다자유도 시스템의 내진 성능을 평가하기 위해서는 반복적인 비선형 시간 이력 해석이 필요하며 이를 위해 많은 계산과정과 노력이 필요하다. 이와 같이 해석에 따르는 어려움을 보완하기 위해 복잡한 다자유도 시스템을 반영할 수 있는 등가 단자유도 시스템을 개발하였다. 등가 단자유도의 이력 모델로는 일반적으로 이선형 모델과 삼선형 모델이 사용된다. 이러한 모델은 탄성 거동 이후 음강성을 가질 수 있도록 하여 지진 발생 시 중력하중에 의한 발생되는 효과를 반영하기 위해서이다. 본 연구에서는 철골모멘트 골조의 실제 응답을 예측하기 위하여 이러한 이력 모델들로 거동하는 등가단자유도 시스템의 필요조건에 대하여 평가하였다. 이를 위해 본 연구에서는 로스엔젤레스 지역의 SAC 9층 모멘트 저항 골조를 비선형 다자유도 시스템과 등가단자유도 시스템으로 모델링하여 반복하중 푸쉬오버 해석, 비선형 시간 이력해석 및 IDA(Incremental Dynamic Analysis)를 수행하여 비교 검토하였다. 또한 본 연구에서는 강도저감 모델에 대해서도 평가를 수행하였다.
인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.
이 논문에서는 서울지역 기온에 대한 향후 48시간까지 3시간 간격 예보 모델 개발 결과이 다. 동적 변화패턴과 수치모델의 체계적 오차를 제거하기 위하여 동적 선형모형으로 적합하였으며 , 수치모델 예측치와 관측치를 입력 변수로 사용하였다. 동적 선형모형에 의한 예측모델은 수치모델의 체계적 오차를 성공적으로 제거하였으며, 예측 정확도를 향상시키고 있다.
본 논문에서는 퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응모델예측제어가 제안된다. 모델예측제어의 저긍구조는 순환 퍼지모델링을 통해 구현된다. 사용된 퍼지모델의 후건부가 입, 출력 변수의 선형식이기 때문에, 전체 공정의 모델을 구하고 이를 이용하여 미래 공정출력을 구한 후 비용함수를 최로로하는 제어법칙은 일반형 예측제어(GPC)와 같은 형태가 된다. 제안된 적응 퍼지모델 예측제어는 퍼지모델이 가지는 본래적인 비선형성으로 인해 비선형공정을 우수한 성능으로 제어한다. 공정제어입력의 변화량을 출력값으로 하는 적응 퍼지모델 예측제어(AFMPC)인 경우, 상수의 기준입력에 대해 정상상태가 없고 매우 우수한 성능을 보인다. 제안된 제어구조의 특성 및 성은 비선형 공정의 모의 실험에 의해 검증한다.
이 연구의 목적은 비선형 유한요소해석을 이용하여 철근콘크리트 교량의 내진성능을 평가하는데 있다. 정확하고 올바른 성능평가를 위하여 신뢰성 있는 비선형 유한요소해석 프로그램을 사용하였다. 사용된 프로그램은 철근콘크리트 구조물의 해석을 위한 RCAHEST이다. 재료적 비선형성에 대해서는 균열콘크리트에 대한 인장, 압축, 전단모델과 콘크리트 속에 있는 철근모델을 조합하여 고려하였다. 이에 대한 콘크리트의 균열모델로서는 분산균열모델을 사용하였다. 제안한 해석기법을 철근콘크리트 교량에 적용하여 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 비선형 RF 전력 증폭기의 효율적인 다항식 기반의 이산 신호 모델링 방법을 제시하였다. 비선형 RF 증폭기의 입, 출력 신호의 샘플링 과정을 통하여 이산 비선형 모델을 추출하는 과정을 기술하고, 테일러 급수와 메모리 다항식 구조를 이용한 다항식 기반의 비선형 이산 모델에서 모델 인자인 샘플률, 비선형 차수, 최대 메모리 깊이의 변화에 따른 모델의 오차를 분석하였다. 다항식 기반의 비선형 모델에서 오차는 샘플률, 비선형 차수, 최대 메모리 깊이에 대하여 특정 값 이후부터 일반적으로 수렴하는 특성을 보인다. 이에 모델 인자값에 따른 시스템의 복잡성을 고려하는 효율적인 이산 신호 모델링 기법을 제시하였다. 