함정은 작전 운용관점에서 음향적 및 자기적으로 정숙성이 요구되며, 그 중에서 함정에서 발생하는 자기장 신호는 근거리에서 적의 감시체계 및 기뢰체계 등 위협세력에 의해 쉽게 노출되게 된다. 따라서 아함의 생존성 증대를 위하여 함정의 자기장 신호저감을 위한 다양한 기법이 연구되고 있으며, 최근에는 단순히 자기장 신호의 크기 감소 뿐 만 아니라 자기장 신호의 변화율 성분에 대한 감소까지 추가적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 상용 전자기 유한요소해석 도구를 이용하여 함정 축소모델에 대한 유도 자기장 신호를 예측하고, 소자코일을 배치하였다. 그리고 기울기 구속조건을 고려한 입자 군집 최적화 알고리즘을 적용하여 소자코일의 최적 소자전류를 도출하였다. 기울기 구속조건 유/무에 따른 소자 후 자기장 신호를 비교함으로써 최적 소자기법의 타당성을 해석적으로 검증하였다.
최근 수문관측의 측정 인력과 비용의 절감과 측정 정확도를 높이기 위해 초음파를 이용한 ADCP 유량 측정 방법의 적용이 활발하게 이루어지고 있으며 점점 그 비중이 높아지고 있다. 하지만 ADCP의 유속 및 수심 측정 정확도에 대한 자료가 부족하여 ADCP 측정 결과에 대한 신뢰도를 확신하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 직선하천에서 체계적이고 정밀한 측정을 통해 ADCP의 유속 및 수심 정확도를 분석하였다. ADCP의 유속 측정 정확도를 분석하기 위해 횡단면에 184개의 측점에서 측정한 ADV 유속 측정 결과와 ADCP의 유속 측정 결과를 비교하여 오차를 계산하였다. 그 결과 바닥을 기준으로 수심비(y/h)가 0.4~0.8 범위에서는 ADCP가 정확하게 유속을 측정하는 것으로 나타났으나, 수면 근처에서는 유속을 작게 측정하였고, 하상 근처에서는 유속을 크게 측정하여 정확도가 떨어지는 것을 확인하였다. 또한 ADCP의 수심 정확도를 분석한 결과 하상추적(bottom tracking) 방식이 약 6%의 오차를 보였고, 연직 빔(vertical beam) 방식이 약 9%의 오차를 보여 식생이 활착한 자연하천의 경우 하상추적 방식이 좀 더 정확하게 수심을 측정하는 것으로 확인하였다. 그리고 고정 측정 방법과 이동 측정 방법의 차이를 검토한 결과 두 방법 모두 유사한 정확도를 나타냈다. 이와 같은 연구 결과는 향후 ADCP의 측정 불확도 평가를 위한 기초 자료로 활용한다면 ADCP를 하천에 적용함에 있어 좀 더 정확한 유속 및 수심 측정이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 물리광학법 (physical optics)과 푸리에 변환 (Fourier transform)을 바탕으로 잠수함과 같이 크고 형상이 복잡한 수중표적의 시간영역 음파 후방산란 신호를 모의하기 위한 수치해석방법을 구현하였다. 키르코프-헬름홀쯔 적분식 (Kirchhoff-Helmholtz integral equation)에 키르코프 근사이론 (Kirchhoff approximation)을 적용하여 유도한 물리광학법을 바탕으로 수중표적의 후방산란 음파에 대한 주파수 응답을 계산하였으며, 시간영역 신호모의를 위해 구해진 주파수응답에 고속 역푸리에 변환 (inverse fast Fourier transform)을 취하였다. 입사 음파의 직접조사 면적을 산정하기 위한 적응 삼각형 빔 방법과 다중반사 효과를 고려하기 위한 가상면 개념을 도입하였다. 평면 음파가 정사각형 평판에 수직으로 입사하는 경우에 대한 수치해석 결과를 시간영역 물리광학법에 근거한 해석해와 비교하여 본 연구에서 구현한 수치해석방법의 정확성을 검증하였으며, 반구형 원통모델에 대한 수치모의 결과를 측정결과와 비교하여 본 연구방법이 거울반사 (specular reflection) 효과가 우세한 경우에 유효한 해를 제공할 수 있으나 작은 표적에 대해서는 오차를 줄 수 있음을 확인하였다. 또한, 이상화된 잠수함 모델에 대한 수치해석을 통해 실제 수중표적에 대한 시간영역 후방산란 해석으로의 적용 가능성을 확인하였다.
Ultraprecision machining and MEMS technology have been taken more and more important position in machining of microparts. Micro endmilling is one of the prominent technology that has wide spectrum of application field ranging from macro parts to micro products. Also, the method of micro-grooving using micro endmill is used widely owing to many merit, but has problems of precision and quality of products due to tool wear and tool fracture. This investigation deals with state monitoring using acoustic emission(AE) signal in the micro-grooving. Characteristic evaluation of AE raw signal, AE hit and frequency analysis for condition monitoring is presented. Also, the feature extraction of AE signal directly related to machining process is executed. Then, the distinctive micro endmill state according to the each tool condition is classified by the fuzzy C-means algorithm.
Underwater acoustics, which is the study of the phenomena related to sound waves in water, has been applied mainly in research on the use of sound navigation and range (SONAR) systems for communication, target detection, investigation of marine resources and environments, and noise measurement and analysis. Underwater acoustics is mainly applied in the field of remote sensing, wherein information on a target object is acquired indirectly from acoustic data. Presently, machine learning, which has recently been applied successfully in a variety of research fields, is being utilized extensively in remote sensing to obtain and extract information. In the earlier parts of this work, we examined the research trends involving the machine learning techniques and theories that are mainly used in underwater acoustics, as well as their applications in active/passive SONAR systems (Yang et al., 2020a; Yang et al., 2020b; Yang et al., 2020c). As a follow-up, this paper reviews machine learning applications for the inversion of ocean parameters such as sound speed profiles and sediment geoacoustic parameters.
