• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.395-399
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• 2001

이 논문은 학습을 통해 관측 데이터로부터 퍼지 추론 모듈을 생성할 수 있는 적응 능력을 갖는 모듈화 퍼지추론 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 TS 퍼지모델과 모듈화 신경회로망의 구조적 유사성을 기초로 한다. 학습과정은 새로운 퍼지추론 모듈의 생성과 모듈 파라미터의 갱신으로 구성된다. 퍼지추론 모듈은 국부모델망과 퍼지 게이팅망으로 구성된다. 제안한 시스템의 파라미터들은 표준 LMS 알고리즘을 이용하여 최적화된다. 제안한 시스템의 성능은 비선형 동적 시스템 적응제어에의 응용을 통해서 입증된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권3호
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• pp.303-317
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• 2019

Magneto-rheological fluid (MRF) rotatory dampers are normally used for controlling the constant rotation of machines and engines. In this research, such a device is proposed to act as variable stiffness device to alleviate the rotational oscillation existing in the many engineering applications, such as motor. Under such thought, the main purpose of this work is to characterize the nonlinear torque-angular displacement/angular velocity responses of an MRF based variable stiffness device in oscillatory motion. A rotational hysteresis model, consisting of a rotatory spring, a rotatory viscous damping element and an error function-based hysteresis element, is proposed, which is capable of describing the unique dynamical characteristics of this smart device. To estimate the optimal model parameters, a modified whale optimization algorithm (MWOA) is employed on the captured experimental data of torque, angular displacement and angular velocity under various excitation conditions. In MWOA, a nonlinear algorithm parameter updating mechanism is adopted to replace the traditional linear one, enhancing the global search ability initially and the local search ability at the later stage of the algorithm evolution. Additionally, the immune operation is introduced in the whale individual selection, improving the identification accuracy of solution. Finally, the dynamic testing results are used to validate the performance of the proposed model and the effectiveness of the proposed optimization algorithm.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제27권3호
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• pp.336-343
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• 1995

적응제어의 한 방식인 자기동조제어(STR) 방식이 비선형 노심 모델의 출력 조정에 적용된다. 적응제어는 비선형, 시변 및 확률(Stochastic) 시스템을 위한 준최적 제어기를 설계하기 위한 적절한 제어 방식이다. 제어계통은 미지의 시변 파라메타를 갖는 3차 선형 모델에 기초한다. 파라메타는 가변 망각계수를 도입한 늑장 최소자승법에 의하여 매시간(Time Step) 순환적으로 평가된다. 평가된 파라메타를 이용하여 한 스텝 먼저 냉자재 평균온도가 예측되고 이 예측된 값과 Setpoint 값과의 차이를 최소화함은 물론, 제어봉의 움직임을 막고자 가중(Weighted) One-step-ahead 제어기가 설계된다. 또한 적분동작이 첨가되어 정상상태 에러가 제거된다. 넓은 운전영역을 포괄하는 비선형 PWR 모델이 원자로 출력 조정을 위한 본 제어기를 시뮬레이션하는데 이용되었다. 시뮬레이션 결과로부터 본 제어기의 성능이 우수한 것으로 판명되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.816-824
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• 2009

얼굴영상 공간에서 얼굴영상들은 조명이나 포즈에 의해 비선형적 분포를 갖는다. 이들을 선형모델에 기반을 둔 AAM으로 모델링 하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 대한 몇 개의 군집이 주어졌다고 가정하고, 각 군집 별로 지역적인 AAM 모델을 구축하여 정합과정 중에 적합한 모델이 선택되도록 한다. 정합과정에서 발생하는 모델변경에 따른 모델간의 정합 인자 갱신의 문제는 인자 공간에서 모델간의 선형 관계를 미리 학습하여 해결한다. 심각한 정합 실패에 따른 잘못된 모델 선택을 줄이기 위해 점진적으로 모델변경이 이루어지도록 한다. 실험에서는 제안하는 방법을 Yale-B 조명얼굴 영상에 적용하여 모델을 생성하고 기존 방법과 정합 성능을 비교한다. 제안 방법은 심각한 그림자가 발생하는 강도 높은 조명얼굴 영상에서 성공적인 정합 결과를 보여주었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권2호
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• pp.131-138
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• 2009

해석용 모델의 검증이란 완성된 모델이 실제 제품의 특성을 반영하고 있는지에 대한 확인절차이다. 일반적으로 해석모델작성 시 형상의 단순화 및 비선형특성의 반영에 대한 한계 등으로 공학적 가정을 이용하므로 실제 구조와는 다른 물리적, 기계적 특성을 갖게 된다. 본 연구에서는 순차적 2차계획법(Sequential Quadratic Programming, SQP)을 이용하는 목표달성기법(Goal-Attainment Method)의 다목적 최적화 기법을 이용하여 활공체 날개의 정적 처짐과 고유진동수 차이를 최소화하는 방법으로 구조모델의 최신화를 수행하였으며, 모드형상의 일치성을 정량적으로 판단하기 위하여 Modal Assurance Criterion(MAC)를 이용하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2006년도 춘계학술대회논문집
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• pp.1223-1228
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• 2006

