공항 콘크리트 포장은 설계기준을 역순으로 하거나, FWD 장비로부터 얻어진 탄성 계수를 근거로 포장체의 잔존수명을 추정하여 왔었다. 그러나 FWD로부터 얻어진 탄성계수 값은 역산 방법에 따라 변동성이 심하므로 잔존수명의 일관성이 결여된 한계가 있다. 또한 구조적 측면만 고려하여 포장의 상태를 평가하므로. 기능적 측면을 반영하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 공항 콘크리트 포장의 잔존수명 산출에 있어서 구조적 측면 및 기능적 측면 모두를 고려하는 논리를 제시하였으며, 각 논리별 세부 절차별에 있어서의 기준 및 모델 적용을 제안하였다 구조적 잔존수명 추정 논리를 개선하기 위해 오래된 공항을 대상으로 하여 하중을 받은 구간과 받지 않은 구간에서의 잔존수명 추정 인자 선정을 위한 실험을 실시하였다. 그 결과 기존에 주로 사용되어 왔던 탄성계수보다는 하중전달효율이 잔존수명 추정 인자로 규명되었다. 새롭게 개발한 잔존수명 추정 논리 및 세부 모형들의 현장 적용성을 파악하기 위하며 오래된 공항 한 개소를 선정하였다. 새로운 논리에 따라 현장 실험 및 분석을 수행한 결과 실무에 적용하는데 무리가 없음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 합리적이고 공학적인 터널 해석 방법을 제시하기 위해, 시공 중 막장에서 관찰된 신뢰성 높은 암석 및 암반 평점분류 방식과 실내시험을 근거로 하는 일반화된 Hoek-Brown의 현장 암반 모델을 현재 시공이 완료된 지하철 터널 공사 현장의 계측자료와 비교 분석하였다. 그 결과로서 실무적인 측면에서의 터널해석을 위한 일반화된 Hoek-Brown 현장 암반모델의 국내 적용성을 제시하고 적용으로 인한 지반 입력물성치에 대한 타당성을 Trueman과 Trunk의 경험적인 추정식으로 검증하고자 한다. 그러나 불량한 암반의 RMR 값은 정확도가 떨어지기 때문에 일반화된 Hoek-Brown의 현장 암반모델의 적용성에 문제가 있으나, 시공 중 계측자료로 보완함으로서 위험도가 높은 불량암반의 적용성을 평가하였다. 본 연구를 통해서 암석의 경험적인 파괴규준인 일반화된 Hoek-Brown 현장 암반모델을 적용하여 변형과 강도에 과한 암반 입력물성치를 결정하는 과정에서 GSI하한치 = RMR-5를 사용함으로서 현장에서 안정해석의 정확도를 높일 수 있음을 알 수 있다. 단, 여기서는 편마암의 mi=33, 풍화암의 최저치 ${\sigma}ci=100t/m^2$ 이고 GSI는 RMR Chart의 해당연도와 상관없이 동일하다는 조건에서 이루어졌다.
This paper is intended to determine the optimal processing parameters applied to the dyeing procedure so that the desired color strength of a raw fabric can be achieved. Moreover, the processing parameters are also used for constructing a system to predict the fabric quality. The fabric selected is the nylon and Lycra blend. The dyestuff used for dyeing is acid dyestuff and the dyeing method is one-bath-two-section. The Taguchi quality method is applied for parameter design. The analysis of variance (ANOVA) is applied to arrange the optimal condition, significant factors and the percentage contributions. In the experiment, according to the target value, a confirmation experiment is conducted to evaluate the reliability. Furthermore, the genetic algorithm (GA) is combined with the back propagation neural network (BPNN) in order to establish the forecasting system for searching the best connecting weights of BPNN. It can be shown that this combination not only enhances the efficiency of the learning algorithm, but also decreases the dependency of the initial condition during the network training. Most of all, the robustness of the learning algorithm will be increased and the quality characteristic of fabric will be precisely predicted.
This study aims to develop a cost-based high-performance concrete (HPC) mix optimization system based on an integrated approach using artificial neural networks (ANNs) and genetic algorithms (GA). ANNs are used to predict the three main properties of HPC, namely workability, strength and durability, which are used to evaluate fitness and constraint violations in the GA process. Multilayer back-propagation neural networks are trained using the results obtained from experiments and previous research. The correlation between concrete components and its properties is established. GA is employed to arrive at an optimal mix proportion of HPC by minimizing its total cost. A system prototype, called High Performance Concrete Mix-Design System using Genetic Algorithm and Neural Networks (HPCGANN), was developed in MATLAB. The architecture of the proposed system consists of three main parts: 1) User interface; 2) ANNs prediction models software; and 3) GA engine software. The validation of the proposed system is carried out by comparing the results obtained from the system with the trial batches. The results indicate that the proposed system can be used to enable the design of HPC mix which corresponds to its required performance. Furthermore, the proposed system takes into account the influence of the fluctuating unit price of materials in order to achieve the lowest cost of concrete, which cannot be easily obtained by traditional methods or trial-and-error techniques.
