In the present study, solution algorithms for the connotation of unsteady flows on an unstructured mesh me presented Dual time stepping is incorporated to achieve the 2-nd order temporal accuracy while reducing the linearization and the factorization errors associated with a linear solver. Hence, any time step can be used by only considering physical phenomena. Gauss-Seidel scheme is used to solve linear system of equations. Rigid motion and suing analogy method for moving mesh are all considered and compared. Special treatments of suing analogy for high aspect ratio cells are presented. Finally, numerical results for oscillating ing are compared with experimental data.
This research aims to seek active control of ball-beam position stability by resorting to neural networks whose layers are given bias weights. The controller consists of an LQR (linear quadratic regulator) controller and a neural networks controller in parallel. The latter is used to improve the responses of the established LQR control system, especially when controlling the system with nonlinear factors or modelling errors. For the learning of this control system, the feedback-error learning algorithm is utilized here. While the neural networks controller learns repetitive trajectories on line, feedback errors are back-propagated through neural networks. Convergence is made when the neural networks controller reversely learns and controls the plant. The goals of teaming are to expand the working range of the adaptive control system and to bridge errors owing to nonlinearity by adjusting parameters against the external disturbances and change of the nonlinear plant. The motion equation of the ball-beam system is derived from Newton's law. As the system is strongly nonlinear, lots of researchers have depended on classical systems to control it. Its applications of position control are seen in planes, ships, automobiles and so on. However, the research based on artificial control is quite recent. The current paper compares and analyzes simulation results by way of the LQR controller and the neural network controller in order to prove the efficiency of the neural networks control algorithm against any nonlinear system.
Moshari, Shahab;Nikseresht, Amir Hossein;Mehryar, Reza
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.2
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pp.219-235
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2014
With the development of the technology of underwater moving bodies, the need for developing the knowledge of surface effect interaction of free surface and underwater moving bodies is increased. Hence, the two-phase flow is a subject which is interesting for many researchers all around the world. In this paper, the non-linear free surface deformations which occur during the water-exit of a circular cylinder due to its buoyancy are solved using finite volume discretization based code, and using Volume of Fluid (VOF) scheme for solving two phase flow. Dynamic mesh model is used to simulate dynamic motion of the cylinder. In addition, the effect of cylinder mass in presence of an external force is studied. Moreover, the oblique exit and entry of a circular cylinder with two exit angles is simulated. At last, water-exit of a circular cylinder in six degrees of freedom is simulated in 3D using parallel processing. The simulation errors of present work (using VOF method) for maximum velocity and height of a circular cylinder are less than the corresponding errors of level set method reported by previous researchers. Oblique exit shows interesting results; formation of waves caused by exit of the cylinder, wave motion in horizontal direction and the air trapped between the waves are observable. In 3D simulation the visualization of water motion on the top surface of the cylinder and the free surface breaking on the front and back faces of the 3D cylinder at the exit phase are observed which cannot be seen in 2D simulation. Comparing the results, 3D simulation shows better agreement with experimental data, specially in the maximum height position of the cylinder.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.554-560
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2020
In the manufacturing process of flat panel displays, a high-precision planar motion stage is used to position a specimen. Stages of this type typically use frictionless linear motors and air bearings, and laser interferometers. Real-time dynamic correction of the yaw motion error is very important because the inevitable yaw motion error of the stage means a change in the specimen orientation. Gantry control is generally used to compensate for yaw motion errors. Flexure units that allow rotational motion are applied to the stage to apply this method to a stage using an air-bearing guide. This paper proposes a method to improve the constant speed motion performance of a H-type XY stage equipped with air bearing and flexure units. When applying the gantry control to the stage, including the flexure units, the cause of the mutual ripple generated from the linear motors is analyzed, and adaptive learning control is proposed to compensate for the mutual ripple. A simulation was performed to verify the proposed method. The speed ripple was reduced to approximately the 22 % level. The ripple reduction was verified by simulating the stage state where yaw motion error occurs.
