인체의 생리기관의 운동은 매우 복잡하고 불규칙적인 운동을 보이고 있다. 특히 말초 혈관의 운동은 매우 민감하고 복잡한 운동특성을 보이고 있다. 그중에서도 당 (glucose)에 의한 운동은 매우 민감한 변화의 운동을 반응한다. 이런 운동을 분석하기에는 기존의 선형적인 분석방법으로 복잡한 혈류운동을 분석하고 예측하기에는 많은 문제점을 가지고 있다. 그래서 비선형적 운동계의 분석방법인 카오스이론의 시계열분석방법으로 분석하는 것이 적합하다. 이런 맥락으로 본 연구는 당의 주입에 의한 토끼의 말초혈류량의 스칼라적 데이터를 획득하여 시계열분석방법으로 다차원의 벡터로 재정의하여 말초혈관의 혈류운동이 카오스적 운동임을 재확인하고 비선형적분석방법의 적합성을 확인하고자 하였다. 그 결과 당 주입에 따른 혈당치의 변화에 따라 기존의 주파수분석 및 평균치분석에서 차이가 나타나지 않았지만 비선형적분석방법으로 분석한 결과 그 차이를 확인할수 있었고, 말초 혈류의운동이 카오스적현상을 보임을 확인하였다.
뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(artifact)가 섞여서 측정되기 쉽다. 본 연구에서는 뇌파에 포함된 잡파들을 분리하기 위해서 독립성분분석(ICA)을 뇌파신호에 적용하였다. 먼저 정상인의 안구운동(Eye Movement)과 관련된 잡파가 나타나는 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 소스로 추정되는 각각의 독립성분들을 분리해 내었다 분리된 신호에 대하여 잡파로 보이는 신호를 제거하고 재구성된 뇌파 신호와 잡파가 제거되기 전인 원래의 신호에 대하여 각각 상관차원(correlation dimension) 및 리아프노프 지수(Iyapunov exponent)등과 같은 비선형 분석법을 적용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다. 시각적으로 복잡한 뇌파신호에 대하여 독립성분분석을 통하여 뇌 활동의 시각적, 공간적 분석이 가능함을 나타내었을 뿐만 아니라 비선형 분석을 통한 뇌파 신호의 정량적 분석을 통하여 시각적으로 복잡한 뇌파의 유의미한 변화를 관찰할 수 있었다.
시스템의 동작특성을 표현하는 퍼지 규칙들은 퍼지 클러스터링 기법에 매우 의존적이다. 만약, 클러스터링 기법의 분류 능력이 개선된다면, 그들에 의해 생성되는 퍼지 규칙과 식별되는 파라미터들이 보다 정밀해 질 수 있으므로 시스템의 성능이 개선될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분류능력이 강화된 새로운 계층 구조 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 데이터 사이의 통계적 특성과 상관성을 고려하여 보다 정확하게 데이터들을 분류할 수 있도록 2개의 클러스터의 구조를 갖는다. 또한, 본 논문은 차분 데이터를 이용하여 원형 데이터의 패턴이나 규칙들이 명확하게 반영될 수 있도록 하며, 각각의 차분 데이터들의 다양한 특성을 고려할 수 있도록 다중 퍼지 시스템을 구현한다. 마지막으로, 제안된 기법들의 유효성을 다양한 비선형 시계열 데이터들의 예측을 통해 검증한다.
본 논문은 물리적인 힘을 기반으로 유체의 흐름을 실시간으로 시뮬레이션하기 위하여 유체 의 흐름을 지배하는 Wavier-Stokes 방정식에 대한 빠르고 정확한 풀이 기법을 제안한다 본 논문에서는 Navier-Stokes 방정식에 있는 비선형 항의 속도에 대한 초기값을 Stokes 방정식의 해로써 추정한다. 주어진 비선형 미분방정식의 해에 근사하게 초기값을 추정함으로써 정확하고 안정적인 풀이 기법을 만들 수 있었다. 또한 유한차분법(finite difference method)의 암시적(implicit) 방법 중에서 방대한 계산량을 피할 수 있는 ADI(Alternating Direction Implicit) 방법을 사용함으로써 큰 시간 간격(time-step)에 대해서 시스템이 안정적이며 계산속도 또한 빠르다. 실험 결과들은 특히 연기, 구름과 같이 큰 레이놀드 수(Reynolds number)를 가지는 유체에 대해서 탁월한 성능을 보여주었다.
