눈 모형이 열린 경우 간결하고 좋은 수렴 특성을 갖는 결정-지향 자력 등화 알고리듬이 자주 사용된다. 그러나 눈 모형이 닫힌 채널에서 결정-지향 알고리듬의 수렴은 보장되지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 무기억 비선형 함수로 hyperbolic tangent 함수를 사용하는 수정된 Bussgang 알고리듬의 적용이 Filho 등에 의하여 제안되었다. 그러나 이 알고리듬의 적용은 hyperbolic tangent 함수 그리고 이의 미분에 대한 계산 및 채널의 변화에 따른 룩업 테이블을 위한 많은 메모리를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 Filho 등이 제안한 알고리듬의 계산량 또는 하드웨어 복잡도를 줄이기 위하여 결정-지향 알고리듬을 위한 개선된 기법을 제안한다. 무기억 비선형 함수를 signum 함수로 설정하고, 이의 미분인 디락 델타 함수(Dirac delta function)를 협소한 사각 펄스로 근사화하여 결정-지향 알고리듬에 적용하면 Filho가 제안한 알고리듬의 수렴 및 정상 상태 성능은 유지하면서 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다.
The pH neutralization process has long been taken as a representative benchmark problem of nonlinear chemical process control due to its nonlinearity and time-varying nature. For general nonlinear processes, it is difficult to control with a linear model-based control method so nonlinear controls must be considered. Among the numerous approaches suggested, the most rigorous approach is the dynamic optimization. However, as the size of the problem grows, the dynamic programming approach is suffered from the curse of dimensionality. In order to avoid this problem, the Neuro-Dynamic Programming (NDP) approach was proposed by Bertsekas and Tsitsiklis (1996). The NDP approach is to utilize all the data collected to generate an approximation of optimal cost-to-go function which was used to find the optimal input movement in real time control. The approximation could be any type of function such as polynomials, neural networks and etc. In this study, an algorithm using NDP approach was applied to a pH neutralization process to investigate the feasibility of the NDP algorithm and to deepen the understanding of the basic characteristics of this algorithm. As the global approximator, the neural network which requires training and k-nearest neighbor method which requires querying instead of training are investigated. The global approximator requires optimal control strategy. If the optimal control strategy is not available, suboptimal control strategy can be used even though the laborious Bellman iterations are necessary. For pH neutralization process it is rather easy to devise an optimal control strategy. Thus, we used an optimal control strategy and did not perform the Bellman iteration. Also, the effects of constraints on control moves are studied. From the simulations, the NDP method outperforms the conventional PID control.
콘크리트에 발생하는 변형률 국소화는 연화거동에 수반하여 변형이 국부적으로 집중되는 현상으로 이를 유한요소해석 할 수 있는 일관된 알고리즘을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 변형률 국소화현상이 발생한 콘크리트는 변형률이 집중되는 국소화영역과 그외의 영역인 비국소화영역으로 크게 구분할 수 있으며 국소화영역에서는 연화현상을 포함하는 탄소성거동을 하게 되며 비국소화영역은 손상제하거동을 수반하게 된다. 변형률 국소화현상이 진행중인 콘크리트의 국소화영역을 모델링하기 위하여 열역학적으로 정식화된 전형적인 소성모델에 콘크리트의 극한응력 이후에 비선형 연화로 표현되는 소성거동을 고려할 수 있는 일반화된 Drucker-Prager모델을 도입하였으며 소성이론식의 적분을 위해 return-mapping 알고리즘을 사용하고 일관된 알고리즘을 전개하였다. 또한, 콘크리트의 비국소화영역의 모델링을 위하여 열역학적 자유에너지함수를 수정하여 비선형 탄성 및 손상의 일관된 알고리즘을 전개하였다. 개발된 알고리즘에 의한 유한요소해석을 통해 압축을 받는 콘크리트 부재의 변형률 국소화 현상을 해석하였다.
본 연구에서는 철골모멘트골조의 보-힌지 붕괴모드를 유도하는 최적 내진설계기법을 제안한다. 이는 유전자알고리즘을 사용하며, 기둥의 소성힌지 발생을 억제하는 제약조건을 설정하여 보-힌지 붕괴모드를 유도한다. 제안하는 기법은 구조물량를 최소화하고 에너지소산능력을 최대화하는 목적함수를 사용한다. 제안하는 기법은 9층 철골모멘트골조 예제 적용을 통해 검증한다. 예제 적용을 통해 철골모멘트골조의 보-힌지 붕괴모드를 유도하기 위해 요구되는 기둥-보 강도비를 평가한다. 패널존에 대한 3가지 모델링 기법을 각각 적용하여 모델링 조건에 따른 휨강도비 영향이 추가적으로 검토된다.
