• Title/Summary/Keyword: 직접해석

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외연적 강소성 유한 요소법을 이용한 2차원 박판 성형 공정의 해석

  • 안동규;정동원;양동열
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1992.10a
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    • pp.57-62
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    • 1992
  • 박판 성형 공정에서는 복잡한 실제 차체판넬을 금형설계단계에서 빠르고 효율적으로 해석하기 위해 평면 변형 문제로 취급할 수 있는 많은 국부 단면들에 대해 단면 해석방법이 쓰이고 있다. 최근에 박박이론 및 굽힘 에너지가 보강된 박막 요소에 근거한 내연적 강소성 유한 요소 해석이 많이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 박판 성형 공정의 단면 해석을 위해 외연적 강소성 유한 요소법을 사용하였고, 접촉처리는 직접적 시행착오법을 사용하였다. 또한 본 연구의 적합성을 보이기 위해 평면 변형을 가정한 실린더형 펀치 스트레칭과 트렁크 리드 대칭 단면을 해석하였다.

비압축성 점성유체의 유한요소 해석

  • 유원진
    • Computational Structural Engineering
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    • v.11 no.1
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    • pp.90-95
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    • 1998
  • 본 고에서는 비압축성 점성유체의 유한요소해석 기법을 소개하였다. 대류항의 상류화 기법으로 안정된 해를 도출할 수 있으며 Penalty 방법에 기반하여 압력항을 지배방정식으로부터 소거함으로써 해석시간과 요구저장공간을 감소시켰다. 실린더 주변의 유동장을 해석하여 와의 방출을 성공적으로 묘사하였으며 항력계수를 17%정도의 오차로 계산하였다. 적응적 요소세분화 기법에 대한 연구를 통해 적절한 오차평가 기법 및 최적의 체눈을 형성하는 기법을 제시하였다. 또한 동적 해석에 적합한 요소재결합 알고리즘에 대한 연구가 진행중이다. 본 고의 결과는 직접적으로 풍공학분야에 사용하기에는 아직 계산 시간의 효율성이나 해의 정확도 및 안정성면에서 무리가 있으나 추가적인 연구를 통하여 해석기법의 개선을 도모하고 컴퓨터 등 계산장비의 급속한 발전으로 장래에 경쟁력을 획득할 수 있을 것으로 기대된다.

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Direct Methods

  • 서일환
    • Korean Journal of Crystallography
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    • v.12 no.1
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    • pp.37-54
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    • 2001
  • 1960년대까지는 단결정 구조를 해석할 때 주로 Patterson 방법으로 중원자(heavy atom)를 찾고 이 중원자에 의한 위상에 기초하여 구조를 해석해 왔다. 회절점의 위상을 수학적으로 결정하는 직접법(direct method)은 1948년 Harker와 Kasper에 의해서 최초의 논문이 발표된 이후, 50∼60년 대에 이론적 기초가 구축되었으며, 70년대부터 컴퓨터 프로그램화되어 실용되기 시작하였다. 본 해설문에서는 직접법에 사용되는 정규화된 구조 인자(normalized structure factor)와 unitary 구조 인자의 정의를 소개한 후, 직접법의 기본식인 Sayre 방정식으로부터 유도되는 반전적 혹은 대칭중심적(centric)인 경우에서 성립하는 부호 관계(sign relationship) 및 ∑₂-관계(∑₂-relation)와 비반전적(acentric)경우에서 성립하는 탄젠트 공식(tangent formula)의 유도 과정을 설명하였고, 부호 관계와 탄젠트 공식이 필요로 하는 처음 몇 개의 회절점의 위상을 정하는 과정도 보였다.

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Development of a Behavioral Mode Choice Model for Road Goods Movement (형태요소를 적용한 화물수송수단 선택 모형의 개발)

  • 최창호
    • Proceedings of the KOR-KST Conference
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    • 1999.03a
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    • pp.95-109
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    • 1999
  • 기존의 추정된 화물 수요모형은 화물의 출하특성과 관련된 설명변수를 중심으로 추정되었으며, 이에 따라 수송수단 선택 과정에서 화주가 느끼는 실제의 인식 상황을 모형내에 적절히 반영하지 못하였다. 본 연구는 기존 연구가 갖는 한계점을 극복하고자 화주가 수송수단을 선택할 때 느끼는 인식상황을 모형 내에 적용시켜 수단 선택 특성을 분석하였다. 연구대상은 우리나라의 188개 제조업체에서 화물자동차로 출하한 내수용 화물이며, 연구의 범위도 현실 운송체계 내에서 화주의 수단선택 행태를 설명하는 단기간의 예측으로 제한하였다. 모형추정결과 우리나라의 공로화물수송을 해석하기 위해서는, 출하중량까지를 고려한 다항로짓모형 형태이면서 인식 요소를 행태변수로 추가한 모형을 이용하는 것이 가장 적절하다는 결론을 내렸다. 그리고 이에 따라 주요한 설명 변수들의 탄력성과 화주의 인식 요소에 대한 특성값을 분석하여 제시하였다. 연구결과는 활용성 측면에서 직접 활용이 가능한 것과 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되는 것으로 구분된다. 먼저 직접활용이 가능한 것은 수송수단과 관계된 변수들을 해석하여 얻는데, 수송비용과 수송시간에 대한 계수값의 크기와 부호, 그리고 탄력성은 정부의 정책부서나 운송인의 계획수립에 직접 적용된다. 다음으로 화주의 인식 요소는 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되며 각 요소가 갖는 탄력성 및 특징은 운송인의 고객관리 기준이된다.

