본 연구는 과속방지턱의 설치규격 특성을 검토하기 위하여 동역학적 이론을 기반으로 분석을 수행하였다. 먼저 과속방지턱에 대한 현장조사를 통해 기하구조 자료를 수집하여 현행 설치기준과 비교 분석하였으며, 차량과 운전자를 일체화시킨 단자유도 모델링 방법을 이용하여 충격하중에 의한 변위응답 스펙트럼을 구하였다. 해석 결과 과속방지턱의 폭과 높이는 커질수록 운전자에게 미치는 심리적 부담감이 커지나 과도한 불편함을 초래하지 않도록 크기를 결정해야 하는 것으로 분석되었다. 또한 과속방지턱의 폭과 높이의 비율은 운전자가 느끼는 수직가속도의 크기를 지배하므로 폭과 높이의 조화도 고려하여 과속방지턱을 설치하여야 한다.
The three-dimensional RANS equations were applied to analyze the flow field of a submarine. To validate the code, the DARPA SUBOFF bare hull and an eliipsoid at angles of attack of $10^{\circ}\;and\;30^{\circ}$ were simulated and good agreement with experiments was obtained. After the code validation, the flows over the full configuration of DARPA SUBOFF model having a fairwater and four stern appendages were simulated at four angles of attack $(0^{\circ},\;10^{\circ},\;20^{\circ},\;30^{\circ})$ and three yaw angles $(10^{\circ},\;20^{\circ},\;30^{\circ})$ Specifically, the pressure contours and streamlines of fairwater and stern appendage were compared as the angle of attack and yaw angle changed. The variations of hydrodynamic forces were also calculated.
본 논문에서는 가스터빈 엔진, 로켓 등과 같은 연소시스템에서 발생하는 열음향학적 불안정을 능동적으로 제어하는데 필수적인 동역학적 모델링에 대한 연구 동향을 소개한다. 이를 위하여 1990년대 이후에 진행되었던 관련 연구를 저차의 시스템 모델링 기법을 중심으로 조사하였다. 특히 물리적 원리로부터 모델의 구조를 결정하고 시스템의 입출력 데이터를 기반으로 모델 파라미터를 추정하는 그레이박스 접근방법과 물리적 원리의 적용 없이 시스템 특성을 추정하는 블랙박스 기법을 소개한다. 마지막으로 동 분야에 대한 향후 연구 가능성에 대하여 토의한다.
현업에서 사용하는 유출해석 기본이론은 연속방정식과 운동방정식으로서 운동파가정(kinematic wave analogy)을 기반으로 한 집중수문모형(lumped hydrologic model)에 의하여 수행되고 있지만 집중형 모형은 한 매개변수에 여러 가지의 물리적 과정을 개념화하여 담고 있기 때문에 유출과정에 대한 섬세한 모형화의 제약으로 인하여 유역고유의 매개변수값을 찾기가 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 물리적 기반의 2차원 분포형 강우-유출모형을 개발하고자 하며 이는 완전분포형 수문동역학적 모형으로 지표흐름과 침투과정, 기저유출과 관련된 과정을 모의한다. 본 모형은 공간적으로 변화하는 침투량과 소규모 및 대규모의 지형학적 특성을 사용하는 St. Venant 방정식을 사용하고 개발될 모형은 모든 스케일에서의 수심과 유량을 계산할 수 있으며 Richard 방정식(또는 선택적으로 Green-Ampt 방정식 채택)을 이용하여 정밀한 침투량 모의가 가능하다. 또한 레이다등의 고해상도 강우관측자료를 지점자료와 합성하여 입력자료로 사용할 수 있도록하고자 하며 강우-유출모형에 다목적댐이나 보등에서의 유량조절효과를 반영하고, 다목적댐군에서의 연계운영모의가 가능케 함으로서 현업의 운영자들이 실무에서 실질적으로 활용할 수 있는 형태의 모형을 개발하고자 한다. 이는 국내에서의 2차원 분포형 강우-유출모형을 자체 개발함으로서 연구역량을 제고하고, 국내 현업기관에서의 분포형 모형기반의 홍수모니터링 및 전망시스템의 확산에 기여할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 가스터빈 엔진, 로켓 등과 같은 연소시스템에서 발생하는 고진폭-고주파 열음향학적 불안정을 능동적으로 제어하는데 필수적인 동역학적 모델링에 대한 연구 동향을 소개한다. 이를 위하여 1990년대 이후에 진행되었던 연구를 저차의 시스템 모델링 기법을 중심으로 조사하였으며, 특히 물리적 원리로부터 모델의 구조를 결정하고 시스템의 입출력 데이터를 기반으로 모델 파라미터를 추정하는 그레이박스 접근방법과 물리적 원리의 적용 없이 시스템 특성을 추정하는 블랙박스 기법을 소개한다. 또한 동 분야에 대한 향후 가능성에 대하여 간략히 기술한다.
