At present, research on providing new methods to solve nonlinear integral equations for minimizing the error in the numerical calculations is in progress. In this paper, necessary conditions for existence and uniqueness of solution for nonlinear 2D Fredholm integral equations are given. Then, two different numerical solutions are presented for this kind of equations using 2D shifted Legendre polynomials. Moreover, some results concerning the error analysis of the best approximation are obtained. Finally, illustrative examples are included to demonstrate the validity and applicability of the new techniques.
For a class of nonlinear bilevel programming problems in which the follower's problem is linear, the paper develops a genetic algorithm based on the optimality conditions of linear programming. At first, we denote an individual by selecting a base of the follower's linear programming, and use the optimality conditions given in the simplex method to denote the follower's solution functions. Then, the follower's problem and variables are replaced by these optimality conditions and the solution functions, which makes the original bilevel programming become a single-level one only including the leader's variables. At last, the single-level problem is solved by using some classical optimization techniques, and its objective value is regarded as the fitness of the individual. The numerical results illustrate that the proposed algorithm is efficient and stable.
In this paper, the IPE(Iterative Parameter Estimation) methods for the nonlinear measurements are proposed. The IPE methods convert the problems of the parameter estimation for the nonlinear measurements to that of the solution of the nonlinear equations approximately and use several iterative numerical solutions, such as fixed points theory, Newton's methods, quasi-Newton's methods and steepest descent techniques. the IPE methods for the nonlinear measurements-in the case of the error estimation for the inertial navigation systems are simulated, and it is found that the estimation errors for the nonlinear measurements decrease rapidly and converge to almost that of the linear LSE(Least Squares Estimation) when the IPE methods are applied.
By means of Riccati transformation techniques, we obtain some criteria which ensure that every solution of a nonlinear equation on time scales oscillates.
Genetic Algorithms have been successfully applied to various problems (for example, engineering design problems with a mix of continuous, integer and discrete design variables) that could not have been readily solved with traditional computational techniques. But, several problems for which conventional Genetic Algorithms are ill defined are premature convergence of solution and application of exterior penalty function. Therefore, we developed an Improved Genetic Algorithms (IGAs) to solve above two problems. As a case study, IGAs is applied to several nonlinear optimization problems and it is proved that this algorithm is very useful and efficient in comparison with traditional methods and conventional Genetic Algorithm.
In this paper an improved version of a fixed point theorem of the present author [3] in Banach algebras is obtained under the weaker conditions with a different method and using measure of non-compactness. The newly developed fixed point theorem is further-applied to certain nonlinear integral equations of mixed type for proving the existence theorems and stability of the solution in Banach algebras.
We propose the robust nonlinear controller design methodology, the $H_{\infty}$ constrained quasi - linear quadratic Gaussian control (QLQG/ $H_{\infty}$), for the statistically-linearized multivariable system with hard nonlinearties such as Coulomb friction, deadzone, etc. The $H_{\infty}$ performance constraint is involved in the optimization process by replacing the covariance Lyapunov equation with the Riccati equation whose solution leads to an upper bound of the QLQG performance. Because of the system's nonlinearity, however, one equation among three Riccati equations contain the nonlinear correction terms that are very difficult to solve numerically. To treat this problem, we use simple algebraic techniques. With some analytic transformation for Riccati equations, the nonlinear correction terms can be so eliminated that the set of a linear controller to the different operating points are designed. Synthesizing these via inverse random input describing function (IRIDF) technique, the final nonlinear controller can be designed.
The generalized displacement method is a nonlinear solution scheme that follows the equilibrium path of the structure based on the development of the generalized displacement. This method traces the path uniformly with a constant amount of generalized displacement. In this article, we first develop higher-order generalized displacement methods based on multi-point techniques. According to the concept of generalized stiffness, a relation is proposed to adjust the generalized displacement during the path-following. This formulation provides the possibility to change the amount of generalized displacement along the path due to changes in generalized stiffness. We, then, introduce higher-order algorithms of variable generalized displacement method using multi-point methods. Finally, we demonstrate with numerical examples that the presented algorithms, including multi-point generalized displacement methods and multi-point variable generalized displacement methods, are capable of following the equilibrium path. A comparison with the arc length method, generalized displacement method, and multi-point arc-length methods illustrates that the adjustment of generalized displacement significantly reduces the number of steps during the path-following. We also demonstrate that the application of multi-point methods reduces the number of iterations.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.1
no.2
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pp.24-34
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2000
In this paper we propose a controller design method, called Quasi-LQG/$H_{\infty}$/LTR for nonlinear servo systems with hard nonlinearities such as Coulomb friction, dead-zone. Introducing the RIDF method to model Coulomb friction and dead-zone, the statistically linearized system is built. Then, we consider $H_{\infty}$ performance constraint for the optimization of statistically linearized systems, by replacing a covariance Lyapunov equation into a modified Riccati equation of which solution leads to an upper bound of the LQG performance. As a result, the nonlinear correction term is included in coupled Riccati equation, which is generally very difficult to thave a numerical solution. To solve this problem, we use the modified loop shaping technique and show some analytic proofs on LTR condition. Finally, the Quasi-LQG/$H_{\infty}$/LTR controller for a nonlinear system is synthesized by inverse random input describing function techniques (ITIDF). It is shown that the proposed design method has a better performance robustness to the hard nonlinearity than LQG/$H_{\infty}$/LTR method via simulations and experiments for the timing-belt driving servo system that contains the Coulomb friction and dead-zone.
A new system of equations governing the nonlinear thin laminated plates with large deflections using von Karman equations is derived. The effects of transverse shear in the thin interlayer are included as part of the analysis. The finite difference method is used to perform the geometrically nonlinear behavior of the plate. The resultant equations permit the analysis of the effect of transverse shear stress deformation on the overall behavior of the interlayer using the load incremental method. For the purpose of feasibility and validity of this present method, the numerical results are compared with other available solutions for accuracy as well as efficiency. The solution techniques have been implemented and the numerical results of example problem are discussed and evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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