Noise generated from wind turbines has been predicted by numerical methods. Sound pressure level(SPL) on the turbines is predicted after aerodynamic analysis is carried out by Wind Turbine Flow, Aeroacoustics and Structure analysis (WINFAS) code. The level of each panel of acoustic sphere is determined by the sum of tonal, turbulence ingestion and airfoil self noise. With the noise source database, the acoustic sphere, SPL on the ground is calculated using the model based on acoustic ray theory. The model has been designed to consider the effects on the condition of terrain and atmosphere. The variations of SPL on the ground occur not only because of the different source level but also because of the nonuniform distributions of the sound speed along the height. Hence, the profile of an effective sound speed which is the sum of the contribution of sound speed to a temperature gradient and a wind speed variation is used by the theory based on atmospheric stability. With the integrated numerical method, the prediction of sound propagation on the wind farm is carried out with the states of the atmospheric stability.
본 연구에서는 추진제 연소면적을 조절하여 이중추력 프로파일을 구현하는 단일연소관 이중추력 로켓모터의 내탄도성능 분석 방법을 제시한다. 천이 구간에서의 연소속도 보정계수 및 비추력의 점진적 변화를 고려하며 성능 예측에 필요한 변수를 획득할 수 있는 분석법을 제시하고, 해당 분석법을 적용한 결과와 천이 구간 내 변화를 고려하지 않는, 기존 연구의 분석법을 적용한 결과를 비교함으로써 새로 제시하는 분석법에서 개선된 부분을 확인한다. 추진제 초기 온도 또는 배치 조건이 다른 네 가지의 시험 조건에 대하여 제시하는 분석법을 이용해 내탄도 변수를 획득하고, 이를 이용하여 각 시험 조건별로 성능 예측을 수행한다. 해당 예측 결과는 실제 연소시험 결과와 잘 일치하며, 따라서 본 연구의 분석법을 기반으로 설계 형상이 동일한 이중추력 모터의 성능 예측이 가능함을 확인할 수 있다.
A new method for on-line induction motor fault detection is presented in this paper. This system utilizes unsupervised-learning clustering algorithm, the Dignet, proposed by Thomopoulos etc., to learn the spectral characteristics of a good motor operating on-line. After a sufficient training period, the Dignet signals one-phase ground fault, or a potential failure condition when a new cluster is formed and persists for some time. Since a fault condition is found by comparison to a prior condition of the machine, on-line failure prediction is possible with this system without requiring information on the motor of load characteristics.
Visual object tracking is a challenging area of study in the field of computer vision due to many difficult problems, including a fast variation of target shape, occlusion, and arbitrary ground truth object designation. In this paper, we focus on the reinforced feature of the dynamic search area to get better performance than conventional discriminative model prediction trackers on the condition when the accuracy deteriorates since low feature discrimination. We propose a reinforced input feature method shown like the spotlight effect on the dynamic search area of the target tracking. This method can be used to improve performances for deep learning based discriminative model prediction tracker, also various types of trackers which are used to infer the center of the target based on the visual object tracking. The proposed method shows the improved tracking performance than the baseline trackers, achieving a relative gain of 38% quantitative improvement from 0.433 to 0.601 F-score at the visual object tracking evaluation.
폐광지역의 침하발생 메커니즘 및 영향범위는 현장의 지반조건, 지압분포, 채굴적의 기하학적인 조건, 상부 구조물의 하중 조건 등에 따라 달라지므로 이를 예측하기는 매우 어렵다. 또한 지질 및 지반 상태, 탄층의 발달 상태, 채굴방법 등이 채굴현장마다 다르므로 기존의 보강대책을 그대로 적용하는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 국내 폐광지역에 대한 합리적인 보강대책 수립을 위해 광역 채굴현황조사를 바탕으로 채굴적의 분포를 파악하고, 대심도 시추조사, 탄성파 토모그래피, 시추공 영상촬영 등의 상세 지반조사를 수행하여 석탄층의 분포현황과 암반이완상태를 파악하였다. 이를 토대로 지반침하이론에 의해 침하발생 유형을 예측하고 지반침하량을 산정하였다. 또한, 연구대상 지역의 침하발생 메커니즘을 분석하였으며, 기존 폐광지역 보강사례를 분석하여 각 침하원인별로 대상지역의 지반특성에 부합되는 지반 및 구조물기초에 대한 보강대책을 수립하였다.
