본 논문에서는 선행연구에서 신뢰성을 확보한 지능형 브레이커의 해석모델을 바탕으로 지능형 브레이커의 타격성능 개선을 위한 설계변수 민감도 분석 및 다목적함수 최적화를 다룬다. 본 연구에서는 타격출력만을 향상시키는 기존의 연구를 보완하여 타격출력과 안정성 모두를 개선시키는 것을 목표로 한다. 연구를 진행하는 순서는 다음과 같다. 먼저 정확한 민감도 분석 및 최적화를 진행하기 위하여 해석 시나리오를 설정한다. 그 후 지능형 브레이커의 설계변수 민감도를 분석하고, 상위 민감도를 가지는 변수를 추출한다. 마지막으로 추출한 변수를 사용하여 다목적함수 최적화를 진행하고, 초기 성능과 최적화된 성능의 비교를 통해 기존 지능형브레이커에서 타격성능이 얼마나 향상되었는지 파악한다. 이러한 연구를 통해 국내 기술력으로 기존 해외 선진사의 제품보다 타격성능이 향상된 제품을 개발할 수 있는 가능성을 확보할 수 있다.
격납구조는 사고시 방사능 유출을 막기 위해 내압성능을 확보해야 하므로 소형 원자로용 격납구조에 모듈 방식을 적용하기 위해서는 내압성능의 분석이 필요하다. 따라서 소형 원자로용 모듈화 격납구조의 내압성능 분석을 위해 프리캐스트 콘크리트 모듈과 모듈 사이의 연결부 접촉면과 긴장재 배치를 고려한 FEM모델을 작성하고 정적해석을 수행한다. 이를 통해 모듈화 격납구조의 하중단계별 변위 및 응력의 변화특성을 분석한다. 그리고 변수 분석을 위해 선정된 각 변수가 모듈화 격납구조의 내압성능에 미치는 영향을 분석한다. 비교를 위해 일체화 격납구조의 내압성능도 함께 분석한다. FEM해석을 통한 변수 분석을 통해 긴장력 크기, 긴장재 배치 간격, 콘크리트 두께방향 긴장재 위치, 연결부 접촉면 마찰 계수 크기, 콘크리트 두께 등과 같은 변수 값의 범위가 제시되었다. 모듈화 격납구조의 모듈 간 접촉면에서 합성효과를 발생시켜주는 주요인자는 긴장재에 의한 긴장력과 연결부 접촉면의 마찰력이다. 일체화 격납구조 대비 추가적인 긴장재배치를 통해 긴장력을 증가시키면 모듈화 격납구조에서도 일체화 격납구조와 동등 수준의 내압성능을 확보할 수 있다.
본 논문에서는 선형 구조물에 대해 성능함수법을 이용하여 신뢰성기반 위상 최적설계 기법을 개발하였다. 구조물을 라이즈너-민들린(Ressiner-Mindlin) 판 요소로 분할하였으며, 각 요소의 재료 물성치를 설계변수로 사용하였다. 설계변수와 임의변수의 효율적인 설계민감도를 구하기 위하여 연속체 역학에 기초한 해석기법 중 보조변수법(Adjont variable method)을 사용하였다. 또한 확률론적 제약조건을 평가하기 위해서 성능함수법(Performance measure approach)을 사용하였으며 변위 제약조건을 두어 위상 최적설계 문제를 구성하였다. 이 때 재료 물성치와 하중을 불확실 변수로 고려하였으며 수치적 예제를 통하여 본 논문에서 제안한 최적설계 방법론을 기존의 결정론적 방법, 안전계수법(Safety factor approach), 최악조건법(Worst case approach) 등과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
