Organic solar cells utilized natural polymers to convert solar energy to electricity. The demands for green energy production and less disposal of toxic materials make them one of the interesting candidates for replacing conventional solar cells. However, the different aspects of their properties including mechanical strength and stability are not well recognized. Therefore, in the present study, we aim to explore the chaotic responses of these organic solar cells. In doing so, a specific type of organic solar cell constructed from layers of material with different thicknesses is considered to obtain vibrational and chaotic responses under different boundaries and initial conditions. A square plate structure is examined with first-order shear deformation theory to acquire the displacement field in the laminated structure. The bounding between different layers is considered to be perfect with no sliding and separation. On the other hand, nonlocal elasticity theory is engaged in incorporating the structural effects of the organic material into calculations. Hamilton's principle is adopted to obtain governing equations with regard to boundary conditions and mechanical loadings. The extracted equations of motion were solved using the perturbation method and differential quadrature approach. The results demonstrated the significant effect of relative glass layer thickness on the chaotic behavior of the structure with higher relative thickness leading to less chaotic responses. Moreover, a comprehensive parameter study is presented to examine the effects of nonlocality and relative thicknesses on the natural frequency of square organic solar cell structure.
In the present article, functionally graded small-scaled plates based on modified strain gradient theory (MSGT) are studied for analyzing the nonlinear bending and post-buckling responses. Von-Karman's assumptions are applied to incorporate geometric nonlinearity and the first-order shear deformation theory is used to model the plates. Modified strain gradient theory includes three length scale parameters and is reduced to the modified couple stress theory (MCST) and the classical theory (CT) if two or all three length scale parameters become zero, respectively. The Ritz method with Legendre polynomials are used to approximate the unknown displacement fields. The solution is found by the minimization of the total potential energy and the well-known Newton-Raphson technique is used to solve the nonlinear system of equations. In addition, numerical results for the functionally graded small-scaled plates are obtained and the effects of different boundary conditions, material gradient index, thickness to length scale parameter and length to thickness ratio of the plates on nonlinear bending and post-buckling responses are investigated and discussed.
음향 비선형성은 재료 물성의 미세한 변화에 민감하기 때문에, 이를 측정하는 비선형 초음파 기술은 재료의 열화나 피로를 평가할 수 있는 기법으로 연구되어 왔다. 하지만 벌크파를 이용하는 일반적인 비선형 초음파 기법은 얇은 판재에 적용하는 것에는 여러 한계가 있다. 이와 같은 경우에는 비선형 Lamb 파의 사용을 생각할 수 있지만, Lamb 파는 벌크파와 매우 다른 전파 특성을 가지고 있어 그 비선형 특성에 대한 별도의 연구를 필요로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Lamb 파에서 비선형성에 의해 전파하면서 누적 성장할 수 있는 2차 고조파 모드의 발생 조건을 분석하였으며, 그 결과 네 가지 조건, 즉 (1) phase matching, (2) non-zero power flux, (3) group velocity matching, (4) non-zero out-of-plane displacement 를 제시하였다. 그리고 제시된 조건으로 알루미늄 판재에 대책 실험한 결과 이론 예측과 동일하게 전파 거리에 따라 2차 고조파 성분의 크기와 비선형 파라미터가 증가하였고, Al6061-T6 과 Al1100-H14에서 측정된 상대적인 비선형 파라미터의 비율이 이론적인 비율과 근접함을 보였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권4호
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pp.388-396
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2007
This paper describes a multipath estimation method for Global Positioning System (GPS) dual frequency carrier phase measurements. Multipath is a major error source in high precision GPS applications, i.e., carrier phase measurements for precise positioning and attitude determinations. In order to estimate and remove multipath at carrier phase measurements, an array GPS antenna system has been used. The known geometry between the antennas is used to estimate multipath parameters. Dual frequency carrier phase measurements increase the redundancy of measurements, so it can reduce the number of antennas. The unscented Kalman filter (UKF) is recently applied to many areas to overcome some of the limitations of the extended Kalman filter (EKF) such as weakness to severe nonlinearity. This paper uses the UKF for estimating multipath parameters. A series of simulations were performed with GPS antenna arrays located on a straight line with one reflector. The geometry information of the antenna array reduces the number of estimated multipath parameters from four to three. Both the EKF and the UKF are used as estimation algorithms and the results of the EKF and the UKF are compared. When the initial parameters are far from true parameters, the UKF shows better performance than the EKF.
This paper suggests an optimal identification method for complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Networks(FNN). The proposed Hybrid Identification Algorithm is based on Yamakawa's FNN and uses the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. In this paper, the FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. We use a HCM(Hard C-Means) clustering algorithm to find initial apexes of membership function. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using hybrid algorithm. The proposed hybrid identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregated objective function(performance index) with weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to the selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity(distribution of I/O data), we show that it is available and effective to design an optimal FNN model structure with mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.
