The problem of mathematical model for an unknown system by measureing its input-output data pairs is generally referred to as state estimates. The state estimation problem is often of importance in its own right since we may want to know the value of the states. For instance, in navigation, we may take noisy positional fixes using satelite or radar navigation, and the estimator can use these measurements to provide accurate estimates of current position, hedaing, and velocity. And the state estimates can also be used for control purposes. Then it is very important to know the state of plant. In this paper, the theory of the minimization of a loss function was used to design the fuzzy system. Here, the used teory is Least Square Esimation method. This parametrization has the Linear in the parameters charcteristic that allows standard parameter estimation technique to be used to estimate the parameters of the fuzzy system. The combination of the fuzzy system and the estimation m thod then performs as a nonlinear estimator. If several fuzzy label are defined for the input variables at the antecedent part, the fuzzy system then behaves as a collection of nonlinear estimators where different regions of rules have different parameters. In simulation results, the fuzzy model controlled a difference in the structure between the actual plant and the fuzzy estimator. It is also proved that the fuzzy system is equivalent to its transformed system. therefore we was able to get the state space equation of system with the estimated paramater.
We present a new method of volumetric interferometer, which is intended to measure the three-dimensional coordinates of a moving object in a simultaneous way with a single optical setup. The method is based on the principles of phase-measuring interferometry with phase shifting. Two diffraction point sources, which are made of the polished ends of single-mode optical fibers are embedded on the object. Two spherical wavefronts emanate from the diffraction point sources and interfere with each other within the measurement volume. One wavefront is phase-shifted by elongating the corresponding fiber using a PZT extender. A CCD array sensor fixed at the stationary measurement station detects the resulting interference field. The measured phases are then related to the three-dimensional location of the object with a set of non-liner equations of Euclidean distance, from which the complete set of three-dimensional spatial coordinates of the object is determined through rigorous numerical computation based upon the least square error minimization.
The minimization method is widely used to predict the dynamic characteristics of a system. Generally, data recorded by experiment (for example displacement) tends to contain noise, and the error in the properties of the system is proportional to the noise level (NL). In addition, the accuracy of the results depends on various factors such as the signal character, filtering method or cut off frequency. In particular, coupled terms in multimode systems show larger differences compared to the true value when measured in an environment with a high NL. The iterative least square (ILS) method was proposed to reduce these errors that occur under a high NL, and has been verified in previous research. However, the ILS method might be sensitive to the signal processing, including the determination of cutoff frequency. This paper focused on improving the accuracy of the ILS method, and proposed the modified ILS (MILS) method, which differs from the ILS method by the addition of a new calculation process based on correlation coefficients for each degree of freedom. Comparing the results of these systems with those of a numerical simulation revealed that both ILS and the proposed MILS method provided good prediction of the dynamic properties of the system under investigation (in this case, the damping ratio and damped frequency). Moreover, the proposed MILS method provided even better prediction results for the coupling terms of stiffness and damping coefficient matrix.
본 논문에서는 현재까지 주파수 영역에서 개발된 4종류의 라우드스피커 TS 매개변수 규명법들에 대하여 비교 검토하였다. 보이스 코일 인덕터에 대한 상세한 모델링을 위해 주파수 종속 모델링 기법을 소개하였고 관련된 매개변수들을 유도하였다. 라우드스피커의 동적 질량을 알고 있을 때에 TS 매개변수를 규명하는 방법을 소개하고 이를 실제 라우드스피커에 적용할 때에 고려할 사항들도 기술하였다. 1채널 장비로 전기 임피던스를 측정할 때에는 크기만을 측정하게 되므로 위상값 추정을 위해 최소 위상 변환법을 사용하는 방법도 기술하였다.
본 연구에서는 다자유도계에 국부적으로 존재하는 비선형요소의 위치를 파악 하는 방법에 관하여 연구하였다. 이를 위해 먼저 기존의 등가선형화법으로 구한 등 가행렬에 비선형요소의 위치정보가 포함되어 있음을 밝혔다. 또한 등가행렬에 포함 된 위치정보를 효과적으로 이용하기 위하여 오차행렬법과 오차벡터법을 제시하였다. 제시된 두 방법이 계에 존재하는 국부 비선형요소의 위치파악에 적합한 방법임을 시뮬 레이션을 통하여 검증하였다. 특히 오차벡터법은 비선형요소의 연결상태 및 비선형 성 정도를 파악할 수 있는 방법으로 비선형계의 모델수립에 유용한 도구임을 보였다. 그리고 특수한 경우에는 등가선형화법으로 구한 등가 감쇠 및 등가 강성계수를 응답에 대하여 그래프로 표시하면 그 비선형 형태를 대략적으로 파악할 수 있음을 밝히고 시 뮬레이션으로 검증하였다.