Development of Direct Drive Permanent magnet Wind Generator with Low speed and High torque (저속, 고토크 직접 구동 영구자석 풍력 발전기의 개발)

  • Kim, Byong-Kuk;Son, Dong-Hyuk;Kim, Do-Sun;Lee, Jong-Gab;Lee, Gil-Ho;Cho, Yun-Hyun
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.07a
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    • pp.1015-1016
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    • 2007
  • 원격 전력 시스템의 요구 증가로 인해 작고 효율적이며 경제성도 우수한 풍력 발전기의 시장이 확대되고 있다. 이러한 응용 분야를 위해서 최근 들어 직접 구동 영구자석 발전기에 많은 관심을 가지게 되었다. 본 논문에서는 유한요소해석을 이용한 저속, 고토크의 외전형 직접 구동 영구자석 풍력발전기 개발을 위한 설계 모델을 제안하였다. 여기서 발전기의 코깅 토크의 분석을 통하여 기동 토크를 최소화하는데 대한 연구를 수행하였다. 또한 역기전력과 동기리액턴스, 효율을 계산하였다. 설계 모델을 토대로 3kVA, 90rpm의 풍력발전기 시제품을 제작하였다. 마지막으로 시제품의 성능 시험 결과를 통하여 해석모델의 정확성을 증명하였다.

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Construction Stage Analysis of Cable-Stayed Bridges Using the Unstrained Element Length Method (무응력길이법을 이용한 사장교의 시공단계 해석)

  • Park, Se Woong;Jung, Myung Rag;Min, Dong Ju;Kim, Moon Young
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.36 no.6
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    • pp.991-998
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    • 2016
  • The propose of this study is to demonstrate how efficiently and accurately the construction stages of cable-stayed bridges are analyzed using the unstrained length method (ULM) in which all unstrained element lengths are determined from a simplified analytical method (Jung et al., 2015). A forward analysis of cable-stayed bridges using the commercial FEA program, MIDAS is sequentially carried out considering the lack of fit force but the ULM is able to analyze a intermediate construction stage directly by taking the corresponding unstrained lengths of the construction stage model simply. The closing load step analysis is achieved by loading the pavement and counter weight forces in reverse. An Incheon bridge model is analyzed using the present ULM and the commercial program, respectively, and the two analysis results are compared.

상사이론에 의한 실험 응력해법에 있어서 2,3의 문제

  • 최선호
    • Journal of the KSME
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    • v.32 no.6
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    • pp.496-503
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    • 1992
  • 상사실험법(analogous experimental method)이라 함은 물리적현상을 다른 물리적현상으로 변환 하여, 후자를 실험적으로 측정하여 전자의 제반 물리량을 얻는 과정을 말한다. 이 때 두 물리량 사이에는 수학적 상사관계, 특히 미분방정식 상의 유사관계가 성립함을 전제로 한다. 일반적으로 임의형상의 내부응력을 실험적으로 해석하는 데는 탄소성 변위를 직접 전기적저항으로 바꾸어 측정하는 방법(strain gauge method)이나 광파의 간섭무늬(fringe)로 가시화하는 광탄성 법(photoelastic method), 또는 전자계산기를 이용하여 분할요소해석의 연계집적으로서 얻는 유 한요소법(F.E.M) 등이 널리 사용되고 있으나, 이들은 다같이 그 나름대로의 장단점을 지니고 있다. 전기저항식은 변형을 직접 측정할 수 있어 측정의 오차를 줄일 수 있고, 특히 실물측정과 동하중 해석에는 큰 강점이 있으나, 점해석(point by analysis)이기 때문에 전시야적인 분포를 파악하기 어렵다. 또한 광탄성법은 명료한 전시야적 분포를 얻을 수 있지만 모형해석(model analysis)이기 때문에 정밀한 모형제작의 어려움이 수반되며, F.E.M.(B.E.M.도 포함)은 복잡한 형상에서의 요소분할이 매우 어렵고, 경계조건의 정확한 설정에 문제가 있다. 따라서 여러 실험적 방법은 실측대상에 따라 그 장단점을 감안하여 선택되어야 하며, 이 글에서 논술하고자 하는 상사실험법에 의한 응력해석도 이러한 관점에서 지금까지의 일련의 연구결과를 종합하여 그 효 용적인 용도, 응용 및 그 전망과 더불어 장차 해결하여야 할 2,3의 문제를 제시하고자 한다.

