This paper presents an analytical hyperbolic theory based on the refined shear deformation theory for mechanical stability analysis of the simply supported advanced composites plates (exponentially, sigmoidal and power-law graded) under triangular, trapezoidal and uniform uniaxial and biaxial loading. The developed model ensures the boundary condition of the zero transverse stresses at the top and bottom surfaces without using the correction factor as first order shear deformation theory. The mathematical formulation of displacement contains only four unknowns in which the transverse deflection is divided to shear and bending components. The current study includes the effect of the geometric imperfection of the material. The modeling of the micro-void presence in the structure is based on the both true and apparent density formulas in which the porosity will be dense in the mid-plane and zero in the upper and lower surfaces (free surface) according to a logarithmic function. The analytical solutions of the uniaxial and biaxial critical buckling load are determined by solving the differential equilibrium equations of the system with the help of the Navier's method. The correctness and the effectiveness of the proposed HyRPT is confirmed by comparing the results with those found in the open literature which shows the high performance of this model to predict the stability characteristics of the FG structures employed in various fields. Several parametric analyses are performed to extract the most influenced parameters on the mechanical stability of this type of advanced composites plates.
다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에서 나타나는 플라토에 기인한 느린 학습 속도와 지역 극소는 실제 응용문제에 적용함에 있어서 가장 큰 문제로 지적되어왔다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 다양한 학습알고리즘들이 개발되어 왔으나, 계산의 비효율성으로 인해 실제 문제에는 적용하기 힘든 예가 많은 등, 현재까지 만족할 만한 해결책은 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 다층퍼셉트론의 베이시스 함수로 사용되는 시그모이드 함수를 보다 일반화된 형태로 정의하여 사용함으로써 학습에 있어서의 플라토를 완화하고, 지역극소에 빠지는 것을 줄이는 접근방법을 소개한다. 본 방법은 기존의 변형된 가중치 수정식을 사용한 학습 속도 향상의 방법들과는 다른 접근 방법을 택함으로써 기존의 방법들과 함께 사용하는 것이 가능하다는 특징을 갖고 있다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위하여 간단한 패턴 인식 문제들에의 적용 실험 및 기존의 학습 속도 향상 방법을 함께 사용하여 시계열 예측 문제에 적용한 실험을 수행하였고, 그 결과로부터 제안안 방법의 효율성을 확인할 수 있었다. Abstract A multilayer perceptron is the most well-known neural network model which has been successfully applied to various fields of application. Its slow learning caused by plateau and local minima of gradient descent learning, however, have been pointed as the biggest problems in its practical use. To solve such a problem, a number of researches on learning algorithms have been conducted, but it can be said that none of satisfying solutions have been presented so far because the problems such as computational inefficiency have still been existed in these algorithms. In this paper, we propose a new learning approach to minimize the effect of plateau and reduce the possibility of getting trapped in local minima by generalizing the sigmoidal function which is used as the basis function of a multilayer perceptron. Adapting a new approach that differs from the conventional methods with revised updating equation, the proposed method can be used together with the existing methods to improve the learning performance. We conducted some experiments to test the proposed method on simple problems of pattern recognition and a problem of time series prediction, compared our results with the results of the existing methods, and confirmed that the proposed method is efficient enough to apply to the real problems.
PURPOSES : The dynamic modulus can be determined by applying the various theories from the Impact Resonance Testing(IRT) Method. The objective of this paper is to determine the best theory to produce the dynamic modulus that has the lowest error as the dynamic modulus data obtained from these theories(Complex Wave equation Resonance Method related to either the transmissibility loss or not, Dynamic Stiffness Resonance Method) compared to the results for dynamic modulus determined by using the Universal Testing Machine. The ultimate object is to develop the predictive model for the dynamic modulus of a Linear Visco-Elastic specimen by using the Complex Wave equation Resonance Method(CWRM) came up for an existing study(S. O. Oyadiji; 1985) and the Optimization. METHODS : At the destructive test which uses the Universal Testing Machine, the dynamic modulus results along with the frequency can be used for determining the sigmoidal master curve function related to the reduced frequency by applying Time-Temperature Superposition Principle. RESULTS : The constant to be solved from Eq. (11) is a value of 14.13. The reduced dynamic modulus obtained from the IRT considering the loss factor related to the impact transmissibility has RMSE of 367.7MPa, MPE of 3.7%. When the predictive dynamic modulus model was applied to determine the master curve, the predictive model has RMSE of 583.5MPa, MPE of 3.5% compared to the destructive test results for the dynamic modulus. CONCLUSIONS : Because we considered that the results obtained from the destructive test had the most highest source credibility in this study, the dynamic modulus data obtained respectively from DSRM, CWRM were compared to the results obtained from the destructive test by using th IRT. At the result, the reduced dynamic modulus derived from DSRM has the most lowest error.
