Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.12
no.5
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pp.125-135
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2004
The validity of simulation has been well-established for decades in areas such as computer and communication system. Recently, the technique has become entrenched in specific areas such as transportation and traffic forecasting. Several methods have been proposed for investigating complex traffic flows. However, the dynamics of vehicles and their driver's characteristics, even though it is known that they are important factors for any traffic flow analysis, have never been considered sufficiently. In this paper, the traffic simulation using a multi-agent approach with considering vehicle dynamics is proposed. The multi-agent system is constructed with the traffic environment and the agents of vehicle and driver. The traffic environment consists of multi-lane roads, nodes, virtual lanes, and signals. To ensure the fast calculation, the agents are performed on the based of the rules to regulate their behaviors. The communication frameworks are proposed for the agents to share the information of vehicles' velocity and position. The model of a driver agent which controls a vehicle agent is described in the companion paper. The vehicle model contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation has proceeded for an interrupted and uninterrupted flow model. The result has shown that the driver agent performs human-like behavior ranging from slow and careful to fast and aggressive driving behavior, and that the change of the traffic state is closely related with the distance and the signal delay between intersections. The system developed shows the effectiveness and the practical usefulness of the traffic simulation.
Su, Xiao-Long;Yu, Jian-Qiao;Wang, Ya-Fei;Wang, Lin-lin
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.14
no.3
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pp.247-255
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2013
The flight control of re-entry vehicles poses a challenge to conventional gain-scheduled flight controllers due to the widely spread aerodynamic coefficients. In addition, a wide range of uncertainties in disturbances must be accommodated by the control system. This paper presents the design of a roll channel controller for a non-axisymmetric reentry vehicle model using the trajectory linearization control (TLC) method. The dynamic equations of a moving mass system and roll control model are established using the Lagrange method. Nonlinear tracking and decoupling control by trajectory linearization can be viewed as the ideal gain-scheduling controller designed at every point along the flight trajectory. It provides robust stability and performance at all stages of the flight without adjusting controller gains. It is this "plug-and-play" feature that is highly preferred for developing, testing and routine operating of the re-entry vehicles. Although the controller is designed only for nominal aerodynamic coefficients, excellent performance is verified by simulation for wind disturbances and variations from -30% to +30% of the aerodynamic coefficients.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.36D
no.8
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pp.54-61
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1999
This paper proposes a new optic link structure applicable to broad-band wireless access microcellularsystem servicing in the millimeter wave frequency band. The proposed structure utilizes photonic mixing by exploiting the nonlinear property of EOMs, which leads to the frequency up-conversion at the CS and thus, electrical mixing at a BS is not required. Moreover, via transmitting an additional optical millimeter wave carrier into the Bs, the dispenses with an active optic source, which miniaturizes the BS. We analyze CNR, IM3/C in the downlink and SFDR in the uplink. Through simulation using the typical parameter values we also show the feasibility of the proposed system based on the requirements in the current microcellular system.
In past major earthquakes (1994 Northridge, 1995 Kobe, Chi-Chi 1999, Kocaeli 1999), significant damages occurred in the liquid storage tanks. The basic failure patterns were observed to be the buckling of the tank wall and uplift of the anchorage system. The damages in the industrial facilities and nuclear power plants have caused the spread of toxic substances to the environment and significant fires. Seismic isolation can be used in liquid storage tanks to decouple the structure and decrease the structural demand in the superstructure in case of ground shaking. Previous studies on the use of seismic isolation systems on liquid storage tanks show that an isolation system reduces the impulsive response but might slightly increase the convective one. There is still a lack of understanding of the seismic response of seismically isolated liquid storage tanks considering the fluid-structure interaction. In this study, one broad tank, one medium tank, and one slender tank are selected and designed. Two- and three-dimensional elastomeric bearings are used as seismic isolation systems. The seismic performance of the tanks is then investigated through nonlinear dynamic time-history analyses. The effectiveness of each seismic isolation system on tanks' performance was investigated. Isolator tension forces, modal analysis results, hydrodynamic stresses, strains, sloshing heights and base shear forces of the tanks are compared. The results show that the total base shear is lower in 3D-isolators compared to 2D-isolators. Even though the tank wall stresses, and strains are slightly higher in 3D-isolators, they are more efficient to prevent the tension problem.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.20
no.2
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pp.51-58
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2020
Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.34
no.1
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pp.102-108
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2010
