본 논문은 항공기 전기체 구조시험에서 6개 자유도를 구속하는 자세구속시스템에서 발생하는 반력들 분석에 대해 다루고 있다. 반력에는 시험의 모든 오차(제어오차와 기타시험오차)를 포함하고 있으므로 반력분석을 통한 시험오차를 평가하는 연구가 의미가 있고 이를 위해서는 우선 바른 반력산출이 우선되어야 하고 바른 반력산출이 본 연구의 초점이다. 본 연구에서 반력을 공칭반력(Rn)과 시험오차반력(Rce, Rerr)의 합으로 표시할 것을 제시하였고 초기상태(0%DLL)에서 이미 내포한 시험오차특성과 하중증분에 따라 발생하는 시험오차특성을 구분하기 위해 반력을 초기상태반력과 상대 반력으로 구분하여 분석하였다. 선미익기 전기체 구조시험 데이터를 활용하여 정량적 반력분석 결과 제어오차로 인한 반력(Rce)값은 전 하중레벨에서 크기변화가 크지 않으며, 합성력 크기가 82.8N 이내로 유지되었고, 이는 하중부가 전체널에 대한 제어오차(TMF)가 -30~40N 범위 내에서 큰 변화 없이 유지되기 때문이다. 상대반력분석을 통해 산출된 기타시험오차(Rerr_r)의 합성력 크기는 하중 증분에 따라 증대되며, 그 크기도 Rce_r보다는 매우 크게 증대됨(최대치808N)을 보여주었고 바른 상대반력 산출을 위해서는 시험체 변형을 고려해야 함을 각 성분별(X0, Y0, Z0) Rerr_r 분석을 통해 보였다. 시험체 변형을 고려한 반력산출은 시험체에 가해지는 힘들의 작용점 이동을 산출할 수 있는 시험체 변형특성식을 요구한다는 것을 보였다.
본 논문에서는 chamfer가 없는 경우에도 조립이 가능한 로봇 조립용 손목기구를 개발하였다. 손목기구에서는 chamfer있는 경우에 우수란 적응능력을 가지는 RCC(Remote Center Compliance) 구조가 이용되었으며 위치측정용 sensor와 공압 actuator를 이용하여 조립시 생기는 RCC 구조의 변형을 측정하여 이로부터 능동적으로 오차를 교정하도록 하였다. sensor signal로부터 적절한 오차교정방향을 찾아내는 algorithm 으로는 신경회로망을 이용하였으며 이 결과 손목기구의 비선형성에도 잘 적응함을 볼 수 있었다. 제작된 로봇 조립용 손목을 이용하여 chamferless part의 조립을 실험한 결과 clearance ratio가 0.02인 경우 eccentricity가 2mm 까지 오차교정이 가능함을 볼 수 있었다.
fast fading 채널 특성을 갖는 DS-CDMA 다중 사용자 환경에서 Normalized CMA(Constant Modulus Algorithm)와 Newton 방식을 이용한 CMA를 이용하여 빠른 수렴속도와 작은 평균 자승 오차(Mean Square Error)를 동시에 개선할 수 있는 등화 방법을 제안하였다. Normalized CMA는 Newton 방식을 이용한 CMA에 비해 작은 평균 자승오차를 갖지만 수렴속도가 느리다는 단점이 있다. 반면 Newton 방식을 이용한 CMA는 Normalized CMA에 비해 수렴속도는 빠르지만 큰 평균 자승 오차를 갖는다는 단점이 있다. 따라서 빠른 수렴 속도와 작은 평균 자승 오차를 동시에 얻기 위한 구조를 제안하였으며, 이 구조는 각각의 알고리즘을 사용하는 방법과는 달리 두 개의 알고리즘을 동시에 이용한다. 모의 실험 결과, 제안한 기법이 Normalized CMA보다 약 320번, Newton 방식을 이용한 CMA보다는 170번 정도 빠른 수렴 속도를 나타냈으며, 동시에 수렴시의 평균 자승 오차는 Newton 방식을 이용한 CMA보다 약 0.6dB, Normalized CMA보다 약 0.4dB 정도 낮은 수치를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
사장교의 시공에 있어서 보강형과 주탑의 형상 및 케이블 장력은 형상관리시 주요한 관리 항목이다. 특히 보강형의 형상은 Keg Segment의 원활한 폐합뿐만 아니라 계획된 종단 및 횡단 선형을 구현하기 위해 필수적으로 관리되어야 한다. 사장교에서 단계별 시공을 진행함에 따라 보강형 레벨과 케이블 장력 오차는 피할 수 없으며, 이러한 오차는 크게 재료 물성치와 모델링상의 오차, 제작 및 시공에 의해 발생하는 오차 등으로 나눌 수 있다. 이러한 오차로 인해 케이블의 장력과 구조물의 처짐 또는 변위가 이론적인 해석값과 다르게 나타나며, 이에 대한 보정은 케이블의 길이 조정으로 수행하게 된다. 본 연구에서는 제2돌산대교에서 사용된 오차를 보정하는 새로운 최적화 기법을 소개하고자 한다.
