In this paper, an inverse approach based on uniform load surface (ULS) is presented for structural damage localization and quantification. The ULS is excellent approximation for deformed configuration of a structure under distributed unit force applied on all degrees of freedom. The ULS make use of natural frequencies and mode shapes of structure and in mathematical point of view is a weighted average of mode shapes. An objective function presented to damage detection is discrepancy between the ULS of monitored structure and numerical model of structure. Solving this objective function to find minimum value yields damage's parameters detection. The teaching-learning based optimization algorithm has been employed to solve inverse problem. The efficiency of present damage detection method is demonstrated through three numerical examples. By comparison between proposed objective function and another objective function which make use of natural frequencies and mode shapes, it is revealed present objective function have faster convergence and is more sensitive to damage. The method has good robustness against measurement noise and could detect damage by using the first few mode shapes. The results indicate that the proposed method is reliable technique to damage detection in structures.
The purpose of this paper is to develop a systematic design method for the suspension system hard points and compliance elements, which have great influence on the handling stability of a vehicle. In this paper, a method to optimize J-turn responses is presented based on the principles of design of experiments, multi-body dynamic analysis and optimum design technique. The design variables associated with the J-turn maneuver are selected through the experimental design sensitivity analysis using the perturbation method. An objective function is defined as an approximate function for the J-turn characteristics using the TSA(Taylor series approximation). The values of the design variables, which make the optimized J-turn characteristics, are obtained using the conjugate gradient method. The result of the J-turn simulation shows that the optimized vehicle has more improved handling stability than the optimized vehicle.
본 논문에서는 부정확한 채널 추정이 존재하는 상황에서 고차 변조 방식을 포함한 공조 다이버시티 기법의 정확한 비트 에러율 성능을 유도한다. 실험 및 성능 분석 시 채널 환경은 저속 시변 레일리 페이딩 환경을 가정한다. 기본적인 동조 다이버시티의 성능 유도 방식은 Moment Generating Function(MGF)를 이용하여 성능을 구하는 방법을 적용한다. 또한, 본 논문에서는 유용한 채널 추정의 영향을 성능 유도에 적용하기 위하여 기존의 유용한 가우시안 근사화 방식을 사용, 실효 잡음 (effective noise} 성분 및 부가 잡음을 정형화한다. 이 근사화 기법에 근거하여 M-QAM 및 M-PSK을 사용하는 공조 다이버시티에서의 평균 비트 오차율 성능은 신호 대 실효 잡음비의 함수로 계산된다. 모의 실험을 통한 검증 결과, 유도된 성능은 낮은 신호 대 잡음비 구간을 포함한 거의 모든 구간에서 높은 정확도를 갖는 것으로 판명되었다.
In this paper, we present the scattering characteristics of infinite and finite array using method of moment (MoM) with Floquet harmonics and asymptotic waveform evaluation (AWE) technique. First, infinite cylindrical dipole array is analyzed using the MoM with entire domain basis function and cylindrical Floquet harmonics. To provide the validity of results, we fabricated the cylindrical dipole array and measured the transmission characteristics. The results show good agreements. Second, we analyzed the scattering characteristics of finite array. A large simulation time is needed to obtain the scattering characteristics of finite array over wide frequency range because Floquet harmonics can't be applied. So, we used the MoM with AWE technique using Taylor series and Pade approximation to overcome the shortcomings of conventional MoM. We calculated the radar cross section (RCS) as scattering characteristics using the proposed method in this paper and the conventional MoM for finite planar slot array, finite spherical slot array, and finite cylindrical dipole array, respectively. The compared results agree well and show that the proposed method in this paper is good for electromagnetic analysis of finite FSS.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.928-938
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2008
This study presents an approach for approximation an unknown function from a numerical data set based on the synthesis of a neuro-fuzzy model. An adaptive input data space parting method, which is used for building hyperbox-shaped clusters in the input data space, is proposed. Each data cluster is implemented here as a fuzzy set using a membership function MF with a hyperbox core that is constructed from a min vertex and a max vertex. The focus of interest in proposed approach is to increase degree of fit between characteristics of the given numerical data set and the established fuzzy sets used to approximate it. A new cutting procedure, named NCP, is proposed. The NCP is an adaptive cutting procedure using a pure function $\Psi$ and a penalty function $\tau$ for direction the input data space parting process. New algorithms named CSHL, HLM1 and HLM2 are presented. The first new algorithm, CSHL, built based on the cutting procedure NCP, is used to create hyperbox-shaped data clusters. The second and the third algorithm are used to establish adaptive neuro- fuzzy inference systems. A series of numerical experiments are performed to assess the efficiency of the proposed approach.
In inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging, An ISAR autofocusing algorithm is essential to obtain well-focused ISAR images. Traditional methods have relied on the approximation that the phase error due to target motion is a function of the cross-range dimension only. However, in the stepped-frequency radar system, it tends to become a two-dimensional function of both down-range and cross-range, especially when target's movement is very fast and the pulse repetition frequency (PRF) is low. In order to remove the phase error along down-range, this paper proposes a method called SAEM (subarray averaging and entropy minimization) [1] that uses a subarray averaging concept in conjunction with the entropy cost function in order to find target motion parameters, and a novel 2-D optimization technique with the inherent properties of the proposed entropy-based cost function. A well-focused ISAR image can be obtained from the combination of the proposed method and a traditional autofocus algorithm that removes the phase error along the cross-range dimension. The effectiveness of this method is illustrated and analyzed with simulated targets comprised of point scatters.
본 논문에서는 바이러스-진화 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 기저 함수 확장을 이용한 표적 추적 시스템의 설계 방법을 제안한다. 일반적으로 표적 추적의 목적은 센서로부터 얻어진 표적의 과거 위치에 기반하여, 미래에 대한 표적의 궤적을 추정하는 것이다. 확장 칼만 필터와 같은 전통적이고 수학적인 비선형 필터링 기법에서 강한 비선형성은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 비선형 필터링 기법의 장점을 결합한다. 제안된 방법에서, 확장 칼만 필터의 파라미터로 학습 데이터를 구성하고, 강한 근사화 능력을 가지는 퍼지 기저 함수에 유전 알고리즘의 유전적 다양성 상실로 이한 조기 수렴을 방지하는 바이러스-진화 유전 알고리즘을 결합하여, 파라미터와 규칙 수를 동시에 동정시킴으로써 확장 칼만 필터의 오차를 보정한다. 마지막으로, 제안된 방법은 3차원 상의 모의 실험을 통해 그 성능이 입증된다.
본 논문에서는 다중 레이블 분류를 위한 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 많은 특징 선별 기법들은 상호정보척도 등을 이용하여 특징과 레이블 사이의 연관성을 계산하여 특징을 선별하였다. 하지만 상호정보척도는 결합 확률을 요구하기 때문에 실제 전제 특징 집합에서 결합 확률을 계산하는 것은 어렵다. 따라서 소수의 특징만 계산이 가능하여 지역적 최적화만 가능하다는 단점을 가진다. 이런 지역적 최적화 문제를 피해, 주어진 특징 전체 공간에서 저랭크 공간을 구성하고, 희소성을 가진 특징들을 선별할 수 있는 특징 선별 기법을 제안한다. 이를 위해 뉴클리어 노름을 이용해 회귀 기반의 목적함수를 설계하였고, 이 목적 함수의 최적화 문제를 풀기 위한 경사하강법 방식의 알고리즘을 제안하였다. 4가지의 데이터와 3가지 다중 레이블 분류 성능을 기준으로 다중 레이블 분류 실험 결과를 통해 제안하는 방법론이 기존 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 나타내는 것을 보였다. 또한 제안하는 목적함수의 파라미터 값 변화에도 성능 변화가 둔감한 것을 실험적인 결과로 확인하였다.
The Problem of mechanical vibration is investigated for an automotive exhaust system. The vibrational reduction effect is systematically evaluated according to the attachment of the exhaust system. Moreover, the optimal attachment position of bellows is determined from the viewpoint of vibration isolation. The structure is analysed by the finite element technique where the geometry, the mass, the stiffness and the damping properties of the exhaust pipe are modeled. The validity of the developed model is verified by comparing with the experimental results. An optimization is carried out by the quadratic approximation algorithm. The reaction transferred to an automobile body by the hanger is considered ad the objective function. It is shown that the exhaust system which has the bellows at the optimal position is more effective for the vibrational characteristics than the others. It is also proved that this analytical method is quite useful in the design stage of the exhaust system.
최근에 불연속 근사변위함수와 보조받침을 이용한 특이기저함수를 도입하여 균열의 불연속성과 특이성을 구현한 개선된 EFG(Element-Free Galerkin) 균열해석기법이 제안되었다. 개선된 EFG 균열해석기법은 균열의 성장에 따른 해석모형의 수정 없이도 높은 정확도로 균열전파해석을 수행할 수 있지만, 다른 무요소법과 마찬가지로 해석결과가 사용되는 해석계수에 의존하게 된다. 본 연구에서는 개선된 EFG 균열해석기법에서 사용하는 해석계수 즉, compact 받침 크기, 팽창계수, 선단주변에서의 형상함수의 평활화, 보조받침을 사용하는 절점개수가 수치해석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 균열문제에 대한 patch 시험을 통해 응력에 대한 L₂오차노름과 응력확대계수를 산정하여 해석계수의 영향을 분석하였으며, 그 결과는 해석계수의 선택에 대한 지침으로 제시된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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