Kim, Kwang-Hwa;Yi, Sang-Hwa;Lee, Heun-Jin;Kang, Dong-Sik
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제6권5호
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pp.677-683
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2011
The present paper describes the setup of standard partial discharge calibrator for measuring partial discharge and estimating uncertainties. The standard PD calibrator was designed and set up, consisting of a digital pulse generator, capacitor modules, and a digital oscilloscope controlled by software developed in the laboratory. Using this software, averages of charges and rising times and their standard deviations in the measured pulses can also be calculated. The standard PD calibrator generates five types of pulses: single, double, random, oscillating, and long-rising. The coefficient sensitivities to estimate the uncertainties of pulses were extracted in the model circuit of the standard PD calibrator. The uncertainties of charges and rising times in pulses of the standard PD calibrator were estimated with single pulses. These values were 0.3%-1.4% in charges and 1.9%-7.0% in rising time; however, these values are lower than the limit values in IEC 60270.
The paper provides an inside look into experimental measurements, followed by numerical simulations and their related uncertainties. The goal of the paper is to present findings related to blast loading and the handling of defects that are inherent in experiments. Very often it might seem that experiments are simplified reflections of real-life conditions. In most cases this is true, but there is a good reason for that. The more complex an experiment is, the larger the amount of uncertainties that can be expected. This especially applies when the blast loading of concrete is the subject of research. When simulations fail to reproduce the results of experimental measurements, it does not necessarily mean there is something wrong with the numerical model. The problem could be missing information. Put differently, the numerical simulation may lack information that seemed irrelevant with regard to the experiment. In the presented case, a reference simulation with a proven material model unexpectedly failed to replicate the results of an experiment where concrete slabs were exposed to blast loading. This resulted in a search for possible unknowns. When all of the uncertainties were examined, the missing information turned out to be the orientation of the charge to the concrete slab. Since the experiment was burdened with error, a sensitivity study had to take place so the influence of this factor could be better understood. The findings point to the fact that even the smallest defect during experiments must somehow be taken into account when designing numerical simulations. Otherwise, the simulations are not correlated to the experiments, but merely to some expectations.
We proposed the indirect adaptive fuzzy model based sliding mode controller to control a nonaffine nonlinear systems. Takagi-Sugano fuzzy system is used to represent the nonaffine nonlinear system and then inverted to design the controller at each sampling time. Also sliding mode component is employed to eliminate the effects of disturbances, while a fuzzy model component equipped with an adaptation mechanism reduces modeling uncertainties by approximating model uncertainties. The proposed controller and adaptive laws guarantee that the closed-loop system is stable in the sense of Lyapunov and the output tracks a desired trajectory asymptotically.
In this paper, a drug treatment protocol is proposed for an HIV infection model that explicitly includes the concentration of healthy T cells, infected T cells, and HIV. Since real parameters of HIV infection model differ from patient to patient, most drug treatment protocols are not able to achieve the treatment goal in the presence of modelling errors. Recently, based on the nonlinear robust control theory, a robust treatment protocol has been proposed that deals with parameter uncertainties. Although the developed scheme is inherently complex, it cannot be applied to the case where all parameters are unknown. In this paper, we propose a new drug treatment protocol that is much simpler than the previous one but can achieve the treatment goal even when all model parameters are unknown. The simulation results verify that the substantial improvement in the performance can be achieved by the proposed scheme.
This paper proposes an adaptive sliding mode control method for trajectory tracking of nonholonomic mobile robots with model uncertainties and external disturbances. The kinematic model represented by polar coordinates are considered to design a robust control system. Wavelet neural networks (WNNs) are employed to approximate arbitrary model uncertainties in dynamics of the mobile robot. From the Lyapunov stability theory, we derive tuning algorithms for all weights of WNNs and prove that all signals of an adaptive closed-loop system are uniformly ultimately bounded.