모델링 효율 지수를 정의하고, 이를 활용하여 최적의 모델 인자 값을 추출하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 WiBro, WCDMA 등의 다양한 신호를 가지는 RF 전력 증폭기의 모델링에 적용하고, 제시한 방법의 효율성을 검증하였다. 제안된 기법은 빠른 속도의 모델링과 저렴한 가격의 디지털부를 사용할 수 있게 하여 차후 광대역 송신기에서의 빠른 속도와 낮은 가격의 디지털 전치 왜곡기 구성 등에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 비선형 회귀분석 모델(Nonlinear Regression Models)에서의 추산잔차(Recursive Residuals)를 정의하기 위한 것을 목적으로 한다. 선형 회귀분석 모델(Linear Regression Models)에서는 추산잔차가 우리가 측정할 수 없는 진짜 오차(True Error)와 같은 확률 분포를 갖는데 이의 평균은 0이고 분산은 ${sigma}^2$이다. 그러나 비선형 회귀분석에서는 이와 같은 정확한 분포를 알 수가 없기 때문에, 여러 종류의 잔차들을 연구 검토하고 나아가서 시뮬레이션(Simulation)을 통하여 분석.비교한 뒤 추산잔차를 정의하기로 한다.
본 연구에서는 Mohr-Coulomb 선형 모델 및 Duncan-Chang 비선형 모델을 사용하여 개착하부 통신구 터널에 대한 수치해석을 수행하였다. 해석결과, Mohr-Coulomb 모델이 Duncan-Chang 모델보다 큰 변위(통신구 터널에서 $10{\sim}14%$, 주변 지반에서 32%)를 산출하였다. 이는 터널부 토피의 영향으로 지반변위해석은 반드시 두 모델 결과의 종합평가가 필요하다. 지반응력은 Mohr-Coulomb 모델이 Duncan-Chang 모델보다 $5{\sim}10%$ 큰 값을 산출하였다.
본 논문에서는 반복하중을 받는 철근 콘크리트 쉘구조물의 해석을 위한 비선형 유한요소 해법을 제시하였다 유한 요소로서는 충상화기법을 이용한 부재회전강성도를 갖는 4절점 평면 쉘요소가 개발되었다 두께 방향에 대한 철근과 콘크리트의 재료성질을 고려하기 위하여 충상화기법이 도입되었다. 재료적 비선형성에 대해서는 균열콘크리트에 대한 인장, 압축, 전단모델과 콘크리트중에 있는 철근모델을 조합하여 고려하였다. 이에 대한 콘크리트의 균열모델로서는 분산균열모델을 사용하였으며 철근에 대해서는 1축 응력상태로가정하여 등가의 분산 분포된 철근량으로 모델화하였다 구성모델은 재하, 제하 그리고 재재하과정을 포함하여 요소는 반복하중하에서 철근콘크리트 쉘의 거동을 파악할 수 있다 신뢰성 있는 실험결과와 비교를 통하여 본 논문의 해석방법이 반복하중을 받는 철근콘크리트 쉘구조의 비선형 해석에 적합한 방법임을 입증하고자 한다.
차량 모델 비선형성의 주된 요인중 하나는 타이어의 비선형성이라고 할 수 있다. 타이어 모델도 간편화하기 위해 선형화된 타이어 모델을 적용할 경우에 저속 주행 또는 고속 주행이라고도 조향각이 적을 때는 문제가 없지만, 급격한 가감속과 과도한 조향각을 주었을 때는 타이어 미끄럼 각(Tire Slip Angle)이 급격히 변화되므로 선형화 된 타이어 모텔을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델이 요구되어진다. 실험적 모델은 실제 차량의 실험 데이터를 바탕으로 커브 피팅(Curve Fitting)하여 타이어의 동특성을 표현하도록 모델링 하므로서 모델의 정확도를 높일 수 있는 반면 요구하는 계수들이 많아지게 되어 계산량이 증가되는 단점이 있다. 기존의 타이어 모델 연구 결과에 대해 분석하고, 관측 자료들을 바탕으로 FMFNN(Fuzzy Membership Function based Neural Network)을 이용한 함수 근사화로서 타이어 횡축력과 종축력의 모델링 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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