• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2001년도 춘계학술대회논문집
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• pp.609-615
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• 2001

In this paper, the eigenvalue sensitivity of vehicle powertrain was investigated by analytic method. The powertrain system was considered as a rigid body with multiple engine mounts, and the engine mounts were supposed as three linear springs in three orthogonal directions. The design parameters for the sensitivity analysis were engine mount properties (positions, stiffness, and orientations) and powertrain properties (mass, second moment of inertia, and center of gravity). Firstly, an effective form of eigenvalue problem for the powertrain system was introduced. Then, the analytic sensitivity of eigenvalue was derived using the equation. Lastly, the derived sensitivity equation was applied to a real powertrain system to provide its correctness and applicability.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.305-312
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• 2000

This paper presents a new control scheme using a sliding mode controller with a multilayer neural network for the robot manipulator operating under the sea which has large uncertainties such as the buoyancy and the added mass/moment of inertia. The multilayer neural network using the error back propagation loaming algorithm acts as a compensator of the conventional sliding mode controller to improve the control performance when the initial assumptions of uncertainty bounds are not valid. Computer simulation results show that the proposed control scheme gives an effective path way to cope with the unexpected large uncertainties in the underwater robot manipulator.

• 한국지진공학회논문집
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• 제3권2호
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• pp.1-8
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• 1999

지진의 수평지반운동으로 인해 유체저장탱크에 작용하는 수평하중의 산정에 있어서 유체수심에 대한 탱크저면길이의 비율에 따라 유용하게 사용할 수 있는 근사해법에 대하여 연구하였다 본 연구는 탱크벽체를 강체로 가정하고 구한 속도포텐셜이론을 적용하여 탱크의 지진하중을 산정한다. 유체저장탱크의 수평단면이 연직으로 일정하지만 그 형상은 원형, 직사각형, 불규칙형인 경우로 나누어 해석하였다 우선 주기적 지반운동(조화가진)에 대한 해를 구하고 이를 바탕으로 랜덤지진에 대한 시간영역해를 구하도록 한다. 예제해석결과 지진력은 적용하는 설계응답스펙트럼의 특성 탱크단면형, 수심에 대한 저면길이의 비율등에 따라 차이가 다소있으나 주로 고주파수 유효질량의 관성력이 지배적인 것으로 나타났다. 대체적으로 수심에 대하여 탱크저면길이가 상당히 크거나 작은 경우는 고주파수근사해를 써서 지진력을 효율적으로 산정할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.309-316
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• 2022

이 논문에서는 이동하는 질량체의 연직 방향에 대한 관성 효과를 고려하여 보의 진동을 해석할 수 있는 유한요소해석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정밀한 상호작용 해석을 요하지 않는 경우에 계산의 효율성을 높이는 방법으로서, 이동하는 질량체의 관성 효과를 운동방정식에 연계시키고 질량체와 보의 상호작용력은 외부 하중으로만 고려한다. 범용 유한요소해석 소프트웨어인 Abaqus를 이용하여 시간 영역 해석을 수행하고 보의 절점과 이동하는 강체 질량의 절점 변위를 다지점 구속조건으로 연계하여 해석하는 방법을 제시하였다. 기존 해석적 방법에 의한 해와 비교하여 제안하는 방법을 검증하고 보행하중 모델을 이용한 이동 보행 하중해석에서 보행자의 질량 효과를 살펴보기 위한 간단한 연속 보 모델에 대한 해석 결과를 제시하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제26권2호
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• pp.238-244
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• 2002

A 5-valve(intake 3-valve) engine has been developed to increase engine performance. These engines have a high power caused by the decrease of inertia mass of an intake valve and the increase of intake effective area. In this study, in-cylinder flow patterns were visualized with laser sheet method and velocity profiles at near intake valves were inspected by using a two-color PIV. In addition, steady flow tests were performed to quantify tumble ratio of flow-fields generated by a tumble control valve(TCV). Experimental results of steady flow test show that the cure of tumble ratio in intake 3-valve engine farmed as a S shape with valve lift changes. This tendency is different from the one in intake 2-valve engine. Using laser sheet method and two color PIV method, we can find that the intake flow through upper valve increases and the velocity gradient also slightly increases as valve lift increases. From this study, the in-cylinder flow characteristics around intake valves were made clearly.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권10호
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• pp.1157-1162
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• 2014

시간 이력 지진해석시 두 가지 가진 방법론[유효하중법(또는 관성법), 거대질량법]이 적용되고 있는데 균열 없는 구조물에 대해서만 두 가지 가진 방법론의 타당성을 확인한 바 있으나, 균열로 인해 강성이 변화하는 균열 배관에 대해서는 가진 방법론의 타당성에 대한 연구가 수행된 바 없다. 본 연구에서는 시간이력 Implicit 동적 탄성 지진해석을 통해 탄성 파괴역학 측면에서 관통 균열 배관에 대한 두 가지 가진 방법론의 타당성을 평가하였다. 평가 결과, 거대질량의 크기와 최대 시간 증분이 적절히 선정된다면 균열 배관에 대해서도 두 가지 가진 방법론이 모두 동일한 결과를 도출함을 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제85권4호
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• pp.469-484
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• 2023

A deep recursive bidirectional Cuda Deep Neural Network Long Short Term Memory (Bi-CuDNNLSTM) layer is recruited in this paper to predict the entire force time histories, and the corresponding hysteresis and backbone curves of reinforced concrete (RC) bridge piers using experimental fast and slow cyclic tests. The proposed stacked Bi-CuDNNLSTM layers involve multiple uncertain input variables, including horizontal actuator displacements, vertical actuators axial loads, the effective height of the bridge pier, the moment of inertia, and mass. The functional application programming interface in the Keras Python library is utilized to develop a deep learning model considering all the above various input attributes. To have a robust and reliable prediction, the dataset for both the fast and slow cyclic tests is split into three mutually exclusive subsets of training, validation, and testing (unseen). The whole datasets include 17 RC bridge piers tested experimentally ten for fast and seven for slow cyclic tests. The results bring to light that the mean absolute error, as a loss function, is monotonically decreased to zero for both the training and validation datasets after 5000 epochs, and a high level of correlation is observed between the predicted and the experimentally measured values of the force time histories for all the datasets, more than 90%. It can be concluded that the maximum mean of the normalized error, obtained through Box-Whisker plot and Gaussian distribution of normalized error, associated with unseen data is about 10% and 3% for the fast and slow cyclic tests, respectively. In recapitulation, it brings to an end that the stacked Bi-CuDNNLSTM layer implemented in this study has a myriad of benefits in reducing the time and experimental costs for conducting new fast and slow cyclic tests in the future and results in a fast and accurate insight into hysteretic behavior of bridge piers.