This paper presents a visual servoing combined by Neural Network with optimal structure and predictive control for robotic manipulators to tracking or grasping of the moving object. Using the four feature image information from CCD camera attached to end-effector of RV-M2 robot manipulator having 5 dof, we want to predict the updated position of the object. The Kalman filter is used to estimate the motion parameters, namely the state vector of the moving object in successive image frames, and using the multi layer feedforward neural network that permits the connection of other layers, evolutionary programming(EP) that search the structure and weight of the neural network, and evolution strategies(ES) which training the weight of neuron, we optimized the net structure of control scheme. The validity and effectiveness of the proposed control scheme and predictive control of moving object will be verified by computer simulation.
In general, Evoluationary Algorithm(EAs) are refered to as methods of population-based optimization. And EAs are considered as very efficient methods of optimal sytem design because they can provice much opportunity for obtaining the global optimal solution. This paper presents a co-evolution scheme of artifical neural networks, which has two different, still cooperatively working, populations, called as a host popuation and a parasite population, respectively. Using the conventional generatic algorithm the host population is evolved in the given environment, and the parastie population composed of schemata is evolved to find useful schema for the host population. the structure of artificial neural network is a diagonal recurrent neural netork which has self-feedback loops only in its hidden nodes. To find optimal neural networks we should take into account the structure of the neural network as well as the adaptive parameters, weight of neurons. So we use the genetic algorithm that searches the structure of the neural network by the co-evolution mechanism, and for the weights learning we adopted the evolutionary stategies. As a results of co-evolution we will find the optimal structure of the neural network in a short time with a small population. The validity and effectiveness of the proposed method are inspected by applying it to the stabilization and position control of the invered-pendulum system. And we will show that the result of co-evolution is better than that of the conventioal genetic algorithm.
The uncertainties involved in structural performances are of importance when the optimum number and property of seismic retrofit devices are determined. This paper proposes a seismic retrofit design framework for asymmetric soft-first-story buildings, considering uncertainties in the soil condition and seismic retrofit device. The effect of the uncertain parameters on the structural performance is used to find a robust and optimal seismic retrofit solution. The framework finds a robust and optimal seismic retrofit solution by finding the optimal locations and mechanical properties of the seismic retrofit device for different realizations of the uncertain parameters. The structural performance for each realization is computed to evaluate the effect of the uncertainty parameters on the seismic performance. The framework utilizes parallel processing to decrease the computationally intensive nonlinear dynamic analysis time. The framework returns a robust design solution that satisfies the given limit state for every realization of the uncertain parameters. The proposed framework is applied to the seismic retrofit design of a five-story asymmetric soft-first-story case study structure retrofitted with a viscoelastic damper. Robust optimal parameters for retrofitting a structure to satisfy the limit state for the different realizations of the uncertain parameter are found using the proposed framework. According to the performance evaluation results of the retrofitted structure, the developed framework is proved effective in the seismic retrofit of the asymmetric structure with inherent uncertainties.
In many optimal methods for the structural design, the structural analysis is performed with the given design parameters. Then the design sensitivity is calculated based on its structural anaysis results. There-after, the design parameters are changed iteratively. But genetic algorithm is a optimal searching technique which is not depend on design sensitivity. This method uses for many design para- meter groups which are generated by a designer. The generated design parameter groups are become initial population, and then the fitness of the all design parameters are calculated. According to the fitness of each parameter, the design parameters are optimized through the calculation of reproduction process, degradation and interchange, and mutation. Those are the basic operation of the genetic algorithm. The changing process of population is called a generation. The basic calculation process of genetic algorithm is repeatly accepted to every generation. Then the fitness value of the element of a generation becomes maximum. Therefore, the design parameters converge to the optimal. In this study, the optimal design pro- cess of a machine tool structure for static loading is presented to determine the optimal base supporting points and structure thickness using a genetic algorithm.
