• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회B
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• pp.2729-2732
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• 2008

Cylindrical film-cooling hole is formulated numerically and optimized to enhance film-cooling effectiveness. The Kriging method is used an optimization technique with Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis of fluid and heat transfer with shear stress transport model. The hole length-to-diameter ratio and injection angle are chosen as design variables and spatially averaged film-cooling effectiveness is considered as objective function which is to be maximized. Twelve training points obtained by Latin Hypercube Sampling for two design variables. Optimum shape shows the film-cooling effectiveness increased.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.899-907
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• 2022

연구목적: 기계학습법을 이용하여 일반적인 직선 교량의 지진 취약도 분석 연구는 다수 수행되었으나 곡선 교량 구조물에 대한 연구 사례는 미미하다. 따라서 본 연구의 목적은 기계학습법 기반 I형 곡선 거더를 갖는 교량의 재료 특성 및 기하학적 불확실성을 고려한 지진 취약도 분석하는 것이다. 연구방법: 강재 및 콘크리트의 재료 특성과 교각의 높이를 불확실성 매개변수로 고려하였다. 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 시간이력해석을 수행하였다. 해석결과를 원본데이터로 인공신경망, 반응표면분석법을 적용하여 학습 데이터를 생성하였다. 최종적으로 원본 데이터 및 학습데이터를 이용하여 지진 취약도 분석을 수행하였다. 연구결과: 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 총 160회의 시간 이력해석을 수행하였다. 해석결과와 기계학습을 통해 얻어진 예측 값을 비교하였으며 두 값의 유사도를 비교하기 위해 결정계수를 비교하였다. 반응표변분석법의 결정계수가 0.737로 비교적 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 지진 취약도 곡선도 반응표면 분석법을 통해 예측된 값이 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 결론: 본 연구에서 유한요소 해석을 통해 관측된 값과 기계학습법을 통해 예측된 값을 비교하였을 때 반응표면 분석법이 관측값과 유사한 결과를 예측하는 것으로 나타났다. 하지만 두 가지 기계학습법 모두 관측 값에 비해 과소평가되는 것으로 나타났다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제34권4호
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• pp.417-447
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• 2010

The uncertainty often observed in experimental strengths of masonry constituents makes critical the selection of the appropriate inputs in finite element analysis of complex masonry buildings, as well as requires modelling the building ultimate load as a random variable. On the other hand, the utilization of expensive Monte Carlo simulations to estimate collapse load probability distributions may become computationally impractical when a single analysis of a complex building requires hours of computer calculations. To reduce the computational cost of Monte Carlo simulations, direct computer calculations can be replaced with inexpensive Response Surface (RS) models. This work investigates the use of RS models in Monte Carlo analysis of complex masonry buildings with random input parameters. The accuracy of the estimated RS models, as well as the good estimations of the collapse load cumulative distributions obtained via polynomial RS models, show how the proposed approach could be a useful tool in problems of technical interest.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.46-54
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• 2008

This study presents a numerical optimization to optimize an axial flow fan blade to increase the efficiency. The radial basis neural network is used as an optimization method with the numerical analysis by Reynolds-averaged Navier-Stokes equations using SST model as turbulence closure. Four design variables related to airfoil maximum camber, maximum camber location, leading edge radius and trailing edge radius, respectively, are selected, and efficiency is considered as objective function which is to be maximized. Thirty designs are evaluated to get the objective function values of each design used to train the neural network. Optimum shape shows the efficiency increased by 1.0%.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권12호
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• pp.102-109
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• 2009

This study proposes the structural optimization of a manifold valve. FE analysis is performed to evaluate the strength of a manifold valve. In addition, the structural optimization technique is applied to reduce its weight. In this study, the optimization method using the kriging interpolation method is adopted to obtain the minimum weight satisfying the strength constraint. The maximum stress and the weight are replaced by the metamodels. In this process, tile sample points are generated by latin-hypercube design. Optimum designs are obtained by ANSYS Workbench and the in-house program.

• 대한기계학회논문집B
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• 제32권12호
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• pp.954-962
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• 2008

This study presents a numerical procedure to optimize the shape of cylindrical cooling hole to enhance film-cooling effectiveness. The RBNN method is used as an optimization technique with Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis of fluid flow and heat transfer with shear stress transport turbulent model. The hole length-to-diameter ratio and injection angle are chosen as design variables and film-cooling effectiveness is considered as objective function which is to be maximized. Twelve training points are obtained by Latin Hypercube Sampling for two design variables. In the sensitivity analysis, it is found that the objective function is more sensitive to the injection angle of hole than the hole length-to diameter ratio. Optimum shape gives considerable increase in film-cooling effectiveness.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제19권2호
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• pp.85-98
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• 1987

중대사고시 LMFBR의 에어로졸(aerosol) 동특성을 살피기 위해 전산코드인 MCAD (Multicomponent Aerosol Dynamics)가 개발되었다. 사고경과에 따른 두 방사능원의 상대적인 충돌확률을 적용하여 에어로졸계를 모사할 수 있다. Brownian 확산과 중력작용에 의한 결합 및 제거과정을 고려했으며, 입자형태를 묘사하기 위해 밀도보정과 형태요소(shape factor)를 동시에 고려하였다. ORNL의 NSPP-300 계열 실험자료와 기존의 코드를MCAD의 입증에 이용하였다. 그 결과 MCAD의 계산치와 실험치 및 기존의 코드 계산값이 일치함을 보여준다. 여러 입력자료의 불화실한 값들을 정의하고, 그들값의 한계로 설정하기 위하여 불확실성 및 민감도해석을 수행하였다. 14개의 입력자료를 선택하여 실험계획법과 Latin hypercube sampling에 의한 입력자료를 조합하여 그 회귀 (regression) 정도를 반응표면 계획법(Response surface method)에 의해 구하였다. 각 변수들의 중요성 및 시간경과에 따른 그들의 상대적인 등위를 결정하기 위하여 단계식 회귀방법 (Stepwise regression method)을 고려했다. LHS에 의한 회귀모형에 Monte Carlo Method를 적용하여 계산값 및 변수들에의 신뢰도를 향상시켰다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.677-690
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• 2006

