In this paper, the dynamic response of the pantograph system that supplies electrical power to a high-speed rail vehicle were investigated. The analyses of the catenary based on the Finite Element Method (FEM) is executed to develop a pantograph fits well in high-speed focused on the dynamic characteristic analysis of the pantograph system. By simulation of the pantograph-catenary system, the static deflection of the catenary, the stiffness variation in contact lines, the dynamic response of the catenary undergoing constant moving load and the contact force analysis were executed. By the pantograph-catenary analysis, the design parameters of a pantograph could be optimized. For more improving the dynamic characteristics of the pantograph, the active-pantograph was investigated by controlling a contact force. The active pantograph showed the better performance compared to the parameter-optimized. However, the parameter-optimized pantograph would be acceptable for a high-speed rail vehicle through the design-parameter analysis.
선박 조종 시뮬레이션을 구성하는 기동 모델은 대상 선박의 동역학적인 특성을 현실에 가깝게 구현해야 하며, 신속한 계산 및 결과 처리가 가능하여야 한다. 다중 선박을 대상으로 하는 실시간 조종 시뮬레이션에서는 계산 시간 단축을 위해 일반적으로 선회각이나 선회율, 또는 전진 속도에 대한 1차 미분방정식 모델을 사용하여 선박의 움직임을 구현하게 된다. 본 논문에서는 대상 선박의 선회 시험 정보가 주어져 있을 경우 이를 이용한 선박의 단순 기동 모델링 및 계수 추정법을 제안하였다. 전진속도가 일정한 모델과 전진 속도의 변화를 고려한 모델의 계수 추정법을 수학적으로 전개하였으며, 실선 선회 시험 자료를 이용하여 제안된 모델의 유용성을 검증하였다.
In order to make the dynamic analysis and design of improved composite beam with corrugated steel web (CBGSCC) bridge more efficient and economical, the parametric self-cyclic analysis model (SCAM) was written in Python on Anaconda platform. The SCAM can call ABAQUS finite element software to realize automatic modeling and dynamic analysis. For the CBGSCC bridge, parameters were set according to the general value range of CBGSCC bridge parameters in actual engineering, the SCAM was used to calculate the large sample model generated by parameter coupling, the optimal value range of each parameter was determined, and the sensitivity of the parameters was analyzed. The number of diaphragms effects weakly on the dynamic characteristics. The deck thickness has the greatest influence on frequency, which decreases as the deck thickness increases, and the deck thickness should be 20-25 cm. The vibration frequency increases with the increase of the bottom plate thickness, the web thickness, and the web height, the bottom plate thickness should be 17-23mm, the web thickness should be 13-17 mm, and the web height should be 1.65-1.7 5 m. Web inclination and Skew Angle should not exceed 30°, and the number of diaphragms should be 3-5 pieces. This method can be used as a new method for structural dynamic analysis, and the importance degree and optimal value range of each parameter of CBGSCC bridge can be used as a reference in the design process.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권4호
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pp.285-294
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2007
In this paper, we investigate a novel online estimation algorithm for dynamic Bayesian network(DBN) parameters, given as conditional probabilities. We sequentially update the parameter adjustment rule based on observation data. We apply our algorithm to two well known representations of DBNs: to a first-order Markov Chain(MC) model and to a Hidden Markov Model(HMM). A sliding window allows efficient adaptive computation in real time. We also examine the stochastic convergence and stability of the learning algorithm.
This paper presents a robust controller design approach for improving vehicle dynamic roll motion performance and guaranteeing the closed-loop system stability in spite of vehicle parameter variations resulting from aging elements, loading patterns, and driving conditions, etc. The designed controller is linear parameter-varying (LPV) in terms of the time-varying parameters; its control objective is to minimise the $H_{\infty}$ performance from the steering input to the roll angle while satisfying the closed-loop pole placement constraint such that the optimal dynamic roll motion performance is achieved and robust stability is guaranteed. The sufficient conditions for designing such a controller are given as a finite number of linear matrix inequalities (LMIs). Numerical simulation using the three-degree-of-freedom (3-DOF) yaw-roll vehicle model is presented. It shows that the designed controller can effectively improve the vehicle dynamic roll angle response during J-turn or fishhook maneuver when the vehicle's forward velocity and the roll stiffness are varied significantly.
This paper presents new learning algorithm of dynamic Bayesian networks (DBN) by means of constrained least square (LS) estimation algorithm and gradient descent method. First, we propose constrained LS based parameter estimation for a Markov chain (MC) model given observation data sets. Next, a gradient descent optimization is utilized for online estimation of a hidden Markov model (HMM), which is bi-linearly constructed by adding an observation variable to a MC model. We achieve numerical simulations to prove its reliability and superiority in which a series of non stationary random signal is applied for the DBN models respectively.
A new state feedback control scheme is proposed to improve the stability and dynamic performances of the series resonant converter (SRC). The proposed scheme can be easily implemented without speed limitation. Design parameter of the proposed control is the ratio of the state feedback gains. A closed loop dynamic modeling for the SRC with the proposed control law is derived. Parametric curves which can be used to select the design parameter in the control system are presented. The experimental results show that the excellent dynamic performance of the converter can be obtained by properly selecting the design parameter. The results are further compared with both the theoretical analysis and the frequency control.
It is not easy to experimentally obtain the FRF (Frequency Response Function) matrix corresponding to a full set of DOFs (degrees of freedom) for a dynamic system. Utilizing FRF data measured at specific positions, with DOFs less than that of the system, as constraints to describe a damaged system, this study identifies parameter matrices such as mass, stiffness and damping matrices of the system, and provides a damage identification method from their variations. The proposed parameter identification method is compared to Lee and Kim's method and Fritzen's method. The validity of the proposed damage identification method is illustrated in a simple dynamic system.
A new modeling and analysis technique for one-dimensional distributed parameter systems is presented. First. discretized equations of motion in Laplace domain are derived by applying discretization methods for partial differential equations of a one-dimensional structure with respect to spatial coordinate. Secondly. the z and inverse z transformations are applied to the discretized equations of motion for obtaining a dynamic matrix for a uniform element. Four different discretization methods are tested with an example. Finally, taking infinite on the number of step for a uniform element leads to an exact dynamic matrix for the uniform element. A generalized modal analysis procedure for eigenvalue analysis and modal expansion is also presented. The resulting element dynamic matrix is tested with a numerical example. Another application example is provided to demonstrate the applicability of the proposed method.
본 논문에서는 동적 스펙트럼 접근을 위한 유전자 알고리즘 기반 전송 매개변수 최적화 기법을 제안한다. 구체적으로는 전송 매개변수 최적화를 위해 다목적 적합도 함수를 단일 목적 적합도 함수들의 가중합으로 표현하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 주어진 전송 시나리오에 최적화된 전송 매개변수 값을 얻는다. 모의실험을 통하여 제안한 다목적 적합도 함수를 이용하여 주어진 시나리오에 따라 전송 매개변수를 최적화한 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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