본 논문에서는 표정을 매개변수 공간에서 표현하고 응용하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 복잡한 얼굴 표정을 보다 간단하게 표현하기 위해 표정을 매개변수화 하기 위한 다양한 연구들이 이루어졌다. 본 논문에서는 사람의 얼굴 표정을 포착한 데이터를 이용하여 표정을 구성하는 간단한 몇 개의 주요 움직임을 분석한다. 이를 위해 먼저 표정 매개 변수화를 애니메이션에 효과적으로 적용하기 위해 필요한 요구사항을 정리하고, 기존 연구들의 제한점을 파악한다. 본 논문에서는 많은 양의 표정 데이터에 독립 요소 분석(independent component analysis)기법을 적응함으로써 사람의 표정을 나타내는 독립적인 움직임을 추출하고 표정의 매개변수 공간을 구성한다. 또한 얼굴의 비선형적 움직임을 보다 정확하게 근사하기 위한 변형 모델과 데이터를 기반으로 변형 모델을 학습하기 위한 방법을 제안한다. 이러한 과정을 통하여 직관적으로 일반 사용자도 쉽게 표정을 제어할수 있는 매개변수 집합과 변형 모델을 얻을 수 있다.
이 연구는 교량의 생애 동안의 온도 변화와 콘크리트의 시간 의존 영향을 고려하여 PSC 거더 일체식 교량의 해석 방법과 교대의 변위를 예측하는 모델 개발에 관한 것이다. 비선형 수치 해석 모델은 지반-구조물의 상호작용을 고려하며, 재료의 비선형 또한 고려되었다. 개발된 수치 해석 모델을 이용하여 총 243가지의 경우에 대하여 변수 연구를 하였다. 고려된 변수는 (1) 열팽창 계수, (2) 교량 길이, (3) 뒤채움재의 높이, (4) 뒤채움재의 강성, 그리고 (5) 말뚝-지반 강성이다. 변수 연구의 결과는 열팽창 계수, 교량 길이, 말뚝-지반의 강성이 지배적인 영향을 나타내는 것으로 드러났다. 또한, 교량의 길이는 교대의 윗부분의 변위에 지배적인 영향을 미치며 자유팽창 수축과 유사하였다. 하부의 변위에는 다른 변수들의 영향으로 추정이 쉽지 않았다. 개발된 교대의 변위 추정 모델은 기본 설계시에 사용될 수 있을 것이다.
부체의 장주기동요, 연안구조물과 계류선의 파괴 등과 같은 역기능으로 인해 파군현상의 정확한 해석은 시급한 과제라 하겠다. 본고에서는 연안계에서 발생하는 파랑과 가장 근접한 비선형불규칙 파랑계를 산정하여 해안구조물의 피로거동에 지대한 영향을 미치는 파군당 파랑의 수와 해안구조물의 first excursion failure mode를 결정하는 high run에서의 파랑수를 중심으로 파군현상을 해석하였다. 해석과정에 mapping technique과 유의파경사를 perturbation parameter로 섭동이론이 사용되었다. 해석결과 Gaussian wave계에서 균등분포하는 것으로 알려진 위상함수는 평균값 주위에 집중분포하였고, 그 정도는 비선형성이 증가할수록 심화되었다. threshold crossing rate의 경우 비선형성이 심화될수록 평균해수위보다 큰 쪽으로 분포형이 이동하였으며 파군당 파랑수와 high run에서의 파랑수도 비슷한 경향을 보여 최근 설치범위가 심해쪽으로 확대되는 해안구조믈의 경우 피로거동에 대한 보강이 요만된다.
유역에서의 정확한 유출을 계산하기 위해서는 강우-유출현상의 비선형성을 고려해야한다. 그러나 대부분의 강우-유출모형이 선형성을 가정하고 있거나 해석하기가 복잡하여, 비선형성을 고려하면서도 비교적 간단히 계산이 가능한 저류함수법을 유출계산에 이용해오고 있다. 저류함수법은 강수특성과 유역특성에 따라 달라지는 5개의 매개변수를 포함하고 있으며, 주로 유역별로 개발된 회귀식이나 유전자 알고리즘 등 최적화 기법을 이용하여 추정하나, 그 정확한 산정이 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 인공 신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 Metamodel을 이용하여 매개변수 최적화를 시도하였다. 제안된 기법은 두 단계로 나누어지는데, 첫 번째 단계에서는 기존의 강우-유출관계를 인공신경망에 입력하여 일대일대응 관계를 규명한 후, 두 번째 단계에서는 훈련된 인공신경망과 유전자 알고리즘을 이용하여 강우사상에 대한 저류함수법의 매개변수를 최적화한다. 제안된 모형은 평창강 유역 21개 강우사상에 적용되어 그 적용성을 입증하였다.
본 연구는 제주도 서측 해역의 현지 파랑관측 자료를 기초로 해양파의 비선형 특성을 조사한 것으로서, 실제 해역에서 Freak wave 예보의 토대를 마련하기 위한 기초 연구이다. 관측된 파랑자료의 비선형 특성을 조사하기 위해 파형의 상하 비대칭성, 전후 비대칭성, 빈도 분포의 첨예도, 파랑 스펙트럼의 대역폭 파라미터 등을 추출하고 이들 자료를 유의파고 최대파고 등의 파랑 특성치들과의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 제시된 파랑의 비선형 파라미터들은 계측된 파랑 스펙트럼의 전반적인 비선형적 특징을 묘사하긴 하지만, 돌발적 고파랑이라고 할 수 있는 $H_{max}$와의 상관은 미약하여 Freak wave 의 발생을 단적으로 예측하기에는 부족한 것으로 나타났으나, 스펙트럼의 첨예도를 나타내는 $K_t$의 경우는 타 비선형 파라미터에 비해 다소 개선된 상관을 보여주고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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