본 논문에서는 시간영역에서 음파 전달 모델링을 위해 엇갈림 격자에서 유사 스펙트럴 유한 차분 알고리듬을 기반으로 한 전산조직을 개발하였다. 유한 차분 근사는 기하학적으로 복잡한 매질에서 모델링을 가능하게 하고, 엇갈림 격자는 정규 격자에 비해 훨씬 정확한 해를 제공한다. 유사 스펙트럴 방법은 파수 영역에서 파수에 음압의 푸리에 변환을 곱한 후 이를 역푸리에 변환하므로서 공간 도함수를 구하는 방법이다. 이 방법은 매우 안정적이며, 메모리와 계산시간을 감소시키는 장점을 지니고 있다. 무한 및 반무한 영역에서 이 알고리듬에 의한 결과가 해석해와 잘 일치함을 확인하였고, 무한영역과 Pekeris도파관, 거리종속 해양환경에서 시간영역 모델링을 수행하여 스냅사진을 얻어내었으며 이 스냅사진을 통해 복잡한 해양환경에서 신호의 전파 양상을 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 투과면을 이용하는 음향상사법으로 제자리 비행하는 UH-1H 로터 블레이드 주위의 원방 소음을 예측하였다. 두께 소음과 하중 소음, 그리고 충격파 및 끝단 후류 등에 의해 발생하는 유동 소음을 예측하기 위해 블레이드 표면을 포함하는 투과면을 구성하였다. 3차원 압축성 Euler 방정식 및 Navier-Stokes 방정식을 적용하여 공력 해석을 수행하고 비교하였다. 투과면의 위치에 따라 High Speed Impulsive 소음을 예측 및 검증하였다. 블레이드 끝단에서 발생하는 충격파에 의한 소음원이 지배적인 요소임을 확인하였으며, 충격파를 온전히 포함하도록 투과면을 구성하는 것이 중요함을 보였다.
전향 초음파 영상 캐서터의 트랜스듀스 (FLUIC) 부분은 진동자인 원형 전기음향 소자와 원뿔꼴 반사체인 음향 반사체로 구성된다. 소형의 전기음향 소자는 캐서터의 회전자 축 측면에 탑재된다. 전향 초음파 영상 캐서터의 특징은 기존의 IVUS 트랜스듀서가 제공할 수 없는 캐서터 전단에서 혈관의 단층 2-D 영상과 종래의 측면 영상을 동시에 제공하는 것이다. FLUIC의 트랜스듀서에 사용된 음향 반사체를 설계하기 위해 근사화된 레이 추적 기법을 이용하였다. 음향 반사체로부터 2차 외절 특성을 예측하기 위해 회절전달함수방식에[1] 의한 1차 음원으로 부터의 장 예측모델을 확장하여 일반화 하였다. 확장된 모델은 단순한 평판 반사체에 적용하여 시뮬레이션과 실험에 의해 검증되었으며 FLUIC의 잘 특성을 해석하는데 사용되었다.
16개 압전요소로 구성된 3 MHz의 선형 위상차배열 초음파 트랜스듀서를 대상으로, 모든 압전요소가 정상일 때와 임의의 요소 하나가 결함으로 인해 동작하지 않을 때의 음장을 이론적으로 시뮬레이션하고, 슈리렌법에 따라 구축한 음장가시화장치를 이용하여 실험적으로 측정하였다. 조향각 $0^{\circ}$와 $30^{\circ}$일 때 각각에 대한 시뮬레이션의 결과, 임의의 압전요소가 결함으로 인해 동작하지 않을 때의 음장은 모든 요소가 정상적으로 동작할 때의 음장에 비해 부엽 패턴이 크게 다르게 나타나며, 그 형태는 가시화에 의한 측정결과와 잘 일치하였다. 따라서, 가시화 장치에 의해 측정된 2차원 음장에서의 부엽패턴을 시뮬레이션 결과와 비교 분석함으로써 선형 위상차배열 초음파 트랜스듀서의 결함요소 검출이 가능함을 알았다.
발전소 밸브는 장시간 동안 고온고압하의 기혹한 조건으로 운전됨에 따라 밸브 시트(seat)면의 이물질 삽입, 시트의 균열, 스템(stem) 패킹(parking) 또는 용접부위 결함 및 피로균열 둥에 의해 누설손상이 발생하고 있다. 이러한 밸브 내부누설 상태를 정밀하게 진단하고 평가하기 위해서는 음향방출기술의 적용이 필요하며, 본 논문은 현장적용이 가능한 연구를 수행하고 그 결과를 소개하고자 한다. 또한 실제 발전소에서 운전되는 다양한 밸브 조건을 토대로 실험실 실험에 의해 주변잡음, 밸브누설시의 음향레벨 및 스펙트럼 특성을 분석하고, 발전소 현장실험 결과와의 비교분석을 통하여, 밸브 누설상태에 따른 주변잡음, 음향신호 및 측정 가능한 최소 누설검출량 등의 평가방법에 대해 고찰하였다. 실험실 실험 및 현장적용 연구결과로부터 밸브누설 여부를 포함한 상태 평가와 최소 측정가능 누설검출량 평가가 가능하였으며, 향후 본 연구는 발전설비 안전운전과 밸브누설로 인한 에너지 손실 예방에 크게 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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