본 논문에서는 가정응력장과 수정된 형상함수를 이용한 새로운 8절점 hybrid/mixed 평면응력요소를 제시하였다. 가정응력장은 비적합 변위모드로부터 유도하였으며, 이는 요소의 찌그러짐에 대한 민감도를 완화시켜준다. 그리고 Cartesian 좌표계에서 9절점 등매개변수 요소와 동일한 조건하에서 2차 변위를 정확히 보간하도록 수정한 형상함수를 사용하였다. 제시한 8절점 hybrid/mixed 평면응력요소(HQ8-$14{\beta}$)의 수치해석에 대한 정확성과 효율성을 검증하기 위해 기존의 참고문헌들과 비교, 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 요소는 요소가 왜곡된 경우를 포함하여 우수한 성능을 보였다.
The finite element analysis is frequently used to predict dynamic responses of complex structures. Since the predicted responses often differ from experimentally measured ones, updating of the finite element models is performed to make the finite element results agree with the measured ones. Among several model updating methods, one is to use FRF(frequency response function) data without a modal analysis. This paper investigates characteristics of the model updating method in order to improve the method. The investigation is focused on how to obtain FRFs for unmeasured rotational displacements and how to consider damping. For the investigation simulated data and experimental data for a cantilever beam are used.
고속으로 변형을 받는 재료의 변형 강도는 정적인 부하를 받는 경우와는 다르며 이 고속 현상을 해석하기 위해서는 시간적, 공간적 변화를 조사할 필요가 있다. 일반적으로 스트레인 속도를 구하는 데는 스트레인 게이지를 이용하고 있지만, 고무와 같은 대변형을 하는 물체에서는 정확한 데이터를 얻기가 곤란 하므로 스플라인 함수를 이용해서 보간 작업을 해야 한다. 그래서, 최근에는 스트레인 속도를 구하는 방법 으로 격자법, 모아레법, 광탄성법 등이 이용되고 있다. 재료의 변위 분포를 구하는 데는 격자법이 잘 이용 되어지고 있지만 스트레인 속도 분포의 해석의 정도에 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는, 고속으로 변형하는 물체의 형상을 역학적으로 해석하기 위해 고속도 카메라로 촬영을 하고 그 때 얻어진 격자 화상을 퓨리에 변환 격자법을 이용해서 위상을 구하고 스트레인 속도 분포를 해석했다.
지진에 관한 지반가속도 기록이나 동적실험에서 계측된 가속도 기록에는, 가속도계의 응답특성, A/D변환기의 성능 및 수치화 과정, 그리고 기록계의 특성 등으로 여러 가지 오차가 포함된다. 이들 오차들은 데이터 해석이나 동적해석시 왜곡된 결과를 유발시킨다. 본 연구에서는 가속도 기록에 포함된 오차를 효율적으로 보정하는 방법을 제안하였다. 제안된 오차보정방법은 다음과 같이 4단계로 나뉘어 진행된다; 1) 보간법을 이용하여 보정에 적절한 데이터를 만든다, 2) 저주파와 고주파 성분이 주를 이루는 수치화 오차를 band-pass필터를 이용하여 제거한다, 3) 가속도계의 특성으로 인한 오차들을 보정한다, 4) 보정된 기록을 적분하여 속도와 변위를 얻는다. 현재 band-pass 필터로는 FIR필터나 IIR필터가 주로 이용되고 있는 데 초기데이터의 왜곡, 위상의 변화, 계산량의 과다와 같은 문제점들을 가지고 있다. 제안된 오차보정방법은 이들 필터의 여러 문제점을 개선하였으며, Fourier 변환의 특성을 이용하여 미분과 적분을 수행함으로써 가속도계의 특성으로 인한 오차의 보정과 속도 및 변위 계산의 정확성을 높였다.
등방성 혹은 비등방성 적층복합판 및 쉘의 선형 정적 문제와 자유진동 해석이 새로운 변형률 변위 관계가 도입된 개선된 9절점 쉘 요소에 의하여 수행되었다. 그 관계에서 새롭게 추가된 휨 변형률과 변위사이의 관계 항들에 의한 효과는 비틀어진 보 문제에서 검토되었다. 정식화의 전 과정을 통해, 식들의 모든 항들은 자연 좌표계에 기초하고 있다. 가정 자연 변형률 방법이 막 잠김과 전단 잠김 거동을 제거하기 위하여 사용하였다. 적층 복합판 및 쉘의 고유치의 계산을 위해 Lanczos방법을 사용하였고 질량행렬을 구성하기 위하여 Gauss적분법을 사용하였다. 정식화의 유효성을 평가하기 위해 수치 예제를 해석적 해와 비교하였으며, 제시된 결과는 자유진동 조건하에서 적층체의 거동을 이해하는데 유용할 것이다.
