As the classical response surface method (RSM), the polynomial RSM is so easy-to-apply that it is widely used in reliability analysis. However, the trade-off of accuracy and efficiency is still a challenge and the "curse of dimension" usually confines RSM to low dimension systems. In this paper, based on the univariate decomposition, the polynomial RSM is executed in a new mode, called as DPRSM. The general form of DPRSM is given and its implementation is designed referring to the classical RSM firstly. Then, in order to balance the accuracy and efficiency of DPRSM, its adaptive order revision around the most probable point (MPP) is proposed by introducing the univariate polynomial order analysis, noted as RDPRSM, which can analyze the exact nonlinearity of the limit state surface in the region around MPP. For testing the proposed techniques, several numerical examples are studied in detail, and the results indicate that DPRSM with low order can obtain similar results to the classical RSM, DPRSM with high order can obtain more precision with a large efficiency loss; RDPRSM can perform a good balance between accuracy and efficiency and preserve the good robustness property meanwhile, especially for those problems with high nonlinearity and complex problems; the proposed methods can also give a good performance in the high-dimensional cases.
Hosun Kang;Jaehoon An;Hyeonje Cha;Wookjin Ahn;Hwayoung Song;Inho Lee
The Journal of Korea Robotics Society
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v.18
no.2
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pp.172-181
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2023
This paper presents research on the stability of control for a quadruped robot with two different leg structure designs. The focus of the research is on the design and analysis of the leg structures in terms of their impact on the stability and robustness of the robot's motion. First, a static analysis was performed in the simulation to compare the structural strength of the legs when the same force was applied. Secondly, two quadruped robots were built, each equipped with differently designed legs, and performed trot gait walking in the real world. And the states of the robots and the torques of each joint were analyzed and compared. In conclusion, based on the results of structural analysis in simulation and the actual walking experiments with the robots, it was demonstrated that the legs designed to be structurally robust improved the control stability of the quadruped robot.
A novel combinatorial type-2 adaptive neuro-fuzzy inference system (T2-ANFIS) and robust proportional integral derivative (PID) control framework for intelligent vibration mitigation of uncertain structural system is introduced. The fuzzy logic controllers (FLCs), are designed independently of the mathematical model of the system. The type-1 FLCs, have a limited ability to reduce the effect of uncertainty, due to their fuzzy sets with a crisp degree of membership. In real applications, the consequent part of the fuzzy rules is uncertain. The type-2 FLCs, are robust to the fuzzy rules and the process parameters due to the fuzzy degree of membership functions and footprint of uncertainty (FOU). The adaptivity of the proposed method is provided with the optimum tuning of the parameters using the neural network training algorithms. In our approach, the PID control force is obtained using the generalized type-2 neuro-fuzzy in such a way that the stability and robustness of the controller are guaranteed. The robust performance and stability of the presented framework are demonstrated in a numerical study for an eleven-story seismically-excited building structure combined with an active tuned mass damper (ATMD). The results indicate that the introduced type-2 neuro-fuzzy PID control scheme is effective to attenuate plant states in the presence of the structured and unstructured uncertainties, compared to the conventional, type-1 FLC, type-2 FLC, and type-1 neuro-fuzzy PID controllers.
After the Tohoku earthquake and tsunami (Japan, 2011), regulatory efforts to mitigate external hazards have increased both the safety requirements and the total capital cost of nuclear power plants (NPPs). In these circumstances, identifying not only disaster robustness but also cost-effective capacity setting of NPPs has become one of the most important tasks for the nuclear power industry. A few studies have been performed to relocate the seismic capacity of NPPs, yet the effects of multiple hazards have not been accounted for in NPP capacity optimization. The major challenges in extending this problem to the multihazard dimension are (1) the high computational costs for both multihazard risk quantification and system-level optimization and (2) the lack of capital cost databases of NPPs. To resolve these issues, this paper proposes an effective method that identifies the optimal multihazard capacity of NPPs using a multi-objective genetic algorithm and the two-stage direct quantification of fault trees using Monte Carlo simulation method, called the two-stage DQFM. Also, a capacity-based indirect capital cost measure is proposed. Such a proposed method enables NPP to achieve safety and cost-effectiveness against multi-hazard simultaneously within the computationally efficient platform. The proposed multihazard capacity optimization framework is demonstrated and tested with an earthquake-tsunami example.
