Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.5
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pp.482-489
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2015
CSTR (Continuous Stirred Tank Reactor) which plays a key role in the chemical plants exhibits highly nonlinear behavior as well as time-varying behavior during operation. The control of CSTRs in the whole operating range has been a challenging problem to control engineers. So, a variety of feedback control forms and their tuning methods have been implemented to guarantee the satisfactory performance. This paper presents a scheme of designing a nonlinear PID controller incorporating with a GA (Genetic Algorithm) for the temperature control of a CSTR. The gains of the NPID controller are composed of easily implementable nonlinear functions based on the error and/or the error rate and its parameters are tuned using a GA by minimizing the ITAE (Integral of Absolute Error). Simulation works for reference tracking and disturbance rejecting performances and robustness to parameter changes show the feasibility of the proposed method.
This paper investigates inelastic seismic demands of the normal component of near-fault pulse-like ground motions, which differ considerably from those of far-fault ground motions and also parallel component of near-fault ones. The results are utilized to improve the nonlinear static procedure (NSP) called Displacement Coefficient Method (DCM). 96 near-fault and 20 far-fault ground motions and the responses of various single degree of freedom (SDOF) systems constitute the dataset. Nonlinear Dynamic Analysis (NDA) is utilized as the benchmark for comparison with nonlinear static analysis results. Considerable influences of different faulting mechanisms are observed on inelastic seismic demands. The demands are functions of the strength ratio and also the pulse period to structural period ratio. Simple mathematical expressions are developed to consider the effects of near-fault motion and fault type on nonlinear responses. Modifications are presented for the DCM by introducing a near-fault modification factor, $C_N$. In locations, where the fault type is known, the modifications proposed in this paper help to obtain a more precise estimate of seismic demands in structures.
This article provides a discussion of the mathematic modeling of connections for designing and qualifying structures, systems, and components subject to monotonic or cyclic loading. To characterize the force-deformation behavior of connections under monotonic loading, a review of the Ramberg-Osgood, Richard-Abbott, and Menegotto-Pinto models is conducted, and it is shown that these nonlinear functions can be mathematically derived by scaling up or down a linear force-deformation function. A generalized four-parameter model for simulating connection behavior is investigated to facilitate nonlinear regression analysis. In order to perform seismic analysis of frameworks, a hysteretic model accounting for loading, unloading, and reloading is described using the established monotonic model. For preliminary analysis, a method is provided to quickly determine the model parameters that fit approximately with the observed data. To reach more accurate values of the parameters, the methods of nonlinear regression analysis are investigated and the modified Levenberg-Marquardt and separable nonlinear least-square algorithms are applied in determining the model parameters. Example case studies illustrate the procedure for the computation through the use of experimental/analytical data taken form the literature. Transformation of connection curves from the three-parameter model to the four-parameter model for structural analysis is conducted based on the modeling of connections subject to fire.
In structural reliability analysis, the response surface method is a powerful method to evaluate the probability of failure. However, the location of experimental points used to form a response surface function must be selected in a judicious way. It is necessary for the highly nonlinear limit state functions to consider the design point and the nonlinear trend of the limit state, because both of them influence the probability of failure. In this paper, in order to approximate the actual limit state more accurately, experimental points are selected close to the design point and the actual limit state, and consider the nonlinear trend of the limit state. Linear, quadratic and cubic polynomials without mixed terms are utilized to approximate the actual limit state. The direct Monte Carlo simulation on the approximated limit state is carried out to determine the probability of failure. Four examples are given to demonstrate the efficiency and the accuracy of the proposed method for both numerical and implicit limit states.
Mohamed, Nazira;Eltaher, Mohamed A.;Mohamed, Salwa A.;Seddek, Laila F.
