• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.17 no.2
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• pp.14-23
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• 1995

여기에서는 에어백의 수학적인 모델과 유한요소 모델에 대한 모델링 기법과 이에 대한 발달과정을 간략하게 고찰하고 설계에의 적용 예를 들어, 승객거동해석 시뮬레이션 및 설계를 에어백을 중심으로 서술하고자 한다. 1. 에어백 모델링 발달과정. 2. 에어백의 모델링에 관한 고찰. 3. 승객거동해석 시뮬레이션. 4. 설계의 적용 예. 5. 향후 전망.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.18-21
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• 2011

비정형의 대공간 구조물은 대량의 부재가 규칙성을 가지고 공간상에서 반복되는 패턴을 가지는 특징이 있다. 이러한 특징은 기존의 구조해석 모델러로부터의 접근을 어렵게 하는 반면, 관계성과 규칙성을 논리적으로 모델링함으로써 최종 모델을 생성해내는 파라메트릭 모델링 방법에는 매우 적합하다. 본 연구에서는 이전의 연구를 통해 개발된 파라메트릭 구조해석 모델링 툴인 STRAUTO을 이용해 전형적인 비정형 대공간 구조물인 용인시민체육공원 주경기장의 모델링에 파라메트릭 모델링 기법을 직접 적용해 봄으로써 이 새로운 접근법의 적합성과 효율성을 검토해 보았다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.238-243
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• 1994

본 논문에서는 여러가지 형태의 결합부에 적용할 수 있는 일반적인 모델링 기법에 대하여 기술하였다. 기존의 해석방법은 특정한 결합부에만 적용이 가능하고 유한요소해석과 실험이 상호 보완적인 관계를 가진 형태의 해석방법이므로 실험이 불가능한 경우에 대해서는 적용하기 어려운 경우도 있다. 본 논문에서는 별도의 실험을 수행하지 않고 결합부 영역만을 상세하게 유한요소 모델링을 하여서 선택된 자유도에 대한 유연성 행렬(Flexibility Matrix)을 구하여 결합부의 특성을 구하는 일반적 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 수치적으로 축약할 수 없는 모델-결합부가 접촉면(Contact Surface)을 가지고 있는 구조물을 효과적으로 축약할 수 있는 장점이 있다. 또한 모델링되는 결합부의 경계조건의 영향을 배제할 수 있으며 결합부에 존재하는 비선형성도 적정범위내에서 선형화할 수 있다. 제시한 일반적 모델링 기법을 나사 결합부, 접착제 결합부(Glued Joints), 볼트 결합부에 적용하여 결합부이 특성을 구하였으며 실험을 통하여 제시한 해석방법의 타당성을 검증하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.12 no.1
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• pp.67-74
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• 1999

본 문에서는 선체 중앙부의 유한요소 모델링과 진동해석이 수행되었다. 횡부재와 종통부재가 만나 3차원적으로 연결되어 있는 선체구조는 복잡한 구조적 특성 때문에 모델링에 많은 노력이 필요하다. 선수, 선미부에 비해 비교적 부재간의 접속이 간단한 중앙평행부의 진동해석과 같은 경우에는 모델링 기법을 개발해 사용할 수도 있다. 중앙부 횡부재와 종통부재가 만나는 부분의 접속성과 형상표현을 위해 keypoint, super element(SE) 개념을 도입하였고 형성된 SE 들을 isoparametric mapping 기법을 접속된 3차원 부재용으로 개선하여 유한요소로 분할하였다. 진동해석용으로 형성된 선체중앙부 요소망을 ANSYS로 가시화하였고 자유진동해석을 수행하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.12 no.6
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• pp.241-248
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• 2008

The objective of sensitivity analyses is to identify critical variables of structural models and how their variability impacts mechanical response results. The sensitivity analyses have been used as significant basis data for practical applications of measuring and reinforcing fragile building structures. This study presents several sensitivity analysis methods for topological optimum designs of linear elastostatic structural systems. Numerical examples for structural analyses and topological optimum modeling demonstrate the reliability of sensitivities formulated in the present study.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.30 no.1
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• pp.87-94
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• 2017

