In this paper, a real-time optimization method for nonlinear dynamical systems is proposed. The proposed method is based on the algorithms of numerical solutions for optimal control problems. We deal with a real-time collision-free motion control of a nonholonomic mobile robot, which has input restrictions of actuators. The effectiveness of the algorithmic method is demonstrated through numerical and experimental results. The mobile robot which we have developed is able to avoid moving obstacles skillfully. Therefore the proposed controller works well in real time.
A formulation for flexible multibody systems (MBS) is investigated, where rigid MBS substructures are coupled with flexible bodies described by a nonlinear finite element (FE) approach. Several aspects that turned out to be crucial for the presented approach are discussed. The system describing equations are given in differential algebraic form (DAE), where many sophisticated solvers exist. In this paper the performance of several solvers is investigated regarding their suitability for the application to the usually highly stiff DAE. The substructures are connected with each other by nonlinear algebraic constraint equations. Further, partial derivatives of the constraints are required, which often leads to extensive algebraic trans-formations. Handcoding of analytically determined derivatives is compared to an approach utilizing algorithmic differentiation.
A digital controller for nonlinear time-delay system is proposed in this paper. A nonlinear time-delay system is discretized by using Taylor's discretization method. And the discretized system can be converted to a general nonlinear system. For this reason, general nonlinear controller synthesis can be applied to the discretized time-delay system. We adopted MAC controller synthesis for this study. Computer simulations are conducted to verify the performance of the proposed method. The results of simulation show good performance of the proposed controller synthesis and the proposed method is useful to control nonlinear time-delay system easily.
This work addresses the optimization controller design problem combining the AI evolution bat (EB) optimization algorithm with a fuzzy controller in the practical application of a reinforced concrete frame structure. This article explores the use of an intelligent EB strategy to reduce the dynamic response of Lead Rubber Bearing (LRB) composite reinforced concrete frame structures. Recently developed control units for plant structures, such as hybrid systems and semi-active systems, have inherently non-linear properties. Therefore, it is necessary to develop non-linear control methods. Based on the relaxation method, the nonlinear structural system can be stabilized by properly adjusting the parameters. Therefore, the behavior of a closed-loop system can be accurately predicted by determining the behavior of a closed-loop system. The performance and durability of the proposed control method are demonstrated by numerical simulations. The simulation results show that the proposed method is a viable and feasible control strategy for seismically tuned composite reinforced concrete frame structures.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제7권2호
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pp.83-94
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2003
Let K be a nonempty closed convex subset of a real Hilbert space H. Approximation solvability of a system of nonlinear variational inequality (SNVI) problems, based on the convergence of projection methods, is given as follows: find elements $x^*,\;y^*{\in}H$ such that $g(x^*),\;g(y^*){\in}K$ and $$<\;{\rho}T(y^*)+g(x^*)-g(y^*),\;g(x)-g(x^*)\;{\geq}\;0\;{\forall}\;g(x){\in}K\;and\;for\;{\rho}>0$$$$<\;{\eta}T(x^*)+g(y^*)-g(x^*),\;g(x)-g(y^*)\;{\geq}\;0\;{\forall}g(x){\in}K\;and\;for\;{\eta}>0,$$ where T: $H\;{\rightarrow}\;H$ is a relaxed $g-{\gamma}-r-cocoercive$ and $g-{\mu}-Lipschitz$ continuous nonlinear mapping on H and g: $H{\rightarrow}\;H$ is any mapping on H. In recent years general variational inequalities and their algorithmic have assumed a central role in the theory of variational methods. This two-step system for nonlinear variational inequalities offers a great promise and more new challenges to the existing theory of general variational inequalities in terms of applications to problems arising from other closely related fields, such as complementarity problems, control and optimizations, and mathematical programming.
A modified fuzzy mechanical control of large-scale multiple time delayed dynamic systems in states is considered in this paper. To do this, at the first level, a two-step strategy is proposed to divide a large system into several interconnected subsystems. As a modified fuzzy control command, the next was received as feedback theory based on the energetic function and the LMI optimal stability criteria which allow researchers to solve this problem and have the whole system in asymptotically stability. Modeling the Fisher equation and the temperature gauge for high-speed aircraft and spacecraft shows that the calculation method is efficient.
This paper deals with the geometric fitting algorithms for parametric curves and surfaces in 2-D/3-D space, which estimate the curve/surface parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the curve/surface and the given points. We identify three algorithmic approaches for solving the nonlinear problem of geometric fitting. As their general implementation we describe a new algorithm for geometric fitting of parametric curves and surfaces. The curve/surface parameters are estimated in terms of form, position, and rotation parameters. We test and evaluate the performances of the algorithms with fitting examples.
Finite element simulations of solid mechanics problems often involve the use of Non-Confirming Meshes (NCM) to increase accuracy in capturing nonlinear behavior, including damage and plasticity, in part of a solid domain without an undue increase in computational costs. In the presence of material nonlinearity and plasticity, higher-order variables are often needed to capture nonlinear behavior and material history on non-conforming interfaces. The most popular formulations for coupling non-conforming meshes are dual methods that involve the interpolation of a traction field on the interface. These methods are subject to the Ladyzhenskaya-Babuska-Brezzi (LBB) stability condition, and are therefore limited in their implementation with the higher-order elements needed to capture nonlinear material behavior. Alternatively, the enriched discontinuous Galerkin approach (EDGA) (Haikal and Hjelmstad 2010) is a primal method that provides higher order kinematic fields on the interface, and in which interface tractions are computed from local finite element estimates, therefore facilitating its implementation with nonlinear material models. The inclusion of higher-order interface variables, however, presents the issue of preserving material history at integration points when a increase in integration order is needed. In this study, the enriched discontinuous Galerkin approach (EDGA) is extended to the case of small-deformation plasticity. An interface-driven Gauss-Kronrod integration rule is proposed to enable adaptive enrichment on the interface while preserving history-dependent material data at existing integration points. The method is implemented using classical J2 plasticity theory as well as the pressure-dependent Drucker-Prager material model. We show that an efficient treatment of interface variables can improve algorithmic performance and provide a consistent approach for coupling non-conforming meshes in inelasticity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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