열자극 과정의 수치해석적인 방법을 이용하여 열자극 세기곡선의 kinetic order, 활성화 에너지, 이탈 진동수 그리고 초기 트랩 밀도를 구하기 위하여 혼합된 열자극 세기곡선으로 분해하였고, 비선형 최소 자승법으로 분해된 열자극 곡선 세기와 측정된 세기의 차이를 최소화시켰다. 감마선 선량계로 사용되고 있는 $\alpha$-Al$_2$$O_3$ 에감마선을 조사시킨 후 ,300K~600K의 온도 구간에서 측정된 $\alpha$-Al$_2$$O_3$의 열자극 발광 세기곡선은 정점 온도가 381K, 415K, 441K, 460K, 488K 그리고 506K인 6개의 독립된 열자극 발광세기곡선으로 분해되었으며, 381K의 정점온도를 갖는 분해된 열자극 발광 세기곡선의 kinetic order, 활성화 에너지 그리고 이탈 진동수는 각각 1, 1.12eV 그리고 6.79X$10^{12}$sec$^{-1}$로써, 이 결과는 다른 측정법에 의한 값과 유사하였다.
In this study, the design methodology for alleviating the overfitting problem of Polynomial Neural Networks(PNN) is realized with the aid of two kinds techniques such as L2 regularization and Sum of Squared Coefficients (SSC). The PNN is widely used as a kind of mathematical modeling methods such as the identification of linear system by input/output data and the regression analysis modeling method for prediction problem. PNN is an algorithm that obtains preferred network structure by generating consecutive layers as well as nodes by using a multivariate polynomial subexpression. It has much fewer nodes and more flexible adaptability than existing neural network algorithms. However, such algorithms lead to overfitting problems due to noise sensitivity as well as excessive trainning while generation of successive network layers. To alleviate such overfitting problem and also effectively design its ensuing deep network structure, two techniques are introduced. That is we use the two techniques of both SSC(Sum of Squared Coefficients) and $L_2$ regularization for consecutive generation of each layer's nodes as well as each layer in order to construct the deep PNN structure. The technique of $L_2$ regularization is used for the minimum coefficient estimation by adding penalty term to cost function. $L_2$ regularization is a kind of representative methods of reducing the influence of noise by flattening the solution space and also lessening coefficient size. The technique for the SSC is implemented for the minimization of Sum of Squared Coefficients of polynomial instead of using the square of errors. In the sequel, the overfitting problem of the deep PNN structure is stabilized by the proposed method. This study leads to the possibility of deep network structure design as well as big data processing and also the superiority of the network performance through experiments is shown.
The rehabilitation and strengthening of concrete structures using Fiber-Reinforced Polymer (FRP) materials have been widely investigated. As a priority issue, however, the effect of curing conditions on the bonding behavior between FRP and concrete structures is still elusive. This study aims at developing a prediction model to accurately capture the mode-II interfacial debonding between FRP strips and concrete under different curing conditions. Single shear debonding experiments were conducted on FRP-concrete samples with respect to different curing time t and temperatures T. The J-integral formulation and constrained least square minimization are carried out to calibrate the parameters, i.e., the maximum slip $\bar{s}$ and stretch factor n. The prediction model is developed based on the cohesive model and Arrhenius relationship. The experimental data are then analyzed using the proposed model to predict the debonding between FRP and concrete, i.e., the interfacial shear stress-slip relationship. A Finite Element (FE) model is developed to validate the theoretical predictions. Satisfactory agreements are obtained. The prediction model can be used to accurately capture the bonding performance of FRP-concrete structures.
본 논문에서는 일차전단변형이론(FSDT)을 이용한 복합재료 적층평판의 고정밀 해석기법을 소개한다. 전단수정계수가 자동적으로 포함되도록 횡방향 전단 변형에너지를 혼합변분이론(mixed variational theorem)을 이용하여 개선하였다. 혼합변분이론에서는 변분을 횡방향 응력들에 대해서만 취하였다. 가정된 횡방향 전단응력은 효율적인 고차이론(Cho and Parmerter, 1993)으로부터 구하였다 횡방향 수직응력은 3차 다항식으로 가정하였고, 무전단 응력조건과 평판의 윗면과 아랫면에서의 응력을 만족하는 조건을 부과함으로써 얻었다. 한편, 변위들에 대해서는 일차전단변형이론의 변위장을 사용하였다. 이렇게 해서 얻어진 변형 에너지를 본 논문에서는 EFSDTM3D이라고 명명 하였다. 본 논문에서 개발된 EFSDTM3D는 변위와 응력의 계산에서 고전적인 FSDT와 같은 정도의 계산 효율을 가지면서, 동시에 변위와 응력의 두께방향의 정확도를 면내 방향 응력들에 대한 최소오차자승법에 기초하여 응력 회복 과정을 적용함으로써 개선하였다. 계산된 결과는 고전적인 FSDT, 3차원 탄성해, 그리고 참고문헌 중에서 이용 가능한 결과들과 비교하여 검증하였다.
농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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