Finding sufficient supplies of clean energy for future is one of the society's most important challenges according to technologies. Alternative renewable energy source such as sun energy can be substituted for exceeding human energy need. The main factor affect to solar performance is a collective intensity. To enhance intensity, suitable equipment is a solar tracker. This paper presents design and evaluation of 1 layer polar motion control system for solar tracker suitable for building integrated system. To evaluation of tracking accuracy and adaptability, solar tracker with 64 links is implemented. In experimental results, the accuracy of tracking has under ${\pm}0.0287^{\circ}$ and the thickness has under 140mm.
This study proposes an intelligent semi-active isolation system combining a variable-stiffness control device and ground motion characteristic prediction. To determine the optimal control parameter in real-time, a genetic algorithm (GA)-fuzzy control law was developed in this study. Data on various types of ground motions were collected, and the ground motion characteristics were quantified to derive a near-fault (NF) characteristic ratio by employing an on-site earthquake early warning system. On the basis of the peak ground acceleration (PGA) and the derived NF ratio, a fuzzy inference system (FIS) was developed. The control parameters were optimized using a GA. To support continuity under near-fault and far-field ground motions, the optimal control parameter was linked with the predicted PGA and NF ratio through the FIS. The GA-fuzzy law was then compared with other control laws to verify its effectiveness. The results revealed that the GA-fuzzy control law could reliably predict different ground motion characteristics for real-time control because of the high sensitivity of its control parameter to the ground motion characteristics. Even under near-fault and far-field ground motions, the GA-fuzzy control law outperformed the FPEEA control law in terms of controlling the isolation layer displacement and the superstructure acceleration.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제4권1호
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pp.37-42
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2003
Active control of flexural vibrations of smart laminated composite beams has been carried out using piezoceramic sensor/actuator and viscoelastic material. The beams with passive constrained layer damping have been analyzed by formulating the equations of motion through the use of extended Hamilton's principle. The dynamic characteristics such as damping ratio and modal damping of the beam are calculated for various fiber orientations by means of iterative complex eigensolution method. This paper addresses a design strategy of laminated composite under flexural vibrations to design structure with maximum possible damping capacity.
Dynamic characteristics of smart laminated composite plates with passive constrained layer damping have been investigated to design structure with maximum possible damping capacity. The equations of motion are derived fur flexural vibrations of symmetrical, multi-layer laminated plates. The damping ratio and modal damping of the first bending and torsional modes are calculated by means of iterative complex eigensolution method. (omitted)
High lifting devices used for control purposes have received much attention in the marine field. Hydrofoils for supporting the hull, roll stabilizer fins for developing the motion damping performance, rudders for maneuverability are the well-known devices. In the present study, the ability of the rudder with flap to produce high lift was analyzed. The boundary layer control, one of the flow control techniques, was adopted. Especially, to build the blown flap, a typical and representative type of a boundary layer control, a flapped rudder was designed and manufactured so that it could eject the water jet from the gap between the main foil and the flap to the flap surface tangentially. And it was tested in the towing tank. Simultaneously, to know the information about the 2-dimensional flow field, a fin model with similar characteristics as the rudder model applicable for the motion control was made and tested in the cavitation tunnel. In addition, local flow measurements were carried out to obtain physical information, for example, a surface pressure measurement and flow visualization around the flap. And CFD simulation was used to obtain information difficult to collect from the experiment about the 2-dimensional flow.
본 연구에서는 압전 감지기/작동기를 이용한 복합적층판의 진동제어해석을 위 하여 판요소를 사용한 능률적인 유한요소코드 개발에 있다. 운동방정식은 고전 적층 판이론과 Hamilton의 법칙을 이용하여 유도하며 압전방정식으로부터 전기적-기계적 연 계를 고려한 감지식과 작동식을 구한다.각식들은 유한요소 보간함수에 의하여 절점 변위에 대한 행렬방정식으로 변환된다. 요소마다 하나의 전기적 자유도를 가진 4-절 점 12-자유도 판요소를 사용하여 효율적인 계산을 가능하게 하였다. 압전 감지기/작 동기를 도입함에 있어 하나의 전극에 대해 압전 감지기/작동기는 하나의 감지/작동전 압을 갖는다. 각 요소에 전극번호를 부가함으로써 다양한 형상의 전극을 쉽게 모델 링하였으며 전극의 특성도 충분히 고려하였다. 전기적 하중에 의한 압전보의 변형과 변형에 대한 감지전압에 대한 계산을 수행하여 기존의 연구와 비교함으로써 본 프로그 램의 타당성을 확인하였다. 나아가 여러가지 전극형상에 대한 복합재료 평판의 시간 영역과 주파수영역에서 응답을 계산하였다.
