Due to the development of the petroleum refining technology and continuously increased demand from markets, a quantity of gasoline and diesel oil produced from a restricted quantity of crude oil has been increasing, and residual fuel to be used at marine diesel engines has been gradually becoming low quality. As a result, it was recently reported that trouble oils which cause abnormal combustion such as knocking with extreme noise and misfire from internal combustion engines were increasing throughout the world. In this study, an author investigated ignitability and combustion quality by using combustion analyzer with constant volume(FCA, Fuel Combustion Analyzer) and middle speed diesel engine about MDO(Marine Diesel Oil), HFO(Heavy Fuel Oil), LCO(Light Cycle Oil) and Blend-HFO which was blended LCO of 1000 liters with HFO of 600 liters. Moreover, for betterment of ignitability and combustion quality of injected fuels, multi-injection experiment was carried out in the diesel engine using Blend-HFO. According to the results of FCA analysis, ignitability and combustion quality was bad in the order of MDO
MDO(Multi-disciplinary Optimization)를 위한 서로 다른 모델 간의 결합은 계산 프레임 워크의 복잡성을 크게 증가시키는 동시에 CPU 시간과 메모리 사용을 증가시킨다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 POD(Proper Orthogonal Decomposition)와 RBF(Radial Basis Function)를 사용하여 복합 샌드위치 구조가 항공기 날개 스킨 재료로 사용될 때 복합재와 샌드위치 코어의 두께를 결정하는 최적화 문제의 해를 구했다. POD와 RBF를 사용하여 날개 형상과 하중 데이터에 대한 대리 모델을 만들었으며 대리 모델에 의해 얻어진 목적 함수 및 제약 함수 값을 사용하여 최적해를 구하였다.
In this paper, two specially designed associative mapping memories, called Associative Mapping Elements(AME) and Multiple-Digit Overlapping AME(MDO-AME), are presented for learning of nonlinear functions including kinematics and dynamics of robot manipulators. The proposed associative mapping memories consist of associative mapping rules(AMR) and weight update rules(WUR) which guarantee generalization and specialization of input-output relationship of learned nonlinear functions. Two simulation results, one for supervised learning and the other for unsupervised learning, are given to demonstrate the effectiveness of the proposed associative mapping memories.
본 고에서는 최근 IETF를 중심으로 새롭게 제안되고 있는 Xcast(Explicit Multicast) 기술에 관해 소개한다. Xcast 멀티캐스트 방식은 IBM의 SGM(Small Group Multicast), Alcatel의 CLM(Connectionless Multicast), Fujitsu의 MDO6(Multiple Destination Option for IPv6) 제안을 수정, Xcast로 통합한 것으로 기존 IP 멀티캐스트 방식과는 달리, IP 패킷 내에 수신자 목록을 명시적으로 포함하여 전송함으로써 소규모 그룹 통신을 위해 적합한 새로운 멀티캐스트 통신 방식이다. 본 고에서는 Xcast 기본 프로토콜 규격을 중심으로 최근 기술동향 및 국내 Xcast-KR 연구동향 등을 소개한다.
The 2-(2,4-dimethoxyphenyl)-4-MDO (2) underwent polymerization with ring opening as well as cyclization reaction in the presence of various cationic catalysts such as boron trifluoride, trifluoromethanesulfonic acid, p-toluenesulfonic acid, hydrochloric acid and trifluoroacetic acid. They afforded a mixture of the ring-opened poly(keto ether) and 3(2H)-dihydrofuranone derivative. Both the methylene group and oxygen atom of 1,3-dioxolane ring were participated in the reaction with cationic catalyst. The contents of the polymer and cyclization product were variable according to the acid strength of the cationic catalysts.
Co Evolutionary Structural Design(CESD) Framework is presented, which can deal with the load design and structural topology design simultaneously. The load design here is the exploration algorithm that finds the critical load patterns of the given structure. In general, the load pattern is a crucial factor in determining the structural topology and being selected from the experts어 intuition and experience. However, if any of the critical load patterns would be excluded during the process of problem formation, the solution structure might show inadequate performance under the load pattern. Otherwise if some reinforcement method such as safety factor method would be utilized, the solution structure could result in inefficient conservativeness. On the other hand, the CESD has the ability of automatically finding the most critical load patterns and can help the structural solution evolve into the robust design. The CESD is made up of a load design discipline and a structural topology design discipline both of which have the fully coupled relation each other. This coupling is resolved iteratively until the resultant solution can resist against all the possible load patterns and both disciplines evolve into the solution structure with the mutual help or competition. To verify the usefulness of this approach, the 10 bar truss and the jacket type offshore structure are presented. SORA(Sequential Optimization & Reliability Assessment) is adopted in CESD as a probabilistic optimization methodology, and its usefulness in decreasing the computational cost is verified also.
