본 논문에서는 다양한 음향 가진에 따른 음향 응답을 유한 요소법을 통하여 효과적으로 계산하기 위한 새로운 모델 축소법을 제안한다. 일반적인 유한 요소법을 통한 기계구조물의 응답을 구하기 위해서는 음향 방정식의 강성 및 행렬을 구한 뒤 이들의 조합을 통한 동적 강성행렬을 구한 뒤 역행렬을 구하여 다양한 주파수 응답을 구하게 된다. 현재 컴퓨터 하드웨어의 발전과 소프트 웨어의 발전에 의하여 더 많은 유한 요소를 사용할 수 있게 되었고 이로 인하여 더욱 정확하고 넓은 대역의 음향 응답을 구할 수 있게 되었다. 그러나, 아직까지도 아주 복잡한 구조물의 음향 응답을 구하기 위하여 유한 요소를 무한정으로 증가할 수 없는 경우가 많다. 이를 해결하기 위하여 일반적으로 모델 축소법(Model order reduction) 기법을 사용한다. 이 모델 축소법은 기본적으로 전체 행렬을 아주 작지만 효율적인 작은 행렬로 바꾸어 응답을 예측하는 기법으로 mode superposition method, ritz vector method, quasi-static ritz vector method등이 있다. 기존의 모델 축소법은 기본적으로 질량 및 강성행렬이 가진 주파수에 영향을 받지 않는 행렬이라 가정한다. 그렇기 때문에 경계조건이나 다공성 재료를 모델링할 경우 가진 주파수에 영향을 받는 강성행렬과 질량행렬이 만들어지게 되어 기존의 모델 축소법은 효과적이지 못하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 Quasi-static ritz vector method의 기본적인 개념을 확장하여 여러 개의 중심 주파수(Center frequency)에서 기저를 계산하고 이를 동시에 이용하는 Multi-frequency quasi-static ritz vector method를 제안한다.
인공위성의 축소 열모델 생성 작업은 궤도 열해석의 시간 단축과 발사체 연동 열해석 수행을 위해 인공위성 제작 프로젝트에서 반드시 한 번 이상 수행하게 된다. 축소 열모델 생성 방법은 여러가지가 거론되고 있지만, 실무적으로는 직관적이면서도 편리한 등온격자생성법이 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 아직까지 등온격자생성법의 자동화에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 온도 허용오차와 고정 노드를 고려한 등온격자생성법 기반 위성 축소 열모델 자동 생성 방법을 제안하였다. 서로 다른 세 가지의 온도 허용오차 케이스를 이용하여 방법론을 검증하였으며, 평균 온도 차이는 ECSS의 축소 열모델 생성 가이드라인(< 2 K)을 만족함을 확인할 수 있었다.
NREL Phase VI 12% 축소모델을 사용한 표준풍력터빈 풍동시험은 2006$\sim$2007년에 수행되었다. 1,2차 풍동시험은 복합재 및 알루미늄 블레이드를 사용하여 블레이드 제작정밀도 및 표면상태에 의한 영향을 파악하기 위해 수행되었다. 3차 풍동시험은 축소효과보상기법 개발을 위해 수행되었다. Bo-105 40% 모델에 사용된 코드확장기법을 적용하여 15% 코드확장 블레이드를 사용하여 풍동시험을 수행하였다. 시험결과 코드확장기법을 적용할 경우 풍속에 대한 토크 기울기는 실물모델과 잘 일치하나, 최대토크 대비 8%정도 간극을 나타내고 있다. 풍력터빈 블레이드와 같이 캠버가 큰 익형을 사용하는 회전체에 대한 수정된 보상기법을 적용할 경우 이러한 간극은 보상될 수 있다.
본 논문에서는 시변 시간지연을 갖는 선형시스템의 분수 모델 간략화를 다룬다. 이를 위해 선형 시간지연 시스템의 축소된 소인수 분해를 정의하고 선형 행렬부등식의 해를 이용하여 구한다. 축소된 소인수의 일반화 가제어성, 가관측성 그래미안을 이용하여 시스템의 균형화된 상태공간 모델을 구현한다. 모델 차수축소는 균형화된 상태공간 모델의 일부 상태변수를 절삭하여 얻어지며 모델 오차의 상한치를 제시한다. 제안된 방법의 효용성을 수치 예를 통하여 입증한다.