최근 무선통신시스템에서 직접변환 트랜시버 또는 IF 샘플링 SDR 기반 수신기가 일반적인 트랜시버 구조에 상응하여 설계되어지고 있다. 일반적인 AFC/APC 보상 회로가 기저 대역에서 RF 입력 신호와 국부발진 신호의 주파수 및 위상 오차를 보정할지라도 직접변환 수신 구조에서는 주요한 열화요소로 작용한다. 일반적인 보상 회로의 제한적인 동작 영역과 기저 대역에서의 1/Q 채널의 불평형을 용이하게 보상할 수 있도록 RF 입력 신호단에서 주파수 및 위상 오차를 보정하는 방법을 본 논문에서 제안한다. RF 입력단에서 고정된 주파수 및 위상 오차 이외에 변화하는 주파수 및 위상 오차를 제안된 early-late 보상기에 의해 효과적으로 보상할 수 있다. RF 입력단에서의 주파수 및 위상 오차의 보정으로 직접변환 수신기의 기저 대역에서의 기존 주파수 및 위상 오차 보정 회로는 간단히 설계할 수 있으며 미세한 오차 보정 구조로 용이하게 이용할 수 있다.
본 연구에서는 무요소방법에 적응적 해석기법을 적용하기 위한 부분 및 전체오차의 평가기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 오차의 평가방법은 무요소방법에서 계산된 응력이 오차가 큰 영역에서 진동한다는 특성을 이용한 것으로 해석결과 얻어진 응력을 낮은 차수의 형상함수로 투사하는 후처리를 함으로써 가상진동모우드를 제거하고 이때 얻어진 투영응력과 원래의 응력을 비교하여 부분오차 및 전체오차를 구할 수 있다. 1차원 및 2차원 예제해석을 통하여 투영응력을 구할 때 가능한 한 작은 영향영역을 사용하는 것이 바람직하다는 것을 보였으며 이는 영향영역의 크기를 과도하게 설정할 경우 투영응력을 과대 평가할 수 있기 때문이다. 본 연구에서 제안한 오차의 평가기법은 다른 무요소 방법에 적용될 수 있다.
능동 제어기를 설계하기 위해서는 제어대상 구조물의 수학모델의 구해야한다. 그러나, 무한차원의 구조물에 대하여 정확한 모델을 구하는 것은 불가능하므로 유한차원인 저차원화된 모델을 사용하여 제어기를 설계한다. 그러나, 실제 구조물과 저차원화된 모델사이의 오차에 의하여 제어기의 성능이 저하가 되면 제어기와 구조물의 상호작용, 지진과 같은 오란 등의 불확실성, 지진시 구조물의 동적 특성 변화로 인하여 제어기의 성능이 더욱 저하가 된다. 이러한 저하 요인은 제어기 설계시 요구되는 구조물의 수학모델에 대한 불확실한 요소로 작용하기 때문에 제어성능의 저하를 일으키며 응답의 불안정을 유발하기로 한다. 본 연구에서는 질량형 능동제어기(AMD)가 설치된 3층 건물 모형의 모델 오차에 관한 불확실성을 반영한 강인제어기법을 적용하여 제어성능과 안정성을 실험을 통하여 분석하였다. 강인제어 기법인 $\mu$ 합성법에 요구되는 여러 가지 가중함수인 주파수필터는 건물과 AMD의 특성, 모델 오차, 제어율과 AMD 성능의 , 측정잡음 및 지진외란의 특성 등을 고려하여 정량적으로 선택되었다. $\mu$합성법에 의하여 제어기를 설계하였으며 강인성을 비교하기 위하여 불확실성이 고려되지 않는 LQG 기법에 의한 제어기를 선택하였다. $\mu$합성법은 규정된 불확성에 대하여 제어의 강인성을 가지므로 동적특성이 바뀐 건물모형에 관한 강인성을 LQG 기법에 의한 제어성능과 비교하였다. 그 결과 동적특성이 변화된 건물에 대하여 $\mu$합성법만이 제어의 효율성이 유지되는 강인성을 나타내었다.
