Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1131-1134
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2003
Unknown parameters of a nonlinear system were estimated using a signal compression method. The estimated parameters were natural frequency and tile damping coefficient. This study applied a algorithm using tile comparison of the cross-correlation coefficient between the impulse response from a model and it from the signal compression method. The impulse through linear element included in a nonlinear system could be obtained by the signal compression method. The unknown parameters of the linear element could be estimated by comparing the Bode plots of system's impulse response with them of model's response. In this study, a LSCM(LabVIEW-Signal-Compression-Method) was developed to identify a nonlinear system. The LSCM consisted of National Instrument's (NI) Data Acquisition (DAQ) Board (Model PCI-1200), a monitoring program using LabVIEW software package, DAQ Signal Accessory Board, and 2nd-order electric circuits. The designed electric circuits consisted of resistors, inductors and capacitors. To evaluate the performance of the LSCM, the response from model with known parameters is compared with the response from the real system using the monitoring program. The results from simulation of experiment showed that the developed LSCM provided a reliable estimation performance.
Structural damage and moving load identification are the two aspects of structural system identification. However, they universally coexist in the damaged structures subject to unknown moving load. This paper proposed a dynamic response sensitivity-based model updating method to simultaneously identify the structural damage and moving force. The moving force which is equivalent as the nodal force of the structure can be expressed as a series of orthogonal polynomial. Based on the system Markov parameters by the state space method, the dynamic response and the dynamic response derivatives with respect to the force parameters and elemental variations are analytically derived. Afterwards, the damage and force parameters are obtained by minimizing the difference between measured and analytical response in the sensitivity-based updating procedure. A numerical example for a simply supported beam under the moving load is employed to verify the accuracy of the proposed method.
Kim, Jae-Hun;Park, Chang-Woo;Kim, Eun-Tai;Park, Mignon
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.2
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pp.270-275
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2005
This paper presents a fuzzy model-based adaptive approach for synchronization of chaotic systems which consist of the drive and response systems. Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model is employed to represent the chaotic drive and response systems. Since the parameters of the drive system are assumed unknown, we design the response system that estimates the parameters of the drive system by adaptive strategy. The adaptive law is derived to estimate the unknown parameters and its stability is guaranteed by Lyapunov stability theory. In addition, the controller in the response system contains two parts: one part that can stabilize the synchronization error dynamics and the other part that estimates the unknown parameters. Numerical examples, including Doffing oscillator and Lorenz attractor, are given to demonstrate the validity of the proposed adaptive synchronization approach.
This study was designed to evaluate the efficacy of dynamic parameters, such as correlation dimension $D_2,$ by comparing spectral electroencephalographic (EEG) parameters. These parameters are used to estimate the depth of halothane anesthesia as defined by the presence of body movement in response to a tail clamp. Six rats were used and each of them was exposed to halothane sequentially at the concentrations of 0%, 0.5%, 1.0% and 1.5% for 30 min. A tail clamp was applied every five min and the movements were recorded at each concentration level. The spectral parameters and the dynamic parameters were derived from 20-sec and 10-sec segments, respectively, from the last 5-mins of EEG recording at each concentration level. Correlation coefficients between the parameters and the movements were calculated. Standardized values of three parameters, betaL power, median power frequency (MPF), and $D_2$ were derived by calculation based on the number of animals showing the movement in response to a tail clamp. The betaL power had the largest correlation coefficient to spontaneous movement and to the response to a tail clamp than any other band parameter. MPF had a better correlation with the movement than 90% spectral edge frequency. Among the dynamic parameters, $D_2$ on the parietal cortex had a better correlation with the movement. The level of deviation and variation of standardized $D_2,$ MPF, and betaL were significant (p<0.01). The order of deviation and variation was; betaL power > MPF > $D_2.$ The correlation dimension serves as a better index for the depth of halothane anesthesia defined in forms of a response to external stimulation.
