O, Su-Hun;Ha, Chul-Su;Kang, Seung-Eun;Mok, Ji-hyun;Ko, Sangho;Lee, Yong-Won
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.24
no.1
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pp.1-9
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2016
In this paper, we integrate three degree of freedom(3DOF) point-mass model for aircraft and three-dimensional path generation algorithms using dubins curve and nonlinear path tracking law. Through this integration, we apply the path generation algorithm to the path planning, and verify tracking performance and feasibility of using the aircraft 3DOF point-mass model for air traffic management. The accuracy of modeling 6DOF aircraft is more accurate than that of 3DOF model, but the complexity of the calculation would be raised, in turn the rate of computation is more likely to be slow due to the increase of degree of freedom. These obstacles make the 6DOF model difficult to be applied to simulation requiring real-time path planning. Therefore, the 3DOF point-mass model is also sufficient for simulation, and real-time path planning is possible because complexity can be reduced, compared to those of the 6DOF. Dubins curve used for generating the optimal path has advantage of being directly available to apply path planning. However, we use the algorithm which extends 2D path to 3D path since dubins curve handles the two dimensional path problems. Control law for the path tracking uses the nonlinear path tracking laws. Then we present these concomitant simulation results.
Karunaratne, Nivithigala P.K.V.;Thambiratnam, David P.;Perera, Nimal J.
Earthquakes and Structures
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v.11
no.6
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pp.1001-1025
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2016
Building structures generally have inherent low damping capability and hence are vulnerable to seismic excitations. Control devices therefore play a useful role in providing safety to building structures subject to seismic events. In recent years semi-active dampers have gained considerable attention as structural control devices in the building construction industry. Magneto-rheological (MR) damper, a type of semi-active damper has proven to be effective in seismic mitigation of building structures. MR dampers contain a controllable MR fluid whose rheological properties vary rapidly with the applied magnetic field. Although some research has been carried out on the use of MR dampers in building structures, optimal design of MR damper and combined use of MR and passive dampers for real scale buildings has hardly been investigated. This paper investigates the use of MR dampers and incorporating MR-passive damper combinations in building structures in order to achieve acceptable levels of seismic performance. In order to do so, it first develops the MR damper model by integrating control algorithms commonly used in MR damper modelling. The developed MR damper is then integrated in to the seismically excited structure as a time domain function. Linear and nonlinear structure models are evaluated in real time scenarios. Analyses are conducted to investigate the influence of location and number of devices on the seismic performance of the building structure. The findings of this paper provide information towards the design and construction of earthquake safe buildings with optimally employed MR dampers and MR-passive damper combinations.
Digital controllers found in many industrial real-time systems consist of a number of interacting periodic tasks. To sustain the required control quality, these tasks possess the maximum activation periods as performance constraints. An essential step in developing a real-time system is thus to assign each of these tasks a constant period such that the maximum activation requirements are met while the system utilization is minimized [1]. Given a task graph design allowing producer/consumer relationships among tasks [2], resource demands of tasks, and range constraints on periods, the period assignment problem falls into a class of nonlinear optimization problems. This paper proposes a ploynomial time approximation algorithm which produces a solution whose utilization does not exceed twice the optimal utilization. Our experimental analysis shows that the proposed algorithm finds solutions which are very close to the optimal ones in most cases of practical interest.
Noh, Jung-Tae;Woo, Sung-Sik;Lee, Sang-Hyun;Chung, Lan
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2009.10a
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pp.855-863
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2009
In this study, a beam-column junction type damper is proposed which saves the inner and outer space for the installation of damping devices and allows easy adjustment of control performance The result of the numerical analysis indicated that the displacement response and base shear of a single degree of freedom system by seismic load, El Centro 1940 was reduced with yield moment of the joint hinge and the specific yield moment ratio $\delta$ of the joint hinge existed for the optimal seismic performance. In addition, the dynamic nonlinear characteristics, effects of yielding and dependence of natural period of bi-linear system with the junction type damper is identified. The analysis of multi-degree of freedom system showed that responses of the controlled structures was reduced significantly as the number of a story increases and yield moment ratio decreases when the system is excited by seismic load and sine wave. On top of that, it was also observed that energy dissipation at the joint connected with the dampers was remarkable during excitation.