본 연구에서는 정상초음파와 교반하는 메탄/공기 예혼합화염의 동역학적 거동을 규명하기 위한 실험결과를 제시한다. 슐리렌 기법을 이용하여 전파하는 화염을 가시화하였고, 이미지 후처리를 통해 정상초음파 유무에 따른 화염선단의 형상 및 전파속도를 관찰하였다. 전파속도는 연소한계를 제외한 당량비에서 정상초음파장이 가진되는 경우에 더욱 증가하였으며, 화염선단의 찌그러지는 위치는 초음파 특성이 변하지 않는 한 일정하였다.
분산지수는 해수침투 범위를 파악하기 위한 수리동역학적 모델링을 실행하는데 필요한 매개변수이며. 이를 현장실험으로 구하기 위해서는 많은 시간과 비용을 필요로 하기 때문에 종종 기존의 실험과 이론적 연구에서 제시된 것을 이용한다. 그러나 그 분산지수가 실제 대수층의 특성을 나타내지 못할 경우, 모델링 결과에 많은 오차가 발생할 가능성이 크다 본 연구에서는 수치모델링에서 모사된 해수침투 범위와 현장측정치 및 겉보기비저항 단면도를 비교하여 이용된 분산지수의 타당성을 검증하였다. 수치모델링 결과, Neuman의 종분산지수보다 Xu의 종분산지수를 적용한 TDS분포가 연구지역내 관측공과 모니터링 우물에서의 현장측정치와 비교하였을 때 더 유사한 값을 나타내었다. Xu의 분산지수를 이용한 수치모델링에서 해수침투 범위는 건기인 5월에는 TDS 1000mg/L 등치선이 해안에서 약 480m 지점에 위치하며, 7월에는 해안에서 약 390m 지점에 위치한다. 이 차이는 강우에 의한 수리경사의 계절적인 변화에 의해서 해수와 담수의 경계면이 7월에 약 90m 정도 해안쪽으로 더 이동하였기 때문에 나타났다. 겉보기비저항 단면도에서는 해수와 담수의 경계로서 15 ohm-m 등치선을 이용하여 해수침투 범위를 설정하였으며, 그 결과 해수침투 범위가 해안으로부터 약 450m 지점에 위치하였다. 이것은 Xu의 분산지수를 이용한 수치모델링에서 모사된 해수침투 범위와 유사한 결과이다. 따라서 수리동역학적 모델링에서 분산지수에 따라 해수침투 범위가 차이를 보이는데, 본 연구지역에서는 Xu의 공식을 이용하여 산출된 분산지수가 해수침투의 범위를 결정하는데 더 유효하였다.
화강풍화토는 한국에서 대부분을 차지하고 있는 대표적인 토질이다. 본 연구는 화강풍화토의 동역학적 특성치와 침하특성을 실험적으로 연구함으로써 화강풍화토에 기초를 둔 구조물의 동역학적 해석에 기여하고자 한다. 입도가 서로 다른 두종류의 화강풍화토를 상대밀도 80~90% 범위의 공시체를 성형하여 진동 삼축압축시험을 실시하였다. 시험을 통하여 전단탄성계수와 감쇠계수를 시료의 상대밀도와 구속응력을 달리하여 구하고 이를 전단 변형률의 크기에 따라 표시하였다. 대표적인 결과로서, 전단탄성계수는 화강풍화토를 구성하는 입도분포에 따라 구속응력, 시료의 상대밀도 및 전단변형률과 관련하여 큰 변화를 나타내었다. 모래성분이 많은 화강풍화토의 동적특성치는 Seed와 Idriss에 의하여 정리된 모래의 값 보다 다소 큰 값이 측정되었다. 또한 잘다져진 화강풍화토에 대하여 진동하중에 의한 잔류침하는 거의 일어나지 않았다.
신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.
나일론 6은 유연한 분자사슬로 구성된 고분자이지만 분자간에 많은 수소결합을 형성 하고 있기 때문에 비교적 높은 용융온도를 가지고 있으나 연신성이 좋지 않고 고탄성의 섬유를 얻기가 어려우며 상온 및 저온에서의 내충격성도 취약하다고 알려져 있다[1]. 나일론 6의 이러한 단점은 각종 산업용소재로 이용할 경우 많은 문제점을 유발하게 되어 이를 극복하기 위한 연구들이 시도되고 있다. 그중 나일론 6에 액체암모니아나 요드 등을 이용하여 가소화 하거나 용제를 사용함으로써 해결하고자 하는 연구들이 진행되어 왔었다[2,3]. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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