Park, Soo-Ho;Choi, Han-Lim;Roy, Nicholas;How, Jonathan P.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.11
no.4
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pp.326-337
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2010
This work addresses problems regarding trajectory planning for unmanned aerial vehicle sensors. Such sensors are used for taking measurements of large nonlinear systems. The sensor investigations presented here entails methods for improving estimations and predictions of large nonlinear systems. Thoroughly understanding the global system state typically requires probabilistic state estimation. Thus, in order to meet this requirement, the goal is to find trajectories such that the measurements along each trajectory minimize the expected error of the predicted state of the system. The considerable nonlinearity of the dynamics governing these systems necessitates the use of computationally costly Monte-Carlo estimation techniques, which are needed to update the state distribution over time. This computational burden renders planning to be infeasible since the search process must calculate the covariance of the posterior state estimate for each candidate path. To resolve this challenge, this work proposes to replace the computationally intensive numerical prediction process with an approximate covariance dynamics model learned using a nonlinear time-series regression. The use of autoregressive time-series featuring a regularized least squares algorithm facilitates the learning of accurate and efficient parametric models. The learned covariance dynamics are demonstrated to outperform other approximation strategies, such as linearization and partial ensemble propagation, when used for trajectory optimization, in terms of accuracy and speed, with examples of simplified weather forecasting.
Seo, Sun-Keun;Park, Jung-Eun;Cho, You-Hee;Song, Suh-Il
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.35
no.3
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pp.107-117
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2007
The fatigue has been considered the most failure mode of metal, ceramic, and composite materials. In this paper, numerical experiments to asses the usefulness of two Dixon's methods(small and large samples) and 14 S-N methods on assumptions of lognormal fatigue limit distribution under RFL(Random Fatigue Limit) model are conducted for staircase(or up-and-down) test and compared by MSE(Mean Squared Error) and bias for estimates of mean log-fatigue limit. Also, guidelines for staircase test plans to choose initial stress level and step size are recommended from numerical experiments including sensitivity analyses. In addition, the parametric bootstrap method to construct a confidence interval for the mean of log-fatigue limit by the percentile method using a transition probability matrix of Markov chain is presented and illustrated with an example.
Hydrodynamic study of Activated Sludge Process (ASP) is important to optimize the reactor performance and detect anomalies in the system. Residence time distribution (RTD) study has been performed using LiCl as tracer on a pilot scale aeration tank (AT) and ASP, treating the pulp and paper mill effluent. The hydraulic performance and treatment efficiency of the AT and ASP at different operating parameters like residence time, recycle rate was investigated. Flow anomalies were identified and based on the experimental data empirical models was suggested to interpret the hydrodynamics of the reactors using compartment modelling technique. The analysis of the RTD curves and the compartment models indicated increase in back-mixing ratio as the mean hydraulic retention time (MHRT) of the tank was increased. Bypassing stream was observed at lower MHRT. The fraction of dead zone in the tank increased by approximate 20-25% with increase in recycle rate. The fraction of the stagnant zone was found well below 5% for all performed experiments, which was under experimental error. The substrate removal of 91% for Chemical oxygen demand and 96% for Biochemical oxygen demand were observed for the ASP working at a hydraulic mean residence time 39 h MRT with a 20% recycling of activated sludge.
In this paper, a study was performed on classifying a rock mass into multiple classes as in rock mass classification systems, such as RMR system and Q system etc. In a situation with only limited quantitative data available, it was sought to employ a way of incorporating qualitative data in a systematical and reasonable manner. It is based on the realm of Geostatistics. In particular, indicator kriging technique, which is one of non-parametric approaches, was used. As a selection criterion for an optimal classification, the cost of errors was adopted. As a result, the binary rock classification method developed before was extended and generalized for multiple rock classification with its total number of classes unlimited.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2009.09a
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pp.1441-1446
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2009
Numerical analysis is a powerful method in evaluating the soil-pile-structure interaction under the dynamic loading, and this approach has been applied to the practical area due to the development of computer technology. Finite Difference Method, one of the most popular numerical methods, is sensitive to the shape and the number of mesh. However, the trial and error approach is conducted to obtain the accurate results and the reasonable simulation time because of the lack of researches about mesh size and the number. In this study, FLAC 3D v3.1 program(FDM) is used to simulate the dynamic pile model tests, and the numerical results are compared with the 1G shaking table tests results. With the different size and shape of mesh, the responses of pile behavior and the simulation time are estimated, and the optimum mesh sizes in dynamic analysis of single pile is studied.