본 연구에서는 축소모델을 기반으로 비행체 날개를 최적화하는 기법을 제안한다. 잘 구축된 축소모델은 고유치 문제나 동적 해석 시 정확한 해석결과를 제공하며, 최적화 과정에서 필요한 민감도 계산에서도 정확한 결과를 제공할 수 있다. 이러한 축소모델은 모드기반으로 구축되는 축소차수모델(Reduce Order Model)과 자유도기반으로 구축되는 축소시스템(Reduced System)으로 구분되는데, 본 연구에서 사용하는 자유도 기반 축소시스템은 구조물의 거동에 지배적인 자유도를 적절히 선정하는 것이 중요하므로, 이를 위하여 기존 연구에서 신뢰성이 검증된 2단계 축소방법을 사용하였고, IRS(Improved Reduced System)에 의해 최종시스템을 구축하였다. 수치예제에서 최적화 과정에서 계산되는 등가응력, 고유치 및 설계민감도는 모두 축소시스템 기반으로 구해지며, 축소시스템을 통해 구속조건을 잘 만족하면서 목적함수에 대한 최적 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
일반적으로 고층건물이나 교량 등의 지진하중 하에서의 내진 성능 향상을 위해서는 과도지진해석을 수행하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지진해석을 수행하는데 Krylov 부공간 축소기법을 이용하는 것을 제안하고 기존의 모드중첩법을 이용한 축소기법과 비교하였다. 해석에서 지진하중은 El Centro Earthquake (1940)의 데이터를 이용하였으며 고층건물 모델을 이용하여 두 방법을 정확성과 효율성 측면에서 비교한 수치결과를 제시하였다.
다양한 공정에 범용 적으로 적용할 수 있는 PID 제어기 동조 방법이 많이 연구되고 있다. 한 가지 방법으로서 실제공정에 대한 축소모델을 구하고 축소모델로부터 파라메터를 동조하는 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 시간응답으로부터 최소 자승법을 이용하여 고차 시스템을 2차계로 축소하는 방법을 제안하였다. 2차계 시스템을 차분 방정식으로 표현하고, 시간응답의 입출력 데이터로부터 최소 자승법을 이용하여 차분 방정식의 계수를 구하였다. 차분 방정식을 이산시간상태방정식으로 변환, 이산시간 상태방정식을 연속시간 상태방정식으로 변환하는 과정을 유도하여, 차분 방정식의 계수로부터 연속시간 상태방정식을 구하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통하여 축소모델의 정확성 및 실제공정과의 특성을 비교하였다.
퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지검색정보모델의 시간복잡도를 낮추기 위해, 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 BK-퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안한다. 개선된 BK-FIRM은 시스템 처리시간과 신뢰도 간 상층점(trade-off)을 제공한다. 축소용어집합은 용어집합의 부분집합으로서 검색결과의 신뢰도와 밀접한 관계를 가진다. 동일한 크기의 축소용어집합이 주어질 때, 보다 적절한 용어들로 구성된 축소용어집합이 보다 나은 검색 신뢰도를 이끈다. 따라서 보다 적절한 축소용어집합 구성을 위한 축소용어집합 추출방법이 요구된다. 본 논문에서는 축소용어집합 추출방법을 크게 무작위 추출, 규칙에 의한 추출, 인간에 의한 직관적 추출 방법으로 구분하고 검색결과의 신뢰도 변화 형태를 분석한다.
ㆍEXPRESS에 의한 AP214 Schema 정의 ㆍEXPRESS에 의한 Entity 정의 ㆍEXPRESS에 의한 TYPE, FUNCTION, RULE의 정의 ㆍAIM 축소 정보 모델 (Subset) 구성 ㆍAIM 축소 정보 모델의 예 ㆍ축소 정보 모델에 근거한 소규모 PDM시스템 AP214 개요 정식 명칭 : Core Data for Automotive Design and Processes 파트 번호 : ISO 10303-214 제안시기 : 1992년 STEP 시애틀 회의 (독일에 의하여 제안) 대상 내용 : 자동차의 기획 단계로부터 스타일링, 설계, 실험, 공정 계획, 툴 설계 및 제작, 품질 검사에 이르는 수명 전 주기상에 발생되는 제품 관련 정보 현 상태 : CD(Committee Draft) DIS (Draft International Standard) 표결 진행중(중략)
본 논문에서는 확률적 자연언어 처리에서 중요한 문제인 자료 희귀(data sparseness)의 어려움을 해결하는 새로운 방법으로 차원 축소 모델을 제시한다. 세 가지의 세부 방법이 제안되었으며 Katz의 back-off 방법의 성능을 최저로 했을 때에 비해 약 60%정도의 성능이 향상되었다. 현재까지 최고의 성능을 보이고 있는 유사도 기반의 방법에 비해서도 약 5∼20%의 성능이 향상되었다. 따라서 차원 축소 모델은 확률 추정의 새로운 방법으로 쓰일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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