A simple numerical scheme suitable for tracing the fracture propagation path for structures idealized by means of Hillerborg's classical cohesive crack model is presented. A direct collocation, multidomain boundary element method is adopted for the required space discretization. The algorithm proposed is necessarily iterative in nature since the crack itinerary is a priori unknown. The fracture process is assumed to be governed by a path-dependent generally nonlinear softening law. The potentialities of the method are illustrated through two examples.
In this paper the wheeled mobile robot is studied. The kinematic and dynamic modeling of the robot is presented via LPD(Linear Parameter Dependent) framework. A path-planning algorithm which is optimized in the sense of robot mobility and distance is presented. And by using PI controller we show that the presented algorithm and model is work very well in the computer simulation and experiment.
The reaction path Smoluchowski equation approach developed in a recent work to calculate the rate constant for a diffusive multidimensional barrier crossing process is extended to incorporate the configuration-dependent diffusion matrix. The resulting formalism is then applied to the investigation of stilbene photoisomerization dynamics. Adapting a model two-dimensional potential and a model diffusion matrix proposed by Agmon and Kosloff [J. Phys. Chem.,91 (1987) 1988], we derive an eigenvalue equlation for the relaxation rate constant of the stilbene photoisomerization. This eigenvalue equation is solved numerically by using the finite element method. The advantages and limitations of the present method are discussed.
Purpose - Finding an optimal path is an essential component for the design and operation of smart transportation or logistics network. Many applications in navigation system assume that travel time of each link is fixed and same. However, in practice, the travel time of each link changes over time. In this paper, we introduce a new transportation problem to find a latest departing time and delivery path between the two nodes, while not violating the appointed time at the destination node. Research design, data, and methodology - To solve the problem, we suggest a mathematical model based on network optimization theory and a backward search method to find an optimal solution. Results - First, we introduce a dynamic transportation problem which is different with traditional shortest path or minimum cost path. Second, we propose an algorithm solution based on backward search to solve the problem in a large-sized network. Conclusions - We proposed a new transportation problem which is different with traditional shortest path or minimum cost path. We analyzed the problem under the conditions that travel time is changing, and proposed an algorithm to solve them. Extending our models for visiting two or more destinations is one of the further research topics.
This paper suggests a numerical method of finding optimal geometric path and minimum-time motion for a manipulator arm. To find the minimum-time motion, the optimal geometric path is searched first, and the minimum-time motion is searched on this optimal path. In the algorithm finding optimal geometric path, the objective function is minimizing the combination of joint velocities, joint-jerks, and actuator forces as well as avoiding several static obstacles, where global search is performed by adjusting the seed points of the obstacle models. In the minimum-time algorithm, the traveling time is expressed by the linear combinations of finite-term quintic B-splines and the coefficients of the splines are obtained by nonlinear programming to minimize the total traveling time subject to the constraints of the velocity-dependent actuator forces. These two search algorithms are basically similar and their convergences are quite stable.
최근 몇 년 사이 공간정보에 대한 관심이 증대됨에 따라 실내공간데이터 모델링 및 활용에 대한 많은 연구가 진행 되고 있다. 특히 대규모 실내공간에서 방재 알고리즘 및 실시간방재시스템에 대한 연구가 활발하게 진행 되고 있다. 재난 발생 시 요구될 수 있는 최적경로는 대피자를 위한 것과 구조자를 위한 것, 두 가지로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 구조자를 위한 최적경로를 산출하였는데 이는 실내의 어떠한 공간에서 출구까지의 경로가 아닌 출구에서 구조대상지역까지의 경로를 의미한다. 실시간 방재시스템에 적합한 최적경로는 시간에 대해 가변적이어야 한다. 이러한 최적경로를 산출하기 위해서는 최적경로 산출에 필요한 시간에 따라 변화하는 변수가 고려되어야 한다. 즉, 복도 또는 방과 같은 공간의 수용능력 및 흐름정도 등을 포함하는 동적인 공간적 엔티티를 관리 할 수 있는 시공간 데이터베이스와 연동되어 있어야 한다. 공간상에서 동적객체의 흐름을 측정하고 분석을 통해 추정한 시공간 데이터베이스는 최적경로 산출과 대피상황에서의 병목현상 예측에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 실시간 방재시스템 개발을 위한 시공간 데이터를 적용한 최적경로 산출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘을 테스트하기 위하여 건물 내부의 이동이 가능한 공간을 표현하는 네트워크데이터를 사용하였다.
