Fuel cells are one of the renewable energy sources that have sparked a lot of scientific attention for solving problems related to the energy crisis and environmental pollution. One of the most crucial subjects concerning the utilization of fuel cells is modeling. Therefore, an analytical steady-state and dynamic fuel cell model was described in this study. The parameter for the identification process was investigated, and the MATLAB/Simulink implementation was demonstrated. A 15-W proton exchange membrane fuel cell was used to apply the suggested modeling methodology. Comparing experimental and simulation findings indicated that the model error was constrained to 3%. This study showed that temperature and humidity affect fuel cell performance.
Modal Analysis is the process of characterizing the dynamic properties of an elastic structure by identifying its modes of vibration. A mode of vibration is a global property of an elastic structure. That is, a mode has a specific natural frequency and damping factor which can be identified from response data at practically any point on a structure, and it has a characteristic mode shape which identifies the mode spatially over the entire structure. Modal testing is able to be performed on structural and mechanical structure in an effort to learn more about their elastic behavior. Once the dynamic properties of a structure are known its behavior can be predicted and therefore controlled or corrected. Resonant frequencies, damping factors and mode shape data can be used directly by a mechanical designer to pin point weak spots in a structure design, or this data can also be used to confirm or synthesize equations of motion for the elastic structure. These differential equations can be used to simulate structural response to know input forces and to examine the effects of pertubations in the distributed mass, stiffness and damping properties of the structure in more detail. In this paper the measurement of transfer functions in digital form, and the application of digital parameter identification techniques to identify modal parameters from the measured transfer function data are discussed. It is first shown that the transfer matrix, which is a complete dynamic model of an elastic plate structure can be written in terms of the structural modes of vibration. This special mathematical form allows one to identify the complete dynamics of the structure from a much reduced set of test data, and is the essence of the modal approach to identifying the dynamics of a structure. Finally, the application of transfer function models and identification techniques for obtaining modal parameters from the transfer function data are discussed. Characteristics on vibration response of elastic plate structure obtained from the dynamic analysis by Finite Element Method are compared with results of modal analysis.
This paper presents a control-oriented dynamical model of a towing rope system with variable-length. In this system, a winch driven by a motor's torque uses the towing rope to pull a cart. In general, it is a difficult and complicated process to obtain an accurate mathematical model for this system. In particular, if the rope length is varied by operating the winch, the varying rope dynamics needs to be considered, and the key physical parameters need to be re-identified... However, real time parameter identification requires long computation time for the control scheme, and hence undesirable control performance. Therefore, in this article, the rope is modeled as a straight massless segment, with the mass of rope being considered partly with that of the cart, and partly as halfway to the winch. In addition, the changing spring constant and damping constant of the towing rope are accounted for as part of the dynamics of the winch. Finally, a reduced-order observer-based servomechanism controller is designed for the system, and the performance is evaluated by computer simulation.
본 연구에서는 Fig.3과 같은 다층 퍼셉트론을 사용하기로 한다. 그리고 위 에서 언급한 세가지점에서 다층퍼셉트론을 다시 살펴보아 해결하고자 하는 문제에 맞 도록 다층퍼셉트론을 개선시켜 보기로 한다. 따라서 본 연구의 목적은 제한조건을 갖는 문제를 풀기위한 새로운 형태의 다층퍼셉트론 설계 및 이에 적합한 학습규칙을 적용하여 보다 간단한 구조와 빠른 학습시간을 갖는 신경망을 구성하는데 있다.
The identification of a moving noise source is important in reducing the source power of the transport systems such as airplanes or high speed trains. However, the direct measurement using a microphone running with noise source is usually difficult due to wind noise, white the source motion distorts the frequency characteristics of the pass-by sound measured at a fixed point. In this study the relationship between the spectra of the source and the pass-by sound signal is analyzed for an acoustic source moving at a constant velocity. Spectrum of the sound signal measured at a fixed point has an integral relationship with the source spectrum. Nevertheless direct conversion of the measured spectrum to the source spectrum is ill-posed due to the singularity of the integral kernel. Alternatively a differential equation approach is proposed, where the source characteristics can be recovered by solving a differential equation relating the source signal to the distorted measurement in time domain. The parameters such as the source speed and the time origin, required beforehand, are also determined only from the frequency-phase relationship using an auxiliary measurement. With the help of the regularization method, the source signal is successfully recovered. The effects of the parameter errors to the estimated frequency characteristics of the source are investigated through numerical simulations.
