다중 하중 과도응답해석은 시간에 따른 작용 하중에 대한 과도응답을 확인하므로 정교한 시스템 모델링 및 조밀한 시간 간격을 가질수록 해당 시스템에 대한 동특성은 정확하게 나타내지만 이에 따른 계산 시간은 크게 증가하게 된다. 크리로프 부공간 기반 모델차 수축소법은 기계 시스템이 가지는 동적 특성과 거의 동일한 결과를 나타내면서 계산 시간을 줄일 수 있기 때문에 효율적인 과도응답해석 방법이다. 본 연구에서는 다중 하중 및 이동 하중을 가지는 수치 예제를 통하여 크리로프 부공간 모델차수축소법 기반 과도응답해석을 수행하고, 이를 통해 초기 시스템 및 축소차수 모델의 정확성 및 효율성을 비교하였다. 또한, 시스템 행렬 추출, 크리로프 부공 간의 기저 벡터로 구성되는 변환행렬 생성 및 축소차수모델 생성 그리고 이를 바탕으로 과도응답해석을 하는 절차를 수립하여 상용 유한요소 프로그램인 ANSYS Workbench ACT를 통해 과도응답해석 과정 자동화를 구현하여 그 효용성과 효율성을 보였다.
본 논문에서는 대표적 투영기반 모델차수축소법인 크리로프 부공간 모델차수축소법(KSM)과 모드중첩법(MTM)을 고려하여 주파수응답해석에 대한 수치적 정확도와 효율성을 비교하였다. 두 모델차수축소법의 수치 정확도 비교를 위하여 주파수응답해석 결과, 축소차수 및 관심주파수에 따른 상대오차를 고려하였으며 이후에 오차수렴지표를 통한 자동적인 축소차수의 결정이 가능 여부를 확인하였다. 효율성 비교를 위해서는 각 축소모델의 주파수응답 해석시간 및 축소차수에 따른 변환행렬 생성시간을 비교하였다. 자동차 현가장치에 대한 유한요소모델을 적용예제로 선정하여 수치 비교를 수행하였다.
일반적으로 회전체나 초기 하중 하의 구조물 또는 열변형된 파이프 등의 프리스트레스 구조물은 이러한 프리스트레스 효과로 인하여 고유진동수 및 고유진동모드가 변화되기 때문에 정확한 고유진동해석을 위해서는 프리스트레스 고유진동해석을 수행해야 한다. 시스템에 따라서는 그 복잡성으로 인하여 수십만~수백만의 큰 자유도를 갖는 대형 유한요소모델이 요구되어 이러한 대형 모델의 프리스트레스 영향을 파악하기 위한 프리스트레스 고유진동해석을 주어진 설계시간 내에 반복적으로 수행하기에는 여전히 시간적 어려움이 많은 형편이다. 따라서, 본 논문에서는 크리로프 부공간에 근거한 축소기법으로 시스템의 초기 유한요소모델에 대하여 고유진동 특성을 정확하게 나타내면서도 작은 차수의 축소모델로 표현하여 프리스트레스 고유진동해석에서의 계산시간 문제를 감소하였다. 초기 시스템과 축소 시스템의 모멘트를 일치하는 수치계산에는 아놀디 과정을 이용하였다. 적용예제로 휠과 컴프레서 임펠러를 선택하여 제안한 방법을 통한 회전에 따른 프리스트레스 고유진동해석의 정확성과 효율성을 보였다.
One of important factors in designing array-type MEMS resonators is obtaining a desired frequency response function (FRF) within a specific range. In this paper Krylov subspace-based model order reduction using moment-matching with non-zero expansion points is represented to calculate the FRF of array-type resonators. By matching moments at a frequency around a specific range of the array-type resonators, required FRFs can be efficiently calculated with significantly reduced systems regardless of their operating frequencies. In addition, because of the characteristics of moment-matching method, a minimal order of reduced system with a specified accuracy can be determined through an error indicator using successive reduced models, which is very useful to automate the order reduction process and FRF calculation for structural optimization iterations.
One of important factors in designing MEMS resonators for RF filters is obtaining a desired frequency response function (FRF) within a specific frequency range of interest. Because various array-type MEMS resonators have been recently introduced to improve the filter characteristics such as bandwidth, pass-band, and shape factor, the degrees of freedom (DOF) of finite elements for their FRF calculation dramatically increases and therefore raises computational difficulties. In this paper the Krylov subspace-based model order reduction using moment-matching with non-zero expansion points is represented as a numerical solution to perform the frequency response analyses of those array-type MEMS resonators in an efficient way. By matching moments at a frequency around the specific operation range of the array-type resonators, the required FRF can be efficiently calculated regardless of their operating frequency from significantly reduced systems. In addition, because of the characteristics of the moment-matching method, a minimal order of reduced system with a prearranged accuracy can be determined through an error indicator using successive reduced models, which is very useful to automate the order reduction process and FRF calculation for structural optimization iterations. We also found out that the presented method could obtain the FRF of a $6\times6$ array-type resonator within a seventieth of the computational time necessary for the direct method and in addition FRF calculation by the mode superposition method could not even be completed because of a data overflow with a half after calculation of 9,722 eigenmodes.
In the case of control for mechanical systems, it is highly useful to be able to provide a compact model of the mechanical system to control engineers using the smallest number of state variables, while still providing an accurate model. The reduced mechanical model can then be inserted into the complete system models and used for extended system-level dynamic simulation. In this paper, moment-matching based model order reductions (MOR) using Krylov subspaces, which reduce the number of degrees of freedom of an original finite element model via the Arnoldi process, are presented to study the eigenvalue and frequency response problems of a HDD actuator and suspension system.
Currently most practical vibration and structural problems in automotive suspensions require the use of the finite element method to obtain their structural responses. When the finite element model has a very large number of degrees of freedom the harmonic and dynamic analyses are computationally too expensive to repeat within a feasible design process time. To alleviate the computational difficulty, this paper presents a moment-matching based model order reduction (MOR) which reduces the number of degrees of freedom of the original finite element model and speeds up the necessary simulations with the reduced-size models. The moment-matching model reduction via the Arnoldi process is performed directly to ANSYS finite element models by software mor4ansys. Among automotive suspension components, a knuckle is taken as an example to demonstrate the advantages of this approach for vibration simulation. The frequency and transient dynamic responses by the MOR are compared with those by the mode superposition method.
본 논문에서는 코리올리 효과를 가진 압전-구조 시스템의 주파수응답 해석을 효율적으로 수행하기 위한 크리로프 부공간 모델차수축소법을 제안하였다. 이 방법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답 해석에 효과적으로 이용되고 있다. 예제로 고려된 압전형 미소 각속도계의 해석에는 압전구동 하중과 구조체의 회전에 따른 원심력이 동시에 입력하중으로 고려되는 다중입력의 경우이므로 변환행렬 V의 생성시, block Arnoldi 과정을 이용하여 두 하중의 효과를 축소모델에 함께 고려한다. 본 문제에 제안된 축소기법을 이용한 결과, 축소모델을 이용하여 원래 시스템의 관심영역의 주파수응답을 작은 차수의 모델로도 정확하게 계산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 다양한 가진조건과 각속도 입력 하에서의 주파수응답을 정확하고 더욱 효율적으로 계산할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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