Structural optimization algorithm of steel box girder bridges using improved higher-order approximate reanalysis technique is proposed in this paper. The proposed approximation method is a generalization of the convex approximation method. The order of the approximate reanalysis for each function is analytically adjusted in the optimization process. This self-adjusted capability makes the approximate structural analysis values conservative enough to maintain the optimum design point of the approximate problem. The efficiency of proposed optimazation algorithm, compared with conventional algorithm, is successfully demonstrated in the steel box girder bridges. The efficiency and robustness of proposed algorithm is also demonstrated in practical steel box girder bridges.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.7
no.4
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pp.149-154
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2008
The concept of robust design was introduced by Dr. G. Taguchi in the late 1940s, and his technique has become commonly known as the Taguchi method or the robust design. In this research, a robust design procedure for microgyroscope is suggested based on the kriging and optimization approaches. The kriging interpolation method is introduced to obtain the surrogate approximation model of true function. Robustness is calculated by the kriging model to reduce real function calculations. For this, objective function is represented by the probability of success, thus facilitating robust optimization. The statistics such as mean and variance are obtained based on the reliable kriging model and the second-order statistical approximation method.
This paper presents an aeroelastic analysis procedure to highlight the influence of wind velocity on the structural damping and frequency of a long span cable-stayed bridge. Frequency dependent self-excited forces in terms of flutter derivatives are expressed as continuous functions using rational function approximation technique. The aeroelastically modified structural equation of motion is expressed in terms of frequency independent modal state-space parameters. The modal logarithmic dampings and frequencies corresponding to a particular wind speed are then determined from the eigen solution of the state matrix.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.4
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pp.413-419
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2009
A decentralized adaptive control method is proposed for large-scale systems with unknown time-delayed nonlinear interconnections unmatched in control inputs. It is assumed that the time-delayed interaction terms are bounded by unknown nonlinear bounding functions. The nonlinear bounding functions and uncertain nonlinear functions of large-scale systems are compensated by the function approximation technique using neural networks. The dynamic surface control method is extended to design the proposed memoryless local controller for each subsystem of uncertain nonlinear large-scale time delay systems. Therefore, although the interconnected systems consist of a large number of subsystems, the proposed controller can be designed simply. We prove that all the signals in the total closed-loop system are semiglobally uniformly bounded and the control errors converge to an adjustable neighborhood of the origin. Finally, an example is given to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed scheme.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.11
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pp.1103-1109
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2008
Since the flexible joint robots with motor dynamics are represented by the fifth-order nonlinear sγstem, it is difficult and complex to design the controller for electrically driven flexible-joint (EDFJ) robots. In this paper, we propose a simple adaptive control method to solve this problem. It is assumed that the model uncertainties of the robots dynamics, joint flexibility, and motor dynamics are unknown. For the simple control design, the dynamic surface design method is applied, and all uncertainties in the robot and motor dynamics are compensated by using the adaptive function approximation technique. It is proved that all signals in the controlled closed-loop system are uniformly ultimately bounded. Simulation results for three-link EDFJ manipulators are provided to validate the effectiveness of the proposed control system.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.04b
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pp.198-203
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1995
In the paper, we have proposed a new technique to detemine the initial billet for the forged products using a function approximation in neural network. A three-layer neural network is used and a back propagation algorithm is employed totrain the network. An optimal billet which satisfied the forming limitation, minimum of incomplete filling in the die cavity, load and energyas well as more uniform distribution of effective strain, is determined by applying the ability of function approximation of te neural network. The amount of incomplete filling in the die, load and forming energyas well as effective strain are measured by the rigid-plastic finite element method. The new technique is applied tofind the optimal billet size for the axisymmetric rib-web product in hot forging. This would reduce the number of finite element simulation for determing the optimal billet of forging products, further it is usefully adapted to physical modeling for the forging design.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.123-131
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2012
As the price of traditional fuels soar, the alternatives are becoming more viable. And manufacturers are promoting the growing viability of electric and biofuel-powered vehicles through longer warranties. Now, these longer green environment (emission)warranties, sometimes called extended warranties or "super warranties," have been adapted. The main result of this paper is to present a new method to approximate a bivariate warranty function by using Radial Basis Function Network with application of Radon Transform and its inverse which is used to reduce the dimension of the warranty space. This method consist of the following stages: First, by using the Radon Transform, the bivariate warranty function can be reduced to one dimensional function. Second, each of the one dimensional functions is approximated by using neural network technique into neural sub-networks. Third, these neural sub-networks are combined together to form the final approximation neural network. Four, by using the inverse of radon transform to this final approximation neural network we get the approximation to the given function. Also, we apply the above method to some green warranty data of automotive vehicle company.
Kim Hyo-Jin;Yoon Young-Chol;Kim Dong-Jo;Lee Sang-Ho
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.365-372
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2006
A new meshfree formulation is developed for material discontinuity problems. A local interfacial jump function which is defined as hyperplane function is embedded in the meshless approximation and the approximation accurately models functions with jumps in the displacement and the derivative fields. Diffuse derivative technique copes with difficulty due to complexity of derivative computation of meshfree approximation. Collocation method with diffuse derivative accelerates computing speed for numerical solution. By solving inclusion and composite material problems, the robustness and effectiveness of the method are verified.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.1
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pp.42-47
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2014
This paper investigates an adaptive approximation design problem for the tracking control of output-constrained non-affine pure-feedback systems. To satisfy the desired performance without constraint violation, we employ a barrier Lyapunov function which grows to infinity whenever its argument approaches some limits. The main difficulty in dealing with pure-feedback systems considering output constraints is that the system has a non-affine appearance of the constrained variable to be used as a virtual control. To overcome this difficulty, the implicit function theorem and mean value theorem are exploited to assert the existence of the desired virtual and actual controls. The function approximation technique based on adaptive neural networks is used to estimate the desired control inputs. It is shown that all signals in the closed-loop system are uniformly ultimately bounded.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.04a
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pp.335-342
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2001
In this paper, an improved Element-Free Galerkin (EFG) method is proposed by adding enrichment function to the standard EFG approximation and a discontinuity function is implemented in constructing the shape function across the crack surface. In this method, the singularity and the discontinuity of the crack are efficiently modeled by using initial node distribution to evaluate reliable stress intensity factor, though the standard EFG method requires placing additional nodes near the crack tip. The proposed method enables the initial node distribution to be kept without any additional nodal d.o.f. and expresses the asymptotic stress field near the crack tip successfully. Numerical example verifies the improvement and the effectiveness of the method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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