The wear debris is fall off the moving surfaces in oil-lubricated systems and its morphology is directly related to the damage and failure to the interacting surfaces. The morphology of the wear particles are therefore directly indicative of wear processes occurring in tribological system. The computer image processing and artificial neural network was applied to shape study and identify wear debris generated from the lubricated moving system. In order to describe the characteristics of various wear particles, four representative parameter (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) from computer image analysis for groups of randomly sampled wear particles, are used as inputs to the network and learned the friction condition of five values (material 3, applied load 1, sliding distance 1). It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameters learned. The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristics and recognized the friction condition and materials very well by neural network. We discuss how these approach can be applied to condition diagnosis of the oil-lubricated tribological system.
Techniques which are able to predict and control dynamic characteristics, not affecting the vibrational characteristics on the modification of structural design, are being studied. As one of these techniques, experimental modal analysis is widely applied by many researchers. In this study, modal analysis is performed using transfer matrix method by a macro computer. The developed program would estimate the structural modal parameters precisely, and the validity of this program is certified by comparing with the experimental results of .GAMMA A. structure. Estimated modal parameters(natural frequency, vibrational mode, equivalent mass, etc.) are in accord with the experimental results. Also, the optimal location of the additive mass is determined by the evaluation of the vibrational mode and the equivalent mass. The relation between the additive mass and the equivalent mass is specified, and we come to know that the ratio of equivalent mass to additive mass alter linearly within the range of 20%.
This paper focused on the design of an efficient temperature controller for a plant with a wide range of operating temperatures. The greater the temperature difference a plant has, the larger the nonlinearity it is exposed to in terms of heat transfer. For this reason, we divided the temperature range into five sections, and each was modeled using ARMAX(auto regressive moving average exogenous). The movement of the dominant poles of the sliced system was analyzed and, based on the variation in the system parameters with temperature, optimal control parameters were obtained through simulation and experiments. From the configurations for each section of the temperature range, a temperature-based gain-scheduled controller (TBGSC) was designed for parameter variation of the plant. Experiments showed that the TBGSC resulted in improved performance compared with an existing proportional integral derivative (PID) controller.
A Process of 3-D Particle image velocimetry, called here, as '3-D volume PIV' was developed for the full-field measurement of 3-D complex flows. The present method includes the coordinate transformation from image to camera, calibration of camera by a calibrator based on the collinear equation, stereo matching of particles by the approximation of the epipolar lines, accurate calculation of 3-D particle positions, identification of velocity vectors by 3-D cross-correlation equation, removal of error vectors by a statistical method followed by a continuity equation criterior, and finally 3-D animation as the post processing. In principle, as two frame images only are necessary for the single instantaneous analysis 3-D flow field, more effective vectors are obtainable contrary to the previous multi-frame vector algorithm. An Experimental system was also used for the application of the proposed method. Three analog CCD camera and a Halogen lamp illumination were adopted to capture the wake flow behind a bluff obstacle. Among 200 effective particle s in two consecutive frames, 170 vectors were obtained averagely in the present study.
본 연구에서는 ARSC의 이론적인 전개에 대해서 주로 설명하고자 한다. 제2 장에서는 ARSC의 구조를 자세히 기술하며, 제3장에 ARSC를 컴퓨터에 이식하기 위한 알 고리즘을 요약하여 제시한다. 또한, ARSC알고리즘이 총체적으로(globally) 수렴하며 안정하다는 이론적 증명에 대하여 제4장에서 언급하며, 마지막으로 제5장에 실시간 시 뮬레이션을 통하여 ARSC의 간단한 적용실례를 들었다. 실제로 본 ARSC는 엔드밀링의 절삭력 적응제어에 적용되었는데, 그 연구결과는 별도로 발표할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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