Based on the value of the Lagrange multiplier and the degree of constraint activeness, a new update rule is proposed for penalty parameters of the ALM method. The theoretical exposition of this suggested update rule is presented by using the algorithmic interpretation and the geometric interpretation of the augmented Lagrangian. This interpretation shows that the penalty parameters can effect the performance of the ALM method. Also, it offers a lower limit on the penalty parameters that makes the augmented Lagrangian to be bounded. This lower limit forms the backbone of the proposed update rule. To investigate the numerical performance of the update rule, it is embedded in our ALM based dynamic response optimizer, and the optimizer is applied to solve six typical dynamic response optimization problems. Our optimization results are compared with those obtained by employing three conventional update rules used in the literature, which shows that the suggested update rule is more efficient and more stable than the conventional ones.
A new method for both local damage(s) identification and input excitation force identification of beam structures is presented using the dynamic response sensitivity-based finite element model updating method. The state-space approach is used to calculate both the structural dynamic responses and the responses sensitivities with respect to structural physical parameters such as elemental flexural rigidity and with respect to the force parameters as well. The sensitivities of displacement and acceleration responses with respect to structural physical parameters are calculated in time domain and compared to those by using Newmark method in the forward analysis. In the inverse analysis, both the input excitation force and the local damage are identified from only several acceleration measurements. Local damages and the input excitation force are identified in a gradient-based model updating method based on dynamic response sensitivity. Both computation simulations and the laboratory work illustrate the effectiveness and robustness of the proposed method.
1D sand compression response to ko-loading experiences volume contraction from low to high effective stress regimes. Previous study suggested compressibility model with physically correct asymptotic void ratios at low and high stress levels and examined only for both remolded clays and natural clays. This study extends the validity of Enhanced Terzaghi model for different sand types complied from 1D compression data. The model involved with four parameters can adequately fit 1D sand compression data for a wide stress range. The low stress obtained from fitting parameters helps to identify the initial fabric conditions. In addition, strong correlation between compressibility and the void ratio at low stress facilitates determination of self-consistent fitting parameters. The computed tangent constrained modulus can capture monotonic stiffening effect induced by an increase in effective stress. The magnitude of tangent stiffness during large strain test should not be associated with small strain stiffness values. The use of a single continuous function to capture 1D stress-strain sand response to ko-loading can improve numerical efficiency and systematically quantify the yield stress instead of ad hoc methods.
This paper presents the parameter design method for the desired time response of hydraulic track motor system of an industrial excavator. The dynamic response depends upon many component parameters such as motor displacement, spring constant and various valve coefficients. Most of them are to be determined to obtain the desired response while some parameters are fixed, or discrete for the off-the-shelf type components. The parameters might be selected through repeated simulations of the system once the system is mathematically represented. This paper, however, presents optimization technique to select two parameters using a parameter optimization technique. The variational approach is applied to the system equations which are represented as state equations and from those system equations derived are the adjoint equations. The gradients for each parameter also are formed for the iterations.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.863-869
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2007
An improved method based on a normal frequency response function (FRF) is proposed to identify structural parameters such as mass, stiffness and damping matrices directly from the FRFs of a linear mechanical system. The method for estimating structural parameters directly from the measured FRFs of a structure is presented. This paper demonstrates that the characteristic matrices are extracted more accurately by using a weighted equation and eliminating the matrix inverse operation. The method is verified for a four degree-of-freedom lumped parameter system and an eight degree-of-freedom finite element beam. Experimental verification is also performed for a free-free steel beam whose size and physical properties are the same as those of the finite element beam. The results show that the structural parameters, especially the damping matrix, can be estimated more accurately by the proposed method.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.225-228
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2002
When the fuzzy logic controller (FLC), which is designed based on the plant model, is applied to the real control system, satisfactory control performance may not be attained due to modeling errors from the plant model. In such cases, the control parameters of the controller must be adjusted to enhance control performance. Until now, the trial and error method has been used, consuming much time and effort. To resolve such problem, response surface methodology (RSM), a new method of adjusting the control parameters of the controller, is suggested. This method is more systematic than the previous trial and error method, and thus optimal solutions can be provided with less tuning. First, the initial values of the control parameters were determined through the plant model and the optimization algorithm. Then, designed experiments were performed in the region around the initial values, determining the optimal values of the control parameters which satisfy both the rise time and overshoot simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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