This paper presents a user programmable computational/control platform developed to conduct real-time hybrid simulation (RTHS). The architecture of this platform is based on the integration of a real-time controller and a field programmable gate array (FPGA).This not only enables the user to apply user-defined control laws to control the experimental substructures, but also provides ample computational resources to run the integration algorithm and analytical substructure state determination in real-time. In this platform the need for SCRAMNet as the communication device between real-time and servo-control workstations has been eliminated which was a critical component in several former RTHS platforms. The accuracy of the servo-hydraulic actuator displacement control, where the control tasks get executed on the FPGA was verified using single-degree-of-freedom (SDOF) and 2 degrees-of-freedom (2DOF) experimental substructures. Finally, the functionality of the proposed system as a robust and reliable RTHS platform for performance evaluation of structural systems was validated by conducting real-time hybrid simulation of a three story nonlinear structure with SDOF and 2DOF experimental substructures. Also, tracking indicators were employed to assess the accuracy of the results.
In this study, the advanced numerical algorithm is developed which can performed the static and dynamic stochastic finite element analysis by considering the effect of uncertainties included in the member stiffness of steel cable-stayed bridges and seismic load. After conducting the linear and nonlinear initial shape analysis, the advanced numerical algorithm is the assessment tool which can performed structural the response analysis considering the static linearity and non-linearity of before or after induced intial tensile force, and examined the reliability assessment more efficiently. The verification of the developed numerical algorithm is evaluated by analyzing the regression analysis and coefficient of correlation using the direct monte carlo simulation. Also, the dynamic response characteristic and coefficient of variation of the steel cable-stayed bridge is calculated by considering the uncertainty of random variables using the developed numerical algorithm. In addition, the quantitative structural safety of the steel cable-stayed bridges is evaluated by conducting the reliability assessment based upon the dynamic stochastic finite element analysis result.
The design of seismically isolated structures considering the stochastic nature of excitations, base isolators' design parameters, and superstructure properties requires robust reliability analysis methods to calculate the failure probability of the entire system. Here, by applying artificial neural networks, we proposed a robust technique to accelerate the estimation of failure probability of equipped isolated structures. A three-story isolated building with susceptible facilities is considered as the analytical model to evaluate our technique. First, we employed a sensitivity analysis method to identify the critical sources of uncertainty. Next, we calculated the probability of failure for a particular set of random variables, performing Monte Carlo simulations based on the dynamic nonlinear time-history analysis. Finally, using a set of designed neural networks as a surrogate model for the structural analysis, we assessed once again the probability of the failure. Comparing the obtained results demonstrates that the surrogate model can attain precise estimations of the probability of failure. Moreover, our proposed approach significantly increases the computational efficiency corresponding to the dynamic time-history analysis of the structure.
The paper concerns the hybrid optimization of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation. The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, the order of polynomial, and the apexes of the membership function. In the hybrid optimization process, two general optimization mechanisms are explored. Thestructural optimization is realized via HFCGA and HCM method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods.
This paper presents a robust finite-time sliding mode control (SMC) scheme for unknown disturbance and unmodeled nonlinear friction and dynamics in the robotic manipulator. A finite-time SMC (FSMC) surface and finite-time sliding mode controller are constructed to obtain faster error convergence than the conventional infinite-time based SMC. By adding prescribed constraint control term to a finite-time SMC to compensate for unknown disturbance and uncertainties, a robust control scheme can be designed as well as faster convergence control. In addition, simpler controller structure is built by using feed-forwarding upper bound coefficients of each manipulator dynamic parameters instead of model-based control or adaptive observer to estimate unknown manipulator parameters. Simulation and experimental evaluations highlight the efficacy of the proposed control scheme for an articulated robotic manipulator.
