가압용 압력용기로부터 오리피스를 통해 기체가 배출되는 경우에 대하여 기체배출특성을 예측하기 위한 모델 개발에 대한 연구이다. 추진체계에 사용하기 적합한 압력용기에 대해 시험을 수행하여 대표적인 압력과 온도를 계측하였고, 압력용기 내부의 열전달에 대한 가정과 이에 대한 모델을 적용하여 시뮬레이션을 통해 압력과 온도를 예측하여 비교하였다. 그 결과 제안된 열전달 모델을 통해 계측된 압력과 온도와 유사한 예측 결과를 확인하였다.
가압용 압력용기로부터 오리피스를 통해 기체가 배출되는 경우에 대하여 기체배출특성을 예측하기 위한 모델 개발에 대한 연구이다. 추진체계에 사용하기 적합한 압력용기에 대해 시험을 수행하여 대표적인 압력과 온도를 계측하였고, 압력용기 내부의 열전달에 대한 가정과 이에 대한 모델을 적용하여 시뮬레이션을 통해 압력과 온도를 예측하여 비교하였다. 그 결과 제안된 열전달 모델을 통해 계측된 압력과 온도와 유사한 예측 결과를 확인하였다.
실제 발전소규모의 HDR 격납용기 실험에서 기존의 격납용기 해석모델에 많은 문제점들이 있다는 것이 밝혀졌는데, 그 중의 하나가 단기 (0∼2초) 압력 차이 계산이다. 격납용기의 각 구분방 사이의 압력차이는 질량 흐름율, 유체밀도, 마찰상실계수, 흐름면적비 등에 의존하는데, 각 요소가 압력 차이의 실험값과 계산값의 불일치에 어느 정도의 영향을 주는가는 정확하게 알려져 있지 않다 본 연구에서는 기존의 해석모델을 개선하기 위해 지금까지 상수로 간주되어 온 마찰상실계수를 압력과 압력차이 등의 함수로 제시되었다. COMPARE 코드로 수정된 모델을 사용하여 HDR 실험에 대한 압력과 압력차이가 계산되었는데 V.42 실험값에서는 측정치와 잘 맞고, V.43의 측정치 보다는 높게, V.44 실험값보다는 조금 낮은 결과를 보였다.
도시가스 배관은 지중에 매설되어 있기 때문에 세부 관리가 어렵고 다양한 위험에 노출되어 있다. 본 연구에서는 도시가스 배관압력 실시간 데이터를 분석해 배관압력 이상을 예측하고 전문가의 의사결정을 돕는 모델을 제안한다. 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 정압기에서 수집하는 실시간 배관압력 데이터와 시간변수, 외부환경변수를 통합해 분석 데이터로 사용한다. 아산시와 천안시에 위치하는 11개 정압기를 분석 대상으로 하며 분 단위 배관압력 예측모델을 구현한다. Random forest, support vector regression(SVR), long-short term memory(LSTM) 알고리즘을 사용해 회귀모델을 구현한 결과 LSTM 모델에서 우수한 성능을 보인다. 아산시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 RMSE가 0.011, MAPE가 0.494이며, 천안시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)가 0.015, 절대평균백분율오차(mean absolute percentage error, MAPE)가 0.668로 가장 낮은 오류율을 보인다.
본 논문은 스마트 인솔의 압력 데이터를 이용하는 컨볼루션 신경망 모델에 해석가능한 인공지능 방법인 Grad-CAM을 적용하는 방법을 제안한다. 학습된 각 모델에 Grad-CAM을 적용하여 모델에서 중요한 역할을 하는 압력센서와 중요하지 않은 압력센서를 알아내는 방법을 제안하고 데이터마다 학습을 진행하고 학습된 모델을 통해 실제로 중요한 압력센서와 그렇지 않은 압력센서에 대해서 알아본다.
공압쿠션실린더(${\psi}80{\times}500^{st}$)의 쿠션장치인 쿠션슬리브(${\psi}20{\times}28^{st}$) 4종(Model #a, Model #b, Model #c, Model #d) 모델을 제작하여 수직하강하는 실린더에 각각 장착한 후, 각 모델에 따라 압력과 부하 특성을 비교하였다. 동일한 실험조건인 공급압력($5kg_{f}/$\textrm{cm}^2$)과 부하하중($70kg_{f}$)에서 각 모델별 실험을 실행하였다. 각 모델별 실험에서, Model #c의 쿠션슬리브인 경우가 가장 적합한 형상임을 알 수 있었다.