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Comparison Between Hidden Layers of Neural Networks and Topics for Hidden Layer Comprehension (인공신경망 은닉층 해석을 위한 토픽과의 비교)

  • Jeong, Young-Seob
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.910-913
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    • 2017
  • 데이터의 양이 증가하면서 인공신경망을 통한 데이터 분석 기술이 주목받고 있으며, 텍스트, 그림, 동영상 등에 이르기까지 다양한 종류의 데이터를 자동으로 분석하여, 번역기, 채팅봇, 그림 캡션 자동 생성 등에 대한 연구 및 서비스 개발에 활용되고 있다. 인공신경망 기반으로 수행된 많은 연구들이 공통적으로 가진 한계가 있는데, 그것은 은닉층에 대한 해석이 어렵다는 것이다. 가령, 입력층, 은닉층, 그리고 결과층으로 이루어진 인공신경망을 임의의 데이터로 학습시키면, 입력층과 은닝층 사이에 존재하는 행렬은 해당 데이터에 존재하는 패턴 정보를 내포하게 된다. 따라서, 행렬에 존재하는 패턴 정보를 직접 분석할 수 있다면, 인공신경망 결과물에 대한 해석이 가능할 뿐만 아니라 성능을 높이기 위해 어떤 조정이 필요한지에 대한 직관도 얻을 수 있을 것이다. 하지만, 이 행렬의 실체는 숫자로 이루어진 벡터이므로 사람이 직접 해석하는 것은 불가능하며, 지금까지 수행되어온 대부분의 인공신경망 연구들은 공통적으로 이러한 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 데이터에 존재하는 패턴을 잡아내면서도 해석이 가능한 토픽 모델과 인공신경망의 결과물을 비교함으로써, 인공신경망 은닉층 해석에 대한 실마리를 찾기 위한 연구이다. 실험을 통해 토픽과 은닉층 패턴의 유사성을 검증하고, 향후 인공신경망 연구에서 은닉층에 대한 가능성을 논한다.

Moving Load Analysis of Bridge Structures Using Experimental Modal Data (실험적 모우드 계수를 이용한 교량의 주행하중 해석)

  • 이형진
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.15 no.3
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    • pp.409-420
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    • 2002
  • This paper proposed a technique of structural re-analysis for the evaluation of dynamic responses of bridge structure under moving loads using experimental modal results. For successful structural re-analysis, it is required to have accurate estimation techniques of the modal characteristics of bridge structures. The natural frequencies and mode shapes were identified by direct fourier analysis techniques and damping ratios by the random decrement method, respectively. An interpolation method was also proposed for the extension of mode shape measured on limited DOFs. Second, the structural reanalysis was performed using moving mass model and identified modal parameters. The results from the reanalysis show that the proposed technique is very reasonable to evaluate the actual behavior of bridge structures under moving loads.

Neural network model for turbulent jet (난류 제트 신경망 모델)

  • Choi, Seongeun;Hwang, Jin Hwan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.247-247
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    • 2022
  • 제트류는 복잡한 흐름 중 하나로 다양한 크기의 에디가 다양한 운동량을 가지고 있다. 이러한 제트류를 구현하기 위해서는 난류 운동 에너지 등 제트류의 특성을 잘 반영하여야 한다. 제트를 구현하기 위해서는 수리학적 모델, 현장 실험 등 많은 방법이 있으며, 본 연구에서는 상대적으로 공간, 시간적 비용이 적게 드는 수치해석 방법을 사용하여 연구를 진행하였다. 대표적인 수치해석방법에는 DNS(Direct Numerical Simulation), LES(Large Eddy Simulation), RANS(Reynolds Averaged Navier Stokes) 등이 있다. RANS는 시간 평균 흐름 특성만 산출하며 제트의 복잡성을 재현하는 데 한계가 있어, 본 연구는 DNS와 LES 모델을 이용하여 제트류를 구현하는 것에 초점을 맞추었다. DNS는 해당 격자에서 발생하는 모든 에디를 직접 해석 때문에 난류 모델링이 필요하지 않지만, 많은 수의 그리드가 필요하여 수치해석 시 소요시간이 긴 편이다. LES는 대규모 에디는 직접 해석하지만 일정 크기 이하의 소용돌이를 해석하기 위해서 모델이 필요하다. 따라서 서브 그리드 모델에 따라 약간 다른 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 LES의 기존 서브 그리드 모델을 사용하지 않고 신경망 모델로 학습한 DNS 결과를 활용하는 방법을 제안한다. 우선 DNS와 LES 모델을 사용하여 에너지 스펙트럼을 비교하여 서브 그리드 모델이 시작하는 파수를 찾는다. 이후 특정 파수 아래의 작은 에디를 모사할 적절한 신경망 모델을 결정하여 DNS의 작은 에디를 신경망 알고리즘이 모사할 수 있도록 학습시킨다. 이후 기존 서브 그리드 모델을 사용하지 않고 학습된 신경망 알고리즘을 사용한 LES 모델이 모사한 제트류와 실제 DNS 모델을 사용한 제트류를 비교 및 평가한다.

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