이 연구의 목적은 하중기반 유한요소 정식화에 의한 FRP 보강된 철근콘크리트 보 또는 기둥 부재의 비선형 층상화의 등매개 골조 유한요소모델을 개발하는데 있다. 단면에서 콘크리트는 3축 응력-변형률 관계로 모델화하고 FRP 피복층은 2차원의 적층복합재료로 모델화하였다. 하중기반 유한요소의 요소강성행렬은 변위형상함수의 가정이 없고 하중보간함수를 갖고 있다. 횡 하중을 받는 GFRP 시트 보강된 철근콘크리트 기둥의 실험에 대해 개발된 하중기반 유한요소모델에 의한 해석을 수행하였다. 기존 강성도법의 유한요소해석과 비교하여 하중기반 유한요소해석은 전체적인 하중-변위 관계 뿐만 아니라 기둥의 소성힌지영역에서의 비선형 변형 및 손상을 보다 정확히 예측해 주었다.
초음파를 사용해 음속도, 감쇠 계수, 밀도, 비선형 B/A 파라미터 등을 측정하여 인체 조직의 특성을 정량적으로 영상화하고자 하는 연구가 1980년대부터 많이 진행되어 왔으나 아직 상용화 단계에는 도달하지 못했다. 하지만 1990년대 초에 시작된 탄성 영상법은 최근 들어 초음파 진단기에 상용화되어 임상에서 B-모드 영상법과 함께 전립선, 유방, 갑상선, 간, 혈관 등을 진단하기 위한 보완적이며 더 정량적인 모드로 사용되고 있는 단계에 진입하였다. 본고에서는 주로 준정적 또는 정적탄성 영상법에 사용되는 여러 가지 알고리듬을 소개하고 특성을 비교하고자 한다. 대부분의 알고리듬은 상호상관함수 또는 자기상관함수 방법에 그 기반을 두고 있으며 전자는 래그를 변화시켜가면서 시간 이동량을 찾지만 후자는 보간 과정 없이 고정된 래그에서의 위상차로부터 시간 이동량을 바로 구해 변위를 추정하는 점이다.
본 논문에서는 삼각 메쉬에 관한 보다 안정되고 직관적인 새로운 다중해상도 메쉬 편집 기술을 제안한다. 본 논문의 기본 아이디어는 3차원 메쉬 상에서 편집 영역을 선택하여 2차원 영역으로 임베딩을 하는 과정과 사용자에 의해서 정의되는 편집 정보를 보간하는 곡면을 생성하는 과정으로 이루어지며, 이를 통해 편집 영역 안에 있는 다른 꼭지점의 변위 정보를 곡면 함수값으로부터 생성한다. 본 논문에서 사용되는 임베딩 방법은 확장 볼록 조합 매개변수화 방법으로서 임베딩된 2차원 메쉬의 삼각형들은 자기 교차를 하지 않으며 또한 볼록 조합 계수를 정의할 때 모양 유지 방법을 사용하기 때문에 3차원 삼각형의 모양을 제대로 유지할 수 있다. 또한 편집 결과의 영역을 조절할 수 있도록 하기 위하여 다단계 B-스플라인 곡면을 이용하여, 상호작용적이며 직관적이어서 보다 안정되고 효율적인 메쉬 편집 결과를 얻을 수 있다.
서로 다른 두 재료의 접합면에 균열이 수직으로 위치하고 있을 때, 균열에서의 응력특이성차수는 두 재료의 재료특성치에 따라서 변화하게 된다. 이와 같은 균열문제를 해석하기 위하여 다영역경계요소법을 사용하였다. 균열을 포함하는 등매개 경계요소 중간절점의 위치를 적절히 이동하여 놓음으로써 변위에 대한 정확한 형상함수를 나타내었으며, 아울러 트랙션에 대해서도 정확한 보간차수를 나타내도록 시도하였다. 3절점 경계요소를 이용하여 수치해석을 수행하였으며, 이의 결과를 기존의 해석결과와 비교 검토하였다.
본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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