The modeling of 5-bar linkage robot manipulator dynamics by means of a mathematical and neural architecture is presented. Such a model is applicable to the design of a feedforward controller or adjustment of controller parameters. The inverse model consists of two parts: a mathematical part and a compensation part. In the mathematical part, the subsystems of a 5-bar linkage robot manipulator are constructed by applying Kawato's Feedback-Error-Learning method, and trained by given training data. In the compensation part, MLP backpropagation algorithm is used to compensate the unmodeled dynamics. The forward model is realized from the inverse model using the inverse of inertia matrix and the compensation torque is decoupled in the input torque of the forward model. This scheme can use tile mathematical knowledge of the robot manipulator and analogize the robot characteristics. It is shown that the model is reasonable to be used for design and initial gain tuning of a controller.
This paper ultimately aims to develop noninvasive techniques to identify the inside of a given electrical network. Based on the theory of the partial differentiation equations and mathematical modeling, this paper devises the algorithms to find the locations of possible abnormalities. To ensure the certainty of the algorithms, this study restricted the forms of the network and the number of abnormalities, rendering it easy to prove the uniqueness of the position of the abnormalities.
Unsteady thermal processes in storage containers with spent nuclear fuel were modeled. The daily fluctuations of outer ambient temperatures were taken into account. The modeling approach, which is based on the solving of conjugate and inverse heat transfer problems, was verified by comparison of measured and calculated temperatures in outer channels. The time delays in the reaching of maximal temperatures for each spent fuel assembly were calculated. Results of numerical investigations show that daily fluctuation of outer temperatures does not have a large influence on the maximal temperatures of stored spent fuel, so that fluctuation can be neglected and only daily average temperature should be considered for safety estimation using the "best estimation" approach.
In this paper we developed the Physical modeling of the Sanio Gayageum using the improved digital waveguide theory. The frequency characteristics of the Gayageum body is implemented by an inverse filtering and the impulse response of the body. We obtained the synthesis sounds of the unit sound for the Gayageum using the simulation of the straight-line fits by the changes of the fundamental frequencies depending on the Amok location. Finally. we could obtain the virtual Sanio Gayageum sounds similar to the actual Gayageum by tuning the Amok positions.
Softening function is the primary input for modeling the fracture of concrete when the cohesive crack approach is used. In this paper, based on the laboratory data on notched beams, an inverse algorithm is proposed that can accurately find the softening curve of the concrete. This algorithm uses non-linear finite element analysis and the damage-plasticity model. It is based on the kinematics of the beam at the late stages of loading. The softening curve, obtained from the corresponding algorithm, has been compared to other softening curves in the literature. It was observed that in determining the behavior of concrete, the usage of the presented curve made accurate results in predicting the peak loads and the load-deflection curves of the beams with different concrete mixtures. In fact, the proposed algorithm leads to softening curves that can be used for modeling the tensile cracking of concrete precisely. Moreover, the advantage of this algorithm is the low number of iterations for converging to an appropriate answer.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2000.05a
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pp.6-10
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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 low-pass prefilter the inverse dynamic model of a system and the PI controller. The low-pass prefilter prevents high frequency effects from the inverse dynamic model. The model is characterized by a nonlinear friction model. The PI controller regulates the error between the set-point and the system output which is caused by modeling error disturbances and variations f parameters. The parameters of the model and the PI controller are optimized offlinely by genetic algorithm. The experimental results on a DC motor system illustrate the performance of the proposed controller.
In this paper a new technique of inverse fairing problem for ship hull is proposed. Recently Lu solved the inverse fairing problem for automobile's body that was made by one surface element. In this system however hull surface is constructed by Gregory's composite surface interpolation method. So reflection line at boundary position is used as a tool of solving inverse problem in surface fairing. But the results are not good. The new concepts of Normal vector line and Constrained reflection line are introduced as an alternative tool. Energy minimization method for Normal Vector Line curve net and the inverse method for Constrained Reflection Line by using optimization technique are examined And the final lines from this proposed surface fairing method shows good fairness.
Electromagnetic forming is a type of high-speed forming process to deform a workpiece through a Lorentz force. As the high strain rate in an electromagnetic-forming simulation causes infeasibility in determining constitutive parameters, we employed inverse parameter estimation in the previous study. However, the inverse parameter estimation process required us to spend considerable time, which leads to an increase in computational cost. To overcome the computational obstacle, in this research, we applied two types of surrogate modeling methods and compared them to each other to evaluate which model is best for the electromagnetic-forming simulation. We exploited an artificial neural network and we reduced-order modeling methods. During the construction of a reduced-order model, we extracted orthogonal bases with proper orthogonal decomposition and predicted basis coefficients by utilizing an artificial neural network. After the construction of the surrogate models, we verified the artificial neural network and reduced-order models through training and testing samples. As a result, we determined the artificial neural network model is slightly more accurate than the reduced-order model. However, the construction of the artificial neural network model requires a considerably larger amount of time than that of the reduced-order model. Thus, a reduced order modeling method is more efficient than an artificial neural network for estimating the electromagnetic forming and for the rapid approximation of structural simulations which needs repetitive runs.
In the two-dimensional (2D) modeling of electrical method, the potential in the space domain is reconstructed with the calculated potentials in the wavenumber domain using inverse Fourier transform. The inverse Fourier integral is numerically evaluated using the transformed potential at different wavenumbers. In order to improve the precision of the integration, either the logarithmic or exponential approximation has been used depending on the size of wavenumber. Two numerical methods have been generally used to evaluate the integral; interval integration and Gaussian quadrature. However, both methods do not consider the distance from the current source. Thus the resulting potential in the space domain shows some error. Especially when the distance from the current source is very small or large, the error increases abruptly and the evaluated potential becomes extremely unstable. In this study, we developed a new method to calculate the integral accurately by introducing the distance from the current source to the rescaled Gauss abscissa and weight. The numerical tests for homogeneous half-space model show that the developed method can yield the error level lower than 0.4 percent over the various distances from the current source.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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