Magneto-rheological fluid (MRF) rotatory dampers are normally used for controlling the constant rotation of machines and engines. In this research, such a device is proposed to act as variable stiffness device to alleviate the rotational oscillation existing in the many engineering applications, such as motor. Under such thought, the main purpose of this work is to characterize the nonlinear torque-angular displacement/angular velocity responses of an MRF based variable stiffness device in oscillatory motion. A rotational hysteresis model, consisting of a rotatory spring, a rotatory viscous damping element and an error function-based hysteresis element, is proposed, which is capable of describing the unique dynamical characteristics of this smart device. To estimate the optimal model parameters, a modified whale optimization algorithm (MWOA) is employed on the captured experimental data of torque, angular displacement and angular velocity under various excitation conditions. In MWOA, a nonlinear algorithm parameter updating mechanism is adopted to replace the traditional linear one, enhancing the global search ability initially and the local search ability at the later stage of the algorithm evolution. Additionally, the immune operation is introduced in the whale individual selection, improving the identification accuracy of solution. Finally, the dynamic testing results are used to validate the performance of the proposed model and the effectiveness of the proposed optimization algorithm.
Accurate modeling of a dynamic system from experimental data is the bases for the model updating or heath monitoring of the system. Modal analysis or modal test is a routine process to get the modal parameters of a dynamic system. The modal parameters include the natural frequencies, damping ratios and mode shapes. This paper presents a new method that can derive the equations of motion for a dynamic system from the modal parameters obtained by the modal analysis or modal test. The present method based on the relation between the eigenvalues and eigenvectors of the state space equation derives the mass, damping and stiffness matrices of the system. The modeling of a cantilevered beam from modal parameters is an example to prove the efficiency and accuracy of the present method. Using the lateral displacements only, not the rotations, gives limited information for the system. The numerical verification up to now gives reasonable results and the verification with the test data is scheduled.
In this paper, we describe an actor-critic method as a kind of temporal difference (TD) algorithms. The value function is regarded as a current estimator, in which two value functions have different inputs: one is an actual experience; the other is a simulated experience obtained through a predictive model. Thus, the parameter´s updating for the actor and critic parts is based on actual and simulated experiences, where the critic is constructed by a radial-basis function neural network (RBFNN) and the actor is composed of a kinematic-based controller. As an example application of the present method, a tracking control problem for the position coordinates and azimuth of a nonholonomic mobile robot is considered. The effectiveness is illustrated by a simulation.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권3호
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pp.535-544
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2017
In-flight aircraft engine performance estimation is one of the key techniques for advanced intelligent engine control and in-flight fault detection, isolation and accommodation. This paper detailed the current performance degradation estimation methods, and an improved hybrid Kalman filter via velocity-based LPV (VLPV) framework for these needs is proposed in this paper. Composed of a nonlinear on-board model (NOBM) and VLPV, the filter shows a hybrid architecture. The outputs of NOBM are used for the baseline of the VLPV Kalman filter, while the system performance degradation factors on-line estimated by the measured real system output deviations are fed back to the NOBM for its updating. In addition, the setting of the process and measurement noise covariance matrices' values are also discussed. By applying it to a commercial turbofan engine, simulation results show the efficiency.
본 연구에서는 오프라인 및 온라인 매개변수 자동보정기법을 이용하여 개념적 집중형 수문모형의 매개변수를 보정한 후, 각 보정기법에 따른 강우-유출 해석 결과를 비교 분석하여 기법별 적용성을 평가하였다. 이를 위해 용담댐 상류 천천 유역을 대상으로 9개의 단기 강우사상을 선정하고, 강우-유출 모의를 위한 수문모형으로 저류함수모형을 선택하였다. 또한 저류함수모형의 매개변수 보정을 위한 자동보정기법으로 오프라인 기법으로는 SCE-UA, 온라인 기법으로는 파티클 필터를 선정하여 해석을 수행하였다. 각 기법에 따른 유출 해석결과의 재현성 평가를 위해 관측수문곡선의 평균유량을 근거로 하여 저수부(평균유량 이하)와 고수부(평균유량 초과)로 구분하여 모의결과를 비교 검토하였다. 그 결과, 매 시간 입력자료를 이용하여 매개변수를 실시간으로 업데이트하는 파티클 필터의 경우, 저수부와 고수부에 구분없이 전반적으로 우수한 재현성을 보여주었다. 반면에 SCE-UA의 경우, 대상 사상에 대한 전체기간의 정보를 활용하여 선택된 목적함수 RMSE와 HMLE를 최소로 하는 최적 매개변수를 추정함에 따라 일정규모 이상의 홍수사상에서는 목적함수에 따라 매개변수의 변동성이 나타났으며, 고수부에서는 RMSE, 저수부에서는 HMLE가 비교적 우수한 유출모의 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
In this paper, the analysis of hyperbolic cooling tower on elastic subsoil exposed to unsymmetrical wind loading is presented. Modified Vlasov foundation model is used to determine the soil parameters as a function of vertical deformation profile within subsoil. The iterative parameter updating procedure involves the use of Open Application Programming Interface (OAPI) feature of SAP2000 to provide two way data flow during execution. A computing tool coded in MATLAB employing OAPI is used to perform the analysis of hyperbolic cooling tower with supporting columns over a hollow annular raft founded on elastic subsoil. The analysis of such complex soil-structure system is investigated under self-weight and unsymmetrical wind load. The response of the cooling tower on elastic subsoil is compared with that of a tower that its supporting raft foundation is treated as fixed at the base. The results show that the effect of subsoil on the behavior of cooling tower is considerable at the top and bottom of the wall as well as supporting columns and raft foundation. The application of a full-size cooling tower has demonstrated that the procedure is simple, fast and can easily be implemented in practice.
