This paper presents a systematic design and training procedure for the feed-forward back-propagation neural network (NN) modeling of both forward and inverse behavior of a rotary magnetorheological (MR) damper based on experimental data. For the forward damper model, with damper force as output, an optimization procedure demonstrates accurate training of the NN architecture with only current and velocity as input states. For the inverse damper model, with current as output, the absolute value of velocity and force are used as input states to avoid negative current spikes when tracking a desired damper force. The forward and inverse damper models are trained and validated experimentally, combining a limited number of harmonic displacement records, and constant and half-sinusoidal current records. In general the validation shows accurate results for both forward and inverse damper models, where the observed modeling errors for the inverse model can be related to knocking effects in the measured force due to the bearing plays between hydraulic piston and MR damper rod. Finally, the validated models are used to emulate pure viscous damping. Comparison of numerical and experimental results demonstrates good agreement in the post-yield region of the MR damper, while the main error of the inverse NN occurs in the pre-yield region where the inverse NN overestimates the current to track the desired viscous force.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제8권1호
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pp.59-65
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2007
This paper suggests a method for developing computer code that can solve inverse heat conduction problem, The concept of the object-oriented development is employed to implement the computer code in an efficient and flexible fashion. The software design is conducted based on the unified modeling language. Furthermore, this paper also explains how to implement the deliverable computer code using the existing software development tools.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.684-689
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2003
One field identified by an inverse method is one of multiple candidate solutions those are independently obtained through a specific estimation technique. While averaging of optimized fields can provide a better description of the spatial feature of an unknown field, it deteriorates the flow and transport characteristics of the optimized fields. As a result, the averaged field is not suited for modeling aquifer performances. Based on genetic algorithm, an optimal field synthesis technique is developed, which combines diversely optimized fields into a refined group of fields. Each field in the population is paired, and a sub-region of each field is exchanged by crossover operation to create a group of synthesized fields of enhanced modeling capability. The population of the fields is evolved till the synthesized fields become sufficiently similar. Applications of the optimal field synthesis to synthetic cases indicate that the objective functions of the fields assessing the modeling capabilities are further reduced after the optimal field synthesis. The identified fields from various inverse techniques may yield a range of modeling results under varied flow situations. The uncertainty is narrowed down through the optimal field synthesis and the associated modeling results converge on that of the reference field. The developed inverse modeling facilitates the construction of a reliable simulation model and hence trustworthy predictions of the future performances.
In the conventional inverse modeling method for on-line modeling of the secondary path transfer function, the signal to noise ratio between the arbitrary random signal and the plant noise have to keep at -10 - -20 dB. For these reasons, the modeling can't be exactly implemented by the conventional method alone and the convergence time for modeling becomes too long. In this study, by combining the conventional inverse modeling method with an adaptive line enhancer, or with an adaptive noise canceller, a rigorous transfer functions of secondary path modeling and the control of a primary noise have been implemented simultaneously.
Dipterocarps or Dipterocarpaceae is a commercially important timber producing and dominant keystone tree family in the rain forests of Borneo. Borneo's landscape is changing at an unprecedented rate in recent years which affects this important biodiversity. This paper attempts to model the natural occurrence (distribution including those areas with natural forests before being converted to other land uses as opposed to current distribution) of dipterocarp species in Sarawak which is important for forest biodiversity conservation and management. Local modeling method of Inverse Distance Weighting was compared with commonly used statistical method (Binary Logistic Regression) to build the best natural distribution models for three genera (12 species) of dipterocarps. Database of species occurrence data and pseudoabsence data were constructed and divided into two halves for model building and validation. For logistic regression modeling, climatic, topographical and edaphic parameters were used. Proxy variables were used to represent the parameters which were highly (p>0.75) correlated to avoid over-fitting. The results show that Inverse Distance Weighting produced the best and consistent prediction with an average accuracy of over 80%. This study demonstrates that local interpolation method can be used for the modeling of natural distribution of dipterocarp species. The Inverse Distance Weighted was proven a better method and the possible reasons are discussed.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권5호
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pp.97-102
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2000
In this paper, a methodology for designing a controller based on inverse dynamics for speed control of DC motors is presented. The proposed controller consists of a prefilter, the inverse dynamic model of a system and the PI controller. The prefilter prevents high frequency effects from the inverse dynamic model. The model of the system in characterized by a nonlinear equation with coulomb friction. The PI controller regulates the error between the set-point and the system output which may be caused by modeling error, variations of parameters and disturbances. The output which may be caused by modeling error, variations of parameters and disturbances. The parameters of the model and the PI controller are adjusted offlinely by a genetic algorithm. An experimental work on a DC motor system is carried out to illustrate the performance of the proposed controller.
Configuration-dependent nonlinear coefficient matrices in the dynamic equation of robot manipulator impose computa- tional burden in real-time implementation of tracking control based on the inverse dynamics controller. However, parallel manipulators such as Stewart platform have relatively small workspace compared to serial manipulators. Based on the characteristics of small motion range. nonlinear coefficient matrices can be approxiamted to constant ones. The modeling errors caused by such approximation are compensated for by H-infinity controller that treats the modeling errors disturbance. The proposed inverse dynamics controller with approximate dynamics combined with H-infinity control shows good tracking performance even for fast tracking control in which computation of full inverse dynamics is not easy to implement.
압전 액추에이터(Piezoelectric actuator)는 빠른 응답 특성, 넓은 대역폭, 우수한 반복 정밀도, 그리고 높은 분해능의 특성으로 인하여 다양한 산업분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 하지만, 압전 액추에이터에는 히스테리시스 효과(Hysteresis effect)가 발생되는 단점이 있으며, 이는 시스템의 성능을 저하시키는 주요한 원인으로 알려져 있다. Generalized Prandtl-Ishlinskii(GPI) model을 이용한 기존 연구에서는 히스테리시스 효과를 제거하기 위하여 히스테리시스를 수리적으로 모델링하고, 그 결과로부터 역 히스테리시스를 도출하였다. 하지만 모델링된 변수 값에 따라서는 역 히스테리시스 루프를 형성하지 못하는 치명적 문제점이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Inverse Generalized Prandtl-Ishlinskii(IGPI) model을 이용하여 역 히스테리시스를 직접 모델링하는 방법을 제안하였다. 또한 모델링 정밀도는 다양한 입력신호를 이용한 실험 결과를 기반으로 검증하였다.
Present study deals with the development of a numerical model for the estimation of net annual recharge by coupling the Galerkin's finite element flow simulationl model with the Gauss-Newton-Marquardt optimization technique. The developed coupled numerical model is applied for estimating net annual recharge for Mahi Right Bank Canal (MRBC) project the norms of Groundwater Resources Estimation committee (1984, 1997) and Indian Agricultural research Institute(1983). It is observed that the estimated net recharge by inverse modeling is closer to the net recharge estimated using the water balance approach. Further it is observed that the computed head distribution from the estimated recharge agree closely with the observed head distribution. The study concludes that the developed model for inverse modeling can be successfully applied to large groundwater system involving regional aquifers where reliable recharge estimation always requires considerable time and financial resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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