PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Application of artificial neural networks in parametrical investigations of the energy flow and synchronization

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Aplikacje sztucznych sieci neuronowych w badaniach parametrycznych przepływu i synchronizacji energii
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Dynamics of nonlinear systems is a very complicated problem with many aspects to be recognized. Numerous methods are used to investigate such systems. Their careful analysis is connected with long-time simulations. Thus, there is great need for methods that would simplify these processes. In the paper, an application of Artificial Neural Networks (ANNs) supporting the recognition of the energy flow and the synchronization with use of Impact Maps is introduced. This connection applies an idea of the Energy Vector Space in the system with impacts. An energy flow direction change with the synchronization as a transitional state is shown. A new type of the index allowing one to control the system dynamic state is introduced. Results of the numerical simulations are used in the neural network teaching process. Results of a comparison of the straight impact map simulation and the neural network prediction are shown. Prediction of system parameters for the energy flow synchronization state with use of the neural network is presented.
PL
Dynamika układów nieliniowych jest bardzo komplikowanymzagadnieniem z wieloma aspektami wciąż pozostającymi bez rozwiązania. Do badań takich układów stosuje się wiele różnych metod. Wnikliwa analiza związana jest najczęściej z bardzo czasochłonnymi symulacjami numerycznymi. Istnieje w związku z tym duże zapotrzebowanie na opracowanie metod upraszczających ten proces. W artykule pokazano zastosowanie sztucznych sieci neuronowych (ANN) wspomagających badania przepływu i synchronizacji energii. W badaniach zastosowano Mapy Uderzeń, będące efektem przedstawienia dynamiki układu z uderzeniami w przestrzeni energetyczno-wektorowej. Pokazano zmiany przepływu energii z przejściowym stanem synchronizacji. Wprowadzono nowy rodzaj parametru pozwalającego na określanie stanu dynamicznego układu z uderzeniami. Wyniki przeprowadzonych symulacji numerycznych zostały wykorzystane w procesie uczenia sztucznej sieci neuronowej. Przedstawiono następnie porównanie wyników symulacji i rozwiązania uzyskanego z sieci neuronowej oraz przewidywania parametrów układu, dla których występuje synchronizacja przepływu energii.
Rocznik
Strony
871--896
Opis fizyczny
Bibliogr. 58 poz., rys.
Twórcy
autor
  • Technical University of Lodz, Division of Dynamics, Łódź, Poland, ar2de@p.lodz.pl
Bibliografia
  • 1. Aidanpaa J.O., Gupta R.B., 1993, Periodic and chaotic behaviour of a threshold-limited two-degree-of-freedom system, Journal of Sound and Vibration, 165, 2, 305-327
  • 2. Astakhov V., Kapitaniak T., Shabunin A., Anishchenko V., 1999, Non-bifurcational mechanism of loss of chaos synchronization in coupled non-identical systems, Physic Letters A, 258, 99-102
  • 3. Bankovskiv N.G., Korotkov K.G., Petrov N.N., 1986, Physical image-forming processes in gas-discharge visualisation (the Kirlian effect)(review), Soviet Journal of Communications and Technology, 31, 29-45
  • 4. Blekhman II, 1988, Synchronization in Science and Technology, ASME Press, New York
  • 5. Błażejczyk-Okolewska B., Brindley J., Czołczyński K., Kapitaniak T., 2001, Antiphase Synchronization of chaos by noncontinuous coupling: two impacting oscillators, Chaos, Solitons & Fractals, 12, 1823-1826
  • 6. Błażejczyk-Okolewska B., Czołczyński K., Kapitaniak T., 2007, Dynamics of a two-degree-of-freedom cantilever beam with impacts, Chaos, Solitons & Fractals, doi:10.1016/j.chaos.2007.09.097
  • 7. Chen G., Dong X., 1998, From Chaos to Order, World Scientific, Singapore
  • 8. Czołczyński K., 2001, On the existence of a stable periodic motion of two impacting oscillators, Chaos, Solitons & Fractals, 15, 371-379