대형 선박과 발전소 및 화학 공장 등을 구성하는 배관 및 계통은 다양한 구성요소들로 이루어져 있다. 밴드, 티, 급격 확대, 급격축소, 오리피스와 같은 이러한 구성요소들은 시스템 전체의 압력강하를 유발한다. 집중변수모델을 사용하여 구성요소들에 의한 압력손실은 계산할 시에는 압력손실계수인 k-factor가 제공되어야 한다. 일반적으로 많은 공학 분야에서 k-factor의 계산에 Idelchik 모델이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 전산유체역학 해석을 통하여 압력손실계수를 계산하고 그 결과를 Idelchik이 제안한 압력손실계수와 비교하였다. 이는 복잡한 유동영역의 압력손실계수 계산에 전산유체역학 코드의 활용성을 검증하기 위함이다. 해석결과, 레이놀즈 응력 모델이 압력손실계수를 가장 잘 예측하고 있다. 전산유체역학을 통한 압력손실계수 평가는 사용된 난류모델에 영향을 받지만 압력손실계수를 잘 예측하고 있으므로 압력손실 계산에 전산유체역학 코드를 사용하는 것은 타당하다고 판단된다.
본 연구에서는 부채꼴형 유한폭 패드베어링에서의 선단압력을 구하기 위하여 3차원 유동모델을 제시하였으며, 이 유동모델을 기초로 하여 구해진 선단압력을 패드 선단에서의 압력경계조건으로 사용하여 유막내의 압력을 구하고 베어링의 하중지지능 력, 마찰토오크 및 윤활유량등을 계산함으로써 베어링의 성능을 해석하였다. 그 결 과 선단 압력이 크게 발생하는 운전조건일수록 선단압력을 무시한 종래의 베어링 성능 해석결과와는 상당한 차이가 있었으며, 특히 관성계수가 큰 운전조건에서 사용되는 피 봇식 추력베어링에서는 선단압력의 영향으로 인하여 하중지지능력을 최대로하는 피봇 점의 위치가 패드 선단부쪽으로 크게 이동되었다.
기존에 개발되었던 자기충전 콘크리트의 거푸집 예측 모델에 대해 실험을 통한 검증이 이루어졌다. 실험실에서 거푸집 압력을 모사할 수 있는 실험 장비를 제작하였으며, 자기충전 콘크리트에 대해 실험을 수행하였다. 실험결과로부터 각각의 재료에 대해 모델 교정(Calibration)을 수행하였고, 일반적인 타설 조건을 고려한 거푸집 압력 측정 실험과 교정된 모델로 부터 얻은 해석결과를 비교해 보았다. 모델을 구성하는 파라미터는 재하시간에 따라 특정한 경향을 나타내었으며, 해석 값이 측정된 거푸집 압력의 시간에 따른 변화를 정확히 모사하였다.
저진공(1 kPa~ 100 kPa)은 대기압 측정, 비행고도, 기체의 온도 측정, 질량의 부력 보정, 레이저의 굴절률 측정등에 사용되는 영역으로 과학적 중요성을 갖고 있다. 또한 대기압 이상의 압력 측정과 고진공 측정의 경계적 역할도 수행하고 있어 압력 표준기의 국제 비교에 필수적으로 권장되는 역역이다. 이 영역에 주로 사용되는 압력 표준기는 수은 압력계(Mercury manometer)와 분동식 압력계(Deadweight piston gauge or Pressure)가 있다. 이들은 이동이 불편하거나 불가능하므로 표준기의 국제 비교에 사용되는 전달 표준기로는 보다 이동이 간편한 탄성 압력계인 CDG(Capacitance diaphragm Gauge)가 있다. 이 게이지는 반도체 산업의 공정 제어용으로도 많이 사용되고 있다. 그러나 게이지와 함께 사용되는 컨트롤러의 부피가 크고 무거우며 영점 이동이 커서 측정때 마다 재조정하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 극복하기 위해 수정빔 진동형 진공 센서를 잔달 표준기로 사용하는 것에 대한 연구를 수행하였다. 수정빔 진동형 압력 센서는 수정빔으 공진주파수가 스트레인에 비례하는 것을 이용하여 제작된 센서로 주로 대기압 이상의 고압 측정에 많이 사용되고 있다. 먼저 수정빔의 압력과 주파수간의 관계를 측정하고 또한 내장된 수정 온도센서의 공진 주파수를 측정하여 온도 보상을 위한 자료로 사용하였다. 규격에 나와 있는 수정빔의 기하학적 형상으로부터 거동에 관한 이론 모델식을 구하고 압력교정 자료로부터 얻어진 데이터를 이 식과 비교 분석하여 적합한 특성식과 인자를 구하였으며 게이지의 불확도를 추정하였다.모델은 길이가 유한한 0-차원 실린더 모델로 가정하였고, 이에 대한 기하학적 성질 및 열역학적 성질은 유효계수를 고려하여 산출하였다. 진공용기 이중 벽 내부로 흐르는 질소가스의 유량과 온도의 계산은 진공용기 내벽과 외벽을 각각 독립적인 열전달 요소로 가정하여 구성한 모델을 이용하였다. 전체 해석에서 각 열전달 요소의 비열 값은 온도에 따라 변화하는 비열의 특성을 반영하였으며. 진공용기와 플라즈마 대향 부품의 방사율(emissivity)은 앞서 가정했던 각 온도 상승 곡선에 대해서 각각 0.1, 0.2, 1.3의 경우를 가정하여 계산하였다. 직선적으로 증가하는 온도 상승 곡선중 2$0^{\circ}C$/hr의 온도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실
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[게시일 2004년 10월 1일]
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