-model experiment was performed in an anechoic chamber according to noise source directions. Experimental results showed that the performance for the thickness window model is better than the baffled window model as the angle with respect to the perpendicular direction is larger.
최첨단 항공 기술을 3차원 공간이 아닌 평면에서 움직이는 자동차에 적용하므로써, 미래자동차의 가장 큰 목표인 "안전성"을 크게 향상시킬 수 있으며, 무인 자율 자동차 개발에 한발 더 다가갈 수 있다. 이것은 디지털 비행제어시스템에서 항공기의 운동 역학 모델이 구현되어, 자율 비행이 가능하도록 제어값이 찾아지므로 이루어진다. 이러한 첨단 항공 기술을 평면상에서 운동하는 자동차에 적용한다면, 무인 항공기와 같이 자율 운행할 수 있도록 제어 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 첨단 항공기의 비행 제어 시스템 모델로 사용되는 하중 제어 모델을 자동차에 적용하여 자동차의 운동 역학을 재해석하고, 하중제어 모델에서 자동차 움직임에 따른 승차감 분석을 한다. 또한 승차감 상향을 위한 해결 방법을 제시한다. 그리고 자동차의 자율 주행, 차선 변경 및 지능형 제동 시스템을 구현하기 위한 하중 제어 모델의 사용 예를 제시한다.
In the rolling of steel or non-steel metal the most important quality aspect are thickness and flatness. In thickness, there are two important factors. One of them is getting close with accurate goal, nominal gauge, the other is minimize gauge bandwidth, the variation in gauge. In this thesis, we proposed the fuzzy model AGC to minimize gauge variation along the length, developed the rolling mill dynamic model using the math mode of the rolling mill process and the rolling model related with the variety character of the rolling material. We compared the gauge control efficiency of fuzzy model AGC and PI mass flow AGC. We have got a simulation result, that the exit gauge variation of PI mass flow AGC was 2 micron and fuzzy model AGC was 1.2 micron at 1200mpm of rolling speed when each controller was rolling 5 micron of material that is the entry gauge variation.
This paper provides a description of the combustion model to obtain an accurate dynamic engine phenomena that satisfies real-time simulation for model-based engine control. The combustion chamber is modeled as a storage device for mass and energy. The combustion process is modeled in terms of a two-zone model for the burned and unburned gas fractions. The mass fraction burnt is modeled in terms of a Wiebe function. The instantaneous net engine torque is calculated from the engine speed and the instantaneous piston work. The modeling accuracy has been tested with a cylinder pressure data on a test bench and also the ability of real-time simulation has been checked. The results show that combustion model yields sufficiently good performance for the model-based control logic design. However the influence factors effected on model accuracy are some room for improvement.
Elastic-plastic behavior of nuclear power plant elbow piping under seismic loads has been conducted in this study. Finite element analyses are performed using classical Bilinear kinematic hardening model (BKIN) and Multilinear kinematic hardening model (MKIN) as well as a nonlinear kinematic hardening model (Chaboche model). The influence of internal pressure and seismic loading on ratcheting strain of elbow pipe is studied by means of the three models. The results found that the predicted results of Chaboche model is maximum, closely followed by the predicted results of MKIN model, and the minimum is the predicted results of BKIN model. Moreover, comparisons of analysis results for each plasticity model against predicted results for a equivalent cyclic loading elbow component and for a simplified piping system seismic test are presented in the paper.
In order to control the actuators of hydraulic machinery such as excavators, various control valves are typically assembled in a single block. Such a control block is called a main control valve(MCV). In this paper, we analyzed the working principle and the particular purpose of the design of all valves included in the MCV system. To Examine the reliability of the analysis model, the pressure drop of the MCV at each port was measured. The authors developed an analytical model of the control valve(main spool, load poppet, pressure relief, make up, and regeneration). The authors considered the notch shape of the spool while developing the analytical models of the main spool valve. Most importantly, at the stage before the analysis model was applied in the design tuning, the reliability was ensured by comparing the analysis results with the test results. This paper showed a process of developing an analysis model that can be utilized in the design and tuning stages.
The purpose of this study is to evaluate the roles of expected self-control and expected self-control results in explaining adolescents' Internet addiction. In the study model, expectations of self-control and self-control results directly determine Internet addiction and Internet use time meditates the impacts of expectations of self-control and self-control results on Internet addiction. The study subjects are 1,080 middle and high school students in Busan. Stratified cluster sampling is applied by school type and school year. The response rate is 96%(l,037cases). This study develops the scales of expected self-control and expected self-control results. The scales of Internet addiction are devised by using the concept of functional dependency such as salience, withdrawal symptoms, mood modification, tolerance, relapse, and conflict. For verifying the study model, path analysis and multiple regression models are applied for identifying path significants and evaluating confounding effects of control variables, respectively. Moreover, multi partial F-test is performed for selecting the best regression model. Expected self-control is a significant determinant of Internet addiction and Internet use time that also significantly explains Internet addiction. The total effect of expected self-control towards Internet addiction is -.95. The total effect is comprised with the direct effect (-.71) and the indirect effect(-.24). In this result, the direct effect refers a curative effect since expected self-control directly reduces the level of Internet addiction, and the indirect effect refers a preventive effect because self-control can reduce time of Internet use that is a direct determinant of Internet addiction. In the test of the confounding effects of control variables, there are no confounding effects in the models of multiple regression. It implies a robustness of the study model as regards control variables. In conclusion, improving adolescents' expected self-control can control Internet addiction level. This finding implies that a health promotion program for improving expected self-control can be a cost effective method compared to other approaches.
In this paper, the model-matching control in the longitudinal autonomous driving system is investigated by vehicle dynamics simulation, which contains nonlinear subcomponents and simplified subcomponents. The design of the robust model-matching controller is performed by the characteristics of the 2 degrees of freedom controller, which is composed of the feedforward compensator and the feedback compensator. It makes the characteristics of tractive and brake force to be equivalent to the specific transfer function, which is suggested as the reference model. Mathematical models of vehicle dynamic analysis including the model-matching control are constructed for computer simulation. Then, simple examples on open-loop simulation without any controller and closed loop simulation with the model-matching controller are applied to check the validity of the robust controller. As the practical example, the autonomous driving system in the longitudinal direction is adopted. It is proved that the model-matching control is effective and adequate to the disturbances and the perturbations, which are shown in the responses of the change of a vehicle mass and a road gradient.
In this work an integrated model for paper plants combining wet-end and dry section is developed and a model predictive control scheme based on the plant model is proposed. Closed-loop process identification method is employed to produce a state-space model. Thick stock, filler flow, machine speed and steam pressure are selected as input variables and basis weight, ash content and moisture content are considered as output variables. The desired output trajectory is constructed in the form of 1st-order dynamics. Results of simulations for control of grade change operations are compared with plant operation data collected during the grade change operations under the same conditions as in simulations. From the comparison, we can see that the proposed model predictive control scheme reduces the grade change time and achieves stable steady-state.
본 논문에서는 수중 건설 로봇을 제어하기 위한 모델 기반 메타 강화 학습 방법을 제안한다. 모델 기반 메타 강화 학습은 실제 응용 프로그램의 최근 경험을 사용하여 모델을 빠르게 업데이트한다. 다음으로, 대상 위치에 도달하기 위해 매니퓰레이터의 제어 입력을 계산하는 모델 예측 제어로 모델을 전송한다. MuJoCo 및 Gazebo를 사용하여 모델 기반 메타 강화 학습을 위한 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 수중 건설 로봇의 실제 제어 환경에서의 모델 불확실성을 포함하여 제안한 방법을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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