Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.14
no.3
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pp.1-6
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2006
The altitude engine test is a sort of engine performance tests carried out to measure the performance of a engine at the simulated altitude and flight speed environments prior to that at the flight test. During the performance test of a engine, various values such as pressures and temperatures at different positions, air flow rate, fuel flow rate, and the load by thrust are measured. These measured values are used to derive the representative performance values such as the net thrust and the specific fuel consumption through a momentum equation. Hence each of the measured values has certain effects on the total uncertainty of the performance values. In this paper, the combined standard uncertainties of the performance variables at the engine test were estimated by the uncertainty analysis of the measurement values and the repeatability and reproducibility of the altitude test measurement were assessed by the analysis of variation on the repeated test data with different operator groups.
The comprehensive understanding of the fiber reinforced polymer behavior requires the use of advanced non-destructive testing methods due to its heterogeneous microstructure and anisotropic mechanical proprieties. In addition, the material response under load is strongly associated with manufacturing defects (e.g., voids, inclusions, fiber misalignment, debonds, improper cure and delamination). Such imperfections and microstructures induce various damage mechanisms arising at different scales before macrocracks are formed. The origin of damage phenomena can only be fully understood with the access to underlying microstructural features. This makes X-ray Computed Tomography an appropriate imaging tool to capture changes in the bulk of fibrous materials. Moreover, Digital Volume Correlation (DVC) can be used to measure kinematic fields induced by various loading histories. The correlation technique relies on image contrast induced by microstructures. Fibrous composites can be reinforced by different fiber architectures that may lead to poor natural contrast. Hence, a priori analyses need to be performed to assess the corresponding DVC measurement uncertainties. This study aimed to evaluate measurement resolutions of global and regularized DVC for glass fiber reinforced polymers with different fiber architectures. The measurement uncertainties were evaluated with respect to element size and regularization lengths. Even though FE-based DVC could not reach the recommended displacement uncertainty with low spatial resolution, regularized DVC enabled for the use of fine meshes when applying appropriate regularization.
Because offshore structures are affected by various environmental loads, the risk of damage is high. As a result of ever-changing ocean environmental loads, damage to offshore structures is expected to differ from year to year. However, in previous studies, it was assumed that a relatively short period of load acts repeatedly during the design life of a structure. In this study, the residual life of an offshore wind turbine support structure was evaluated in consideration of the timing uncertainty of the ocean environmental load. Sampling points for the wind velocity, wave height, and wave period were generated using a central composites design, and a transfer function was constructed from the numerical analysis results. A simulation was performed using the joint probability model of ocean environmental loads. The stress time history was calculated by entering the load samples generated by the simulation into the transfer function. The damage to the structure was calculated using the rain-flow counting method, Goodman equation, Miner's rule, and S-N curve. The results confirmed that the wind speed generated at a specific time could not represent the wind speed that could occur during the design life of the structure.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.3
no.4
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pp.612-619
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2005
A robust adaptive speed sensorless induction motor direct torque control (DTC) using a neural network (NN) is presented in this paper. The inherent lumped uncertainties of the induction motor DTC system such as parametric uncertainty, external load disturbance and unmodeled dynamics are approximated by the NN. An additional robust control term is introduced to compensate for the reconstruction error. A control law and adaptive laws for the weights in the NN, as well as the bounding constant of the lumped uncertainties are established so that the whole closed-loop system is stable in the sense of Lyapunov. The effect of the speed estimation error is analyzed, and the stability proof of the control system is also proved. Experimental results as well as computer simulations are presented to show the validity and efficiency of the proposed system.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.1
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pp.62-68
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2000
Fixtures are used in almost all phases of machining and assembly to position and hold a part accurately. The class of fixture which consists of 3 locators and 1 clamp(3L/1C) is known as the minimal set that can provide form closure which is a kinematic constraint condition for preventing all planar motions. This type of fixtures has advantages in terms of the number of fixture elements required, the time for clamping, and so on. However it is not widely used in industry because reliable loading scheme has not been reported. In this paper, we propose a method to load the class of 3L/1C fixtures using compliant motions. The planner is developed for synthesizing compliant motions to achieve precise final fixture configuration in the presence of sensing and control uncertainties. A novel approach to eliminate uncertainty in part orientation by adding one extra fixture element called an aligning pin is proposed.
In this paper, adaptive variable structure control is proposed for Electromagnetic Suspension(EMS). Although variable structure control shows excellent robustness to unstructured modelling uncertainty, such as flux leakage and saturation, it has several drawbacks that severely limit practical applicability such as high control activity and control chattering. To minimize these effects, the mass of the electromagnet and efficiency of levitation force are estimated on-line to reduce the range of system uncertainty. The effectiveness of the proposed control scheme is verified by experimental results using a 1.5kg electromagnet and DSP (TMS320C31).
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.10
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pp.95-101
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2000
The purpose of this study is to develop an improved measuring system, which allows for effectively measure spring clamping forces. This system consists of eight or twelve measuring points in order to acquire the clamping force distribution of the whole range of spring clamp. Each measuring point consists of load cells equipped with 4 strain gauges. Using different bearings, we calibrate the roundness of the measuring points. For quality control and database construction, a software system is established. furthermore, uncertainty is calculated to validate the confidence of this system. Various experiments confirm the effectiveness of this measuring system.
Offshore wind turbines are complex structural and mechanical systems located in a highly demanding environment. This paper proposes a multi-level system approach for studying the structural behavior of the support structure of an offshore wind turbine. In accordance with this approach, a proper numerical modeling requires the adoption of a suitable technique in order to organize the qualitative and quantitative assessment in various sub-problems, which can be solved by means of sub-models at different levels of detail, both for the structural behavior and for the simulation of loads. Consequently, in a first place, the effects on the structural response induced by the uncertainty of the parameters used to describe the environmental actions and the finite element model of the structure are inquired. After that, a meso-level FEM model of the blade is adopted in order to obtain the detailed load stress on the blade/hub connection.
In this paper, we propose a robust adaptive controller for induction motors with uncertainties using nonlinear disturbance observer(NDO). The proposed NDO is applied to estimate the time varying lumped uncertainty which are derived from unknown motor parameters and load torque, but NDO error does not converge to zero since the derivate of lumped uncertainty is not zero. Then the high order neural networks(HONN) is presented to estimate the NDO error such that the rotor speed to converge to a small neighborhood of the desired trajectory. Rotor flux and inverse time constant are estimated by the sliding mode adaptive flux observer. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
Park, Jae-Yong;Lim, Min-Kyu;Oh, Young-Kyu;Park, Jae-Yong;Han, Seog-Young
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.19
no.2
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pp.224-229
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2010
This paper presents a reliability-based topology optimization (RBTO) using bi-directional evolutionary structural optimization (BESO). An actual design involves uncertain conditions such as material property, operational load and dimensional variation. Deterministic topology optimization (DTO) is obtained without considering of uncertainties related to the uncertainty parameters. However, the RBTO can consider the uncertainty variables because it has the probabilistic constraints. In this paper, the reliability index approach (RIA) is adopted to evaluate the probabilistic constraint. RBTO based on BESO starting from various design domains produces a similar optimal topology each other. Numerical examples are presented to compare the DTO with the RBTO.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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