본 논문에서는 폭발하중을 받는 철근콘크리트 슬래브의 비선형 해석을 위한 개선된 수치 모델을 제안한다. 제안된 모델은 2축 응력 상태를 반영한 등가 강도에 의해 정의된 응력-변형률 관계를 사용하여 응력 상태를 직접 결정하는 변형률 속도 의존 이등방성 구성 모델을 다룬다. 또한, 균열 발생 후 콘크리트와 철근 사이의 부착 슬립이 점차 확대되어 소성힌지 영역으로 집중된다. 2축 응력 상태에서 콘크리트의 균열 방향은 주응력 방향에 따라 달라지므로 이를 고려한 부착 슬립 모델을 해석에 도입하였다. 해석 모델의 검증을 위해 수치해석과 실험결과의 상관관계 연구(correlation studies)가 수행되었다. 해석결과는 재료모델의 2축 거동과 부착 슬립의 영향을 고려하는 것이 해석결과의 정확성 향상에 중요함을 보여주며 제안된 해석 모델이 철근콘크리트 슬래브 부재의 폭발해석에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 특징 가중치 벡터를 적용하여 능동형태 모델(Active Shape Model)기반에서 눈동자의 움직임 추적 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 일반적인 능동형태 모델에서는 객체 추적을 위한 PDM 구성을 위해 각 특징점 구성 벡터의 유클리디안 거리의 최소 값으로 Training Set정렬 과정을 수행한다. 이 과정에서 적절하지 못한 샘플 영상으로 인해 안정된 PDM을 구성하지 못하는 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에 서는 형태를 구성하는 특징점마다 가중치를 부여하는 벡터를 작성하고, 최소자승근사법으로 최유사 특징점 벡터를 산출하기 위한 선형방정식을 구상하였다. 이로 인해 안정된 PDM을 구성할 수 있었으며, 눈동자 추적실험을 통해 형태적 움직임을 보정하는 실험을 수행하였다. 실험결과 기존의 능동형태 모델에 비해 반복연산의 횟수가 줄어들고, 다양한 형태로 나타나는 눈동자의 움직임 추적에 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
철근의 부식율에 따른 철근 콘크리트 보의 구조적 성능 저하를 정량적으로 고찰하기 위하여 실험 및 해석을 수행하였다. 이를 위하여 먼저 부식철근의 인장실험과 부착성능 실험을 통하여 철근의 부식율에 따른 항복강도와 탄성계수 및 부착성능을 정량적으로 산정할 수 있는 구성방정식을 구성하고, 인장주근이 부식된 RC보 실험결과와 산출된 부식모델을 반영한 비선형 해석 결과와 비교하였다. 결론적으로 본 연구에서 제시된 철근부식 모델을 이용한 비선형 해석을 통하여 인장주근이 부식된 철근 콘크리트 보의 휨 거동을 합리적으로 예측할 수 있음을 검증하였다.
변형된 Maxwell 모델을 모의 데이터와 폴리스티렌의 동적 실험 데이터인 G'과 G "에 적용하여 연속 완화시간 스펙트럼을 결정하였고, Maxwell 모델을 사용했을 때 얻어지 는 불연속 완화시간 스펙트럼과 비교하였다. MGMM과 GMM 모두 선형회귀 방법과 비선 형회귀 방법을 사용하여 완화시간 스펙트럼을 결정하였는데 비선형 방법을 사용했을 때 선 형방법에 비해 좀 더 만족스러운 결과를 얻을수 있었다. 모의 데이터의 경우 사용한 완화시 간의 수가 많은 경우에는 MGMM과 GMM 모두 원래의 스펙트럼을 잘 재현했으나 완화시 간의 수가 작은 경우에는 MGMM이 GMM에 비해 원래의 완화시간 스펙트럼을 보다 잘 나 타내었다. 또 단분산성폴리스티렌의 경우 MGMM과 GMM의 완화시간 스펙트럼이 모두 작 은 완화시간 영역에서는 분자량에 무관했고 큰 완화시간 영역에서는 분자량이 커질수록 스 펙트럼이 완화시간이 커지는 쪽으로 이동하였다. 또 두드러진 terminal 완화시간을 볼수 있 었다. 그러나 다분산성 폴리스티렌의 경우에는 단분산성의 경우와는 달리 두드러진 terminal 완화시간을 볼수 없었다. 그리고 MGMM의 파라미터 m은 분자량 분포에 크게 의존함을 알 수 있었으며 연속 완화시간 스펙트럼에서 계산된 불연속 완화시간 스펙트럼이 GMM에서 얻어진 불연속 완화시간 스펙트럼과 잘 일치함을 볼수 있었다.
본 논문은 대규모 비선형 시스템의 분산 샘플치 제어 문제를 논한다. 대상 시스템은 타카기-수게노 퍼지모델로 표현된다. 중복분해 기법을 이용하여 아날로그 분산 제어기를 설계하고 이것은 지능형 디지털 재설계 기법에 의하여 샘플치 제어기로 변환된다. 설계조건은 선형행렬부등식으로 표현된다. 모의실험 결과에 의하여 제안된 기법의 효용성을 입증한다.