In this paper, an optimal variable structure controller with a multilayer neural inverse identifier is proposed. A multilayer neural network with error back propagation learning algorithm is used for construction the neural inverse identifier which is an observer of the external disturbances and the parameter variations of the system. The variable structure controller with the multilayer neural inverse identifier not only needs a small part of a priori knowledge of the bounds of external disturbances and parameter variations but also alleviates the chattering magnitude of the control input. Also, an optimal sliding line is designed by the optimal linear regulator technique and an integrator is introduced for solving the reaching phase problem. Computer simulation results show that the proposed approach gives the effective control results by reducing the chattering magnitude of control input.
This study is concerned with the estimation of vibration-field of a cylindrical structure by modal expansion method(MEM). MEM is a technique that identifies modal participation factors using some of vibration signals and natural modes of the structure: The selection of sensor locations has a big influence on predicted vibration results. Therefore, this paper deals with four optimal sensor placement( OSP) methods, EFI, EFI-DPR, EVP, AutoMAC, for the estimation of vibration field. It also finds optimal sensor locations of the cylindrical structure by each OSP method and then performs MEMs. Predicted vibration results compared with reference ones obtained by forced response analysis. The standard deviations of errors between reference and predicted results were also calculated. It is utilized to select the most suitable OSP method for estimation of vibration field of the cylindrical structure.
Theories for optimal design and optimization algorithms have long been well developed. In industries, however, they are not well practiced. To make them work for industry, a new philosophy is necessary and an integration of various software systems required. A review of the history in the aspect of optimal design software is made and a newly developed code DS-Structure is introduced.
An Optimal Feedforward Integral Variable Structure or FIVSC approach for an electrohydraulic position servo control system is presented in this paper. The FIVSC algorithm combines feedforward strategy and integral in the conventional Variable Structure Control (VSC) and calculating the control function to guarantee the existence of a sliding mode. Furthermore, the chattering in the control signal is suppressed by replacing the sign function in the control function with a smoothing function. The simulation results illustrate that the purposed approach gives a significant improvement on the tracking performances when compared with some existing control methods, like the IVSC and MIVSC strategies. Simulation results illustrate that the purposed approach can achieve a zero steady state error for ramp input and has an optimal motion with respect to a quadratic performance index. Moreover, Its can achieve accurate servo tracking in the presence of plant parameter variation and external load disturbances.
The purpose of the present study is to build a model to determine the structure of long-term quasi-optimal rates of local and toll telephone services. The outline of this study is as follows : Telephone business, providing social goods, is capital-intensive industry which needs huge fixed cost to operate exchanges and telephone networks nationwide. The nature of above industry justifies the market structure of telephone business to be natural monopoly and makes a good reason for government's direct regulation, that is, price regulation. Three is a gap between the present rates and the quasi-optimal ones because some administrative processes intervene in rate making process before execution.
On the above diagnostic basis, the present study made an empirical test for the optimality of present rates structure in connection with Ramsey-Boiteux model to maximize the sum of producer's and consumer's surplus and also the current study proposed a qusasi-optimal rates structure for better market performance. From the empirical analysis, we can deduce a policy recommendation the local price should be increased to 47% whereas toll price decreased to 24% in order to improve the net welfare worth of 32.6 billion won.
이 논문에서는 구조물의 내진성능 향상을 위한 방법으로서 구조부재 및 수동형 감쇠기의 통합최적설계기법을 제시한다. 이는 구조부재 및 감쇠기의 최적배치를 다루는 최적화기법이다. 통합시스템의 최적설계를 위하여 다목적최적화기법을 도입하고, 이를 보다 효율적으로 다루기 위하여 목표신뢰성 제한조건을 갖는 다목적최적화문제로 재구성하였다. 수치해석 예제를 통하여 다양한Pareto 최적해를 제시하였으며, 이들이 기존 설계방법에 상응하는 순차적 설계방법 및 가중합방법에 따른 단일목적함수 최적화방법을 포괄함을 검증하였다. 여러 Pareto 최적해로부터 강성 및 감쇠장치의 사용량을 달리하는 3가지 대표설계안을 선택하고 이들의 내진성능을 다양한 지진하중에 대하여 비교 분석하였다. 이로부터 제시하는 방법이 구조물의 내진성능 향상을 위한 설계방법으로서 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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