본 연구에서는 나노복합재의 탄소성 거동과 항복응력을 예측하기 위해 분자동역학 전산모사를 수행하였다. 나일론 기지와 실리카 나노입자가 포함된 단위 셀 구조로부터 나노입자의 체적분율 변화에 따른 응력-변형률 선도를 등변형률을 적용한 등온등압 앙상블 전산모사로부터 도출하였다. 4%의 변형률 범위에서 나노복합재의 탄성계수를 도출하였고, 이를 이용하여 2% 오프셋 방법으로 항복응력을 예측하였다. 나노입자의 유무에 따른 항복평면의 변화와 고분자 재료에서 나타나는 정수압 효과가 항복평면에 미치는 영향을 확인하기 위해 일축 인장/압축 그리고 이축 인장/압축을 수행하였고, 각각의 경우에 나타나는 나노복합재 내부의 자유체적 변화에 대한 분석을 통해 나노입자의 강화효과를 고찰하였다. 또한 고분자 기지로 인해 발생하는 정수압 효과를 반영한 von-Miss 항복평면을 도출하고, 입자의 체적분율 변화에 따른 항복응력의 예측이 가능하도록 정수압효과에 대한 파라메터를 체적분율의 함수로 근사하였다.
압전 세라믹의 재료 정수 규명의 일반적인 방댄은 어떤 형상과 분극 방향을 가진 진동체의 동특성을 이용하는 것이다. 본 논문에서는 압전 세라리의 복소 재료 정수극 규명하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 이론적인 이미턴스 값과 실험으로 측정된 값과의 오차가 최소화 되도록 하는 비선형 최적화 기법을 사용하여 손실이 고려된 복소 압전 재료 정수를 규명하는 것이다. 재료 정수 규명을 위하여 이미턴스(Immittance)를 공진 주파수 근처와 저주파 영역을 포함하여 측정한 값을 동시에 활용하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 검증하기 위해 PZT4 세라믹의 복소 재료 정수를 실험적으로 규명하였다.
In this paper, a new neural network training algorithm will be devised for function approximator with good generalization characteristics and tested with the time series prediction problem using santaFe competition data sets. To enhance the generalization ability a constraint term of hidden neuraon activations is added to the conventional output error, which gives the curvature smoothing characteristics to multi-layer neural networks. A hybrid learning algorithm of the error-back propagation and Hebbian learning algorithm with weight decay constraint will be naturally developed by the steepest decent algorithm minimizing the proposed cost function without much increase of computational requriements.
재래산양은 우리나라 고유의 재래가축이라는 특성과 산양육의 경우 건강보조식품으로서의 인식이 팽배해 왔기 때문에 그동안 체계적인 개량이 이루어지지 못하였다. 동물복제 또는 형질전환 등과 같은 첨단생명공학연구를 위해서는 무엇보다도 oocyte의 대량확보가 가능해야 한다. 본 연구는 재래산양에 있어서 과배란 처리에 의한 oocyte의 회수방법과 회수란의 질적 개선을 확립하기 위하여 과배란 처리 후 회수시간이 난포의 발달과 난자의 회수율에 미치는 영향을 조사하였다. (중략)
재래산양은 우리나라 고유의 유전자원으로서 첨단생명공학 연구에 매우 적합한 동물이다. 본 연구는 동물복제 및 형질전환동물 생산 등의 연구에 기초자료를 제공하고자 재래산양의 체내 및 체외유래 난자에 단위발생을 유도하여 회수난자의 조건, 활성화방법, 배양조건 등이 단위발생란의 체외발달율에 미치는 영향을 조사하여 최적의 배양조건을 확립하고자 실시하였다. 난자의 회수는 체중 15∼25 ㎏ 전ㆍ후의 성숙한 미경산 재래산양에 FSH와 PMSG를 사용하여 과배란을 유기하였다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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