  • 9. Czołczyński K., Perlikowski P., Stefański A., Kapitaniak T., 2009, Clustering and synchronization of n Huygens’ clocks, Physica A, 338, 5013-5023
  • 10. Dąbrowski A., 2000, New design of the impact damper, Mechanics and Mechanical Engineering, 4, 2, 191-196
  • 11. Dąbrowski A., 2005, The construction of the energy space, Chaos, Solitons & Fractals, 26, 1277-292
  • 12. Dąbrowski A., 2007, Application of the energy space in chaotic systems research, Mechanics and Mechanical Engineering, 11, 1, 21-36
  • 13. Dąbrowski A., 2009, Energy-Vector Method in mechanical oscillations, Chaos, Solitons & Fractals, 39, 1684-1697
  • 14. Dąbrowski A., Kapitaniak T., 2001, Using chaos to reduce oscillations, Nonlinear Phenomena in Complex Systems, 4, 2, 206-211
  • 15. Dąbrowski A., Kapitaniak T., 2009, Using chaos to reduce oscillations: experimental results, Chaos, Solitons & Fractals, 39,1677-1683
  • 16. Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R., 2000, Sieci neuronowe, 6, AOW Exit [in Polish]
  • 17. Duch W., Pilichowski M., 2007, Experiments with computational creativity, Neural Information Processing – Letters and Reviews, 11, 123-133
  • 18. Dudek-Dyduch E., Tadeusiewicz R., Horzyk A., 2009, Neural Network adaptation process effectiveness dependent on constatnt training data availability, Neurocomputing, 72, 3138-3149
  • 19. Fries P., Reynolds J., Rorie A., Dismone R., 2001, Modulation of oscillatory neuronal synchronization by selective visual attention, Science, 291, 5508, 1560-1563
  • 20. Gourdon E., Lamarque C.H., 2005, Energy pumping for a larger span of energy, Journal of Sound and Vibration, 285, 3, 711-720
  • 21. Kapitaniak T., 1996, Controlling Chaos, Academic Press, London
  • 22. Kapitaniak T., 1998, Chaos for Engineers, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg
  • 23. Kapitaniak T., Maistrenko Yu.L., 1998, Chaos synchronization and riddled basins in two coupled one-dimensional maps, Chaos, Solitons & Fractals, 9, 2, 271-282
  • 24. Kapitaniak T.,Wiercigroch M., 2000, Dynamics of impact systems, Chaos, Solitons & Fractals, 11, 2411-2412
  • 25. Keane A.J., Price W.G., 1991, A note on the power flowing between two conservatively coupled multi-modal subsystems, Journal of Sound and Vibration, 144, 185-186
  • 26. Kishimoto Y., Bernstein D.S., Hall S.R., 1995, Energy flow modelling of interconnected structures: a deterministic foundation for statistical energy analysis, Journal of Sound and Vibration , 183, 3, 407-445
  • 27. Korotkov K.G., 2002, Human Energy Field: Study with GDV Bioelectrography, Backbone Publishing Company, USA
  • 28. Lachaux J.P., Chavez M., Lutz A., 2003, A simple measure of correlation across time, frequency and space between continuous brain signals, J. Neuroscience Methods, 123, 175-188
  • 29. Lachaux J.P., Rodrigues E., Le Van Quyen M., Lutz A., Martinerie J., Varela F., 2000, Studying single-trials of phase synchronous activity In the brain, Int. J. Bifurcat. Chaos, 10, 10, 2429-2439
  • 30. Lee J.-Y., Yan J.-J., 2006, Control of impact oscillator, Chaos, Solitons & Fractals, 28, 136-142
  • 31. Lindner B., Schimansky-Geier L., 2000, Coherence and stochastic resonance in a two-state system, Phys. Rev. E, 61, 6103-6110
  • 32. Ma Y., Ing J., Baneriee S., Wiercigroch M., Pavlowskaja E., 2008, The nature of the normal form map for soft impacting systems, International Journal of Non-Linear Mechanics, 43, 504-513
  • 33. Mace B.R., 1992, Power flow between two continuous one-dimensional subsystems: a wave solution., Journal of Sound and Vibration, 154, 289-320
  • 34. Mace B.R., 1994, The statistical energy analysis of two continuous onedimensional subsystems, Journal of Sound and Vibration, 166, 429-461
  • 35. Maidanik G., Becker K.J., 2003, Dependence of the induced loss factor on the coupling forms and coupling strengths: energy analysis, Journal of Sound and Vibration, 266, 33-48
  • 36. Markiewicz T., Ossowski S., 2005, OLS versus SVM approach to learning of RBF networks, IJCNN Montreal, 1051-1056