최근 비음수행렬분해 기법을 이용한 잔향 제거 연구가 활발히 이루어지고 있다. 비음수행렬분해 기법은 최적화를 위해 쿨백라이블러 발산 기반의 비용함수를 사용하며, 시간 연속성, 펄스 길이, 잔향과 표적 간 에너지 비율 등 제약사항들이 추가된다. 그리고 초매개변수를 이용하여 제약사항이 적용되는 경향을 조절한다. 따라서 효율적인 잔향 제거를 위해서는 초매개변수를 최적화해야 하지만 현재까지는 관련된 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 실제 해상실험 데이터를 이용하여 비음수행렬분해 기반 잔향 제거 기법의 세 가지 초매개변수에 따른 잔향 제거 성능을 분석하였다. 분석결과, 시간 연속성과 펄스 길이에 대한 초매개변수는 값이 높을 경우 잔향과 표적 간의 에너지 비율은 0.4 이하에서 우수한 성능을 보였으나, 변화하는 송수신 환경에 따라서 성능의 변동성이 있음을 확인하였다. 본 논문의 분석 결과가 향후 비음수행렬분해 기반 연속파 잔향 제거 기법의 초매개변수를 최적화하기 위한 정밀한 실험을 계획하는 것에 유용한 지침표가 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 부가적인 잡음이 존재할 경우 모노펄스 알고리즘의 성능을 분석한 연구이다. 이전 연구에서는 변수가 4개일 때의 1차 테일러급수 전개와 2차 테일러급수 전개를 통한 진폭비교 모노펄스 알고리즘 성능 분석을 진행하였다. 4개의 잡음랜덤변수에서 2개의 잡음랜덤변수로 새롭게 정의하였으며, 2개의 랜덤변수와 관련된 수식의 복잡성이 4개의 랜덤변수와 관련된 수식의 복잡성보다 낮은 것을 보인다. 성능분석은 평균제곱오차(Mean Square Error : MSE)관점에서 몬테카를로(Mont-Carlo) 방법을 이용하여 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 기존 연구에서 제안한 방식보다 계산 복잡도 측면에서 더 효율적이다. 또한 본 연구에서 도출된 표현을 활용하여 추정각도 평균제곱오차의 해석적 표현을 구하는데 활용될 수 있다.
국내에서 최초로 개발된 기본훈련기 KT-1의 추진기관인 터보프롭 엔진(PT6A-62)을 위한 정상상태 성능모사 덴 진단 프로그램을 개발하였다. 개발된 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 해석 결과를 엔진 제작사에서 제공한 성능 데이터 및 가스터빈 엔진의 성능 모사 프로그램으로 잘 알려진 GASTURB와 비교하였다. 개발된 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 해석 결과를 엔진 제작사에서 제공한 성능 데이터 및 가스터빈 엔진의 성능 모사 프로그램으로 잘 알려진 GASTURB와 비교하였다. 개발된 프로그램의 유용성을 검증하기 위해 다양한 고도, 비행마하수, 부분부하에서의 성능을 해석하였다. GPA(Gas Pess Analysis) 방법은 엔진의 성능 저하를 구성품 효율의 저하와 공기유량의 변화량으로 나타내는 방법이다. 오염, 부식, 침식과 같은 물리적 손상을 탐지하기 위한 최적의 계측변수 선정을 위해 GPA 방법은 유용하다. 본 연구에서는 최적의 계측변수를 선정하기 위해 2가지 방법을 이용하였다 하나는 독립변수의 수를 다르게 하여 계측기 수가 진단에 미치는 영향을 알아보았으며 다음 종속변수의 종류가 미치는 영향을 살펴보았다. 해석 결과에 따르면 압축기 입구 온도 및 압력, 압축기 터빈 입구 온도 및 압력, 동력 터빈 입구의 온도 및 압력과 축마력, 연료유량 등을 측정하여 진단에 이용하는 것이 가장 오차가 적었다.
