Although the MEMS element is made through a very precise manufacturing process, usually there is the difference between the modeling design and the actual product. So tuning is required. Through the frequency tuning(changing the characteristics of device), we can calibrate the fabrication error and uncertainty. I'll propose the method of changing the natural frequency through the imposing the axial force on the anchor part to separate the sensing part and the tuning part. When the shape of section is the form of rectangular, the degree of the natural frequencies' change under axial force appears D be different. Applying a tuning force of 30 $\mu$N, the natural frequencies' difference can be reduced by 5 percent.
본 논문에서는 전기장 강도에 따라 댐핑력 조율이 가능한 ER댐퍼를 이용하여 유연구조물의 진동제어를 수행하였다. 아라빅 검 ER유체를 자체 조성한 후 전단 모드하에서의 빙햄모델을 실험적으로 도출하고, 이를 근거로 알맞은 크기의 ER댐퍼를 설계제작하였다. ER댐퍼를 장착한 양단고정형 유연구조물시스템을 구성하고, 제어기 설계를 위한 운동지배 방정식과 경계조건을 도출하였다. 시스템변수중 실제시스템에서 쉽게 발생할 수 있는 고유진동수와 감쇠비를 불확실 변수로 고려하여 슬라이딩모드 제어기를 설계하였다. 정현파와 랜덤가진에 대한 제안된 제어시스템의 우수한 진동제어 효과를 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 입증하였다.
기존의 진동형 마이크고 자이로스코프는 고감도화를 이루기 위해 구동 모드와 검출 모드를 동조시킬 필요성이 있었다. 본 연구에서는 고유하게 조율된 두 개의 공진 모드를 갖는 광진기를 이용하여 자가동조 특성을 갖는 마이크로 자이로스프로의 응용에 대한 타당성을 검증한다. 진동하는 두 축에 대해 대칭의 구조를 가지는 2자유도 수평 공진기가 모드 동조의 필요성을 최소화하는 자이로스코프로의 응용을 위해 소개된다. 자이로스코프의 적용을 고려한 동역학적 모델이 도출되고 이는 제조된 마이크로 자이로스코프와 실험을 통해 비교 검증 된다. 마이크로 자이로스코프의 구조체는 산화막 위의 폴리실리콘 박막으로 구성되어 간단한 2마스크 공정으로 제조 가능하다. 자가동조 특성을 갖는 진동형 자이로스코프로서의 타당성이 해석 결과와 실험을 통해 검증되었다. 8개의 실험 시편에 대해서 구동 및 검출 모드의 공진 주파수를 측정했을 때, 구동 및 검출 모드의 공진 주파수에 대한 표준편차가 각각 1232Hz와 1214HZ인데 반해 비동조 주파수의 평균값은 91.75Hz를 나타내 우수한 자가동조 특성을 보였다. 샘플 중 최소 비동조 주파수는 68Hz였고 이때의 감도는 $0.034mV/sec/^{\circ}$로 측정되어 공정의 불균일성이 개선되면 녹은 감도를 구현학 수 있는 자이로스코프로서의 타당성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 스마트 TMD를 효과적으로 제어할 수 있는 퍼지제어알고리즘을 개발하기 위하여 다목적 유전자알고리즘을 이용한 최적화기법을 제안하였다. 예제구조물로는 풍하중을 받는 76층 벤치마크건물을 선택하였다. 스마트 TMD를 구성하기 위하여 100kN 용량의 MR 감쇠기를 사용하였고, 스마트 TMD의 진동주기는 예제구조물의 1차모드 고유진동주기에 맞추어 조율되었다. MR 감쇠기의 감쇠력은 예제구조물의 풍응답을 최소화할 수 있도록 퍼지제어기를 통해서 조절된다. 퍼지제어기의 입력변수는 75층의 가속도 응답과 스마트 TMD의 변위응답으로 하였고, 출력변수는 MR 감쇠기로 전달되는 명령전압으로 하였다. 퍼지제어기의 최적화를 위하여 다목적 유전자알고리즘인 NSGA-II 기법이 사용되었고, 이때 75층의 가속도 응답과 스마트 TMD의 변위응답을 목적함수로 사용하였다. 최적화 결과, 구조물의 풍응답과 STMD의 변위응답을 동시에 적절히 제어할 수 있는 다수의 퍼지제어기를 얻을 수 있었다. 수치해석을 통해서 스마트 TMD의 성능이 수동 TMD에 비하여 월등히 뛰어남을 알 수 있었고 경우에 따라서는 샘플 능동 TMD보다 더 우수한 제어성능을 발휘하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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