자동차 연료탱크는 크게 본체와 본체에 조립되는 부품들로 구성되어 있다. 본체에는 차량 주행시에 연료탱크에서 발생되는 증발가스를 배출하고, 연료가 외부로 유출되는 것을 방지하기 위한 여러 밸브들이 조립되어 있다. 하지만 이러한 밸브들은 연료 넘침에 주된 원인으로 알려져 있음에도 불구하고 현재 증발가스의 배출과 기구적인 위치만 고려하여 설계되고 있다. 따라서 본 연구에서는 밸브들의 기존기능을 유지하면서 연료 넘침을 최소화 시키기 위해 근사최적설계를 적용하였고, 다구치 방법을 통해 실제 실험에서 근사최적설계의 유용성을 보였다. 결과적으로 최적화된 밸브 위치를 통해 개발기간과 비용을 절감하였고, 연료 넘침 최소화를 통해 자동차의 신뢰성을 향상시켰다.
In this paper, the single and multi-objective optimization of thin-walled conical tubes with different types of indentations under axial impact has been investigated using surrogate models called metamodels. The geometry of tapered thin-walled tubes has been studied in order to achieve maximum specific energy absorption (SEA) and minimum peak crushing force (PCF). The height, radius, thickness, tapered angle of the tube, and the radius of indentation have been considered as design variables. Based on the design of experiments (DOE) method, the generated sample points are computed using the explicit finite element code. Different surrogate models including Kriging, Feed Forward Neural Network (FNN), Radial Basis Neural Network (RNN), and Response Surface Modelling (RSM) comprised to evaluate the appropriation of such models. The comparison study between surrogate models and the exploration of indentation shapes have been provided. The obtained results show that the RNN method has the minimum mean squared error (MSE) in training points compared to the other methods. Meanwhile, optimization based on surrogate models with lower values of MSE does not provide optimum results. The RNN method demonstrates a lower crashworthiness performance (with a lower value of 125.7% for SEA and a higher value of 56.8% for PCF) in comparison to RSM with an error order of $10^{-3}$. The SEA values can be increased by 17.6% and PCF values can be decreased by 24.63% by different types of indentation. In a specific geometry, higher SEA and lower PCF require triangular and circular shapes of indentation, respectively.
본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라에서는 2005년부터 전국 에어코리아(Air Korea) 측정소의 대기오염도 정보를 실시간으로 제공하고 있다. 선행연구들은 이러한 포인트 기반의 미세먼지 농도 자료에 대한 격자지도화 가능성을 보여준 바 있으나, 측정소가 밀집된 특정 도시만을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역의 PM10 일평균 격자 지도를 산출하기 위해서, 전국 333개 에어코리아 측정소 자료를 활용하여 베리오그램 최적화 기반의 정규크리깅을 수행하고, 검증지점의 공간적인 과밀(too dense) 및 과소(too sparse)를 방지하기 위하여 검증지점의 위치에 따른 선별적 임의추출을 통한 암맹평가를 실시하였다. 114,745건의 데이터로부터 365일 각각 다른 검증지점을 추출하는 암맹평가를 4회에 걸쳐 수행한 결과, MAE=5.697 ㎍/m3, CC=0.947의 정확도 통계량이 산출되어, 매우 효과적인 공간내삽이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, PM10 고농도 사례(나쁨 및 매우 나쁨)로 분류된 1,500건 이상에 대해서도 MAE=11~12 ㎍/m3, CC=0.870~873의 정확도를 나타냈으며, 이는 본 연구의 방법론이 다양한 상황에 적용가능함을 의미한다. 2019년 365일에 대해 산출된 0.05° 해상도의 일평균 PM10 격자지도는 자연스러운 공간분포를 나타내는 것이 시각적으로도 확인되었다. 이러한 PM10 농도의 격자지도는 향후의 연구에서 익일 PM10 농도의 격자예측을 위한 입력자료로 활용될 수 있을 것이다.
This paper proposes the optimal design of stator shape for cogging torque reduction of single-phase brushless DC (BLDC) motor with asymmetric notch. This method applied size and position of asymmetric notches to tapered teeth of stator for single-phase BLDC motor. Which affects the variation of the residual flux density of the permanent magnet. The process of optimal design included the extraction of the sampling point by using Latin Hypercube Sampling(LHS), and involved the creation of an approximation model by using kriging method. Also, the optimum point of the design variables were discovered by using the Genetic Algorithm(GA). Finite element analysis was used to calculate the characteristics analysis and cogging torque. As a result of finite element analysis, cogging torque were reduced approximately 39.2% lower than initial model. Also experimental result were approximately 38.5% lower than initial model. The period and magnitude of the cogging torque were similar to the results of FEA.
