일반적으로 잔교식 구조물의 내진설계를 위한 응답스펙트럼 해석 시 기준서들에서는 지진응답해석을 통해 증폭된 가속도를 입력가속도 활용하도록 제시하고 있으나, 기준서에 따라 방법이 상이하여 설계 시 혼란을 야기할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 동적원심모형실험을 통해 지반 내 다양한 깊이에서 지반 가속도를 산정하였으며, 산정된 지반가 속도를 활용하여 응답스펙트럼 해석을 수행하였다. 이후 실험 및 해석을 통해 도출된 잔교식 안벽 구조물의 모멘트 결과를 비교하였으며, 응답스펙트럼 해석 시 적절한 입력지반가속도를 결정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 실험 및 해석을 비교한 결과, 탄성 지반 스프링을 적용하는 경우 구조물의 고유주기를 가장 적절하게 모사하는 것으로 나타났으며, 상부 지표면에서 증폭된 지진파를 입력가속도로 활용하는 것이 사질토 지반에 관입된 구조물 응답을 가장 합리적으로 모사하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 모달 질량 가속도 곡선을 이용한 인공위성 탑재품의 설계하중 예측 및 검증에 관해 다룬다. 모달 질량 가속도 곡선을 구성하기 위해 SpaceX의 Falcon 9 발사체 정보를 사용하였으며, 이를 통해 모달 영역에서의 상계가속도 곡선을 도출하고 이를 위성체/발사체 경계하중 및 위성체 모달 정보와 결합하여 위성체 탑재품이 발사환경에서 노출될 최대가속도 하중을 예측하였다. 또한 단순한 인공위성 및 발사체 모델을 이용한 연성하중해석 결과와 비교 검토하여 모달 질량 가속도 곡선이 적절한 상계해를 도출하는 것을 확인하였다.
This paper introduces the experimental results of ride values assessed for several passenger cars. The experiment was conducted at four vehicles on two roads for three persons by measuring the acceleration in the 12-axis of human. The results include the comparison of the ride values, such as the component ride values, overall ride value, and seat effective amplitude transmissibiity. It is proved that acceleration between 1 and 15Hz is the most significant in evaluating the ride quality. The contribution of the acceleration in each measurement axis is quantified from the component ride value. SEAT value shows a relatively low sensitivity for the road condition and human mass.
변위응답은 교량구조의 진동특성을 결정하는데 중요한 인자 중의 하나이다. 계측된 가속도 데이타를 진동수 영역에서 적분하여 변위응답을 경제적이고 합리적으로 구할 수 있다. 이를 위해 계측된 가속도 데이타를 이산화하기 위해 적절한 표본추출 진동수가 제시되었다. 캔틸레버 보를 이용한 실내시험에서 직접 계측된 변위와 적분된 변위는 서로 잘 일치하였다. 평가된 변위응답으로부터 구한 모우드 형상도 해석치와 근접하므로 개발된 방법은 실제로 효율적으로 사용될 수 있음을 입증하였다.
With the objective of studying the response of brain tissue in a transient rotational acceleration of the head, as occurs in car crash, the problem of a cylindrical case containing a prototype brain material of silicone gel and subjected to a rotational acceleration around the axis of the cylinder is analysed. The prototype material is considered to be homogeneous and isotropic, and is modeled alternatively as a linear elastic or a linear viscoelastic solid. The computational model for the present problem consists of a 3-dimensional isoparametric finite element model, wherein large deformations and large strains are treated through the updated Lagrangian approach. A comparison of the results of the present 3-dimensional computations, with the attendant assumptions on material data, is made with the results of independent experimental study. The deformation profiles and the major characteristics of response of the brain material are in good agreement with the test results. Moreover, the study suggests the possibility that the use of more accurate material data may yield very useful results even appropriate for accurate quantification of deformations.
General along-track acceleration was estimated in the KOMPSAT-1 orbit determination process. Several sets of the atmospheric drag and solar radiation pressure coefficients were also derived with the different spacecraft area. State vectors in the orbit determination with the different spacecraft area were compared in the time frame. The orbit prediction using the estimated coefficients was performed and compared with the orbit determination results. The orbit prediction with the different general acceleration values was also carried out for the comparison
Cosmic-ray acceleration, although physically important in many astrophysical contexts, is difficult to incorporate into numerical models,. because it involves microphysics that is generally far from thermodynamic equilibrium, and also because the length and time scales for that physics typically range over many orders of magnitude, reflecting the huge range of particle rigidities that must be represented. The most common accelerator models are stochastic in nature and involve nonequilibrium plasma properties that are also often poorly understood. Still, nature clearly finds a way to produce simple, robust and almost scale-free energy distributions for the cosmic-rays. Their importance has inspired a number of approaches to examining the production and transport of cosmic-ray particles in numerical simulations. I offer here a brief comparison of some of the methods that have been introduced.
A method of stochastic dynamic analysis of suspension bridge subjected to random wind loads has been developed in this paper. Example analyses are carried out by mode superposition method(MSM), mode acceleration method(MAM) and advanced mode acceleration method(AMAM) in frequency domain for the Nam-Hae Bridge. In this study the statistical characterics of random wind loads we assumed to be Gaussian stationary zero mean processes. The considered structural response quanties are displacements, shear forces and bending moments. The mean extreme responses are approximately calculated by three times of standard deviations. The followings are the conclusions from this study. 1. Numerical results which obtained by three methods of computer program developed in this paper agree reasonably well when the numbers of modes increase. 2. AMAM is simple, accurate, economic and reliable method compared with the MSM and the MAM.
The velocity of train which is measured from pulse generator attached to TM is used for displaying or control signal of inverter and so on. Measured signals increase and decrease step-by-step by pulse counting or monotonously by F/V conversion. But noises and signal distortions by measuring error like alias make it difficult to provide correct velocity infomation and estimate the acceleration. In this paper, we investigated the performance of Smoothing method for suppressing the noises in velocity signals. And the difference between Smoothed signal and origin velocity signals is inspected and the comparison with low pass filtering show applicable of Smoothing method for noise rejection and the estimation of signal. Finally, acceleration curves estimated from Smoothing method are compared with real accelerator signal attached to train.
With the development of the industry, the use of drones in specific mission flight is being actively studied. These drones fly a specified path and perform repetitive tasks. if the drone system will detect objects in real time, the performance of these mission flight will increase. In this paper, we implement object detection system and mount GPU acceleration to maximize the efficiency of limited device resources with drone video using Tensorflow Lite which enables in-device inference from a mobile device and Mobile SDK of DJI, a drone manufacture. For performance comparison, the average processing time per frame was measured when object detection was performed using only the CPU and when object detection was performed using the CPU and GPU at the same time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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