This paper presents a decentralized control scheme for interconnected systems with unmodeled nonlinearities and interactions using a neural coordinator. The interactions due to the interconnection and the unmodeled nonlinearity associated with each subsystem are represented by the deviations from linearized states of decomposed subsystems. the decentralized controller is composed of local controllers and a neural coordinator. The local controller for each subsystem is derived from linearized local system parameters y linear optimal control theory. the neural cooridnator generates a corrective control signal to cancel the effect of deviation sthrough the backpropagation learning with the rrors obtained form the difference of the local system outputs and reference model outputs. the reference model consists of the part of local system without deviations. The effectiveness of the proposed control scheme is demonstrated by simulation studies.
This paper presents an adaptive quantization of image sequences using the Radial Basis Function Network(RBFN) which classifies interframe image blocks. The clssification algorithm consists of two steps. Blocks are classified into NA(No Activity), SA(Small Activity), VA(Verical Activity), and HA(Horizontal Activity) classes according to edges, image activity and AC anergy distribution. RBFN is trained using the classification results of the above algorithm, which are nonlinear classification features are acquired from the complexity and variability of difference blocks. Simulation result shows that the the adaptive quantization using the RBFN method produced better results better results than that of the sorting and MLP methods.
Due to the high power to weight ratio and fast response under heavy load, the hydraulic systems are still applied to the development of many industrial facilities such as heavy duty construction vehicles, aerospace/military weapon actuating systems and motion simulators. Unlike the other actuators, single-rod hydraulic cylinder exhibits a lot different dynamic characteristics between the extending and retracting stroke because of the difference in pressure acting areas. In this research, in order to overcome this nonlinear feature, $H_{\infty}$ optimal controller was designed and implemented with DSP board that was specifically developed for the experiment. From the experimental result, we could confirm that the overall performance of single-rod hydraulic servo system is similar with the results as we expected in the design stage.
As designing PID control on aircraft, we consider a gain scheduling on altitude and velocity. If pitot tube is not installed in the unpowered air vehicle, the control performance is reduced by the difference between ground speed and air speed with a wind considered. In this paper, a simple guidance controller (LOS: Line of Sight) and the wind estimator using Kalman filter are designed. And we minimize the wind effect through the estimator. Finally, we perform the 6-DOF nonlinear simulation with the wind model to verify the performance of the controller with the wind estimator.
In this study, the reliability of nonlinear ultrasonic modulation based fatigue crack detection is improved using a feature-level data fusion approach. When two ultrasonic inputs at two distinct frequencies are applied to a specimen with a fatigue crack, modulation components at the summation and difference of these two input frequencies appear. First, the spectral amplitudes of the modulation components and their spectral correlations are defined as individual features. Then, a 2D feature space is constructed by combining these two features, and the presence of a fatigue crack is identified in the feature space. The effectiveness of the proposed fatigue crack detection technique is experimentally validated through cyclic loading tests of aluminum plates, full-scale steel girders and a rotating shaft component. Subsequently, the improved reliability of the proposed technique is quantitatively investigated using receiver operating characteristic analysis. The uniqueness of this study lies in (1) improvement of nonlinear ultrasonic modulation based fatigue crack detection reliability using feature-level data fusion, (2) reference-free fatigue crack diagnosis without using the baseline data obtained from the intact condition of the structure, (3) application to full-scale steel girders and shaft component, and (4) quantitative investigation of the improved reliability using receiver operating characteristic analysis.
Gunaydin, Murat;Erturk, Esin;Genc, Ali Fuat;Okur, Fatih Yesevi;Altunisik, Ahmet Can;Tavsan, Cengiz
Earthquakes and Structures
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제22권1호
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pp.65-82
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2022
This paper presents a structural performance assessment of a historical masonry clock tower both using numerical and experimental process. The numerical assessment includes developing of finite element model with considering different types of soil-structure interaction systems, identifying the numerical dynamic characteristics, finite element model updating procedure, nonlinear time-history analysis and evaluation of seismic performance level. The experimental study involves determining experimental dynamic characteristics using operational modal analysis test method. Through the numerical and experimental processes, the current structural behavior of the masonry clock tower was evaluated. The first five experimental natural frequencies were obtained within 1.479-9.991 Hz. Maximum difference between numerical and experimental natural frequencies, obtained as 20.26%, was reduced to 4.90% by means of the use of updating procedure. According to the results of the nonlinear time-history analysis, maximum displacement was calculated as 0.213 m. The maximum and minimum principal stresses were calculated as 0.20 MPa and 1.40 MPa. In terms of displacement control, the clock tower showed only controlled damage level during the applied earthquake record.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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