선박 자율운항 시스템은 운항 안전성 확보, 운항능률의 향상, 선내 노동력 감소 및 작업환경 개선에 목표로 두고 있으며, 궁극적으로는 운항 경제성 확보를 통한 승선 인원의 최소화에 그 목적이 있다. 최근에는 적응제어방법 등을 응용하여 선박의 다양한 비선형성을 보상하고 선박의 희두각 유지제어, 항로 추적제어, 롤-타각제어, 선박 위치제어, 선박 자동접이안 등의 분야에 관한 연구가 수행중이며 실제 선박을 대상으로 한 응용연구가 진행중에 있다. 선박의 Steering Machine에 의해 조정되는 Rudder angle과 선박의 회두각의 관계와 Load Condition은 선박운항 파라메터에 영향을 주는 비선형적인 요소로서 작용한다 또한 외란요소인 파도의 유속과 방향, 풍속과 풍량 등은 선박의 운항을 힘들게 하는 주요 요인이 된다. 따라서 선박 자율운항 시스템에는 다양한 비선형성을 극복할 수 있는 강인한 제어 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 퍼지 알고리즘을 이용하여 선박의 비선형적인 요인 및 외란을 극복할 수 있는 선박 자율운항 시스템을 설계하고 시뮬레이션을 통행 제안된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
선박 자율운항 시스템은 운항 안전성 확보, 운항능률의 향상, 선내 노동력 감소 및 작업환경 개선에 목표로 두고 있으며, 궁극적으로는 운항 경제성 확보를 통한 승선 인원의 최소화에 그 목적이 있다. 최근에는 적응제어방법 등을 응용하여 선박의 다양한 비선형성을 보상하고 선박의 회두각 유지제어, 항로 추적제어, 롤-타각제어, 선박 위치제어, 선박 자동접이안 등의 분야에 관한 연구가 수행중이며 실제 선박을 대상으로 한 응용연구가 진행 중에 있다. 선박의 Steering Machine에 의해 조정되는 Rudder angle과 선박의 회두각의 관계와 Load Condition은 선박운항 파라메터에 영향을 주는 비선형적인 요소로서 작용한다. 또한 외란 요소인 파도의 유속과 방향, 풍속과 풍량 등은 선박의 운항을 힘들게 하는 주요 요인이 된다. 따라서 선박 자율운항 시스템에는 다양한 비선형성을 극복할 수 있는 강인한 제어 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 퍼지 알고리즘을 이용하여 선박의 비선형적인 요인 및 외란을 극복할 수 있는 선박 자율운항 시스템을 설계하고 시뮬레이션을 통행 제안된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
This paper deals with a waypoint trajectory following problem for the tilt-rotor UAV under development in Korea (TR-KUAV). In this problem, dynamic model inversion based on the linearized model and Sigma-Phi neural network with adaptive weight update are involved to realize the waypoint following algorithm for the vehicle in the helicopter flight mode (nacelle angle=0 deg). This algorithms consists of two main parts: outer-loop system as a command generator and inner-loop system as stabilizing controller. In this waypoint following problem, the position information in the inertial axis is given to the outer-loop system. From this information, Attitude Command/Attitude Hold logic in the longitudinal channel and Rate Command/Attitude Hold logic in the lateral channel are realized in the inner-loop part of the overall structure of the waypoint following algorithm. The nonlinear simulation based on the TR-KUAV is carried out to evaluate the stability and performance of the algorithm. From the numerical simulation results, the algorithm shows very good tracking performance of passing the waypoints given. Especially, it is observed that ACAH/RCAH logic in the inner-loop has the satisfactory performance due to adaptive neural network in spite of the model error coming from the linear model based inversion.
This paper deals with estimating the acid concentration of pickling process using the Volterra inputs. To estimate the acid concentration, the whole pickling process is represented by the grey box model consists of the white box dealing with known system and the black box dealing with unknown system. Because there is a possibility of nonlinear term in the unknown system, the Volterra series are used to estimate the acid concentration. For the white box modeling, the acid tank solution level and concentration equations are used, and for the black box modeling, the acid concentration is estimated using the Volterra Least Mean Squares (LMS) algorithm and Least Squares (LS) algorithm. The LMS algorithm has the advantage of the simple structure and the low computation, and the LS algorithm has the advantage of lowest error. The simulation results compared to the measured data are included.
The check valves are mechanical valves that permit fluids to flow in only one direction, preventing flow from reversing. It is classified as one way directional valves. There are various types of check valves that used in a marine application. A lift type check valve uses the disc to open and close the passage of fluid. The disc lift up from seat as pressure below the disc increases, while drop in pressure on the inlet side or a build up of pressure on the outlet side causes the valve to close. An important concept in check valves is the cracking pressure which is the minimum upstream pressure at which the valve will operate. On the other hand, optimization is a process of finding the best set of parameters to reach a goal while not violating certain constraints. The AMESim software provides NLPQL(Nonlinear Programming by Quadratic Lagrangian) and genetic algorithm(GA) for optimization. NLPQL is the implementation of a SQP(sequential quadratic programming) algorithm. SQP is a standard method, based on the use of a gradient of objective functions and constraints to solve a non-linear optimization problem. A characteristic of the NLPQL is that it stops as soon as it finds a local minimum. Thus, the simulation results may be highly dependent on the starting point which user give to the algorithm. In this paper, we carried out optimization design of the check valve with NLPQL algorithm.
The hyperbolic stress-strain model has been shown to be valid for modeling nonlinear stress-strain behavior for rockfill materials. The Duncan-Chang nonlinear constitutive model was adopted to characterize the behavior of the modeled rockfill materials in this study. Accurately estimating the model parameters of rockfill materials is a key problem for simulating dam deformations during both the dam construction period and the dam operation period. In order to estimate model parameters, triaxial compression experiments of rockfill materials were performed. Based on a genetic algorithm, the constitutive model parameters of the rockfill material were determined from the triaxial compression experimental data. The investigation results show that the predicted strains provide satisfactory precision when compared with the observed strains and the strains forecasted by a gradient-based optimization algorithm. The effectiveness of the proposed inversion procedure of model parameters was verified by experimental investigation in a laboratory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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