The basic difference between the EKF(Extended Kalman Filter) and UKF(Unscented Kalman Filter) stems from the manner in which Gaussian random variables(GRV) are represented for propagating through system dynamics. In the EKF, the state distribution is approximated by a GRV, which is then propagated analytically through the first-order linearization of the nonlinear system. This can possibly introduce large errors in the true posterior mean and covariance of the transformed GRV, which may lead to sub-optimal performance and sometimes divergence of the filter. However, the UKF addresses this problem by using a deterministic sampling approach. The state distribution is also approximated by a GRV, but is now represented using a minimal set of carefully chosen sample points. These sample points completely capture the true mean and covariance of the GRV, and UKF captures the posterior mean and covariance accurately up to the 2nd order(Taylor series expansion) for any nonlinearity. This paper utilizes the UKF to determine spacecraft orbit when only magnetometer is available. Several catastrophic failures of spacecraft in orbit have been attributed to failures of the spacecraft mission. Recently studies on contingency-major sensor failure cases- have been performed. For mission success, contingency design or plan should be implemented in case of a major sensor failure. Therefore the algorithm presented in this paper can be used for a spacecraft without GPS or contingency design in case of GPS failure.
The arc welding processes are substantially nonlinear, in addition to being highly coupled multivariable systems, Frequently, not all the variables affecting the welding quality are known, nor may they be easily quantified. From this point of view, decoupling between the welding parameters from the welding quality is very difficult, which makes it also difficult to control the welding parameters for obtaining the desired welding quality. In this study, a neural network based on the backpropagation algorithm was implemented and adopted for the selection of gas metal arc welding parameters of the fillet joint, that is, welding current, arc voltage and welding speed. The performance of the neural network for modeling the relationship between the welding quality and welding parameters was presented and evaluated by using the actual welding data. To obtain the optimal neural network structure, various types of the neural network structures were tested with the experimental data. It was revealed that the neural network can be effectively adopted to select the appropriate gas metal arc welding parameter of fillet joints for a given weld quality.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.15
no.3
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pp.93-101
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2016
This study presents a simple genetic algorithm to systematically design a PID controller for a hydraulic positioning system operated by a proportional solenoid valve. The inverse dead-zone compensator with nonlinear characteristics is used to cancel out the dead-zone phenomenon in the hydraulic system. The object function considering overshoot, settling time, and control input is adopted to search for optimal PID gains. The designed PID controller is compared with the LQG/LTR controller to check the performance of the hydraulic positioning system in the time and frequency domains. The experimental results show that the hydraulic servo system with the proposed PID controller responds effectively to the various types of reference input.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.1
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pp.31-38
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2016
In this paper, the deformation-energy curves of the plastic hinges and the vessel bow, which are the major energy dissipation mechanism of a pile protective structures, were estimated, and the parametric study was performed by using those curves to apply the simplified collision model which developed in the previous study. Considered parameters were the mass of slab, the number of piles, the mass of vessel and the collision speed. As results, the difference of energy dissipation mechanism of two pile types (filled and non-filled) were revealed, and the collision behaviors of the protective structures could be tuned by the control of the inertia mass of capping slab. Therefore the simplified collision model can be used in a primary design and optimal design.
Base isolation is a well-established passive strategy for seismic response control of buildings. In this paper, an efficient framework is proposed for reliability-based design optimization (RBDO) of isolated buildings subjected to uncertain earthquakes. The framework uses reduced function evaluations method, as an efficient tool for structural reliability analysis, and an efficient optimization algorithm for optimal structural design. The probability of failure is calculated considering excessive base displacement, superstructure inter-storey drifts, member stress ratios and absolute accelerations of floors of the isolated building as failure events. The behavior of rubber bearing isolators is modeled using nonlinear hysteretic model and the variability of future earthquakes is modeled by applying a probabilistic approach. The effects of pulse component of stochastic near-fault ground motions, fixity-factor of semi-rigid beam-to-column connections, values of isolator parameters, earthquake magnitude and epicentral distance on the performance and safety of semi-rigidly connected base-isolated steel framed buildings are studied. Suitable RBDO examples are solved to illustrate the results of investigations.
In this paper we propose the Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) for optimal identification modeling of complex system. The proposed Multi-FNNs is based on a concept of FNNs and exploit linear inference being treated as generic inference mechanisms. In the networks learning, backpropagation(BP) algorithm of neural networks is used to updata the parameters of the network in order to control of nonlinear process with complexity and uncertainty of data, proposed model use a HCM(Hard C-Means)clustering algorithm which carry out the input-output dat a preprocessing function and Genetic Algorithm which carry out optimization of model The HCM clustering method is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. NOx emission process data of gas turbine power plant is simulated in order to confirm the efficiency and feasibility of the proposed approach in this paper.
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