Reliability analysis(RA) and Reliability-based design optimization(RBDO) require statistical modeling of input random variables, which is parametrically or nonparametrically determined based on experimental data. For the parametric method, goodness-of-fit (GOF) test and model selection method are widely used, and a sequential statistical modeling method combining the merits of the two methods has been recently proposed. Kernel density estimation(KDE) is often used as a nonparametric method, and it well describes a distribution function when the number of data is small or a density function has multimodal distribution. Although accurate statistical models are needed to obtain accurate RA and RBDO results, accurate statistical modeling is difficult when the number of data is small. In this study, the accuracy of two statistical modeling methods, SSM and KDE, were compared according to the number of data. Through numerical examples, the RA results using the input models modeled by two methods were compared, and appropriate modeling method was proposed according to the number of data.

• Composites Research
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• v.16 no.5
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• pp.7-14
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• 2003

Modeling of thick composite structures for finite element analysis is relatively complicated. 2-D plane elements may cause inaccurate result since the plane stress condition cannot be applicable in these structures. Therefore a 3-D modeling should be used. However, the difficulty to model all the layers with different material properties and ply orientation arise in this case. In this paper, an equivalent modeling is proposed and numerically tested for analysis of thick composite structures. By grouping layers with same material and ply orientation, number of elements through the thickness is remarkably reduced and still the result is close enough to the one from a detail finite element model. MSC/NASTRAN and PATRAN are used for the analysis. The proposed modeling technique has been applied for analysis of composite rotor hub system designed by Korea Aerospace Research Institute(KARI). Using the proposed equivalent modeling technique, we could conduct stress analysis for the hub system and check the safety factor of each part.

• Computational Structural Engineering
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• v.28 no.3
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• pp.13-17
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• 2015

본 기사에서는 모델링불확실성(modeling uncertainty)에 따른 신뢰성 해석결과의 가변성(variability)을 가능성 분포함수(possibility distribution function)를 구성하여 해결하는 방법을 AISC(1998), AIJ(1985), CSA(1994)에서 제안된 3개의 최대 D/t 계산식을 예로 들어 소개하였다. 확신정도가 측정된 신뢰성지수 들을 얻을 수 있으며, 확신정도를 고려한 신뢰성지수의 결정이 가능하게 된다. 다양한 형태의 불확실성에 대하여 그 형태에 맞는 적합한 불확실성 모델링을 사용하는 것도 중요하지만, 확률적 표현에 익숙한 우리의 인지구조를 고려하여 기존의 신뢰성 해석에 어떻게 다양한 불확실성 모델링 방법을 접목시킬 것인지에 대한 연구도 중요할 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.52-53
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• 2008

전력 설비가 증대되고 복잡해짐에 따라 보다 정밀한 제어가 요구되어지고 있다. 그러나 전력시스템의 비선형성으로 인해 정확한 해석이 용이하지 않다. T-S 퍼지 모델링 기법은 시스템의 비선형성을 선형행렬 부등식을 이용하여 해석 가능하게 한다. 본 논문에서는 비선형 4차 동기발전기 모델에 T-S 퍼지 모델링 기법을 적용하여 시스템 안정도를 해석하였다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.24 no.1
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• pp.8-14
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• 2004

Model-based inversion tools for eddy current signals have been developed by combining neural networks and finite element modeling, for quantitative flaw characterization in steam generator tubes. In the present work, interpretation of experimental eddy current signals was carried out in order to validate the developed inversion tools. A database was constructed using the synthetic flaw signals generated by the finite element model. The hybrid neural networks composed of a PNN classifier and BPNN size estimators were trained using the synthetic signals. Experimental eddy current signals were obtained from axisymmetric artificial flaws. Interpretation of flaw signals was conducted by feeding the experimental signals into the neural networks. The interpretation was excellent, which shows that the developed inversion tools would be applicable to the Interpretation of real eddy current signals.