Recently, magnetorheological elastomer (MRE) material and its devices have been developed and attracted a good deal of attention for their potentials in vibration control. Among them, a highly adaptive base isolator based on MRE was designed, fabricated and tested for real-time adaptive control of base isolated structures against a suite of earthquakes. To perfectly take advantage of this new device, an accurate and robust model should be built to characterize its nonlinearity and hysteresis for its application in structural control. This paper first proposes a novel hysteresis model, in which a nonlinear hyperbolic sine function spring is used to portray the strain stiffening phenomenon and a Voigt component is incorporated in parallel to describe the solid-material behaviours. Then the fruit fly optimization algorithm (FFOA) is employed for model parameter identification using testing data of shear force, displacement and velocity obtained from different loading conditions. The relationships between model parameters and applied current are also explored to obtain a current-dependent generalized model for the control application. Based on the proposed model of MRE base isolator, a second-order sliding mode controller is designed and applied to the device to provide a real-time feedback control of smart structures. The performance of the proposed technique is evaluated in simulation through utilizing a three-storey benchmark building model under four benchmark earthquake excitations. The results verify the effectiveness of the proposed current-dependent model and corresponding controller for semi-active control of MRE base isolator incorporated smart structures.
Oh, Kwang Seok;Park, Sung Youl;Seo, Ja Ho;Lee, Geun Ho;Yi, Kyong Su
Journal of Drive and Control
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v.13
no.4
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pp.14-22
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2016
This paper presents a stochastic and predictive working-risk-assessment algorithm for excavators based on a one-layer laser scanner. The one-layer laser scanner is employed to detect objects and to estimate an object's dynamic behaviors such as the position, velocity, heading angle, and heading rate. To estimate the state variables, extended and linear Kalman filters are applied in consideration of laser-scanner information as the measurements. The excavator's working area is derived based on a kinematic analysis of the excavator's working parts. With the estimated dynamic behaviors and the kinematic analysis of the excavator's working parts, an object's behavior and the excavator's working area such as the maximum, actual, and predicted areas are computed for a working risk assessment. The four working-risk levels are defined using the predicted behavior and the working area, and the intersection-area-based quantitative-risk level has been computed. An actual test-data-based performance evaluation of the designed stochastic and predictive risk-assessment algorithm is conducted using a typical working scenario. The results show that the algorithm can evaluate the working-risk levels of the excavator during its operation.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.
To control the speed of IPMSM drives it is necessary to know the speed and the rotor position. This is normally done by measurement of this values with electromechenical sensors. In this paper, a new approach to the position elimination method for the high performance variable speed IPMSM drives with the current controlled PWM technique is presented. For the high performance drive capability in the speed region, a Extended Kalman filter algorithm is adopted to estimate the rotor position as well as the angular velocity for the practical sensorless IPMSM drives. The high performance drive characteristics of the proposed method are verified using the wide simulation.
In this paper, we propose an efficient technique for improving the grid based fluid simulation by sub-grid visuals. The detailed turbulency generated efficiently by Vortex Particle Method are blended with the flow fields coming from the traditional incompressible Navier-Stokes solver. The algorithm enables large- and small- scale detail to be edited separately.
A pressure-based, unstructured finite volume method has been applied to couple the chemical kinetics and fluid dynamics and to capture effectively and accurately the steep gradient flame field. The pressure-velocity coupling is handled by two methodologies including the pressure-correction algorithm and the projection scheme. A stiff, operator-split projection scheme for the detailed nonequilibrium chemistry has been employed to treat the stiff reaction source terms. The conservative form of the governing equations are integrated over a cell-centered control volume with collocated storage for all transport variables. Computations using detailed chemistry and variable transport properties were performed for two laminar reacting flows: a counterflow hydrogen-air diffusion flame and a lifted methane-air triple flame. Numerical results favorably agree with measurements in terms of the detailed flame structure.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.11
no.2
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pp.118-125
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2010
This paper describes a mid-course guidance strategy based on the earliest intercept geometry (EIG) guidance. An analytical solution and performance validation will be addressed for generalized mid-course guidance problems in area air-defence in order to improve reachability and performance. The EIG is generated for a wide range of possible manoeuvres of the challenging missile based on the guidance algorithm using differential geometry concepts. The main idea is that a mid-course guidance law can defend the area as long as it assures that the depending area and objects are always within the defended area defined by EIG. The velocity of Intercept Point in EIG is analytically derived to control the Intercept Geometry and the defended area. The proposed method can be applied in deciding a missile launch window and launch point for the launch phase.
A new approach based on artificial potential function is proposed for the obstacle avoidance of redundant manipulators. Unlike the so-called "global" path planning method, which requires expensive computation for the path search before the manipulator starts to move, this new approach, "local" path planning, researches the path in real-time using the local distance information. Previous use of artificial potential function has exhibited local minima in some complex environments. This thesis proposes a potential function that has no local minima even for a cluttered environment. This potential function has been implemented for the collision avoidance of a redundant robot in Simulation. The simulation also employ an algorithm that eliminates collisions with obstacles by calculating the repulsive potential exerted on links, based on the shortest distance to object.
Strapdown inertial navigation system (SINS) integrated with astronavigation system (ANS) yields reliable mission capability and enhanced navigational accuracy for spacecrafts. The theory and characteristics of integrated system based on unscented Kalman filtering is investigated in this paper. This Kalman filter structure uses unscented transform to approximate the result of applying a specified nonlinear transformation to a given mean and covariance estimate. The filter implementation subsumed here is in a direct feedback mode. Axes misalignment angles of the SINS are observation to the filter. A simple approach for simulation of axes misalignment using stars observation is presented. The SINS error model required for the filtering algorithm is derived in space-stabilized mechanization. Simulation results of the integrated navigation system using a medium accuracy SINS demonstrates the validity of this method on improving the navigation system accuracy with the estimation and compensation for gyros drift, and the position and velocity errors that occur due to the axes misalignments.
Numerical analysis of the three dimensional turbulent flow field in a complex valve trim is carried out to confirm the possibility whether this simulation tool can be used as a design tool or not. The simulation of the incompressible flow in a glove valve is performed by using the commercial code. CFD-ACEA utilizes the finite volume approach as a discretization scheme, and the pressure-velocity coupling is made from SIMPLEC algorithm in it. Four flow cases of the control valve are investigated, and the valve flow coefficient for each case is compared with the experimental data. Simulation results show a good agreement with the experiments, and it is observed that the cavitation model improves the simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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