As most of today's automatic transmissions in passenger car adopt a electro-hydraulic control system, the role of electronically controlled solenoid valves occupies an important position and it is essential to predict solenoid transient characteristics in order to design and evaluate the performance of the hydraulic control system. However, in general, both the magnetic and electrical parameters f the solenoid system are hardly known and it is not easy to model this section with moderate complexity although mechanical system could be developed using the classical second order system. This paper presents a dynamic modelling technique of a solenoid valve, that is controlled by pulse width modulation for an automatic transmission, in terms of system identification theory. In nonlinear computer simulation, it is shown that the identified systems which produce magnetic force to input duty cycle for various excitation signals predict the static and dynamic performance very well near the operating point and in experiment conducted to confirm the validity of identification theory for PWM solenoid valve, we find that there is a good agreement between the experimental data and simulation result. Hence, this model can be utilized in the development of pressure control system with PWM solenoid valve.
One of the most important roles in the nonlinear dynamic structural analysis is to select a proper ground excitation, which dominates the response of a structure. Because of the lack of recorded accelerograms in Korea, a stochastic model of ground excitation with various dynamic properties rather than recorded accelerograms is necessarily required. If all information is not available at site, the information from other sites with similar features can be used by the procedure of seismic hazard analysis. Eliopoulos and Wen identified the parameters of the ground motion model by the empirical relations or expressions developed by Trifunac and Lee. Because the relations used in the parameter identification are largely empirical, it is required to apply the artificial neural networks instead of the empirical model. Additionally, neural networks have the advantage of the empirical model that it can continuously re-train the new recorded data, so that it can adapt to the change of the enormous data. Based on the redefined traditional processes, three neural-networks-based models (FAS_NN, PSD_NN and INT_NN) are proposed to individually substitute the Fourier amplitude spectrum, the parameter identification of power spectral density function and intensity function. The paper describes the first half of the research for the development of Neural-Networks-based model for the generation of an Artificial earthquake and a Response Spectrum(NNARS).
동적 신경망은 temporal 신호처리가 요구되는 여러 분야에 사용되어 왔다. 본 논문에서는 다층 신경망의 동특성을 향상시키기 위해 감마 신경망(GAM) 다루고 있다. GAM 신경망은 순방향 다층 신경망의 히든층에 감마 메모리 커널을 사용하고 있다. GAM 신경망은 선형 및 비선형 시스템 식별을 통해 평가되었으며 상대적인 성능평가를 위해 순방향 신경망(FNN)과 리커런트 신경망(RNN)과 비교하고 있다. 실험결과에 의하면 GAM 신경망은 학습속도와 정확도에서 더 우수하게 동작하였으며, 이러한 사실은 시스템 식별에 있어서 GAM 신경망이 기존의 다른 다층 신경망보다 더 효과적인 신경망이 될 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 경계부 및 연결부를 지닌 기계 구조물의 유한요소모델 수립시 상대적으로 불확실성이 많은 경계부 및 연결부를 정확히 모델링하여 전체 구조계에 대한 해석적 모델의 신뢰도를 제고하는데 그 목적을 두고, 현장에서 간단히 측정할 수 있는 측정 데이터와 축약된 형태의 유한요소모델을 이용하는 S.I.기법을 제시하였다. 제시된 방법은 연결부를 제외한 연속체를 유한요소법으로 모델링하고 연결부의 동적 계수를 변수 상태로 하여 시간 영역에서의 비선형 상태 방정식을 구성하였으며 계수 규명 문제를 비선형 상태 방정식의 상태 추정 문제로 변환하여 해결하였다. 두 가지 예제에 대한 수치 해석을 통하여 제시된 기법의 타당성을 검증하였다.
The purpose of this paper is to suggest a practical and simple method for the identification of the joint mechanical properties and to apply it to human knee joints. The passive moment at a joint was modeled by three mechanical parts, that is, a gravity term, a linear damper term and a nonlinear spring term. Passive pendulum tests were performed in 5 fat and 5 thin men. The data of pendulum test were used to identify the mechanical properties of joints through sequential quadratic programming (SQP) with random initial values. The identification was successful where the normalized root-mean-squared (RMS) errors between the simulated and experimental joint angle trajectories were less than 10%. The parameter values of mechanical properties obtained in this study agreed with literature. The inertia, gravity and the damping constant were greater at fat men, which indicates more resistance to body movement and more energy consumption fer fat men. The suggested method is noninvasive and requires simple setup and short measurement time. It is expected to be useful in the evaluation of joint pathologies.
