This study intends to investigate the optimal switching modes of a double-capacitive thermal system under different constraints on the state and the control variable, by the application of the Pontryagin's Minimum Principle. Throughout the development, the control effort is assumed to have two modes of state: M or zero and the terminal times being fixed. In the first part of this study, the Principle is discussed under various conditions for this particular problem, with different criterion functions and in the same time imposing a certain constraints; i) on the terminal states, ii) on functions of the terminal states. Depending upon the upper bound value of the control vector, possible driving modes of the states are studied from which particular optimal driving modes are extracted so as to meet the specified constraints and boundary conditions imposed in the problem. Numerical solutions are evaluated for an over0damped, double-capacitive thermal plant and the optimal solutions: the switching mode, the optimal switching time, and the control effort are compared with the analytical results, in the second part of this work, to confirm the development.
This paper is a study of optimal train driving strategy to minimize the energy consumption. Optimal driving strategy can be analyzed as an optimal problem which have constraints by using Largrangian Function and Kuhn-Tucker condition. We simulate the section between Konkuk University Station and Seongsu Station which is on outer circle line of the Seoul Metro line No.2 by using MATLAB and consider the straight level track and the speed limit.
This paper suggests a method of the forward dynamic analysis for the computer simulation on the analysis of the dynamic behavior for biped walking robot. The equations f motion of the system or the simulation are constructed by using the Method of the multibody dynamics which is powerful method for modeling of the complex biped system. For the simplicity of simulation, we consider that the sole of the contacting foot is affected by the reaction forces for tree structure system topology instead of the addition or deletion of the kinematic constraints. The ground reaction forces can be modeled using the simple spring and damper model at the three contacting points on the sole of the foot. For minimizing the errors of numerical integration, the number of equations of motion is minimized by adding the driving constraints or a controller instead of the direct driving torques.
The existing technical limitation makes engineer imitate nature to solve engineering problems. Recently Micro Air Vehicle(MAV) imitating the mechanism of birds or insects is being developed. Especially Ultra Flite supported by DARPA is studying hummingbird aerodynamics to relate that information to MAV. To drive MAV bender piezoelectric(PZT) actuators are used due to the convinience of control and the small size. But the displacement of the PZT actuators are very small, and the wing driving mechanism which amplifies the stroke generated by the PZT actuators has constraints in design and manufacture because of the small dimension. In this paper a wing design concept and a efficient driving mechanism are proposed. Electroactive polymers(EAPs) are used as wing mechanism actuators. Using OpenGL the mechanisms are simulated graphically. Also a prototype actuator is being developed and verified by digital Mockup with CATIA. Basic kinematics of the mechanism is studied.
기계시스템을 제어한다든지 그 부재를 설계하기 위하여 그리고 구동기의 용량을 결정하는데 있어서 구동력이나 조인트반력을 해석하는 것이 필요하다. 본 논문은 주어진 시스템의 운동을 구현하는 다양한 형태의 구동조건에 따른 구동력(또는 토크)을 조인트좌표 공간에서 계산하는 알고리즘을 제시한다. 조인트좌표를 기구학적 시스템의 일반좌표로 사용하며 운동방정식과 구속조건의 가속도식은 속도변환법을 이용하여 직교좌표공간으로부터 조인트좌표공간으로 변환한다. 수치예제를 통하여 제시된 알고리즘의 유용성을 확인한다.
Fuel-consumption and catalyst-out emissions of a parallel hybrid electric vehicle are affected by operating region of an engine. In many researches, It is generally known that it is profitable in fuel- consumption to operate engine in OOL(Optimal Operating Line). We established the mathematical model of a parallel hybrid electric vehicle, which is linear time-invariant. To operate an engine in OOL, we applied RHC(Receding Horizon Control) to the driving control of a parallel hybrid electric vehicle. And it is known that the RHC has advantages such as good tracking performance under state and control constraints. This RHC is obtained by using linear matrix inequality (LMI) optimization. In this paper, there are three main topics. First, without state and control constraints, the optimal tracking of OOL was simulated. Second, with state and control constraints by engine and motor performances, the optimal tracking of OOL was simulated. In the last, we studied on the optimal gear ratio. That is to say, we combined the RHC and the iterative simulation to extract the optimal gear ratio. In this simulation, the vehicle is commanded to track the reference vehicle trajectory and the engine is operated in the optimal operating region which is made by the state constraints.
This paper presents a model predictive control (MPC) approach to control the steering angle in an autonomous vehicle. In designing a highly automated driving control algorithm, one of the research issues is to cope with probable risky situations for enhancement of safety. While human drivers maneuver the vehicle, they determine the appropriate steering angle and acceleration based on the predictable trajectories of surrounding vehicles. Likewise, it is required that the automated driving control algorithm should determine the desired steering angle and acceleration with the consideration of not only the current states of surrounding vehicles but also their predictable behaviors. Then, in order to guarantee safety to the possible change of traffic situation surrounding the subject vehicle during a finite time-horizon, we define a safe driving envelope with the consideration of probable risky behaviors among the predicted probable behaviors of surrounding vehicles over a finite prediction horizon. For the control of the vehicle while satisfying the safe driving envelope and system constraints over a finite prediction horizon, a MPC approach is used in this research. At each time step, MPC based controller computes the desired steering angle to keep the subject vehicle in the safe driving envelope over a finite prediction horizon. Simulation and experimental tests show the effectiveness of the proposed algorithm.
클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
An automatic transmission is an important element of automotive power systems that allows a driving convenience. Compared to a manual transmission, however, it has a few problems in efficiency, shift feel, and maintenance. To improve these, it is imperative to understand the dynamics of automatic transmissions. This paper develops a dynamically-correct model of an automatic transmission, using the bond graph method. The bond graph method is ideally suited for modeling power systems, because the method is based on generalized power variables. The bond graph method is capable of providing correct dynamic constraints and kinematic constraints, as well as the governing differential equations of motion. The bond graph method is applied to 1-4 in-gear ranges, as well as various upshifts and downshifts of an automatic transmission, which allows an accurate simulation of an automatic transmission. Conventional automatic transmission models have no dynamic constraint, which do not allow correct simulation studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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