본 논문에서는 연속 및 이산 Lyapunov 방정식의 해의 고유치 및 트레이스의 범위를 시스템 행렬의 고유치 및 고유벡터 행렬을 이용하여 표시한다. 이산 시스템의 경우 시스템 행렬의 최대 특이치가 1보다 큰 경우나 연속 시스템의 경우 시스템 행렬의 대칭행렬이 불안정한 경우에도 상한 값이 항상 계산 가능한 범위가 제시된다. 본 논문에서 제시된 범위들은 몇가지 조건을 갖고 다른 문헌에서 제시된 것들 보다 정확하며, 더욱이 특정한 시스템 행렬에 대해서는 범위의 상한과 하한이 일치한다.
This paper proposes a new technique to formulate the finite element model of a sandwich beam by using GHM (Golla-Hughes-McTavish) internal auxiliary coordinates to account for frequency dependence. Through the use of auxiliary coordinates, the equation of motion of undamped mass and stiffness matrix form is extended to encompass viscoelastic damping matrix. However, this methods all suffer from an increase in order of the final finite element model which is undesirable in many applications. Here we propose to combine the GHM method with model reduction techniques to remove the objection of increased model order.
일반적으로 기계의 분석법은 도해적 방법으로 대별할 수 있다. 도해적 방법이 간편하지만 그 정학성이 부정하고 해석적 방법은 복잡한 계산과정을 요구한다. 최근 많은 컴퓨터 시설은 해석적 방법의 활용을 가능케 하였으나 간단한 기구의 분석은 EH한 경제적인 면에서 컴퓨터의 광범위한 사용을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소형 계산기를 이용하여 크랭크로커 기구를 분석할 수 있는 분석적 방법을 위한 방정식을 유도하고 이 방법을 동력 이앙기의 직촌기구의 분석에 적용하였다. 기구 표시법으로 크랭크-로커 기구를 심볼 방정식으로 나타내고, 기구상의 각 링크에 고정된 좌표계를 3$\times$3행렬식을 이용하여 좌표계를 전이 시키는 방법으로 방정식들을 유도하였다. 크랭크-로커 기구의 링크상의 어떤 한점의 위치벡타를 행렬 방정식으로 표시하고 이 행렬 방정식을 일차, 이차 미분하여 그 점에 대한 속도와 가속도 방정식은 유도하였다.
고유치는 여러 공학문제에서 중요하다. 예를들어 비행기의 안전성은 어떤 행렬(matrix)의 고유 치에 의해서 결정된다. 보의 고유진동수는 실제로 행렬의 고유치이다. 좌굴(buckling) 해석도 행렬의 고유치를 구하는 문제이다. 고유치는 여러 수학적인 문제의 해석에서도 자연히 발생한다. 상수계수 일계연립상미분방정식의 해는 그 계수행렬의 고유치로 구할 수 있다. 또한 행렬의 제곱의 수렬 $A,{\;}A^{2},{\;}A^{3},{\;}{\cdots}$의 거동은 A의 고유치로서 가장 쉽게 해석할 수 있다. 이러한 수렬은 연립일차방정식(비선형)의 반복해에서 발생한다. 따라서 이 강좌에서는 행렬의 고유치를 수치적으로 구하는 문제에 대하여 고찰 하고자 한다. 실 또는 보소수 .lambda.가 행렬 B의 고유치라 함은 영이 아닌 벡터 y가 존재하여 $By={\lambda}y$ 가 성립할 때이다. 여기서 벡터 y를 고유치 ${\lambda}$에 속하는 B의 고유벡터라 한다. 윗식은 또 $(B-{\lambda}I)y=0$의 형으로도 써 줄 수 있다. 행렬의 고유치를 수치적으로 구하는 방법에는 여러 가지 방법이 있으나 그 중에서 효과있는 Danilevskii 방법을 소개 하고자 한다. 이 Danilevskii 방법에 의하여 특 성다항식(Characteristic polynomial)을 얻을 수 있고 이 다항식의 근을 얻는 방법 중에 Bairstow 방법 (또는 Hitchcock 방법)이 있는데 이에 대하여 아울러 고찰하고자 한다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.21-24
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2000
Fractional Brownian motion(fBm)은 long-term persistence 특성을 가진 자연 현상, 1/f 잡음, 깊이가 낮은 해저에서의 배경음향잡음 등을 모델링하는데 많이 사용된다. 이 fBm은 nonstationary 유색잡음이다. 이러한 유색잡음 환경 하에서 신호를 검출하기 위한 한 방법은 Fredholm 적분방정식의 해를 구하는 것이다. 이 방정식을 이산화 하면 잡음의 공분산 행렬의 역행렬이 포함되어 계산량이 많다 본 논문에서는 fBm 잡음의 공분산 행렬을 웨이브렛 변환하여 얻어지는 행렬, 즉 fBm의 멀티스케일 성분들의 공분산행렬은 밴드화된 블록들로 근사화할 수 있다는 성질을 이용하여 적은 계산량으로 신호를 검출하는 알고리즘을 제안한다.