Recently Multidisciplinary Design Optimization Based on Independent Subspaces (MDOIS), an MDO (multidisciplinary design optimization) algorithm, has been proposed. In this research, an MDO problem is defined for design of a belt integrated seat considering crashworthiness, and MDOIS is applied to solve the problem. The crash model consists of an airbag, a belt integrated seat (BIS), an energy absorbing steering system, and a safety belt. It is found that the current design problem has two disciplines - structural nonlin- ear analysis and occupant analysis. The interdisciplinary relationship between the disciplines is identified and is addressed in the system analysis step in MDOIS. Interdisciplinary variables are belt load and stiffness of the seat, which are determined in system analysis step. The belt load is passed to the structural analysis subspace and stiffness of the seat back frame to the occupant analysis subspace. Determined design vari- ables in each subspace are passed to the system analysis step. In this way, the design process iterates until the convergence criterion is satisfied. As a result of the design, the weight of the BIS and Head Injury Crite- rion (HIC) of an occupant are reduced with specified constraints satisfied at the same time. Since the system analysis cannot be formulated in an explicit form in the current example, an optimization problem is formu - lated to solve the system analysis. The results from MDOIS are discussed.
본 연구에서는 개념설계 단계에서의 해석 결과의 정확도를 높이기 위한 다정밀도 해석과 모든 분야의 요구도를 만족하기 위한 다분야통합 설계 최적화 기법을 적용하였다. 무인항공기의 해석을 위하여 경험식 기반의 저정밀도 해석도구들이 초기 사이징, 공력, 추진, 임무, 중량, 성능, 안정성 도구들로 모듈화되어 개발 및 검증되었다. 개발된 해석도구를 이용하여 설계통합 프로그램을 구성하고, 설계의 정확도를 증가시키기 위하여 다정밀도 해석에 와류 격자법을 이용하였다. 다분야통합 설계 최적화를 위하여 MDF 기법이 적용되었다. 또한 최적화 도구로는 구배기반 최적화 기법을 적용하였다. 제시한 방법의 타당성을 밝히기 위하여, 저정밀도 해석만을 적용한 방법과 다정밀도 해석을 적용한 두 가지 방법의 최적화 결과를 비교하여 본 연구에서 제안된 다정밀도 해석이 개념설계 단계에서 적용 가능함을 보였다.
연구에서는 다분야 통합 최적설계를 위한 시스템 근사화 기법으로 RRSET (Repetitive Response Surface Enhancement Technique)를 제안하였다. 2차 다항식만으로는 어려운 반응면의 표현을 위해 RRSET는 설계공간을 변형할 수 있는 스트레칭 함수를 도입하고 전역 최적화 알고리즘인 담금질 모사기법을 이용하여 반응면을 최적화 하였다. 도출된 최적점은 반복적으로 다음 순기의 반응면의 구성에 이용하여 반응면의 신뢰도를 더욱 높일 수 있었다. 제안된 기법을 수치예제 등에 적용한 결과, 비교적 적은 수의 실험 회수로 비선형적인 반응면을 잘 표현하고 최적 설계점을 도출해낼 수 있음이 확인되었다. 정밀한 근사화 기법의 중요성이 강화되고 있는 현재, 본 연구에서 제시된 근사화 기법은 차후의 연구에서 다분야 통합 최적화 기법에의 적용이 가능하리라 사료된다.
본 연구에서는 MDO 프레임워크 개발을 위하여 다양한 준경험적 방법에 근거한 해석적 방법으로 경비행기인 창공-91의 비행운동 특성 파라미터를 추출하고 비행시험 방법을 기준으로 비교하여 평가하였다. 비교 대상의 준경험적 분석 방법은 Perkins 방법, McCormick 방법, 그리고 Smetana 방법이며, 각각의 방법을 통하여 주요 안정성/조종성 미계수와 동안정 계수를 산출하였다. 이에 대한 비교 기준은 비행시험을 수행하여 취득한 데이터로부터 출력오차방법을 활용하여 비행운동 미계수와 동안정 계수를 추출하였다. 아울러 경비행기의 비행특성을 우리나라 국토교통부의 항공기기술기준(KAS, Korean Airworthiness Standard)의 항목과 미 군용의 MIL-F-8785C의 기준으로 분석하여 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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