In this study, aeroelastic response analyses have been conducted for a 3D wind turbine blade model. Advanced computational analysis system based on computational fluid dynamics(CFD) and computational structural dynamics(CSD) has been developed in order to investigate detailed dynamic responsed of wind turbine blade. Vibration analyses of rotating wind-turbine blade have been conducted using the general nonlinear finite element program, SAMCEF (Ver.6.3). Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS)equations with spalart-allmaras turbulence model are solved for unsteady flow problems of the rotating turbine blade model. A fully implicit time marching scheme based on the Newmark direct integration method is used for computing the coupled aeroelastic governing equations of the 3D turbine blade for fluid-structure interaction (FSI) problems. Detailed dynamic responses and instantaneous Mach contour on the blade surfaces considering flow-separation effects are presented to show the multi-physical phenomenon of the rotating wind-turbine blade model.
This paper presents stabilization and adaptive control of flexible single link robot manipulator system by self-recurrent neural networks that is one of the neural networks and is effective in nonlinear control. The architecture of neural networks is a modified model of self-recurrent structure which has a hidden layer. The self-recurrent neural networks can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy and the weights are updated by feedback-error learning algorithm. When a flexible manipulator is rotated by a motor through the fixed end, transverse vibration may occur. The motor toroque should be controlled in such a way that the motor rotates by a specified angle, while simultaneously stabilizing vibration of the flexible manipuators so that it is arresed as soon as possible at the end of rotation. Accurate vibration control of lightweight manipulator during the large changes in configuration common to robotic tasks requires dynamic models that describe both the rigid body motions, as well as the flexural vibrations. Therefore, a dynamic models for a flexible single link robot manipulator is derived, and then a comparative analysis was made with linear controller through an simulation and experiment. The results are proesented to illustrate thd advantages and imporved performance of the proposed adaptive control ove the conventional linear controller.
Spacer grid springs support the fuel rods in a nuclear fuel system. The spacer grid is a part of a fuel assembly. Since a spring has repeated contacts with the fuel rod, fretting wear occurs on the surface of the spring. Design is usually performed to reduce the wear. The conceptual design process for the spring is defined by using the Independence of axiomatic design and the design is carried out based on the direction that the design matrix indicates. For detailed design an optimization problem is formulated. In optimization, homologous design is employed to reduce fretting wear. The deformation of a structure is called homologous if a given geometrical relationship holds for a given number of structural points before, during, and after the deformation. In this case, the deformed shape of the spring should be the same as that of the fuel rod. 1bis condition is transformed to a function and considered as a constraint in the optimization process. The objective function is minimizing the maximum stress to allow a local plastic deformation. Optimization results show that the contact occurs in a wide range. Also, the results are verified by nonlinear finite element analysis.
In pressurized light water reactor fuel assembly, spacer grids support nuclear fuel rods both laterally and vertically. The fuel rods are supported by spacer grid springs and grid dimples that are located in the grid cell. The support system allows for some thermal expansion and imbalance of the fuel rods. The imbalance is absorbed by elastic energy to prevent coolant flow- induced vibration damage. Design requirements are defined and a design process is established. The design process includes mathematical optimization as well as practical design method. The shape of the grid spring is designed to maintain its function during the lifetime of the fuel assembly. A structural optimization method is employed for the shape design. Since the optimization is carried out in the linear range of finite element analysis, the optimum solution is verified by nonlinear analysis. A good design is found and the final design is compared with the initial conceptual design. Commercial codes are utilized for structural analysis and optimization.
Gait analysis is essential to identify accurate cause and knee condition from patients who display abnormal walking. Traditional linear tools can, however, mask the true structure of motor variability, since biomechanical data from a few strides during the gait have limitation to understanding the system. Therefore, it is necessary to propose a more precise dynamic method. The chaos analysis, a nonlinear technique, focuses on understand how variations in the gait pattern change over time. Eight healthy eight subjects walked on a treadmill for 100 seconds at 60 Hz. Three dimensional walking kinematic data were obtained using two cameras and KWON3D motion analyzer. The largest Lyapunov exponent from the measured knee angular displacement time series was calculated to quantify local stability. This study quantified the variability present in time series generated from gait parameter via chaos analysis. Knee flexion-extension patterns were found to be chaotic. The proposed Lyapunov exponent can be used in rehabilitation and diagnosis of recoverable patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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