This paper adopts the numerical assembly method (NAM) to determine the exact solutions of natural frequencies and mode shapes of a multi-span and multi-step beam carrying a number of various concentrated elements including point masses, rotary inertias, linear springs, rotational springs and springmass systems. First, the coefficient matrix for an intermediate station with various concentrated elements, cross-section change and/or pinned support and the ones for the left-end and right-end supports of a beam are derived. Next, the overall coefficient matrix for the entire beam is obtained using the numerical assembly technique of the conventional finite element method (FEM). Finally, the exact solutions for the natural frequencies of the vibrating system are determined by equating the determinant of the last overall coefficient matrix to zero and the associated mode shapes are obtained by substituting the corresponding values of integration constants into the associated eigenfunctions.
Wireless sensor network (WSN) is considered to be one of the most important research fields for ubiquitous healthcare (u-healthcare) applications. Healthcare systems combined with WSNs have only been introduced by several pioneering researchers. However, most researchers collect physiological data from medical nodes located at static locations and transmit them within a limited communication range between a base station and the medical nodes. In these healthcare systems, the network link can be easily broken owing to the movement of the object nodes. To overcome this issue, in this study, the fast link exchange minimum cost forwarding (FLE-MCF) routing protocol is proposed. This protocol allows real-time multi-hop communication in a healthcare system based on WSN. The protocol is designed for a multi-hop sensor network to rapidly restore the network link when it is broken. The performance of the proposed FLE-MCF protocol is compared with that of a modified minimum cost forwarding (MMCF) protocol. The FLE-MCF protocol shows a good packet delivery rate from/to a fast moving object in a WSN. The designed wearable platform utilizes an adaptive linear prediction filter to reduce the motion artifacts in the original electrocardiogram (ECG) signal. Two filter algorithms used for baseline drift removal are evaluated to check whether real-time execution is possible on our wearable platform. The experiment results shows that the ECG signal filtered by adaptive linear prediction filter recovers from the distorted ECG signal efficiently.
Compared with the identification of linear structures, it is more challenging to conduct identification of nonlinear structure systems, especially when the locations of structural nonlinearities are not clear in structural systems. Moreover, it is highly desirable to develop methods of parametric identification using partial measurements of structural responses for practical application. To cope with these issues, an identification method is proposed in this paper for the detection and parametric identification of structural nonlinear restoring forces using only partial measurements of structural responses. First, an equivalent linear structural system is proposed for a nonlinear structure and the locations of structural nonlinearities are detected. Then, the parameters of structural nonlinear restoring forces at the locations of identified structural nonlinearities together with the linear part structural parameters are identified by the extended Kalman filter. The proposed method simplifies the identification of nonlinear structures. Numerical examples of the identification of two nonlinear multi-story shear frames and a planar nonlinear truss with different nonlinear models and locations are used to validate the proposed method.
A hybrid control scheme is proposed for the stabilization of backward movement along simple paths for a vehicle composed of a truck and six trailers. The hybrid comprises the combination of a linear quadratic regulator (LQR) and a neurocontroller (NC) that is trained by a genetic algorithm (GA). Acting singly, either the NC or the LQR are unable to perform satisfactorily over the entire range of the operation required, but the proposed hybrid is shown to be capable of providing good overall system performance. The evaluation function of the NC in the hybrid design has been modified from the conventional type to incorporate both the squared errors and the running steps errors. The reverse movement of the trailer-truck system can be modeled as an unstable nonlinear system, with the control problem focusing on the steering angle. Achieving good backward movement is difficult because of the restraints of physical angular limitations. Due to these constraints the system is impossible to globally stabilize with standard smooth control techniques, since some initial states necessarily lead to jack-knife locks. This paper demonstrates that a hybrid of neural networks and LQR can be used effectively for the control of nonlinear dynamical systems. Results from simulated trials are reported.
A harmonic type differential quadrature approach for nonlinear dynamic analysis of multi-degree-of-freedom systems has been developed. A series of numerical examples is conducted to assess the performance of the HDQ method in linear and nonlinear dynamic analysis problems. Results are compared with the existing solutions available from other analytical and numerical methods. In all cases, the results obtained are quite accurate.
시간에 따라 변하지 않는 선형 다변수 시스템의 출력 궤환 제어를 이산시간계에서 최적화 하기 위한 필요 조건을 유도했다. Quadratic performance index를 사용했다. 결과는 출력의 비례적분 궤환의 최적이득을 구하는 데에도 쉽게 적용할 수 있다. 예제를 들어 최적 궤환이 득을 구했다.
This paper introduces a fast Fourier transform (FFT)-based spectral analysis method for the transient responses as well as the steady-state responses of linear dynamic systems with non-proportional damping. The force vibration of a non-proportionally damped three-DOF system is considered as the illustrative numerical example. The proposed spectral analysis method is evaluated by comparing with the numerical solution obtained by the Runge-Kutta method
An optimization problem minimizing n given time-weighted performance index for discrete-time linear multi-input systems is investigated for the prespecified closed-loop eigenvalues. Necessary conditions for an optimality of the controller that satisfies the specified closed-loop eigenvalues are derived. A computational algorithm solving the optimal constant feedback gain is presented and a numerical example is given to show the effect of a time-weighted performance index on the transient responses.
We proposed a design technique for auto-landing guidance and control system. This technique utilizes linear controller and neural network. Main features of this technique is to use conventional linear controller and compensate for the error coming from the model uncertainties and/or reference model mismatch. In this study, the multi-perceptron neural network with single hidden layer is adopted to compensate for the errors. Glide-slope capture logic for auto-landing guidance and control system is designed in this technique. From the simulation results, it is observed that the responses of velocity and pitch angle to commands are fairly good, which are directly related to control inputs of throttle and elevator, respectively.
This paper presents a hybrid stochastic deterministic multi-timescale scheduling (SDMS) approach for generation scheduling of a power grid. SDMS considers flexible resource options including conventional generation flexibility in a chance-constrained day-ahead scheduling optimization (DASO). The prime objective of the DASO is the minimization of the daily production cost in power systems with high penetration scenarios of variable generation. Furthermore, energy storage is scheduled in an hourly-ahead deterministic real-time scheduling optimization (RTSO). DASO simulation results are used as the base starting-point values in the hour-ahead online rolling RTSO with a 15-minute time interval. RTSO considers energy storage as another source of grid flexibility, to balance out the deviation between predicted and actual net load demand values. Numerical simulations, on the IEEE RTS test system with high wind penetration levels, indicate the effectiveness of the proposed SDMS framework for managing the grid flexibility to meet the net load demand, in both day-ahead and real-time timescales. Results also highlight the adequacy of the framework to adjust the scheduling, in real-time, to cope with large prediction errors of wind forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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