This paper deals with the accurate estimation of 3- D pose (position and orientation) of a moving object with reference to the world frame (or robot base frame), based on a sequence of stereo images taken by cameras mounted on the end - effector of a robot manipulator. This work is an extension of the previous work[1]. Emphasis is given to the 3-D pose estimation relative to the world (or robot base) frame under the presence of not only the measurement noise in 2 - D images[ 1] but also the camera position errors due to the random noise involved in joint angles of a robot manipulator. To this end, a new set of discrete linear Kalman filter equations is derived, based on the following: 1) the orientation error of the object frame due to measurement noise in 2 - D images is modeled with reference to the camera frame by analyzing the noise propagation through 3- D reconstruction; 2) an extended Jacobian matrix is formulated by combining the result of 1) and the orientation error of the end-effector frame due to joint angle errors through robot differential kinematics; and 3) the rotational motion of an object, which is nonlinear in nature, is linearized based on quaternions. Motion parameters are computed from the estimated quaternions based on the iterated least-squares method. Simulation results show the significant reduction of estimation errors and also demonstrate an accurate convergence of the actual motion parameters to the true values.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.35
no.2
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pp.29-37
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1998
Linear equations of motion for submersibles are one of the rest important design parameters, which are used as a governing equation for the shape design and the controller design. But, the estimated maneuvering coefficients in equations of motion by using empirical formulae, theoretical calculations or model tests might have some errors. Therefore the maneuvering coefficients should be verified from sea trial test. In this study, parallel extended Kalman filter method, Nelder & Mead Simplex method and genetic algorithm were applied to the parameter identification of roll maneuvering coefficients based on sea trial data. As a result, it was verified that Nelder & Mead Simplex method gave the most satisfactory results for the mathmatical models and the sea trial data used in this study.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.6
no.2
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pp.59-66
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2007
Voice coil actuator is used linear motion system that requires precision positioning control. In order to control precision positioning of voice coil actuator, relation model between duty ratio and moving displacement of voice coil actuator is needed. This paper present a duty ratio - displacement model in PWM control of voice coil actuator. Transfer function of voice coil actuator is obtained by combining voice coil motor's equation of motion with the equation of circuit and characteristic of voice coil motor. Consider to initial condition of velocity and current, transfer function is transformed mathematical model. The induced model can predict output displacement, velocity and current according to duty ratio and amplitude. The model is verified by experimental tests such as velocity and displacement response of voice coil motor. Simulated results have tracking errors of less than 10 percent of experimental results.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.3
no.2
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pp.117-123
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2001
To improve control performance of a non-linear system, many other reserches have used the sliding model control algorithm. The sliding mode controller is known to be robust against nonlinear and unmodeled dynamic terms. However, this algorithm raises the inherent chattering caused by excessive switching inputs around the sliding surface. Therefore, in order to solve the chattering problem and improve control performance, this study has developed the sliding mode controller with a perturbation estimator using the observer-based fuzzy adaptive network. The perturbation estimator based on the fuzzy adaptive network generates the control input of compensating unmodeled dynamics terms and disturbance. And the weighting parameters of the fuzzy adaptive network are updated on-line by adaptive law in order to force the estimation errors converge to zero. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives rise to the robust and intelligent routine. For evaluation control performance of the proposed approach, tracking control simulation is carried is carried out for the hydraulic motion simulator which is a 6-degree of freedom parallel manipulator.
The purpose of this paper is to design and construct the compact type joint driver and controller of the biped robot. This biped robot will be designed to be suitable for the practical usages and applications in the work environment, which is not plat floor, like a stairs by taking the stand-alone style that equipped all the parts except power sources. Generally, highly nonlinear motion dynamics of the biped robot is realized to linear approximations by installing a high-ratio speed reducer at each joint and dividing motions into a several piecewise linear motions, which is realized by the digital controller design techniques. This biped robot has symmetrical structure to get the stable walking ability and also the hierachical structure to control each joint as well. That is, all of the joint controllers are connected to the main controller in the composition of overall controllers. The driver and controller of each joint uses PI controller that compensate the velocity and position errors by the data of the encoder. And the signal characteristics of each joint controller forms a trapezoid speed profile which is predefined by the values of direction, maximum velocity and position.
The aerodynamic damping is an essential factor that can considerably affect the dynamic response of the cable-stayed bridge induced by crosswind load. However, developing an accurate and efficient aerodynamic damping model is crucial for evaluating the crosswind load-induced response on cable-stayed bridges. Therefore, this study proposes a new method for identifying aerodynamic damping of the bridge structures under crosswind load using an extended Kalman filter (EKF) and the particle filter (PF) algorithm. The EKF algorithm is introduced to capture the aerodynamic damping ratio. PF technique is used to select the optimal spectral representation of the noise. The effectiveness and accuracy of the proposed solution were investigated through full-scale vibration measurement data of the crosswind-induced on the bridge's girder. The results show that the proposed solution can generate an efficient and robust estimation. The errors between the target and extracted values are around 0.01mm and 0.003^o, respectively, for the vertical and torsional motion. The relationship between the amplitude and the aerodynamic damping ratio is linear for small reduced wind velocity and nonlinear with the increasing value of the reduced wind velocity. Finally, the results show the influence of the level of noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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