유연도법 기반의 공식화에서는 변위영역의 형상함수를 라그랑지언(Lagrangian)보간법에 의한 곡률로부터 횡방향 변위를 유도한다. 곡률변위보간법으로 유도한 매트릭스를 사용한 기하학적 비선형 해석방법과 강성도법을 기반으로 한 비선형 기존의 유한요소 해석 프로그램의 결과를 비교하여 적용이 가능함을 확인하였고, Spacone의 이론을 확장시켜 기하학적 비선형 거동을 예측할 수 있는 유연도법의 알고리즘을 제안하였다. 예제를 통하여 실제 문제에 대한 기하학적 비선형 해석을 수행하였다.
본 논문은 스피커 시스템의 이상적이지 못한 특성으로 인해 발생하는 비선형 왜곡을 분석하고 스피커에 입력하는 신호를 처리함으로써 비선형 왜곡을 감소시키도록 하는 것을 목적으로 한다. 비선형 왜곡의 가장 큰 요인인 강성과 force factor의 비선형성을 변위에 관한 2차함수로 모델링하여 이것을 바탕으로 전처리의 여러 계수를 결정하며 변위를 측정하여 귀환시키는 대신 선형 운동방정식을 적용하여 변위를 예측하도록 함으로써 시스템의 구현을 간단히 할 수 있도록 하였다. 이 왜곡보상시스템을 하드웨어로 설계하였다.
본 논문에서는 구조물에 작용하는 하중의 크기와 진동수에 따른 거동의 비선형성을 확인하고 정확한 예측을 위한 방법을 모색하기 위하여 외팔보의 정적 및 동적해석의 수행에서 선형, 비선형 해석의 결과를 비교하는 연구를 진행하였다. 우선 보의 자유단에 수직방향의 정적 및 동적 하중을 가한 상황을 예측하였다. 선형 해석방법으로 고전 외팔보 이론을 적용하였고, co-rotational dynamic 유한요소해석 기법을 개발하여 비선형 해석방법으로 사용하였다. 먼저 정적해석에서 외력의 크기가 달라질 때 선형 및 비선형 해석 예측이 어떠한 차이를 보이는지 비교하였다. 그리고 동적해석을 통해 가진 진동수의 변화에 따른 보 끝단의 무차원화된 변위의 양상을 연구하였고, 공진진동수 근방에서의 상당한 변위가 발생함을 보였다. 마지막으로 주파수 지연현상을 조사하기 위해 특정 진동수에서의 시간 경과에 따른 보의 변위를 확인하였다.
큰 가로세로비를 가지는 유연날개의 변형정보는 구조 건전성 평가를 위한 실시간 모니터링에 필요하다. 비행 중인 날개 구조 대변형은 날개 외피의 변형률과 곡률의 관계식을 기반으로 한 비선형 변위 예측 알고리즘을 통해 예측될 수 있다. 그러나 동체에 고정된 날개의 기하학적인 형상으로 인하여 고정단 부근에서의 변형률 분포는 복잡한 양상을 나타내며, 변형률 센서가 부착된 센싱라인의 코드방향 위치에 따라 변위가 다르게 예측될 수 있다. 본 논문에서는 스팬방향 변형률의 보정을 통하여 변형률 센싱라인의 코드방향 위치에 관계없이 예측변위의 정확도를 향상시키는 연구를 수행하였다. 변형률 보정을 위하여 스팬방향 및 코드방향 변형률의 비, 재료의 포아송비, 보와 평판 모델의 변형률 비를 이용하였다. 보정된 변형률을 이용하여 예측한 변위는 해석변위와 잘 일치하였으며, 이를 실험을 통하여 검증하였다.
구조물의 내진 성능을 정확히 평가하기 위해서는 비선형 시각 이력 해석이 필요하지만 실용성과 단순성 측면에서 약산법이 대안이 될 수 있으며, 다층 구조물을 등가 단자유도계로 치환할 때 다층 구조물의 모드벡터는 구조물이 탄성 또는 탄소성 상태에 상관없이 탄성 상태에서의 모드 형상으로 가정되지만, 항복이 발생한 후 증가하는 하중단계에서 구조물은 비탄성으로 되기 때문에 변위 모드 특성들도 변화된다. 본 논문은 항복 이후의 구조물의 모드 변화를 고려한 비선형 변위모드를 이용하여 다자유도계를 등가 단자유도계로 변환하는 방법을 제시하였으며, 변환된 등가 단자유도계의 변위응답을 근거로 추정한 복합 구조물의 최상층 변위와 실제 지진교란을 받는 복합 구조물의 비선형 동적해석에 의한 최상층 변위를 비교함으로서 복합구조물의 지진응답예측을 위한 비선형 변위모드법의 적용성과 신뢰성을 검토하였다.