In the present study, group method of data handling networks (GMDH) are adopted and evaluated for shear strength prediction of both FRP-reinforced concrete members with and without stirrups. Input parameters considered for the GMDH are altogether 12 influential geometrical and mechanical parameters. Two available and very recently collected comprehensive datasets containing 112 and 175 data samples are used to develop new models for two cases with and without shear reinforcement, respectively. The proposed GMDH models are compared with several codes of practice. An artificial neural network (ANN) model and an ANFIS based model are also developed using the same databases to further assessment of GMDH. The accuracy of the developed models is evaluated by statistical error parameters. The results show that the GMDH outperforms other models and successfully can be used as a practical and effective tool for shear strength prediction of members without stirrups ($R^2=0.94$) and with stirrups ($R^2=0.95$). Furthermore, the relative importance and influence of input parameters in the prediction of shear capacity of reinforced concrete members are evaluated through parametric and sensitivity analyses.
This paper aims to investigate the strength degradation of reinforced concrete piers wrapped with steel plates which corrode at the pier base by employing a three dimensional elasto-plastic finite element formulation. The prediction accuracy of the employed finite element analysis method is firstly verified by comparing the analytical results with test results. Then, a series of parametric studies is carried out to investigate the effects of steel plate's corrosion position along width direction, corrosion depth along plate thickness, corrosion range along width direction, and steel plate-concrete bonding degradation on the strength of the piers. It is observed that the strength degradation of the piers is closely related to steel plate's corrosion position, corrosion depth and corrosion range in the case of local corrosion on the webs. In contrast, when the base of flanges corrodes, the strength degradation of the piers is only related to steel plate's corrosion depth and corrosion range, and the influence of corrosion position on the strength degradation is very gentle. Furthermore, the strength of the piers decreases with the degradation of steel plate-concrete bonding behavior. Finally, the maximum strength of the piers obtained from numerical analysis corresponding to different bonding behavior is compared with theoretical results within an accepted error.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.564-564
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2016
개념적 수문 모형은 탱크의 개수, 탱크 간 관계구조, 그리고 저류량과 유출량 간 선형/비선형 관계 정의 방식 등에 따라 다양한 형태로 개발되어왔으며, 각 모형마다 매개변수 수 및 입력 자료가 상이하다. 모형의 매개변수가 많아지면 결과가 좋게 나타날 수 있으나, 늘어난 매개변수에 대해 물리적 의미를 부여하고 해석하기가 쉽지 않다. 단순한 모형은 보정이 용이하고 그 특성상 실무에서 널리 이용되고 있으나, 물순환 구조가 복잡한 유역에 대해서는 적용성이 떨어질 수 있다. 하지만 매개변수의 수가 많은 모형이 적은 모형에 비해 항상 결과가 좋은 것은 아니다. 복잡한 모형은 부족한 안정성에 의해 보정 기간에서는 결과가 좋았으나, 검정 기간 대해 결과가 안 좋을 수도 있으며 이에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 국내에서 주로 이용되는 개념적 모형을 대상으로 모형의 복잡성과의 정확도의 관계를 비교 평가하고자 한다. 대상 모형으로는 수정 3단 Tank 모형, Im's Tank 모형, Two-Parametric Hyperbolic Model (TPHM), 그리고 Daily Watershed Streamflow Model (DAWAST)을 선정하였고, 대상유역으로는 이동저수지 상류에 위치한 2개 유역을 선정하였다. 모형 간 비교를 위한 정량적 통계적 지표로 $R^2$, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), root mean square error-observations standard deviation ratio (RSR), 그리고 percent bias (PBIAS)를 이용하였다. 본 연구 결과는 개념적 수문 모형에 대한 이해를 증진하고, 장기유출 해석을 위한 수문 모형의 선택 시 모형의 복잡도 및 정확도의 관점에서 도움을 줄 수 있는 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
A novel switching differentiator-based backstepping controller for uncertain pure-feedback nonlinear systems is proposed. Using asymptotically convergent switching differentiator, time-derivatives of the virtual controls are directly estimated in every backstepping design steps. As a result, the control law has an extremely simple form and asymptotical stability of the tracking error is guaranteed regardless of parametric or unstructured uncertainties and unmatched disturbances in the considered system. It is required no universal approximators such as neural networks or fuzzy logic systems that are adaptively tuned online to cope with system uncertainties. Simulation results show the simplicity and performance of the proposed controller.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.11
no.1
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pp.606-623
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2019
The path following problem of a ship sailing in restricted waters under wind effect is investigated based on Robust $H_{\infty}$ Guaranteed Cost Control (RHGCC). To design the controller, the ship maneuvering motion is modeled as a linear uncertain system with norm-bounded time-varying parametric uncertainty. To counteract the bank and wind effects, the integral of path error is augmented to the original system. Based on the extended linear uncertain system, sufficient conditions for existence of the RHGCC are given. To obtain an optimal robust $H_{\infty}$ guaranteed cost control law, a convex optimization problem with Linear Matrix Inequality (LMI) constraints is formulated, which minimizes the guaranteed cost of the close-loop system and mitigates the effect of external disturbance on the performance output. Numerical simulations have confirmed the effectiveness and robustness of the proposed control strategy for the path following goal of a ship sailing in restricted waters under wind effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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