블럭으로 주어지는 물리탐사 자료의 역산결과를 시추공 자료와 복합적으로 시뮬레이션하여 암반등급의 분류에 적용하였다. 물리탐사의 역산결과는 해석 대상에 대한 부가적 수준의 정보를 포함하게 되며, 전체 영역에 대한 정보를 제공한다. 반면, 시추공 자료는 해석 대상에 대한 직접적인 정보를 제공하지만, 그 정보의 공간적 범위가 매우 좁아 포인트 자료로써 이용된다. 블럭으로 주어지는 물리탐사 역산결과와 포인트로 주어지는 시추공 자료를 결합하여 크리깅이나 지구통계학적 시뮬레이션을 수행하기 위해서는, 포인트-포인트, 포인트-블럭, 블럭-포인트 간의 공분산 정보가 필요하다. 이 연구에서는 SGeMS에서 제공하는 Bssim 모듈을 이용하여, 역산 블럭과 시추공 포인트간의 복합적 시뮬레이션을 통해 공간적 특성이 다른 자료를 반영하는 다운스케일 된 결과를 얻었고, 이를 선행연구에서 적용한 지구통계학적 역산 결과와 비교하였다. 그 결과, 본 방법에 의한 다운스케일링 기법이 보다 확장가능하고 유연한 적용이 가능한 것으로 판단하였다.
호우의 평가는 관측소의 강우자료를 이용하여 호우의 지속기간과 면적에 의해 이루어진다. 호우를 평가하기 위한 방법 중 DAD 분석방법은 지속시간 및 면적에 따른 강우 깊이를 나타내기 때문에 가장 많이 사용되고 적용된다. 하지만 기존의 DAD 분석 방법은 오차를 발생시킬 가능성이 크다. 따라서 본 연구에서는 오차발생가능성을 줄인 격자기반의 DAD 분석프로그램을 이용하여 DAD를 분석하고 적용성을 검토하였다. 적용성을 검토하기 위해 3가지의 공간보간 기법을 이용하여 지점강우를 면적강우로 변환하였다. 그 후, 변환된 격자기반의 강우자료를 이용하여 DAD 분석을 실시하였다. 그 결과, 각 지속시간 별로 면적 별로 MAAR 값을 추정할 수 있었고, OK 기법을 이용한 강우자료에서 높은 적용성을 나타냈다.
매년 전 세계는 여러 자연재해로 인하여 많은 피해를 받고 있다 그 중에서도 강수와 관련한 집중호우와 가뭄, 홍수, 상수원 부족 등으로 많은 손실을 입고 있다. 이러한 재해에 의한 피해를 줄이기 위해서는 기상에 대한 정확한 예측이 필요하다. 따라서 강수량에 대한 정확한 예측을 실시하여 수자원을 적절하게 이용하고 재해에 의한 피해를 줄이기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 강수량을 측정하는 지상기상관측지점자료에 대해 공간적 상관구조를 포함하는 선형회귀모형(크리깅)을 고려하여 세미베리오그램을 기반으로한 최소제곱법과 코베리오그램을 기반으로한 최대우도추정방법으로 남한지역의 공간적 특성을 적절하게 파악할 수 있는 모형들을 찾고 이 모형들을 비교하였다. 공간적 선형회귀모형들에 대한 신뢰성을 검증하기 위하여 자동기상관측지점과 항공기상관측지점에서 측정된 실제값과 예측값을 비교하고 이를 바탕으로 강수량 예측에 관한 발전 및 개선방향에 대해 알아보았다.
Soil moisture is essential information for meteorological and hydrological analyses. To date, many efforts have been made to achieve the two goals for soil moisture data, i.e., the improvement of accuracy and resolution, which is very challenging. We presented an ensemble downscaling method for quality improvement of gridded soil moisture data in terms of the accuracy and the spatial resolution by the integration of BMA (Bayesian model averaging) and ATPRK (area-to-point regression kriging). In the experiments, the BMA ensemble showed a 22% better accuracy than the data sets from ESA CCI (European Space Agency-Climate Change Initiative), ERA5 (ECMWF Reanalysis 5), and GLDAS (Global Land Data Assimilation System) in terms of RMSE (root mean square error). Also, the ATPRK downscaling could enhance the spatial resolution from 0.25° to 0.05° while preserving the improved accuracy and the spatial pattern of the BMA ensemble, without under- or over-estimation. The quality-improved data sets can contribute to a variety of local and regional applications related to soil moisture, such as agriculture, forest, hydrology, and meteorology. Because the ensemble downscaling method can be applied to the other land surface variables such as temperature, humidity, precipitation, and evapotranspiration, it can be a viable option to complement the accuracy and the spatial resolution of satellite images and numerical models.
The A60 class deck penetration piece is a fire-resistance apparatus installed on the deck compartment to protect lives and to prevent flame diffusion in the case of a fire accident in a ship or offshore plant. In this study, the sensitivity of the fire-resistance performance and approximation characteristics for the A60 class penetration piece was evaluated by conducting a transient heat-transfer analysis and fire test. The transient heat-transfer analysis was conducted to evaluate the fire-resistance design of the A60 class deck penetration piece, and the analysis results were verified via the fire test. The penetration-piece length, diameter, material type, and insulation density were used as the design factors (DFs), and the output responses were the weight, temperature, cost, and productivity. The quantitative effects of each DF on the output responses were evaluated using the design-of-experiments method. Additionally, an optimum design case was identified to minimize the weight of the A60 class deck penetration piece while satisfying the allowable limits of the output responses. According to the design-of-experiments results, various approximate models, e.g., a Kriging model, the response surface method, and a radial basis function-based neural network (RBFN), were generated. The design-of-experiments results were verified by the approximation results. It was concluded that among the approximate models, the RBFN was able to explore the design space of the A60 class deck penetration piece with the highest accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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