본 논문에서는 상관에 기반 한 비선형 합성필터를 이용한 왜곡과 잡음에 강인한 얼굴인식 방법을 연구한다. 상관도 기반 방법은 얼굴 영역의 검출과 인증을 동시에 수행하여 보다 신속한 처리를 할 수 있다는 장점이 있다. 최적화된 비선형 합성필터는 학습영상의 출력 값을 일정하게 유지하면서 입력 영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 얻어진다. 입력 영상의 출력에너지를 최소화하여 허위표적과의 식별력을 부여하고 잡음의 출력에너지를 최소화하여 가산성 잡음에 대한 강인성을 증대한다. 본 논문에서는 비선형 합성필터를 두 개의 학습 영상으로 구성하여 표적의 왜곡과 저해상도 그리고 잡음 환경 하에서 얼굴 인증을 실험하였다. 실험결과는 비선형 합성필터가 SDF(synthetic discriminant function) 필터와 비교하여 ROC(receiver operating characteristics) 커브에서 우수한 성능을 보인다.
In this study linear and nonlinear dynamic stability characteristics of a medium-size high-speed turbocharger, whose rotor is supported by two 3-lobe journal bearings, are analyzed to evaluate and identify the effects of its bearing design variables. The rotor has the rated speed of 40,500 rpm and maximum continuous speed of 45,000 rpm. At first, utilizing the linear stability analysis method, bearing designs of yielding stable or unstable LogDecs as small as possible are searched by manipulating with machined bearing clearances and preloads. As next, utilizing the nonlinear analysis method, limit cycles of the rotor responses at the rated and maximum continuous speeds are simulated to check their acceptances. Results have shown that for the turbocharger rotor-bearing system considered, the 3-lobe journal bearing design with a smaller machined clearance and a larger preload are preferred for the stable rotor responses. More importantly, since there exists a good correlation between the linear and nonlinear stability analysis results, it is concluded that firstly the linear stability analysis method may be applied to screen quickly the ranges of bearing designs for stable or least unstable solutions and then, lastly the nonlinear stability analysis method may be deployed to check an absolute motion stability in terms of the limit cycle.
구조물의 손상 진단을 위해 측정 가속도 데이터를 사용한 비선형 시간영역 SI 알고리듬을 개발하였다. 구조물의 비선형 거동을 고려하기 위하여 측정 가속도 증분과 해석에 의한 가속도 증분의 차이로 출력오차를 정의하고, 구속 비선형 최적화 문제를 풀어 최적 구조변수를 구하였다. 개발된 알고리듬은 시간에 따라 변하는 강성도와 감쇠 변수를 추정하도록 하였다. 구조물의 비선형 거동에 의한 복원력은 추정된 시간에 따라 변하는 구조변수와 Newmark-$\beta$법으로 계산한 변위를 사용하여 복원하였으며, 복원 과정에서 비탄성 거동에 대한 어떤 모델도 사전에 설정하지 않았다. 개발한 알고리듬에서는 측정오차와 공간 및 상태에 대한 불완전 측정의 경우를 고려하였다. 개발한 알고리듬을 검증하기 위하여 3층 전단건물에 대한 수치 모의시험과 실내 모형실험을 통한 연구를 수행하였다.
As well-known, the extended Kalman filter (EKF) is a powerful tool for parameter identification with limited measurements. However, traditional EKF is not applicable when the external excitation is unknown. By using least-squares estimation (LSE) for force identification, an EKF with unknown input (EKF-UI) approach was recently proposed by the authors. In this approach, to ensure the influence matrix be of full column rank, the sensors have to be deployed at all the degrees-of-freedom (DOFs) corresponding to the unknown excitation, saying collocated measurements are required. However, it is not easy to guarantee that the sensors can be installed at all these locations. To circumvent this limitation, based on the idea of first-order-holder discretization (FOHD), an improved EKF with unknown input (IEKF-UI) approach is proposed in this study for the simultaneous identification of structural parameters and unknown excitation. By using projection matrix, an improved observation equation is obtained. Few displacement measurements are fused into the observation equation to avoid the so-called low-frequency drift. To avoid the ill-conditioning problem for force identification without collocated measurements, the idea of FOHD is employed. The recursive solution of the structural states and unknown loads is then analytically derived. The effectiveness of the proposed approach is validated via several numerical examples. Results show that the proposed approach is capable of satisfactorily identifying the parameters of linear and nonlinear structures and the unknown excitation applied to them.
본 논문은 SVM(Support Vector Machines)을 이용한 음성신호 기반의 효과적인 성별인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진(binary) 패턴 분류기인 SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 우수한 성능을 보인다고 알려져 있다. 연구에서는 기존의 성별인식에서 널리 쓰이고 있는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)를 사용하여 SVM과 기존의 GMM(Gaussian Mixture Model) 알고리즘의 성별인식 성능을 비교하였고, 특히, 보다 향상된 SVM의 성별인식을 위해 MFCC와 Pitch를 이용한 결합 특징 벡터를 적용하였다. 실험결과 MFCC 파라미터를 사용했을 때 제안된 SVM이 GMM보다 우수한 성별인식 성능을 보였고, 제안된 결합 특징 벡터를 사용 했을 때 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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