In this paper, a hybrid position/force control scheme is proposed. The control scheme modifies the position command for force control against constraint surface of environment and is very simply designed and implemented. The merits of the control scheme are that it can cope with change of constraint conditions and small position inaccuracy of the environment. A constraint surface position observer is also proposed to reduce disturbances on controlled force.
The constrained motion requires the determination of constraint force acting on unconstrained systems for satisfying given constraints. Most of the methods to decide the force depend on numerical approaches such that the Lagrange multiplier method, and the other methods need vector analysis or complicated intermediate process. In 1992, Udwadia and Kalaba presented the generalized inverse method to describe the constrained motion as well as to calculate the constraint force. The generalized inverse method has the advantages which do not require any linearization process for the control of nonlinear systems and can explicitly describe the motion of holonomically and/or nongolonomically constrained systems. In this paper, an explicit equation to describe the constrained motion is derived by minimizing the performance index, which is a function of constraint force vector, with respect to the constraint force. At this time, it is shown that the positive-definite weighting matrix in the performance index must be the inverse of mass matrix on the basis of the Gauss's principle and the derived differential equation coincides with the generalized inverse method. The effectiveness of this method is illustrated by means of two numerical applications.
Control of a multi-fingered robotic hand is usually based on the theoretical analysis for kinematics and dynamics of fingers and of object. However, the implementation of such analyses to robotic hands is difficult because of errors and uncertainties in the real situations. This article presents the control method for estimating the kinematic constraint of an unknown object by active sensing. The experimental system has a two-fingered robotic hand suspended vertically for manipulation in the vertical plane. The fingers with three degrees-of-freedom are driven by wires directly connected to voice-coil motors without reduction gears. The fingers are equipped with three-axis force sensors and with dynamic tactile sensors that detect slippage between the fingertip surfaces and the object. In order to make an accurate estimation for the kinematic constraint of the unknown object, i.e. the constraint direction and the constraint center, four kinds of the active sensing and feedback control algorithm were developed: two position-based algorithms and two force-based algorithms. Furthermore, the compound and effective algorithm was also developed by combining two algorithms. Force sensors are mainly used to adapt errors and uncertainties encountered during the constraint estimation. Several experimental results involving the motion of lifting a finger off an unknown object are presented.
이 논문에서는 강체 메커니즘의 위상 최적설계를 위해 제안된 구속조건 힘 설계 기법(constraint force design method)을 확장하여 로프-링크(string-link)를 고려한 위상 최적설계기법을 제안한다. 기존의 메커니즘 설계이론을 이용하여 메커니즘을 구성하는 강체 링크의 길이와 조인트의 위치를 최적설계하는 것은 가능하다. 하지만 강체 메커니즘의 최적 위상을 설계하는 것은 어렵다는 것으로 알려져 있다. 강체 메커니즘의 최적 위상을 설계할 수 있는 기법인 구속조건 힘 설계 기법이 본 연구자들에 의해 제안되었다. 구속조건 힘 설계 기법은 이진수 설계 변수를 이용하여 강체 링크의 위상 최적설계를 가능하게 한다. 이번 연구에서는 강체 링크뿐만 아니라 로프-링크로 구성된 메커니즘을 위상 최적설계하기 위한 발전된 해석기법과 설계 기법을 제안한다.
본 연구에서는 절삭과정의 정적특성에 관한 식과 그에 포함된 계수를 실험을 통하여 결정함으로써 절삭과정을 모델링하고, 절삭시에 검출되는 주절삭력에 따라 이 송속도를 제어하며 절삭과정의 변동에 관계없이 시스템의 안정을 보장하는 제어 프로 그램 및 제어장치를 개발하여 선삭작업에 응용하여 보고자 한다.
A numerical method is presented for the dynamic analysis of spur gears rotating with very high angular speeds. For an efficient computation each gear is assumed to consist of a rotating rigid disk and an elastic tooth having mass, and finite element formulations are used for the equations of motion of the tooth. The geometric constraint is imposed between the rigid disk and the elastic tooth to fix them, and contact condition is imposed between the meshing teeth of the gears. At each iteration of each time step the Lagrange multiplier and contact force are revised by using the constraint error vector, and then the whole equations of motion are time integrated with the given Lagrange multiplier and contact force. For the accurate solution the velocity and acceleration constraints as well as the displacement constraint are satisfied by the monotone reductions of the constraint error vectors. Computing procedures associated with the iterative schemes are explained and numerical simulations are conducted with the spur gears.
This paper presents an unified chassis control with electronic stability control (ESC) and active front steering (AFS) under lateral force constraint on AFS. When generating the control yaw moment, an optimization problem is formulated in order to determine the tire forces, generated by ESC and AFS. With Karush-Kuhn-Tucker optimality condition, the optimum tire forces can be algebraically calculated. On low friction road, the lateral force in front wheels is easily saturation. When saturated, AFS cannot generate the required control yaw moment. To cope with this problem, new constraint on the lateral tire force is added into the original optimization problem. To check the effectiveness of the propose method, simulation is performed on the vehicle simulation package, CarSim.
본 연구에서는 CFEM을 이용하여 구속조건이 있는 다물체의 운동방정식해석 프로그램을 개발하였다. 다양한 구속조건을 다루기 위하여 7개의 구속모델이 적용되었다. 구속조건으로 보안된 운동방정식은 높은 정확도를 위해 4차의 Runge-Kutta 방법을 사용하여 해석하였다. 다양한 구속조건이 있는 문제에 대하여 개발된 프로그램을 적용하고, 발표된 결과와 비교함으로써 개발 프로그램을 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3393-3412
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2017
As a main challenge in network virtualization, virtual network embedding problem is increasingly important and heuristic algorithms are of great interest. Aiming at the problems of poor correlation in node embedding and link embedding, long distance between adjacent virtual nodes and imbalance resource consumption of network components during embedding, we herein propose a two-stage virtual network embedding algorithm NA-PVNM. In node embedding stage, resource requirement and breadth first search algorithm are introduced to sort virtual nodes, and a node fitness function is developed to find the best substrate node. In link embedding stage, a path fitness function is developed to find the best path in which available bandwidth, CPU and path length are considered. Simulation results showed that the proposed algorithm could shorten link embedding distance, increase the acceptance ratio and revenue to cost ratio compared to previously reported algorithms. We also analyzed the impact of position constraint and substrate network attribute on algorithm performance, as well as the utilization of the substrate network resources during embedding via simulation. The results showed that, under the constraint of substrate resource distribution and virtual network requests, the critical factor of improving success ratio is to reduce resource consumption during embedding.
In this paper, we present a reducing power consumption of a scheduling for module selection under the time constraint. A a reducing power consumption of a scheduling for module selection under the time constraint execute scheduling and allocation for considering the switching activity. The focus scheduling of this phase adopt Force-Directed Scheduling for low power to existed Force-Directed Scheduling. and it constructs the module selection RT library by in account consideration the mutual correlation of parameters in which the power and the area and delay. when it is, in this paper we formulate the module selection method as a multi-objective optimization and propose a branch and bound approach to explore the large design space of module selection. Therefore, the optimal module selection method proposed to consider power, area, delay parameter at the same time. The comparison experiment analyzed a point of difference between the existed FDS algorithm and a new FDS_RPC algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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