해상풍력터빈 하부구조물은 중요한 기능의 수행, 접근성의 제약 등으로 인하여 건전성 모니터링을 통한 효과적 유지관리가 필요하다. 본 연구에서는 해상풍력터빈 트라이포드 하부구조물의 건전성 모니터링을 위한 기저모델개선 및 결함추정 기법을 실험적으로 연구한다. 우선 하부구조물 건전성 모니터링을 위한 절차를 제안한 후 이 과정을 트라이포드 하부구조물 축소모형에 대하여 적용한다. 즉, 축소모형에 대한 초기 기저모델을 수치적으로 수립한 후 모드특성을 추정하고, 건전상태 진동실험 결과로부터 구한 고유주파수와 모드형상을 기준으로 기저모델을 개선하는데, 이때 구조물의 경계조건을 고려하고 신경망기법을 이용한다. 이후, 개선된 기저모델을 이용하여 신경망의 훈련패턴을 생성하고, 손상상태 진동실험 결과로부터 구한 모드특성을 훈련된 신경망에 입력함으로써 결함을 추정한다. 유효고정부 모델을 이용하여, 건전상태에서 측정된 모드특성에 맞추어 합리적으로 기저모델을 수립할 수 있었다. 또한, 축소모형에 대한 손상실험을 수행하였는데, 4가지 손상경우에 대하여 손상을 추정한 결과, 합리적으로 손상위치를 추정할 수 있었으며, 실제 손상정도가 심해질수록 손상정도 추정치도 증가하였다. 그러나 손상정도가 상대적으로 미소한 경우, 해당 손상위치가 판정은 되지만 다른 위치와 비교하여 확실한 손상위치의 식별이 어려웠다. 향후, 이러한 미소손상 추정 및 손상정도 추정치의 강성감소에 대한 정량화 등에 대한 후속연구가 수반된다면, 해상풍력터빈 트라이포드 하부구조물의 건전성 모니터링에 제안 기법을 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
The DC electrolytic capacitor for DC-link of power converter is widely used in various power electronic circuits and system application. Its functions include, DC Bus voltage stabilization, conduction of ripple current due to switching events, voltage smoothing, etc. Unfortunately, DC electrolytic capacitors are some of the weakest components in power electronics converters. Many papers have proposed different algorithms or diagnosis method to determinate the ESR and tan ${\delta}$ capacitance C for fault alarm system of the electrolytic capacitor. However, both ESR vary with frequency and temperature. Accurate knowledge of both parameters at the capacitors operating conditions is essential to achieve the best reference data of fault alarm. According to parameter analysis, the capacitance increases with temperature and the initial ESR decreases. Higher frequencies make the reference ESR with the initial ESRo value to decrease. Analysis results show that the proposed DC Bus electrolytic capacitor reference ESR model setting technique can be applied to advanced reference signal of capacitor diagnosis systems successfully.
As the spread of COVID-19 continues, cleanliness and quarantine are emphasized in daily life. If foreign substances enter through the shoe sole when using public facilities, cleanliness may deteriorate and various infections may occur. To prevent this, shoe sole cleaners that filter out foreign substances have been developed. In this study, a design that satisfies structural safety was presented by selecting a new material and updating the design parameter to reduce the weight of the shoe sole cleaner. To evaluate the structural safety, a finite element analysis under selected design loads was performed. Through design improvement and stress analysis, a model that was approximately 85% lighter than the existing model was developed.
얼굴영상 공간에서 얼굴영상들은 조명이나 포즈에 의해 비선형적 분포를 갖는다. 이들을 선형모델에 기반을 둔 AAM으로 모델링 하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 대한 몇 개의 군집이 주어졌다고 가정하고, 각 군집 별로 지역적인 AAM 모델을 구축하여 정합과정 중에 적합한 모델이 선택되도록 한다. 정합과정에서 발생하는 모델변경에 따른 모델간의 정합 인자 갱신의 문제는 인자 공간에서 모델간의 선형 관계를 미리 학습하여 해결한다. 심각한 정합 실패에 따른 잘못된 모델 선택을 줄이기 위해 점진적으로 모델변경이 이루어지도록 한다. 실험에서는 제안하는 방법을 Yale-B 조명얼굴 영상에 적용하여 모델을 생성하고 기존 방법과 정합 성능을 비교한다. 제안 방법은 심각한 그림자가 발생하는 강도 높은 조명얼굴 영상에서 성공적인 정합 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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