It is shown that there exists a nonlinear mappping which transforms features and their changes to the desired camera motion without measurement of the relative distance between the camera and the part, and the nonlinear mapping can eliminate several difficulties encountered when using the inverse of the feature Jacobian as in the usual feature-based visual feedback controls. And instead of analytically deriving the closed form of such a nonlinear mapping, a fuzzy membership function (FMF) based neural network is then proposed to approximate the nonlinear mapping, where the structure of proposed networks is similar to that of radial basis function neural network which is known to be very useful in function approximations. The proposed FMF network is trained to be capable of tracking moving parts in the whole work space along the line of sight. For the effective implementation of proposed IMF networks, an image feature selection processing is investigated, and required fuzzy membership functions are designed. Finally, several numerical examples are illustrated to show the validities of our proposed visual servoing method.
In the last decade, the model predictive control methods have enjoyed many industrial applications with successful results. Although the general predictive control methods for nonlinear chemical processes are not yet formulated, the promising features of the model predictive control methods attract attentions of many researchers who are involved with difficult but important nonlinear process control problems. Recently, the class of bilinear model has been introduced as an useful tool for examining many nonlinear phenomena. Since their structural properties are similar to those of linear models, it is not difficult to develop a robust adaptive model predictive control method based on bilinear model. We expect that the model predictive control method based on bilinear model will expand its region in the world of nonlinear systems.
A bushing is a device used in automotive suspension systems to reduce the load transmitted from the wheel to the frame of the vehicle. A bushing is a hollow cylinder, which is bonded to a solid steel shaft at its inner surface and a steel sleeve at its outer surface. The relation between the force applied to the shaft and the relative deformation of a bushing is nonlinear and exhibits features of viscoelasticity. A force-displacement relation for bushings is important for multibody dynamics numerical simulations. For the nonlinear viscoelastic axial response, Pipkin-Rogers model, the direct relation of force and displacement, has been derived from Lianis model and the sinusoidal input was used for Pipkin-Rogers model, and the affection of displacement with frequency change was studied with Pipkin-Rogers model.
AFM(Atomic Force Microscope) becomes a versatile tool in the nanoscale measurements and processes. Especially the tapping mode is a very useful mode in AFM operation to measure and process at the nanoscale. Although the tapping mode has a great potential for the novel techniques such as phase imaging, however, it is not clearly known the fundamental mechanics affected by complex tip-sample interactions. This paper shows the various nonlinear dynamic features in tapping mode AFM microcantilevers including hysteretic jumps and period doublings of the microcantilevers. Also it is discussed the complex dynamics of CNT(Carbon Nanotube) probes and the opportunities on the nanoscale nonlinear dynamics.
New nonliner organic materials have been developed for all-optical signal processing. The organic materials possess many interesting features for this purpose. Unlike inorganic molecules the delocalized $\pi$-electron distribution and intramolecular charge transfer mevhanism allows certain organic molecules to respond highly anharmonically to an external field. In the present paper the origins of nonlinear phenomena, advantages of orgnic materials and structures of organic devices will be discussed.
This paper aims to develope a new algorithm to overcome the disadvantages of the conventional E.L.D system based on the B-Constants and Penalty-Factors scheme. The main features of this paper are that the Variabiable Decoupled Method usually employed in the Load-Flow studies is introduced to the E.L.D. algorithm developed by Sasson, using the Powell's Nonlinear Programming Scheme. Besides this, other minor refinements are made to reduce memory spaces and computing time. Case studies show that the method suggested here has the remarkable advantages of computing efficiency and memory requirements over Sasson's.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제5권2호
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pp.101-115
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2001
Recent theoretical analysis of numerical methods for solving nonlinear systems of equations is represented by alpha theory of Newton method developed Smale et al. The theory was extended to Secant method by providing convergence conditions by Yakoubsohn which the Secant method is treated as an operator defined for analytical functions. We use Secant methods as an iterative scheme with approximations, which results in new convergence conditions. We compare the two conditions and show that the new conditions represent the features of Secant method in a more precise way.
Majority of the damage in engineering structures is nonlinear. Damage sensitive features (DSFs) extracted by traditional methods from linear time series models cannot effectively handle nonlinearity induced by structural damage. A new DSF is proposed based on vector space cosine similarity (VSCS), which combines K-means cluster analysis and Bayesian discrimination to detect nonlinear structural damage. A reference autoregressive moving average (ARMA) model is built based on measured acceleration data. This study first considers an existing DSF, residual standard deviation (RSD). The DSF is further advanced using the VSCS, and then the advanced VSCS is classified using K-means cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively. The performance of the proposed approach is then verified using experimental data from a three-story shear building structure, and compared with the results of existing RSD. It is demonstrated that combining the linear ARMA model and the advanced VSCS, with cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively, is an effective approach for detection of nonlinear damage. This approach improves the reliability and accuracy of the nonlinear damage detection using the linear model and significantly reduces the computational cost. The results indicate that the proposed approach is potential to be a promising damage detection technique.
Nonlinear features of ultrasonic waves are more sensitive to the presence of a fatigue crack than their linear counterparts are. For this reason, the use of nonlinear ultrasonic techniques to detect a fatigue crack at its early stage has been widely investigated. Of the different proposed techniques, laser nonlinear wave modulation spectroscopy (LNWMS) is unique because a pulse laser is used to exert a single broadband input and a noncontact measurement can be performed. Broadband excitation causes a nonlinear source to exhibit modulation at multiple spectral peaks owing to interactions among various input frequency components. A feature called maximum sideband peak count difference (MSPCD), which is extracted from the spectral plot, measures the degree of crack-induced material nonlinearity. First, the ratios of spectral peaks whose amplitudes are above a moving threshold to the total number of peaks are computed for spectral signals obtained from the pristine and the current state of a target structure. Then, the difference of these ratios are computed as a function of the moving threshold. Finally, the MSPCD is defined as the maximum difference between these ratios. The basic premise is that the MSPCD will increase as the nonlinearity of the material increases. This technique has been used successfully for localizing fatigue cracks in metallic plates.
In this paper, we propose an emotional evaluation model based on information fusion. This model can transform the physical features of a color pattern to the emotional features. Our proposed model consists of the fuzzy logic system and neural network model. The evaluation values produced by them were fused. The model shows comparable performances to the neural network and fuzzy logic system for the approximation of the nonlinear transforms. We believe the evaluated results of a color pattern can be used to the emotion-based color image retrievals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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