캐오리나이트, 일라이트, 녹리석의 중금속(Pb, Cu, Zn, Cd) 흡착에 다양한 실험적 변수의 영향을 박스-벤켄(Box-Benken)모델을 이용한 통계 모델링을 실시하였다 중금속 흡착에 미치는 변수로 pH, 중금속의 초기농도, HCO3 (혹은 K)농도를 변수로 하고, 각 실험변수의 농도를 3차원으로 설정하여 모델에 근거한 벳치실험과 3차원 통계모델링을 실시하였다. 아울러 일라이트에 한하여 pH변화에 따른 중금속의 흡착특성을 알아보았다. 통계적 해를 얻기 위하여 SAS 프로그램을 이용하여 표면반응 분석을 통하여 실시하였다 중금속의 흡착에 영향을 미치는 가장 큰 변수는 pH이며, 그다음 중금속의 초기 농도와 중탄산(혹은 K성분)의 농도가 실험적 조건에 따라서 서로 다른 영향력을 보인다. 점토광물에 따른 중금속 흡착능력의 차이는 크지 않지만 일라이트의 경우 중금속의 초기농도에 따라서 흡착율에 상당한 차이를 보인다. 일라이트의 중금속 흡착에 K 성분이 흡착경쟁에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 중금속간의 흡착경쟁은 Cu>Pb>>Zn>Cd의 순서를 보인다. 중금속 흡착에 점토광물의 광물학적 영향보다는 수용액의 화학적 조건이 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 통계모델에 근거한 흡착모델링은 흡착결과를 3차원으로 효과적으로 표현할 수 있으며, 실험적 노력을 경감할 수 있는 효과적인 방법으로 판단된다.
본 연구에서는 화강암 골재를 이용한 아스팔트 표층용 혼합물 및 기층용 혼합물의 동탄성계수를 평가하고, 배합설계에 사용된 데이터를 바탕으로 신뢰성이 높고, 간단한 형태의 동탄성계수 예측방정식을 개발하는 목표를 두고 있다. 기존의 마샬 배합설계가 아닌 슈퍼페이브 배합설계를 이용하여, 재료들의 기본 물성치를 정리하였다. 표층용(13mm 및 19mm)과 기층용(25mm) 밀입도 아스팔트 혼합물을 적용하였고, 국내의 대표적인 아스팔트 AP-3, AP-5 아스팔트 바인더를 이용하여 배합설계를 실시하였다. 최적아스팔트함량에 공극률 2%, 4%, 6%의 시편과 공극률 4%에 최적 아스팔트 함량에서 ${\pm}1%$의 아스팔트 함량을 이용하여 시편을 제작하였다. 5개의 다른 시험온도, -10, 5, 21, 40, $55^{\circ}C$ 및 0.05, 0.1, 1, 10, 25Hz의 5개의 하중주파수를 이용하여 일축압축 시험모드로 동탄성 계수를 평가하였다. 기존의 동탄성계수 예측용 Witczak 방정식을 표층용 및 기층용 아스팔트 혼합물 실험결과를 이용하여 국내 아스팔트 혼합물에 적용할 수 있는 수정된 예측방정식을 제안하였다. 예측방정식에 사용된 각각의 변수들에 의한 영향정도를 상호 비교 평가하였고, 제한된 실험 자료로 인해 예측방정식의 신뢰도는 약 80% 수준으로 평가되었다.
방울토마토(Lycopersicon esculentum cv. Koko) 재배 온실에 피해를 주는 온실가루이 개체군(Trialeurodes vaporariorum (Westwood))의 온도 발육 모형과 암컷 성충 산란 모형을 작성하여 시설 내 대기 중 온도와 미기상 온도인 잎 뒷면 온도를 적용한 DYMEX 프로그램(호주 CSIRO에서 개발한 미리 탑재된 모듈들을 사용하는 모의 실험 프로그램)으로 밀도 변동을 모의 실험하였다. 온도에 따라 상이한 발육 기간과 산란수를 각각 표준화시킨 발육 완료 분포 모형과 연령 특이적 산란수와 생존율을 비선형 회귀 모형에 적합시켜 밀도 변동 모의 실험을 하였다. 실제 줄내림 방식의 방울 토마토에서 토마토 식물체를 3위치(상단: 지상 1.6m 이상, 중단: 지상 0.9-1.2m 사이, 하단: 지상 0.3-0.5m 사이)로 나누어 각 위치별로 온실 내 대기 중 온도와 잎 뒷면 온도를 기록하였다. 온실 내 대기 중 온도와 잎 뒷면 온도간의 상관 관계를 비선형 회귀로 적합하여, 온실 내 미기상 온도 자료를 만들었다. 온실 내 미기상 온도 자료인 잎 뒷면 최대 온도는 대기 중 최대 온도보다 항상 낮게 유지되고 있었으며, 하단, 상단, 중단의 순으로 온도가 낮아지는 현상을 보였다. 모의 실험을 위한 시기와 초기 이입 밀도의 설정은 황색 점착 트랩을 이용하여 실제 온실에서 이입되는 시기(6월초)에 유인된 암컷 성충 10마리를 사용하였다. 온실 내 대기 중 온도 자료와 잎 뒷면 온도 자료를 각각 이용하여 온실가루이 유충의 발육 모형과 성충의 산란 모형을 DYMEX 프로그램으로 모의 실험하였다. 모의 실험 결과 검증을 위해 대기 중 온도와 잎뒷면 온도를 조사한 온실에서 토마토 식물체 3위치별, 각태별 온실가루이 밀도의 육안 조사도 실시하였다. 알의 경우 크기로 인해 육안 조사 대상에서 제외되었다. 육안 조사 결과와 육안 조사 시기의 DYMEX 모의 실험 결과값을 상관 분석하였다. 육안 조사 온실가루이 밀도와 잎 뒷면 온도를 이용한 모의 실험 결과 밀도가 모든 발육태에서 항상 양의 상관 관계를 보였다. 육안 조사 결과 밀도 변동 패턴도 방울토마토 잎 뒷면 온도를 이용한 모의 실험 결과 밀도 변동 패턴과 유사하였다. 본 연구 결과 방울토마토 온실에서 온실가루이 개체군 밀도 변동의 적절한 예측을 위해서는 잎 뒷면 온도를 고려해야 하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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