In this paper, we presents the integral equation-fast Fourier transform(IE-FFT) and block matrix preconditioner (BMP) to solve electromagnetic scattering problems of penetrable structures composed of dielectric or magnetic materials. IE-FFT can significantly improve the amount of calculation to solve the matrix equation constructed from the moment method(MoM). Moreover, the iterative method in conjunction with BMP can be significantly reduce the number of iterations required to solve the matrix equations which are constructed from electrically large structures. Numerical results show that IE-FFT and block matrix preconditioner can solve electromagnetic scattering problems for penetrable objects quickly and accurately.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.35
no.7
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pp.586-591
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2007
The effects of cancellation errors on the convergence characteristics of preconditioned Euler equations at low Mach numbers are analyzed. Flows in a two-dimensional channel with a circular bump are calculated at different Mach numbers. It is shown that the cancellation error in the energy equation grows faster than those in the other equations as the Mach number decreases. It is also shown that the cancellation problem of the energy equation can be alleviated by multiplying the inversion of the preconditioner.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.2
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pp.608-616
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2018
If a general nonlinear system is linearized by the successive multiplication of the 1st and 2nd order systems, then there are four types of poles in this linearized system: the pole of the 1st order system and the equal poles, two distinct real poles, and complex conjugate pair of poles of the 2nd order system. Linear Quadratic (LQ) control is a method of designing a control law that minimizes the quadratic performance index. It has the advantage of ensuring the stability of the system and the pole placement of the root of the system by weighted matrix adjustment. LQ control by the weighted matrix can move the position of the pole of the system arbitrarily, but it is difficult to set the weighting matrix by the trial and error method. This problem can be solved using the characteristic equations of the Hamiltonian system, and if the control weighting matrix is a symmetric matrix of constants, it is possible to move several poles of the system to the desired closed loop poles by applying the control law repeatedly. The paper presents a method of calculating the state weighting matrix and the control law for moving the equal poles with Jordan blocks to two real poles using the characteristic equation of the Hamiltonian system. We express this characteristic equation with a state weighting matrix by means of a trigonometric function, and we derive the relation function (${\rho},\;{\theta}$) between the equal poles and the state weighting matrix under the condition that the two real poles are the roots of the characteristic equation. Then, we obtain the moving-range of the two real poles under the condition that the state weighting matrix becomes a positive semi-finite matrix. We calculate the state weighting matrix and the control law by substituting the two real roots selected in the moving-range into the relational function. As an example, we apply the proposed method to a simple example 3rd order system.
In this paper, we use Lyapunov equations and functions to consider the linear systems with perturbed system matrices. And we consider that what choice of Lyapunov function V would allow the largest perturbation and still guarantee that V is negative definite. We find that this is determined by testing for the existence of solutions to a related quadratic equation with matrix coefficients and unknowns the matrix Riccati equation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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