소, 중형 산업용 항공기나 초등 훈련기용으로 많이 이용되고 있는 터보프롭 엔진의 정상상태 성능해석 프로그램을 개발하고 성능진단을 위해 선형 GPA 기법을 적용하였다. 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 상용 정상상태 해석 프로그램인 TURBOMARCH 해석결과와 비교하였다. 지상정지조건에서의 성능 및 비행마하수에 따른 출력 둥을 비교한 결과 각 구성품의 입,출구 온도 및 압력, 출력 등에서는 약 3%이하의 오차율을 보였으며, 마하수 변화에 따른 출력 비교에서도 최대오차율 2.4 % 이내로 프로그램의 신뢰성을 확인하였다. 선형 GPA 기법의 계측변수의 선정에 따른 정확성을 알기 위해 종속변수의 선정을 다르게 하여 오차율을 알아보았다. 성능저하 원인으로는 압축기에만 오염이 발생하였을 경우, 압축기와 압축기 터빈에 각각 오염과 부식이 발생하였을 경우, 압축기 터빈과 동력터빈에 동시에 부식이 발생하였을 경우, 압축기, 압축기 터빈, 동력터빈이 모두 오염과 부식이 발생하였을 경우를 가정하였다. 해석결과 계측기 변수가 많을수록 RMS 오차가 적었으며 같은 수의 계측기 변수라 하더라도 어떠한 변수를 계측하는가에 따라 오차율이 달라짐을 알 수 있었다. 비교적 오차율이 적으면서 경제성이 있는 경우는 8개의 측정변수를 이용한 경우로 최적의 계측기 수 및 계측기 변수 선정이 중요함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 정유연성 지배주파수를 이용한 개선된 매개변수 인식기법이 제안되었다. 정유연성 지배주파수를 이용할 경우 주파수응답함수에서 고유주파수 보다 다수의 정보를 추출할 수 있어 매개변수 인식의 성능을 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 정유연성 지배주파수를 매개변수 인식에 이용하기 위하여 기존의 고유주파수 민감도에 기반한 구조계 인식기법이 확장되었다. 정유연성 지배주파수의 이용을 통한 매개변수 인식의 성능향상은 수치예제를 통해 증명하였다. 수치예제는 스프링과 질량으로 이루어진 간략 모델이 사용되었으며, 고유주파수 만을 이용하여 구한 인식값과 비교한 결과 보다 정확한 매개변수 값의 인식이 가능함을 알 수 있었다.
지지벡터기계는 잡음변수가 존재하는 경우에 성능이 저하될 수 있다. 또한 최종 분류기에서 각 변수들의 중요도를 알리 어려운 단점이 있다. 따라서 변수선택은 지지벡터기계의 해석력과 정확도를 높일 수 있다. 기존의 문헌상의 대부분의 연구는 선형 지지벡터기계에서 성근 해를 주는 벌점함수를 통해 변수를 선택에 관한 것이다. 실제로는 분류의 정확도를 높이기 위해 비선형 커널을 사용하는 경우가 일반적이다. 따라서 변수선택은 비선형 지지벡터기계에서도 마찬가지로 필요하다. 본 논문에서는 모의실험 및 실제자료를 통하여 비선형 지지벡터의 대표적인 변수선택법인 COSSO(component selection and smoothing operator)와 KNIFE(kernel iterative feature extraction)의 성능을 비교한다.
리스크 관리에 기반한 교량관리를 위해서는 시간 및 환경에 따른 성능변화를 예측하기 위한 성능이력모델이 필수적이다. 일반적으로 성능이력모델의 산출은 어려운 작업이므로 전문가 의견 또는 교량의 겉보기 상태 진단평가 기록을 이용한 상태 성능 이력모델이 많이 사용되어 왔다. 하지만 상태성능 이력모델은 교량의 실제 안전도와는 일치하지 않은 경우가 많아 근본적인 문제를 내포하고 있다. 성능 평가 및 이에 따른 성능이력모델의 정확도는 교량 유지관리 시스템(Bridge Management System, BMS)의 정확도와 직접적인 관계가 있으며 유지관리 예산의 합리적인 분배를 위한 최적 대안 산출을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 방법, 즉 정성적 전문가 의견 및 불충분한 정기점검 기록에 의해 작성되는 상태 성능 이력모델의 단점을 극복하기 위하여 열화를 고려한 수치해석결과를 바탕으로 산출되는 안전성능이력모델을 제안하였다. 제안한 성능이력모델 구축을 위해서 다양한 교량 형식이 검토 되었으며, 그 중 설계 변수 간 종속성이 높아 고려되어져야 할 설계 변수의 수가 비교적 적은 강박스 교량을 중심으로 다양한 환경 조건 및 시간에 따른 안전성능이력의 변화를 분석하였다. 교량 유지관리 시스템 내에서의 안전성능 이력모델의 역할은 특정 환경 하에서 시간에 따른 안전성능변화 예측에 있으며 안전성능이력모델의 산출 속도는 시설물 관리시스템의 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 일반적으로 실시간 해석을 수행하기 보다는 기 작성된 예측모델을 사용하는 방법이 주로 사용된다. 본 연구에서는 정량적 성능이력의 신속한 산출을 위하여 주요 설계 변수로 구성된 응답면 기법(Response Surface Method, RSM)을 사용하였다. 응답면 기법 적용을 위한 설계 변수 및 설계 값의 범위는 국내 강상자형교 설계 기준, 가이드라인 및 유지관리 자료를 근거로 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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