Structural Engineering and Mechanics
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v.70
no.6
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pp.737-750
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2019
This paper investigates the static and dynamic behaviors of imperfect single walled carbon nanotube (SWCNT) modeled as a beam structure by using energy-equivalent model (EEM), for the first time. Based on EEM Young's modulus and Poisson's ratio for zigzag (n, 0), and armchair (n, n) carbon nanotubes (CNTs) are presented as functions of orientation and force constants. Nonlinear Euler-Bernoulli assumptions are proposed considering mid-plane stretching to exhibit a large deformation and a small strain. To simulate the interaction of CNTs with the surrounding elastic medium, nonlinear elastic foundation with cubic nonlinearity and shearing layer are employed. The equation governed the motion of curved CNTs is a nonlinear integropartial-differential equation. It is derived in terms of only the lateral displacement. The nonlinear integro-differential equation that governs the buckling of CNT is numerically solved using the differential integral quadrature method (DIQM) and Newton's method. The linear vibration problem around the static configurations is discretized using DIQM and then is solved as a linear eigenvalue problem. Numerical results are depicted to illustrate the influence of chirality angle and imperfection amplitude on static response, buckling load and dynamic behaviors of armchair and zigzag CNTs. Both, clamped-clamped (C-C) and simply supported (SS-SS) boundary conditions are examined. This model is helpful especially in mechanical design of NEMS manufactured from CNTs.
To do fuzzy modelling of a nonlinear process needs to analyze the characteristics of input-output of fuzzy inference systems according to the division of entire input spaces and the fuzzy reasoning methods. For this, fuzzy model is expressed by identifying the structure and parameters of the system by means of input variables, fuzzy partition of input spaces, and consequence polynomial functions. In the premise part of the fuzzy rules Min-Max method using the minimum and maximum values of input data set and C-Means clustering algorithm forming input data into the clusters are used for identification of fuzzy model and membership functions are used as a series of triangular, gaussian-like, trapezoid-type membership functions. In the consequence part of the fuzzy rules fuzzy reasoning is conducted by two types of inferences such as simplified and linear inference. The identification of the consequence parameters, namely polynomial coefficients, of each rule are carried out by the standard least square method. And lastly, using gas furnace process which is widely used in nonlinear process we evaluate the performance and the system characteristics.
In this paper, geometrically convex and s-convex functions in third and fourth sense are merged to form (g, s)-convex function. Characterizations of (g, s)-convex function, algebraic and functional properties are presented. In addition, novel functions based on the integral of (g, s)-convex functions in the third sense are created, and inequality relations for these functions are explored and examined under particular conditions. Further, there are also some relationships between (g, s)-convex function and previously defined functions. The (g, s)-convex function and its derivatives will then be used to extend the well-known H-H and Fejer's type inequalities. In order to obtain the previously mentioned conclusions, several special cases from previous literature for extended H-H and Fejer's inequalities are also investigated. The relation between the average (mean) values and newly created H-H and Fejer's inequalities are also examined.
Growth curves including Bass, Logistic and Gompertz functions are widely used in forecasting the market demand. Nonlinear least square method is often adopted for estimating the model parameters but it is difficult to set up the starting value for each parameter. If a wrong starting point is selected, the result may lead to erroneous forecasts. This paper proposes a method of selecting starting values for model parameters in estimating some growth curves by nonlinear least square method through grid search and transformation into linear regression model. Resealing the market data using the national economic index makes it possible to figure out the range of parameters and to utilize the grid search method. Application to some real data is also included, where the performance of our method is demonstrated.
In this paper, a new optimization method which is a kind of random searching is presented. The proposed method is called RasVal which is an abbreviation of Random Search Method with Variable Seaxch Length and it can search for a global minimum based on the probability density functions of searching, which can be modified using informations on success or failure of the past searching in order to execute intensified and diversified searching. By applying the proposed method to a nonlinear crane control system which can be controlled by the Universal Learning Network with radial basis function(R.B.P.), it has been proved that RasVal is superior in performance to the commonly used back propagation learning algorithm.
Seo, Sam-Jun;Kim, Dong-Sik;Kim, Dong-Won;Yoo, Ji-Yoon;Park, Gwi-Tae
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.646-651
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2004
This paper deals with a new adaptive fuzzy sliding mode controller and its application to an inverted pendulum. We propose new method of adaptive fuzzy sliding mode control scheme that the fuzzy logic system is used to approximate the unknown system functions in designing the SMC of uncertain nonlinear systems. The controller's construction and its analysis involve sliding modes. The proposed controller consists of two components. Sliding mode component is employed to eliminate the effects of disturbances, while a fuzzy model component equipped with an adaptation mechanism reduces modeling uncertainties by approximating model uncertainties. To demonstrate its performance, the proposed control algorithm is applied to an inverted pendulum. The results show that both alleviation of chattering and performance are achieved
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[게시일 2004년 10월 1일]
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