이 연구에서는 춘천국유림관리소 관할인 가리산 일대의 산림을 대상으로 다목적 산림경영을 추구하기 위하여 최적수확계획의 수립에 선형계획법을 적용하였다. 지리적 특성에 따라 연구대상지역을 4개의 경영단위 또는 유역으로 구분하였으며, 비감소수확, 현존 임분의 갱신시기, % 수확면적, 토사유출량, 목재생산량, 탄소저장량을 조절하기 위한 제약조건을 포함하였으며, 계획기간말의 임상구조 및 임분 갱신을 위한 수종선택 조건을 경영단위별로 적용하였다. 선형계획문제의 수식화에는 모델 I과 모델 II를 적용하였으며, 수식모형과 경영대안에 따라 최적해들을 비교검토하였다.
이 논문은 횡방향 안정성 및 조향성능 개선을 위한 차량 통합운동제어시스템(IDCB)의 개발에 관한 것이다. IDCB의 개발을 위하여 8자유도의 차량 모델 및 비선형 관측기를 설계하였다. 퍼지 로직 제어 방법 및 슬라이딩 모드 제어 방법을 이용하여 전륜 및 후륜의 제동압력을 독립적으로 제어하여 차량의 요 속도 및 횡방향 미끄러짐 각이 목표값을 추종하도록 하였다. 결과를 살펴보면 비선형 관측기는 만족할 만한 수준의 관측 결과를 보여주었다. 개발된 IDBC는 다양한 노면 조건 및 운전 조건에서 요속도 및 횡방향 미끄러짐 각이 목표값을 잘 추종하도록 하여 차량의 횡방향 안정성 및 조향성을 개선시키는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 풍하중을 받는 구조물의 응답을 보다 적극적으로 저감시킴으로써 구조물의 안정성과 사용성을 개선하기위한 능동제어 알고리즘을 송도 자유무역 지구에 건설중인 포스코건설 사옥에 수치해석을 통해 적용하여 그 효과를 검증하였다. 수치해석에 의한 시뮬레이션 결과를 보면 최대 제어력이 제한이 된 비선형 제어기가 LQR 제어기와 등등한 제어효과를 가지고 있는 것으로 나타났으며, 제어력의 측면에서 본다면 비선형 제어기법이 더욱 유리한 것을 알 수 있다. 또한, 본 연구에서는 구조물과 질량형 제진장치의 상호작용을 고려하여 통합적으로 제진효과를 해석하고, 이를 바탕으로 제진장치를 설계할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 구조물의 모드정보에 기초한 축소모델을 구축하고 제진장치의 설계 및 제진성능 평가를 수행하고 사용성을 평가하게 된다. 전체 소프트웨어는 질량형 제진장치의 설계프로그램과 질량형 제진장치의 종류별 대안설계결과를 등가감쇠비로 표현하여 비교평가하는 두 개의 모듈로 이루어져 있으며 전자는 비제어구조물 해석 모듈 및 TMD, TLD, TLCD, AMD를 대상으로 해석 및 설계를 수행하는 총 5개의 하부 모듈로 구성된다. 본 소프트웨어를 현재 TLCD가 설치되어 있는 인천 송도 국제업무지구의 주상복합건물에 적용하여 TMD, TLD, TLCD, AMD의 대안설계를 실시하였다.
자동차 부싱은 차체로 전달되는 하중을 줄여주는 역할을 하는 자동차 현가장치의 주요 부품으로 바깥쪽 슬리브와 안쪽의 축 사이에서 가운데가 비어있는 실린더의 형상을 가진다. 차축에 작용되는 하중과 부싱의 상대 변위는 비선형 점탄성 성질을 나타내며, 부싱에서 힘과 변위의 관계는 다물체 동역학 시뮬레이션에 매우 중요하다. 본 연구는 실험을 바탕으로 하여, 자동차 부싱에 대한 힘과 변위의 비선형 점탄성 관계를 변위에 의존하는 힘 완화함수로 표현하여 이를 유도하는 방법을 개발하였으며, 완성된 비선형 점탄성 부싱 모델은 ??킨-라저스 모델로 명명하여 실험값과 비교하여 검증하였다.
오존 반응 메카니즘은 상당히 복잡하고 비선형적이기 때문에 오존 농도를 예측하는 것은 상당한 어려움을 안고 있다 따라서, 신뢰성 높은 오존 예측값을 구하는데 단일 예측모델만으로는 한계가 있으며, 이를 개선하기 위하여 다중 모델을 제안하였다. 입력데이터에 퍼지 클러스터링을 사용하여 고, 중, 저농도별로 그룹핑한 후, 그룹핑된 오존농도에 대해서 의사결정 트리를 사용하여 그룹핑된 오존데이터가 어느 정도 분류능력을 갖는지 파악하여, 오차가 가장 적은 분류특성을 갖는 그룹을 설정하여, 다중모델의 입력 데이터로 사용하여 모델을 형성하였다. 의사결정 트리를 이용하여 모델의 입력 데이터를 설정하는 것은 어떤 오존농도까지의 범위를 클래스로 설정하느냐에 따라서 모델의 성능과 고, 중, 저농도의 오존을 분류하는 성능이 달라지므로 본 논문에서는 퍼지 클러스터링을 이용하여 의사결정 트리의 클래스의 범위를 설정하여 예측 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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