본 연구에서는 LH-OAT (Latin Hypercube Ore factor At a Time) 민감도분석 방법과 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) 최적화 기법을 적용하여 보청천 유역에서 SWAT모형에 대한 자동보정 방법을 제시하였다. LH-OAT 방법은 전역 민감도분석과 부분 민감도 분석의 장점을 조합하여 가용매개변수 공간에 대하여 효율적으로 매개변수의 민감도 분석이 가능하게 하였다. LH-OAT민감도 분석으로부터 결정된 매개변수의 민감도 등급은 SWAT 모형의 자동보정 과정에서 요구되는 보정대상 매개변수의 선택에 유용하게 적용될 수 있다. SCE-UA 방법을 적용한 SWAT모형의 자동보정 해석결과는 보정자료, 보정매개변수, 통계적 오차의 선택에 따라서 모형의 성능이 좌우되었다. 보정기간과 보정매개변수가 증가함에 따라 검증기간에 대한 RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), NMSE (Normalized Mean Square Error) 등의 모형오차는 감소하였지만, NAE (Normalized Average Error) 및 SDR(Standard Deviation Ratio)은 개선되지 않았다. SWAT모형의 보정에 적용되는 보정자료, 보정매개변수 및 모형평가를 위한 통계적 오차 선택이 해석결과에 미치는 복잡한 영향을 이해하기 위하여 다양한 대표유역을 대상으로 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.1-8
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• 2005

본 연구는 지진으로 인하여 발생한 건물의 피해액을 보다 객관적으로 예측 평가할 수 있는 ACM(Advanced Component Method) 개발 방법에 관한 것이다. ACM은 지금까지의 재래식 손실 평가방법에 사용된 구조 기술자들의 주관적인 관점과 전문가적 견해에서 탈피하여, 지진의 크기에 따른 구조형식이 각기 다른 건물들의 내진 성글 평가 기술에 바탕을 둔 지진 손실 평가 방법이다. 그 과정을 살펴보면 먼저 선별된 전형적인 건축 구조물에 대하여 비선형 정적 내진 해석인 pushover 해석을 실행하여 그들의 건물 능력도와 각 부재의 비선형 응답을 계산한다. 지진하중은 ADRS(Acceleration-Displacement Response Spectrum)의 응답 가속도와 응답 변위의 형태로 표현하여 이를 건물 능력도와 함께 능력 스펙트럼법(Capacity Spectrum Method) 기법을 이용하여 건물의 내진 성능점을 찾는다. 또한 전체 건물을 주요 구조체인 기둥, 보, 슬래브 등과 비구조체인 비내력 벽판, 외벽 장식용 요소 등을 각각 분리하여 건물 각 부재들의 지진 응답 변위에 따른 피해율을 산출한다. 이들 각 부재들의 피해는 그 부재들의 특성에 따른 적절한 보수보강기법과 그에 따른 비용산정 모델을 이용하여 각 부재의 금전적인 피해액으로 전환한다. 마지막으로 Monte Carlo기법을 이용하여 지금까지 얻은 건물의 응답과 각 부재들의 지진에 따른 피해율, 그리고 그 부재들의 비용산정 모델을 종합하여 전체 건물의 최종의 피해율을 얻는다. 특히, 현존하는 건물에 사용된 재료와 설계 가정 하중의 가변성에 따른 건물 거동에 대한 불확실성 등을 고려하기 위하여 Latin Hypercube 추출 기법을 사용하며, 마지막으로 본 연구의 사례평가를 위하여 과거 일어났던 지진 피해정보와 손실 자료들을 바탕으로 ACM방법과 재래식 방법을 이용한 건물 손실 평가 방법을 비교 분석하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.635-642
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• 2014

본 연구에서는 고체로켓의 임무 수행 중 연소실 내압으로 인해 발생하는 고체로켓 케이스의 3가지 고장(응력파괴, 균열파괴, 볼트 체결 부 파손) 확률을 효과적으로 예측하는 기법을 개발하였다. 전체적인 확률계산 과정은 다음과 같다: 1) 고체로켓 모터의 고장모드에 영향을 주는 설계 변수선정 및 확률분포 부여, 2) 연소해석을 통한 로켓의 최대작동압력(maximum expected operating pressure, MEOP)의 확률분포 계산, 3) 케이스의 응력과 변형 형상을 구하기 위한 유한요소해석, 4) 3가지 고장함수에 대한 신뢰도예측의 수행, 계산의 편의를 위해 유한요소모델은 축대칭으로 가정하였고 볼트 체결 부의 접촉을 고려하였다. 효율적인 신뢰도예측을 위해 FORM(first-order reliability method) 기법을 통해 MPP(most probable failure point)를 탐색한 후, LHS(latin hypercube sampling)와 반응표면기법을 적용하여 고장모드를 다항식으로 근사화하며, 중요도 추출법을 적용하여 고장확률을 계산하였다.