초지군락에서 광이용과 건물생산특성을 알아보기 위하여 오차드그라스, 라디노클로버의 각 단파초지와 오차드-라디노혼파초지, 화본료ㆍ두료의 다혼파초지에 동일한 예취관리를 하고 재생기 1-2주 간격으로 초지구조와 백사광의 투과, 초지의 생장율을 조사한 결과는 다음과 같다. 1) 각초지는 예취후 6주경에 최대의 초형을 이루었고, 오차드그라스 단파구는 직립형, 라디노클로버는 역삼각형, 오차드-라디노혼파구는 중하부에 고르게 분포되었으며, 다혼라구는 초고가 높고 상하에 고른 엽의 분포를 나타내었다. 2) 봄 재생기동안 엽면적지수(LAI)는 다혼파구에서 높았으나 엽면적밀도(L$_{v}$ )는 라디노클로버가 다혼파구보다 더 높아 엽의 밀집화가 심하였고, 가을재생기에는 LAI가 오차드그라스 단파구와 오차드-라디노혼파구에서 높았고, L$_{v}$ 역시 이들 구에서 높았다. 3) 각 초지의 광소멸계수는 오차드그라스단파구가 0.29-0.43으로 라디노클로버단파는 0.70-0.74, 그리고 오차드-라디노혼파구 및 다혼파구는 0.43-0.58을 나타내어 각각 직립엽형, 수평엽형 및 중간엽형으로 특징 지울 수 있었다. 4) 건물수량은 LAI와 높은 정의 상관을 보였고, 한계 LAI는 오차드그라스단파구가 가장 높았고, 라디노클로버단파구가 가장 낮았다. 한편, 적정 LAI는 오차드그라스단파구는 6이상, 라디노클로버 단파구는 3.8, 오차드-라디노혼파구는 5.0, 그리고 다혼파구는 8.0정도이었다. 5) 각 초지의 생장속도는 오차드그라스는 가을재생기에 높았으며, 다혼파구는 가을보다 봄에 현저히 높았으나 라디노클로버는 계절간 차이가 없었다. 6) 다혼파구 및 오차드-라디노혼파구가 초형구조가 양호하였고, 광이용이 향상되었다.
본 논문에서는 역전파학습에 의한 신경망기법을 사용하여 구조물의 미지계수를 추정하는 기법을 연구하였다. 대형구조물의 경우 계측 또는 추정하여야 하는 자유도의 수가 많으므로 인하여 구조계수를 추정하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 부구조추정법과 부행렬계수를 사용하여 추정하고자 하는 미지계수의 수를 효율적으로 줄일 수 있도록 하였다. 구조물의 고유주파수 및 모드형상 등의 모드계수를 신경망의 입력자료로 사용하였으며, 추정하고자 하는 부재의 부행렬계수를 신경방의 출력자료로 사용하였다. 입력자료로 사용되는 모드계수에 포함되어 있는 계측오차 및 신호처리오차의 영향을 줄이기 위하여, 신경망의 학습과정에서 노이즈를 첨가하는 기법을 사용하였다. 일반적인 형태의 자켓구조물을 대상으로 수치해석을 수행함으로써 제안기법의 대형구조계에 대한 적용성을 검증하였다.
본 논문에서는 가변구조제어기의 슬라이딩모드이득과 경계층두께(boundary layer thickness)를 신경망을 이용하여 계산하는 신경망 가변구조제어기를 제시한다. 제시된 방법은 신경망의 역전파오차 학습기능을 이용하여 슬라이딩모드이득과 경계층 범위를 계산할 수 있도록 신경망 제어기를 학습시킴으로써, 슬라이딩모드 제어법칙을 단순화 하고, 시스템 불확실성에 대하여 강인하며, 추적오차를 더욱 개선시킬 수 있다. 설계의 예와 시뮬레이션 결과를 통하여 제시된 방법에 대한 유용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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