The control of a linear system with random coefficients is discussed here. The cost function is of a quadratic form and the random coefficients are assumed to be completely observable by the controller. Stochastic Process involved in the problem by the controller. Stochastic Process involved in the problem formulation is presented to be the unique strong solution to the corresponding stochastic differential equations. Condition for the optimal control is represented through the existence of solution to a Cauchy problem for the given nonlinear partial differential equation. The optimal control is shown to be a linear function of the states and a nonlinear function of random parameters.
큰 규모의 계통이나 회로망의 해석익 있어서 0이 대부분 포함되어 있는 행렬을 반전하여 해를 구하는 것은 대단히 비능룰적이다. 이러한 계통을 Sparse행렬을 이용하여 풀면 계산시간이 적게 들고 기억용량이 감소되며 둥근(round-off)오차를 줄일 수 있다. 본논문은 Sparse 행렬를 이용하여 회로망을 푸는 방법고ㅘ 전산 프로그래밍을 제공한다.
A modification of the approximate-factorization method is made to accelerate the convergency rate and to take sufficiently large Courant number without loss of accuracy. And a stable implicit finite-difference scheme for solving the incompressible Navier-Stokes equations employed above modified method is developed. In the present implicit scheme, the volume fluxes with contravariant velocity components and the pressure formulation in curvilinear coordinates is adopted. In order to satisfy the continuity condition completely and to remove spurious errors for the pressure, the Navier-Stokes equations are solved by a modified SMAC scheme using a staggered gird. The upstream-difference scheme such as the QUICK scheme is also employed to the right hand side. The implicit scheme is unconditionally stable and satisfies a diagonally dominant condition for scalar diagonal linear systems of implicit operator on the left hand side. Numerical results for some test calculations of the two-dimensional flow in a square cavity and over a backward-facing step are obtained using both usual approximate-factorization method and the modified one, and compared with each other. It is shown that the present scheme allows a sufficiently large Courant number of O(10$^{2}$) and reduces the computing time.
Magnetic couplings are do not require any mechanical contact with the power transmitted to the secondary side according to the primary side. For this reason, well-suited for isolated systems such as vacuums or high pressure. So, this paper presents the force characteristic analysis of the permanent magnet (PM) linear coupling with vertical magnetized using an analytical magnetic field calculations. Based on the definition of governing equations and magnetic vector potential, we obtained the analytical solutions according to the boundary condition for each of the regions. Also, we derived from the force generated in the permanent magnet surface using the Maxwell stress tensor. The analytical results are proved the validity by comparing to the finite element method (FEM).
Taylor rod impact tests have been the subject of many theoretical and experimental investigations. This paper discusses the numerical methods for simulating the Taylor impact test, which is widely used to obtain constitutive equations and failure conditions under high-velocity collisions of materials. With this in mind, a particle-based MPM (material point method) for linear viscoelastic solid materials was implemented, and MPM simulations for viscoelastic deformation behavior were numerically verified and confirmed by comparing the MPM and FEM results. In addition, this modeling and numerical approach could be extended to more complex viscoelastic models for basic understanding and to analyze the deformation and fracture behavior of more complicated viscoelastic material systems.
This paper is concerned with an n jobs one machine Job shop scheduling problems in which all jobs have a common due date and unequal penalties occur when a job is completed before or after due date. The objective is to determine an optimal sequence and the corresponding common due date that yield the global minimum value of a penalty function Then a sequence that minimize the penalty function globally is a V-shaped sequence Using the idea of linear equations and a LGP(Linear Goal Programming), this paper shows that LGP and MAD(Mean Absolute Deviation) are equivalent problems. Therefore an efficient algorithm that is developed for MAD problem holds for LGP problem and vice-versa. A numerical example to account for the algorithm is provided.
In this paper some techniques for the dynamic analysis of non-classically damped linear systems are reviewed and compared. All these methods are based on a transformation of the governing equations using a basis of complex or real vectors. Complex and real vector bases are presented and compared. The complex vector basis is represented by the eigenvectors of the complex eigenproblem obtained considering the non-classical damping matrix of the system. The real vector basis is a set of Ritz vectors derived either as the undamped normal modes of vibration of the system, or by the load dependent vector algorithm (Lanczos vectors). In this latter case the vector basis includes the static correction concept. The rate of convergence of these bases, with reference to a parametric structural system subjected to a fixed spatial distribution of forces, is evaluated. To this aim two error norms are considered, the first based on the spatial distribution of the load and the second on the shear force at the base due to impulsive loading. It is shown that both error norms point out that the rate of convergence is strongly influenced by the spatial distribution of the applied forces.
Kim, Min;Jeong, Jae-Hoon;Lim, Jaewon;Kim, Chang-Hyun;Won, Mooncheol
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권1호
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pp.117-125
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2017
Research on Maglev (Magnetic Levitation) train is currently being conducted in Korea, concerning Urban Transit (110 km/h of maximum speed), semi-high-speed (200 km/h of maximum speed), and high-speed (550 km/h of maximum speed) trains. This paper presents a research study on the levitation and guidance systems for the Korean semi-high-speed maglev train. A levitation electromagnet was designed, and the need for a separate guidance system was analyzed. A guidance electromagnet to control the lateral displacement of the train and ensure its stable operation was then also designed, and its characteristics were analyzed. The dynamic performance of the designed levitation and guidance electromagnets was modeled and analyzed, using a linearized modeling of the system equations of motion. Lastly, a test setup was prepared, including manufactured prototypes of the designed system, and the validity of the design was verified and examined with performance evaluation tests.
This paper presents a Takagi-Sugeno (T-S) type Fuzzy Logic Controller (FLC) with only 3 rules. The choice of parameters of FLC is very difficult job on design FLC. Therefore, the choice of appropriate linguistic variable is an important part of the design of fuzzy controller. However, since fuzzy controller is nonlinear, it is difficult to analyze mathematically the affection of the linguistic variable. So this choice is depend on the expert's experience and trial and error method. In this paper, we propose the method to choose the consequence linear equation's parameter of T-S type FLC. The parameters of consequence linear equations of FLC are tuned according to the system error that is the input of FLC. The full equation of T-S type FLC is presented and using this equation, the relation between output and parameters can represented. The parameters are tuned with gradient algorithm. The parameters are changed depending on output. The simulation results demonstrate the usefulness of this T-S type 3 rule fuzzy controller.
A new design methology is proposed to identify the structure and parameters of fuzzy model using PNN and a fuzzy inference method. The PNN is the extended structure of the GMDH(Group Method of Data Handling), and uses several types of polynomials such as linear, quadratic and cubic besides the biquadratic polynomial used in the GMDH. The FPNN(Fuzzy Polynomial Neural Networks) algorithm uses PNN(Polynomial Neural networks) structure and a fuzzy inference method. In the fuzzy inference method, the simplified and regression polynomial inference methods are used. Here a regression polynomial inference is based on consequence of fuzzy rules with a polynomial equations such as linear, quadratic and cubic equation. Each node of the FPNN is defined as fuzzy rules and its structure is a kind of neuro-fuzzy architecture. In this paper, we will consider a model that combines the advantage of both FPNN and PNN. Also we use the training and testing data set to obtain a balance between the approximation and generalization of process model. Several numerical examples are used to evaluate the performance of the our proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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