This paper presents an experimental investigation of a recently developed Kronecker Product (KP) method to determine the type, location, and intensity of structural damage from an identified state-space model of the system. Although this inverse problem appears to be highly nonlinear, the system mass, stiffness, and damping matrices are identified through a series of transformations, and with the aid of the Kronecker product, only linear operations are involved in the process. Since a state-space model can be identified directly from input-output data, an initial finite element model and/or model updating are not required. The test structure is a two-degree-of-freedom torsional system in which mass and stiffness are arbitrarily adjustable to simulate various conditions of structural damage. This simple apparatus demonstrates the capability of the damage detection method by not only identifying the location and the extent of the damage, but also differentiating the nature of the damage. The potential applicability of the KP method for structural damage identification is confirmed by laboratory test.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제18권3호
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• pp.535-544
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• 2017

In-flight aircraft engine performance estimation is one of the key techniques for advanced intelligent engine control and in-flight fault detection, isolation and accommodation. This paper detailed the current performance degradation estimation methods, and an improved hybrid Kalman filter via velocity-based LPV (VLPV) framework for these needs is proposed in this paper. Composed of a nonlinear on-board model (NOBM) and VLPV, the filter shows a hybrid architecture. The outputs of NOBM are used for the baseline of the VLPV Kalman filter, while the system performance degradation factors on-line estimated by the measured real system output deviations are fed back to the NOBM for its updating. In addition, the setting of the process and measurement noise covariance matrices' values are also discussed. By applying it to a commercial turbofan engine, simulation results show the efficiency.

• Coupled systems mechanics
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• 제11권2호
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• pp.133-149
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• 2022

The accurate prediction of elastoplasticity under prescribed workloads is essential in the optimization of engineering structures. Mechanical experiments are carried out with the goal of obtaining reliable sets of material parameters for a chosen constitutive law via inverse identification. In this work, two sample geometries made of high strength steel plates were evaluated to determine the optimal configuration for the identification of Ludwik's nonlinear isotropic hardening law. Finite element model updating(FEMU) was used to calibrate the material parameters. FEMU computes the parameter changes based on the Hessian matrix, and the sensitivity fields that report changes of computed fields with respect to material parameter changes. A sensitivity analysis was performed to determine the influence of the sample geometry on parameter identifiability. It was concluded that the sample with thinned gauge region with a large curvature radius provided more reliable material parameters.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.147-147
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• 2019

The Numerical Weather Prediction (NWP) models determine the future state of the weather by forcing current weather conditions into the atmospheric models. The NWP models approximate mathematically the physical dynamics by nonlinear differential equations; however these approximations include uncertainties. The errors of the NWP estimations can be related to the initial and boundary conditions and model parameterization. Development in the meteorological forecast models did not solve the issues related to the inevitable biases. In spite of the efforts to incorporate all sources of uncertainty into the forecast, and regardless of the methodologies applied to generate the forecast ensembles, they are still subject to errors and systematic biases. The statistical post-processing increases the accuracy of the forecast data by decreasing the errors. Error prediction of the NWP models which is updating the NWP model outputs or model output statistics is one of the ways to improve the model forecast. The regression methods (including linear, polynomial and scaling regression) are applied to the present study to improve the real time forecast skill. Such post-processing consists of two main steps. Firstly, regression is built between forecast and measurement, available during a certain training period, and secondly, the regression is applied to new forecasts. In this study, the WRF real-time forecast data, in comparison with the observed data, had systematic biases; the errors related to the NWP model forecasts were reflected in the underestimation of the meteorological data forecast by the WRF model. The promising results will indicate that the post-processing techniques applied in this study improved the meteorological forecast data provided by WRF model. A comparison between various bias correction methods will show the strength and weakness of the each methods.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.331-340
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• 2000

본 연구의 목적은 하천에서의 실시간 범람위험도 해석을 위해서 DAMBRK 모형과 Kalman filter를 연계한 수치모형을 개발하는데 있다. 본 모형은 1차원 동역학 방정식의 비선형 유한차분 근사해인 음해법을 기본으로 하고 있다. 추계학적 추정법으로서 최적의 갱신 예측치를 얻기 위해 확장된 Kalman filter 기법을 사용하였다. 이 과정은 확정론적 모형에 의한 예측치를 Kalman filter gain factor에 의해 보정된 실시간 관측치와 조합함으로써 수행되었다. 홍수범람위험도는 하도단면의 기하형상과 Manning 조도계수의 변동성을 고려하여 Monte Carlo 모의를 적용하여 예측되었다. 본 모형은 1990년 9월과 1995년 8월의 남한강 홍수에 적용하여 검증하였다. Kalman filter에 의한 해석은 이 기간 동안에 확정론적 해석결과와 비교하여 실측자료와 잘 일치되는 양상이 나타났으며, 이에 따라 제방의 월류위험도를 모의된 홍수위와 제방고를 비교함으로써 얻을 수 있었다.