암석의 시간 의존적 거동은 기본적인 역학적 특성으로서 시간 의존적으로 거동을 분석하여 암반구조물의 파괴시간을 예측하는 것은 매우 중요하다. Voight가 제안한 재료 파괴 예측식($\ddot{\Omega}=A\dot{\Omega}^\alpha$, 여기서 $\Omega$는 변형률이나 변위와 같은 측정 가능한 물리량이고 A & $\alpha$는 상수이다)을 이용하여 터널, 사면 및 실내 크리프 시험으로부터 측정된 변위나 변형률로부터 파괴시간을 예측하고자 하였다. Voight식을 1차 및 2차 적분하여 구한 변위속도 및 변위식에 비선형최소자승법을 적용하여 A & $\alpha$를 구하였으며 이들 상수는 파괴시간을 예측하는데 사용되었다. 예측된 파괴시간은 실제 파괴시간과 잘 일치하는 것으로 나타났다. 크리프 변형률과 변형률속도에 선형역속도법을 적용하여 구한 예측 파괴시간은 변형률과 변형률속도를 이용하여 구한 파괴시간보다 오차가 큰 것으로 나타났다.
해성토층 위에 준설매립된 수도권 해안매립지역에서 원형의 대심도 굴착공사로 인하여 발생하는 지중연속벽의 수평변위를 예측하기 위하여 수치해석을 수행하였고, 이러한 수치해석결과와 현장측정값을 비교하여 각각의 수치해석방법의 적용성을 평가하였다. 수치해석법으로는 지반반력해석, 선형 유한요소법 그리고 비선형 유한요소법이 수행되었다. 각각의 방법들에서는 미소변형률에서의 지반거동특성인 비선형성과 굴착으로 인한 구속압감소효과를 고려한 경우와 고려하지 않은 경우에 대하여 수치해석을 수행하여 각각 그 결과들을 비교.분석하였다. 이러한 분석결과 미소변형률에서의 비선형성과 굴착으로 인한 구속압감소 효과를 고려한 비선형 유한요소해석법이 가장 정확하게 수평변위를 예측할 수 있는 방법임을 알 수 있었다.
본연구의 목적은 반복하중을 받는 철근콘크리트 교량 교각의 비선형 이력거동을 해석적으로 예측하는 것이다 이를 위해서 반복적인 횡하중이 작용하는 경우에 실험결과와 일치하는 교각의 하중-변위 이력곡선을 도출하고자 수정된 trilinar 이력거동모델을 이용하였다 철근과 콘크리트의 비선형 거동특성과 각 하중단계에 따른 교각의 중립축을 구하여 소성힌지부의 모멘트와 변형률을 구하고 반복하중하에서의 강성의 변화를 해석적으로 모형화하기 위하여 각기 다른 강성을 갖는 5가지 지선을 갖춘 형태의 이력거동모델식을 제안하였다 본 연구에서는 실험적으로 구한 하중-변위 이력곡선을 이용하여 축하중비 주철근비 및 구속철근비에 따른 강도감소지수와 강성감소지수의 영향을 회귀분석을 이용하여 일반식으로 제안하였다 새로운 이력거동 해석 모델을 프로그램 SARCF III에 적용함으로써 기존 철근콘크리트 교각에 강도 및 강성감소 현상을 정확하게 예측하였다
경골 목조 트러스를 접합하는데 가장 널리 사용되는 메탈 플레이트 접합부의 거동을 해석하기 위한 연구가 많이 수행되어왔다. 유한요소법을 사용한 해석은 그 연구들중의 하나이다. 선형 모델을 사용한 유한요소법은 하중-변위 곡선의 초기 경사를 예측하는데는 유효하게 사용될 수 있다. 하지만, 하중이 증가할수록 예측된 변위는 실험치에 비해 과예측이 된다. 따라서 선형 모델을 비선형부분을 예측하는데는 사용할 수 없다. 실제 거동을 더욱 정확하게 예측하기 위해, 본 연구에서는 비선형 항을 유한요소 모델에 첨가시켰다. EA와 AA 형태에서는 예측치와 실험치간에 고도의 유사성을 보여주었다. 하지만, EE와 AE 형태에서는 곡선의 비선형 부분에서 실험치와 예측치가 약간의 차이를 보여주었다. 이러한 결과는 슬립의 효과를 충분히 반영하지 못한 것에 기인한 것으로 추측된다. 결과적으로 메틸플레이트 접합부의 거동에 있어서 비선형 해석의 정확도를 증진시키기 위해서는 반드시 슬립의 효과가 고려되어야 할 것이다.
시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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