Sparse regularization methods have proven effective in addressing the ill-posed equations encountered in moving force identification (MFI). However, the complexity of vehicle loads is often ignored in existing studies aiming at enhancing MFI accuracy. To tackle this issue, a double 𝑙1 regularization method is proposed for MFI based on a response spectrum-based weighted dictionary in this study. Firstly, the relationship between vehicle-induced responses and moving vehicle loads (MVL) is established. The structural responses are then expanded in the frequency domain to obtain the prior knowledge related to MVL and to further construct a response spectrum-based weighted dictionary for MFI with a higher accuracy. Secondly, with the utilization of this weighted dictionary, a double 𝑙1 regularization framework is presented for identifying the static and dynamic components of MVL by the alternating direction method of multipliers (ADMM) method successively. To assess the performance of the proposed method, two different types of MVL, such as composed of trigonometric functions and driven from a 1/4 bridge-vehicle model, are adopted to conduct numerical simulations. Furthermore, a series of MFI experimental verifications are carried out in laboratory. The results shows that the proposed method's higher accuracy and strong robustness to noises compared with other traditional regularization methods.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2000.10a
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pp.501-508
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2000
It is demanded to find the dynamic model of a real structure to design a controller. However, as the structure has inherently infinite number of degree-of-freedom, it is impossible to obtain an exact dynamic model of the structure. Instead a reduction model with finite degree-of-freedom is used for the design of a controller. So there exists uncertainty between a real model and a reduction model which causes poor performance of control. All these uncertainties can degrade the control performance and even cause the control instability. Thus, robust control strategy considering the above uncertainties can be an alternative one to guarantee the performance and stability of the control. This study deals with the experimental verification of robust controller design for the active mass driver. $\mu$-synthesis technique is employed as a robust control strategy. Some weights are chosen based on the difference between the initial plant with which the controller is designed and the perturbed plant to be controlled having the actuator uncertainty. The robustness of $\mu$-synthesis technique is compared with the result of LQG strategy, which does not consider the uncertainty.
The vibration control problem of structures with random parameters is discussed, which is approximated by a deterministic one. A method for calculating the standard deviations of eigenvalues of the closed-loop systems is presented by using the random perturbation. The method presented in this paper will not require the distribution function of the random parameters of the systems other than their means and variances. Similarly, the distribution function of the random eigenvalues will not be computed other than their means and variances. The standard deviations of eigenvalues of the uncertain closed-loop systems can be used to estimate the stability robustness. The present method is applied to a vibration control system to illustrate the application. The numerical results show that the present method is effective.
This paper intends to present an application of isogeometric analysis in crack problems. An isogeometric formula is developed based on NURBS basis functions - enriched and adopted via X-FEM enrichment functions. The proposed method which is represented by the combination of the two above-mentioned methods, first by using NURBS functions models the geometry exactly and then by defining level set function on domain, identifies available discontinuity in elements. Additional DOFs are allocated to elements containing the crack and X-FEM enrichment functions enrich approximate solution. Moreover, a subelement refinement technique is used to improve the accuracy of integration by the Gauss quadrature rule. Finally, several numerical examples are illustrated to demonstrate the effectiveness, robustness and accuracy of the proposed method during calculation of crack parameters.
This paper presents the applicability of series tuned mass dampers (STMDs) to reduce the multiple resonant responses of continuous railway bridges under high-speed train. The bridge is modeled by two-span Bernoulli-Euler beam with uniform cross-section, and a STMD device consisting of two TMD units installed on the bridge to reduce its multiple resonant vibrations. The system is assumed to be under the action of a high-speed train passage which is modeled as a series of moving forces. Sequential Programming Technique (SQP) is carried out to find the optimal parameters of the STMD that minimizes the maximum peak responses of the bridge. Comparisons with the results available in the literature are presented to demonstrate the effectiveness and robustness of STMD system in reducing the multiple resonant responses of the continuous railway bridges under high-speed trains.
Wang, Kainan;Alaluf, David;Mokrani, Bilal;Preumont, Andre
Smart Structures and Systems
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v.21
no.6
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pp.777-791
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2018
This paper discusses the shape control of deformable mirrors for Adaptive Optics in the dynamic range. The phenomenon of control-structure interaction appears when the mirror becomes large, lowering the natural frequencies $f_i$, and the control bandwidth $f_c$ increases to improve the performance, so that the condition $f_c{\ll}f_i$ is no longer satisfied. In this case, the control system tends to amplify the response of the flexible modes and the system may become unstable. The main parameters controlling the phenomenon are the frequency ratio $f_c/f_i$ and the structural damping ${\zeta}$. Robustness tests are developed which allow to evaluate a lower bound of the stability margin. Various passive and active strategies for damping augmentation are proposed and tested in simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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