This paper presents an optimal path planning strategy for aerial searching and surveying of a user-designated area using multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The method is designed to deal with a single unseparated polygonal area, regardless of polygonal convexity. By defining the search area into a set of grids, the algorithm enables UAVs to completely search without leaving unsearched space. The presented strategy consists of two main algorithmic steps: cellular decomposition and path planning stages. The cellular decomposition method divides the area to designate a conflict-free subsearch-space to an individual UAV, while accounting the assigned flight velocity, take-off and landing positions. Then, the path planning strategy forms paths based on every point located in end of each grid row. The first waypoint is chosen as the closest point from the vehicle-starting position, and it recursively updates the nearest endpoint set to generate the shortest path. The path planning policy produces four path candidates by alternating the starting point (left or right edge), and the travel direction (vertical or horizontal). The optimal-selection policy is enforced to maximize the search efficiency, which is time dependent; the policy imposes the total path-length and turning number criteria per candidate. The results demonstrate that the proposed cellular decomposition method improves the search-time efficiency. In addition, the candidate selection enhances the algorithmic efficacy toward further mission time-duration reduction. The method shows robustness against both convex and non-convex shaped search area.
Autonomous agricultural machines that are operated in small-scale farmland frequently experience turning and changes in direction. Thus, unlike when they are operated in large-scale farmland, the steering control systems need to be controlled precisely so that travel errors can be minimized. This study aims to develop a control algorithm for improving the path tracking performance of a steering system by analyzing the effect of the setting of the waypoint, which serves as the reference point for steering when an autonomous agricultural machine moves along a path or a coordinate, on control errors. A simulation was performed by modeling a 26-hp tractor steering system and by applying the equations of motion of a tractor, with the use of a computer. Path tracking errors could be reduced using an algorithm which sets the waypoint for steering on a travel path depending on the radius of curvature of the path and which then controls the speed and steering angle of the vehicle, rather than by changing the steering speed or steering ratio which are dependent on mechanical performance.
In this paper, we propose an algorithm for planning an optimal path to capture a moving object by a mobile robot in real-time. The direction and rotational angular velocity of the moving object are estimated using the Kalman filter, a state estimator. It is demonstrated that the moving object is tracked by using a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot and then captured by a mobile manipulator. The optimal path to capture the moving object is dependent on the initial conditions of the mobile robot, and the real-time planning of the robot trajectory is definitely required for the successful capturing of the moving object. Therefore the algorithm that determines the optimal path to capture a moving object depending on the initial conditions of the mobile robot and the conditions of a moving object is proposed in this paper. For real-time implementation, the optimal representative blocks have been utilized for the experiments to show the effectiveness of the proposed algorithm.
In this paper, we propose an algorithm for planning an optimal path to capture a moving object by a mobile robot in real-time. The direction and rotational angular velocity of the moving object are estimated using the Kalman filter, a state estimator. It is demonstrated that the moving object is tracked by using a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot and then captured by a mobile manipulator. The optimal path to capture the moving object is dependent on the initial conditions of the mobile robot, and the real-time planning of the robot trajectory is definitely required for the successful capturing of the moving object. Therefore the algorithm that determines the optimal path to capture a moving object depending on the initial conditions of the mobile robot and the conditions of a moving object is proposed in this paper. For real-time implementation, the optimal representative blocks have been utilized for the experiments to show the effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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