We propose a neuron computer for tracking motion of particles in multi-dimensional space. The neuron computer is constructed of neural networks and their connections, which is a simplified model of the brain. The neuron computer is assemblage of neural networks, it includes a control unit, and the actions of the unit are represented by instructions. We designed a neuron computer to recognize and predict motion of particles. The recognition unit is constructed of neuron-array, encoder, and control part. The neuron-array is a model of the retina, and particles crease an image on the array, where the image is binary. The encoder picks one particle from the array, and translates the particle's location to Cartesian coordinates, which is scaled in [0, 1] intervals. Next, the encoder picks another particle, and does same process. The ordering and reduction of complex processes are executed by instructions. The instructions are held in the control part. The prediction unit is constructed of a multi-layer neural network and a feedback loop, where real time learning is executed. The particles' future locations are forecasted by coordinate values. The neuron computer can chase maximum 100 particles that take evasions.
We present a piezoelectric actuator using stiffness control and stroke amplification mechanism in order to make large lateral displacement. In this work, we suggest stiffness control approach that generates lateral displacement by increasing the vertical stiffness and reducing the lateral stiffness using additional structure. In addition, an additional structure of a serpentine spring amplifies the lateral displacement like leverage structure. The suggested lateral PZT actuator (bellows actuator) consists of serpentine spring and PZT/electrode layer which is located at the edge of the serpentine spring. The edge of the serpentine spring prevents the vertical motion of PZT layer, while the other edge of the serpentine spring makes stroke amplification like leverage structure. We have determined dimensions of the bellows actuator using ANSYS simulation. Length, width and thickness of PZT layer are 135$\mu$m, 20$\mu$m and 0.4$\mu$m, respectively. Dimensions of the silicon serpentine spring are thickness of 25$\mu$m, length of 300$\mu$m, and width of 5$\mu$m. The bellows actuator has been fabricated by SOI wafer with 25$\mu$m-top silicon and 1$\mu$m-buried oxide layer. The bellows actuator shows the maximum 3.93$\pm$0.2$\mu$m lateral displacement at 16V with 1Hz sinusoidal voltage input. In the frequency response test, the fabricated bellows actuator showed consistent displacement from 1Hz to 1kHz at 10V. From experimental study, we found the bellows actuator using thin film PZT and silicon serpentine spring generated mainly laterally displacement not vertical displacement at 16V, and serpentine spring played role of stroke amplification.
본 논문에서는 하나의 TMS320C31 Digital Signal Processor (DSP)를 사용하여 실시간으로 동작하는 Motion Picture Experts Group-1 (MPEG-1) 오디오 인코더 시스템을 구현하였다. 우선 MPEG-1 Audio Layer-2 및 심리음향모델-1 관련 기본 알고리듬을 C-언어로 구현하여 기본 동작을 확인하였다. 그리고 전체실행 시간을 줄이기 위하여, 이를 다시 Texas Instruments (Tl) 어셈블리어로 작성하였다. 마지막으로, MPEG-1 오디오 인코더 시스템을 위한 실제 DSP 하드웨어 회로 보드를 설계, 제작하였다. Analog-to-Digital Converter (ADC) 제어, 입출력 제어, 그리고 DSP 보드에서 PC로의 비트열 전송과 같은 주변 모듈들은 Very High Speed Hardware Description Language (VHDL)을 사용하여 Field Programmable Gate Array (FPGA)로 구현하였다. 제작된 시스템은 48 KHz로 샘플링 되는 스테레오 오디오 신호를 실시간으로 처리하여 192 kbps 비트율로 부호화된 비트열을 출력시킨다. 다양한 형태의 스테레오 오디오 신호를 통해, 제작된 오디오 인코더 시스템의 실시간 동작과 양질의 오디오 신호가 복원됨을 확인하였다.
In this paper, we propose a new learning control scheme for various walk motion control of biped robot with same learning-base by neural network. We show that learning control algorithm based on the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multi layer back propagation neural network identification is simulated to obtain a dynamic model of biped robot. Once the neural network has learned, the other neural network control is designed for various trajectory tracking control with same learning-base. The biped robots have been received increased attention due to several properties such as its human like mobility and the high-order dynamic equation. These properties enable the biped robots to perform the dangerous works instead of human beings. Thus, the stable walking control of the biped robots is a fundamentally hot issue and has been studied by many researchers. However, legged locomotion, it is difficult to control the biped robots. Besides, unlike the robot manipulator, the biped robot has an uncontrollable degree of freedom playing a dominant role for the stability of their locomotion in the biped robot dynamics. From the simulation and experiments the reliability of iterative learning control was illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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