Chloride ingress is a common cause of deterioration of reinforced concrete located in coastal zone. Modeling the chloride ingress is an important basis for designing reinforced concrete structures and for assessing the reliability of an existing structure. The modeling is also needed for predicting the deterioration of a reinforced structure. The existing deterministic solution for prediction model of corrosion initiation cannot reflect uncertainties which input variables have. This paper presents an approach to the fuzzy arithmetic based modeling of the chloride-induced corrosion of reinforcement in concrete structures that takes into account the uncertainties in the physical models of chloride penetration into concrete and corrosion of steel reinforcement, as well as the uncertainties in the governing parameters, including concrete diffusivity, concrete cover depth, surface chloride concentration and critical chloride level for corrosion initiation. There are a lot of prediction model for predicting the time of reinforcement corrosion of structures exposed to chloride-induced corrosion environment. In this work, RILEM model formula and Crank's solution of Fick's second law of diffusion is used. The parameters of the models are regarded as fuzzy numbers with proper membership function adapted to statistical data of the governing parameters instead of random variables of probabilistic modeling of Monte Carlo Simulation and the fuzziness of the time to corrosion initiation is determined by the fuzzy arithmetic of interval arithmetic and extension principle. An analysis is implemented by comparing deterministic calculation with fuzzy arithmetic for above two prediction models.
Xin Zhou;Feng-Liang Zhang;Yoshinao Goi;Chul-Woo Kim
Smart Structures and Systems
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제31권1호
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pp.29-43
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2023
This study investigates the possibility of damage detection of a real bridge by means of a modal parameter-based finite element (FE) model update. Field moving vehicle experiments were conducted on an actual steel plate girder bridge. In the damage experiment, cracks were applied to the bridge to simulate damage states. A fast Bayesian FFT method was employed to identify and quantify uncertainties of the modal parameters then these modal parameters were used in the Bayesian model update. Material properties and boundary conditions are taken as uncertainties and updated in the model update process. Observations showed that although some differences existed in the results obtained from different model classes, the discrepancy between modal parameters of the FE model and those experimentally obtained was reduced after the model update process, and the updated parameters in the numerical model were indeed affected by the damage. The importance of boundary conditions in the model updating process is also observed. The capability of the MCMC model update method for application to the actual bridge structure is assessed, and the limitation of FE model update in damage detection of bridges using only modal parameters is observed.
본 논문에서는 불확실성을 포함한 연속시간 비선형 동적 시스템에 대한 퍼지 모델 기반 제어기의 지능형 디지털 재설계를 위한 조직적인 방법을 제안한다. 불확실 비선형 시스템을 표현하기 위해 연속시간 불확실 TS 퍼지 모델이 구성된다. 그리고, 안정화와 추적을 위한 퍼지 모델 기반 제어기 설계를 위해 PDC 기법이 이용된다. 마지막으로, 설계된 연속시간 제어기는 지능형 디지털 재설계 기법을 이용함으로써 이산시간 제어기로 전환됨을 증명하는 방법을 제안한다. 이 새로운 설계 기법은 퍼지 모델 기반 제어 이론과 불확실성을 가진 비선형 동적 시스템에 대한 진보된 디지털 재설계 기법의 통합을 위한 조직적이고, 효과적인 틀을 제공한다 마지막으로, 단일 링크 유연 로봇 시스템의 모의 실험을 이용해 개발된 설계 방법의 효용성과 실행 가능성을 입증한다.
본 연구에서는 필댐 심벽부 전단파 속도 주상도 결정시 심벽부 내부에 존재하는 물성치 공간 변동성에 의해 발생 가능한 불확실성을 평가하고 이러한 불확실성이 반영된 개별 댐 전단파 속도 주상도 모델 결정 방법을 제안하였다. 또한 국내 7곳의 필댐 심벽부에서 수행된 결과들을 이용하여 댐 사이에 존재하는 물성치 공간 변동성에 의해 전단파 속도 주상도 결정시 발생 가능한 불확실성을 평가하고, 개별 댐 심벽부 내부 및 댐 사이에 존재하는 물성치 공간 변동성에 의한 불확실성이 모두 고려된 국내 필댐 심벽부를 위한 전단파 속도 주상도 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 Sawada-Takahashi 모델과 비교하였으며, 김종태 등에 의해 제안된 모델과 비교하였다.
Design of experiments is utilized for exploring the design space and for building response surface models in order to facilitate the effective solution of multi-objective optimization problems. Response surface models provide an efficient means to rapidly model the trade-off among many conflicting goals. In robust design, it is important not only to achieve robust design objectives but also to maintain the robustness of design feasibility under the effects of variations, called uncertainties. However, the evaluation of feasibility robustness often needs a computationally intensive process. To reduce the computational burden associated with the probabilistic feasibility evaluation, the first-order Taylor series expansions are used to derive individual mean and variance of constraints. For robust design applications, these constraint response surface models are used efficiently and effectively to calculate variances of constraints due to uncertainties. Robust optimization of automotive seat is used to illustrate the approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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