For the deep excavation in urban area, the braced-cut method is mainly adopted. In this case, inadequate consideration of ground water level may result in wrong prediction of structural behavior. In this study, the effects of hydraulic interaction between wall and grout were investigated using the finite element method. The maximum stress in case of confined ground water condition is obtained at the final excavation stage in the range of 70~80% of excavation depth. The stress of impermeable case is about 50% larger than that of permeable case. When the relative permeabililty of wall-grout become smaller, the stress is getting bigger. And the stress tends to converge in case of 1/100 or less of the relative permeability.
최근 수도권의 인구집중 및 경제발전의 가속화에 따른 지상공간의 부족으로 인해 지하공간에 대한 설계와 시공이 활발히 진행되고 있으며 그에 따라 지하공동 형성시 안정성을 확보하기 위한 시공기술 및 연구가 많은 발전을 이루어 왔다. 최근의 연구결과에 의하면 터널의 시공시 굴진에 따라 지반의 강도차이로 인해 발생된 3차원 절대내공변위의 변화양상을 파악하여 막장 전방의 불연속면을 미리 예측할 수 있다고 연구되었다. 따라서 3차원 계측으로 얻어진 절대내공변위의 분석을 통해 지반변화를 예측, 설계수정 및 변경을 함으로써 보다 안전하고 경제적인 터널시공이 가능하게 되었다. 본 연구는 지하공간 시공시 하중전이 효과(Arching effect)로 인한 응력의 재배치를 고려하여, 3 차원 연속체에 대한 유한요소해석을 수행함으로써 지하 공동이 존재할 경우에 대한 3차원 절대내공 변위의 양상을 파악하여 그 존재 및 위치를 예측하는 데 중점을 두었다. 또한 파쇄대 및 연약대가 존재하는 경우의 해석을 통하여 공동으로 인한 3차원 절대내공 변위 경향과의 차이를 규명하여 공동 및 파쇄대, 연약대를 가려냄으로써 각 경우의 적절한 지보선정에 도움이 되도록 하여 지하공 간 개발시 보다 진보적인 정보화 시공을 위한 시스템을 구축하는데 있어 근간을 마련하고자 한다.
본 논문에서는 차량이 주차된 지형의 조건에 따라 적용되는 도어 개폐 보조력 예측 모델을 제시하였다. 경사도, 사용자의 힘 등의 조건에 따른 개폐력 설정을 위하여 작동 보조력에 대한 학습 모델을 구현하여 비교하였고, 예측 모델의 학습을 위하여 축소모형을 제작하여 실험을 통해 학습데이터를 얻을 수 있는 실험 모델을 구성하였다. 실제 보상력 데이터를 학습, 반영하여 적정 값을 도출할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 학습 방법 중에서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 알고리즘을 적용하여 비교 검증하였다. 실제 측정값과 비교 검증한 결과, 차량의 도어 개폐 보조력 예측을 위해서 서포트 벡터 머신의 상대적으로 높은 적용성을 확인할 수 있었으며, 이 예측 모델을 활용하여 경사, 사용자의 힘에 따라 도어 개폐 구동 모터가 보상해야 할 적정한 힘을 예측하여 시간에 따라 구동함으로써 사용자가 평지와 같은 힘으로 문을 제어할 수 있는 시스템 구성을 제시하였다.
본 연구에서는 정규압밀 및 과압밀상태의 구별없이 이차압밀 거동을 표현할 수 있는 3차원 탄-점성압밀이론에 의한 유한차분해석에 의해 버티칼 드레인으로 개량된 점성토 지반의 압밀지동을 해석하였다. 또한, 탄-접성압밀이론의 적용성에 대해 버티칼 드레인 타설지반의 모형실험결과와 비교하여 검토하였다. 이들 실험결과로부터, 과잉간극수압이 거의 소산된 상태에서의 버티칼 드레인 개량지반에서의 침하량은 1차원 조건에 비해 적으며, 이차압밀과정에서의 잔류침하량 및 침하속도는 1차원 조건보다 크게 나타남을 알았다. 마지막으로, 압밀과정의 거동에 대한 토질정수의 영향을 정규압밀 및 과압밀 상태에 대한 일련의 수치해석의 결과에 의해 조사하였다.
For the purpose of ground improvement by means of soil flushing systems. Incorporated technique with prefabricated vertical drains have been used for dewatering from fine-grained soils. The laboratory model tests were performed by using the flushing tracer solutions for silty soils and recorded the tracer concentration changes with the elapsed time and flow rates. A mathematical model for prediction of contaminant transport using the PVD technology has been developed. The clean-up times for the predictions on both soil condition indicate more of a sensitivity to the dispersivity parameter than to the extracted flow rate and vertical velocity parameters. Based on the results of the analyses, numerical analysis indicate that the most important factor to the in-situ soil remediation in prefabricated vertical drain system is the effective diameter of contaminated soil.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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