  • 37. Nichols J.M., Moniz L., Nichols J.D., Pecora L.M., Cooch E., 2007, Assessing spatial coupling in complex population dynamics using mutal prediction and continuity statistics, Physic Letters A, 371, 48-57
  • 38. Ogiela M.R., Tadeusiewicz R., Ogiela L., 2006, Image languages in intelligent radiological palm diagnostics, Pattern Recognition, 39, 2157-2165
  • 39. Ogiela L., Tadeusiewicz R., Ogiela M.R., 2008, Cognitive techniques In medical information systems, Computers in Biology and Medicine, 38, 501-507
  • 40. Ossowski S., Tran L.H., Budzewski K., 2004, Neuro-fuzzy TSK Network for calibration of semiconductor sensor array for gas measurements, IEEE Trans. on Measurements, 53, 330-337
  • 41. Ossowski S., Tran L.H., Markiewicz T., 2005, Recognition of the heartbeats using support vector machine networks – a comparitive study, Lecture Notes on Computer Science, 3697, 637-642
  • 42. Pecora L.M., Carroll T.L., Johnson G.A., Mar D.J., Heagy J.F., 1997, Fundamentals of synchronization in chaotic systems, concepts and applications, Chaos, 7, 520-543
  • 43. Pennestrı E., 1998, An application of Chebyshev’s min-max criterion to the optimal design of a damped dynamic vibration absorber, Journal of Sound and Vibration, 217, 757-765
  • 44. Peterka F., 1970, An investigation of the motion of impact dampers: theory of the fundamental impact motion, Strojnicky Casopis, 21, 5, 457-78
  • 45. Peterka F., Vacik J., 1992, Transition to chaotic motion in mechanical systems with impacts, Journal of Sound and Vibration, 154, 1, 95-115
  • 46. Rodrigues E., George N., Lachaux J.P., Martinerie J., Renault B., Varela F., 1999, Perception’s shadow: long distance synchronization of human brain activity, Nature, 397, 430-433
  • 47. Sado D., 1992, Przenoszenie energii w nieliniowo sprzężonych układach o dwóch stopniach swobody, Politechnika Warszawska, Warszawa [in Polish]
  • 48. Shu Y., Zhang A., Tang B., 2005, Switching among three different kinds of synchronization for delay chaotic systems, Chaos, Solitons & Fractals, 23, 2, 563-571
  • 49. Stefański A., 2004, Estymacja maksymalnego wykładnika Lapunowa układów dynamicznych w oparciu o zjawisko synchronizacji, Praca Habilitacyjna, Politechnika Łodzka, Zeszyty Naukowe Nr 941 [in Polish]
  • 50. Stefański A., Dąbrowski A., Kapitaniak T., 2005, Evaluation of the largest Lyapunov exponent in dynamical systems with time delay, Chaos, Solitons and Fractals, 23, 1651-1659
  • 51. Szaleniec M., Tadeusiewicz R., Witko M., 2008, How to select an optima neural model of chemical reactivity?, Neurocomputing, 72, 241-256
  • 52. Tadeusiewicz R., Ogiela L., Ogiela M.R., 2008, The automatic understanding approach to system analysis and design, International Journal of Information Management, 28, 38-48
  • 53. Tadeusiewicz R., Ogiela M.R., 2004, Medical Image Understanding Technology, Spriger, Berlin, Heidelberg
  • 54. Tsakirtzis S., Kerschen G., Panagopoulos P.N., Vakakis A.F., 2005, Multi-frequency nonlinear energy transfer from linear oscillators to mdof essentially nonlinear attachments, Journal of Sound and Vibration, 285, 1/2, 483-490
  • 55. Xu H.D., Lee H.P., Lu C., 2004, Numerical study on energy transmission for rotating hard disk systems by structural intensity technique, International Journal of Technical Sciences, 46, 639-652
  • 56. Yamaguchi A., Watanabe H., Mikami S., Wada M., 1999, Characterization of biological internal dynamics by the synchronization of coupled chaotic system, Robotic and Astronomous Systems, 28, 195-206
  • 57. Yampi R., Boccaletti S., Anishchenko V., 2007, Active control of the synchronization manifold in a ring of mutually coupled oscillators, Physic Letters A, 371, 48-57
  • 58. Zhang J., Sun J., 2004, Automatic classification of MRI images for Tyree dimensional volume reconstructure by using general regression neural networks, Conference Rec. IEE Nucl. Sci. Symp., 5, 3188-3189
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWM7-0002-0046
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.