The T-S fuzzy model of a ship is made from the nonlinear extension of Nomoto's 2nd-order model as the previous step before designing of the fuzzy type autopilot to consider the design specifications and the economic efficiency. The T-S fuzzy model is considered as a design variable of the heading angular velocity of ship. The linear models will be combined as "IF-THEN" fuzzy rules after get in this one area of the linear model(sub-system) by change of the heading angular velocity of a ship. The dynamic characteristic of a ship with the parameters of linear models and fuzzy membership functions are estimated to match by using the model adjustment technic with input/output data and a RCGA.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.965-968
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2005
Roll drafting operation causes variations in the linear density of bundles because the bundle flow cannot be controlled completely by roll pairs. Defects occurring in this operation bring about many problems successively in the next processes. In this paper, we attempt to analyze the draft dynamics and the linear density irregularity based on the governing equation of a bundle motion that has been suggested in our previous studies. For analyzing the dynamic characteristics of the roll drafting operation, it is indispensable to investigate a transient state in time domain before the bundle flux reaches a steady state. However, since governing equations of bundle flow consisting of continuity and motion equations turn out to be nonlinear, and coupled between variables, the solutions for a transient state cannot be obtained by an analytical method. Therefore, we use the Finite Difference Method(FDM), particularly, the FTBS(Forward-Time Backward-Space) difference method. Then, the total equations system yields to an algebraic equations system and is solved under given initial and boundary conditions in an iterative fashion. From the simulation results, we confirm that state variables show different behavior in the transient state; e.g., the velocity distribution in the flow field changes more quickly the linear density distribution. During a transient flow in a drafting zone, the output irregularity is influenced differently by the disturbances, e.g., the variation in input bundle thickness, the drafting speed, and the draft ratio.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.18
no.11
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pp.1262-1270
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2007
In this paper, we propose a new distortion cancellation mechanism for a balanced power amplifier structure using the carrier cancellation loop of a feedforward and post-distortion technique. The proposed cross post-distortion balanced linear amplifier can reduce nonlinear components as much as the conventional feedforward amplifier through the output dynamic range and broad bandwidth. Also the proposed system provides higher efficiency than the feedforward. The capacities of power amplifier and error power amplifier in the proposed system are analyzed and compared with those of feedforward amplifier. Also the operation mechanisms of the three kind loops are explained. The proposed cross post-distortion balanced linear power amplifier is implemented at the IMT-2000($f_0=2.14\;GHz$) band. With the commercial high power amplifiers of total power of 240 W peak envelope power fer base-station application, the adjacent channel leakage ratio measurement with wideband code division multiple access 4FA signal shows 18.6 dB improvement at an average output power of 40 dBm. The efficiency of fabricated amplifier Improves about 2 % than the conventional feedforward amplifier.
Input filtering as a preprocessing method is so much crucial to get good performance in time series forecasting. There are a few preprocessing methods (i.e. ARMA outputs as time domain filters, and Fourier transform or wavelet transform as time-frequency domain filters) for handling time series. Specially, the time-frequency domain filters describe the fractal structure of financial markets better than the time domain filters due to theoretically additional frequency information. Therefore, we, first of all, try to describe and analyze specially some issues on the effectiveness of different filtering methods from viewpoint of the performance of a neural network based forecasting. And then we discuss about neural network model architecture issues, for example, what type of neural network learning architecture is selected for our time series forecasting, and what input size should be applied to a model. In this study an input selection problem is limited to a size selection of the lagged input variables. To solve this problem, we simulate on analyzing and comparing a few neural networks having different model architecture and also use an embedding dimension measure as chaotic time series analysis or nonlinear dynamic analysis to reduce the dimensionality (i.e. the size of time delayed input variables) of the models. Throughout our study, experiments for integration methods of joint time-frequency analysis and neural network techniques are applied to a case study of daily Korean won / U. S dollar exchange returns and finally we suggest an integration framework for future research from our experimental results.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.4
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pp.623-640
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2017
The full nonlinear equations of an unmanned aerial vehicle ground taxiing mathematical dynamic model are built based on a type of unmanned aerial vehicle data in LMS Virtual.Lab Motion. The flexible landing gear model is considered to make the aircraft ground motion more accurate. The electric braking control system is established in MATLAB/Simulink and the experiment of it verifies that the electric braking model with the pressure sensor is fitted well with the actual braking mechanism and it ensures the braking response speediness. The direction rectification control law combining the differential brake and the rudder with 30% anti-skid brake is built to improve the directional stability. Two other rectifying control laws are demonstrated to compare with the designed control law to verify that the designed control is of high directional stability and high braking efficiency. The lateral displacement increases by 445.45% with poor rectification performance under the only rudder rectifying control relative to the designed control law. The braking distance rises by 36m and the braking frequency increases by 85.71% under the control law without anti-skid brake. Different landing conditions are simulated to verify the good robustness of the designed rectifying control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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