A sliding mode fuzzy control (SMFC) algorithm is applied to design a controller for a benchmark problem on a wind- excited building. The structure is a 76-story concrete office tower with a height of 306 meters, hence the wind resistance characteristics are very important for the serviceability as well as the safety. A control system with an active tuned mass damper is assumed to be installed on the top floor. Since the structural acceleration is measured only at ,limited number of locations without measurement of the wind force, the structure of the conventional continuous sliding mode control may have the feed-back loop only. So, an adaptive least mean squares (LMS) filter is employed in the SMFC algorithm to generate a fictitious feed-forward loop. The adaptive LMS filter is designed based on the information of the stochastic characteristics of the wind velocity along the structure. A numerical study is carried out. and the performance of the present SMFC with the ,adaptive LMS filter is investigated in comparison with those of' other control, of algorithms such as linear quadratic Gaussian control, frequency domain optimal control, quadratic stability control, continuous sliding mode control, and H/sub ∞///sub μ/, control, which were reported by other researchers. The effectiveness of the adaptive LMS filter is also examined. The results indicate that the present algorithm is very efficient .
본 연구에서는 절삭가공시 생성되는 칩의 형상해석의 일환으로 2차원 절삭시 칩은 절삭날에 수직한 방향으로 공구경사면을 흘러간다는 기본적인 전제조건과 Kluft 등의 칩흐름각 예측에 대한 제안중 노으즈반경(nose radius) 및 기울임각의 영향을 중 첩시키고, 또한 절삭날에 연하여 미변형 칩두께(undeformed chip thickness)가 달라지 는 경우 칩흐름의 세기는 이에 비례한다는 Baart등의 가정을 도입하여 칩흐름각에 대 한 새로운 해석을 시도하였다.
The inducers in liquid-rocket engines are to increase the inlet pressure of the pump to avoid any malfunction due to cavitation. Inducers are typically designed to be operated with some amount of cavitation for the compactness of the turbopump system. Also, inducers are designed to produce low headrise to prevent the decrease of the overall pump efficiency due to the low efficiency of inducers. In the present paper, a computational study on the hydrodynamic behavior of the inducer for the rocket-engine turbopump are presented including the effect of the mass flow rate under the constant rotational speed. As the mass flow rate is decreased, the inducer showed better performance with strong back flows which may have deleterious effects upon the anti-cavitation ability. But the adopted inducer showed very low headrise with high volume flow rates, which may be caused by the small passage area near the trailing edge. The modified version of the present inducer is proposed and numerically evaluated, which in turn showed better results.
Prediction of diesel particulate filtration is typically made by virtue of modeling of particulate matter(PM) collection. The model is closed with filtration parameters reflecting all small scale phenomena associated with PM trapping, and these parameters are to be traced back by inversely analyzing large-scale empirical data-the pressure drop histories. Included are soot cake permeability, soot cake density, soot density in the porous filter wall, and percolation constant. In the present study, a series of single channel DPF experiment is conducted, pressure histories are inversely analyzed, and the essential filtration parameters are deducted by DPF filtration model formulated with non-linear description of soot cake regression. Sensitivity analyses of model parameters are also made. Results showed that filtration transients are significantly altered by the extent of percolation constant, and the soot density in the porous filter wall is controlling the filtration qualities in deep-bed filtration regime. In addition, effect of soot particle size on filtration quality is distinct in a period of soot cake regime.
A one-dimensional numerical analysis is carried out to investigate the effects of inlet gas humidities, inlet gas pressures, and thicknesses of membrane on the performance of a proton exchange membrane fuel cell. It is found that the relative humidity of inlet gases at anode and cathode sides has a significant effect on the fuel cell performance. Especially, the desirable fuel cell performance occurs at low relative humidity of the cathode side and at high humidity of the anode side. In addition, an increase in the pressure ranging from 1 atm to 4 atm at the cathode side results in a significant improvement in the fuel cell performance due to the convection effect by a pressure gradient toward the anode side, and with decreasing the thickness of membrane, the fuel cell performance is enhanced reasonably.
본연구는 홍수기의 일단위 하천유출량을 예측하기 위한 방법으로 인공지능의 구현 모형으로 사용되고 있는 신경회로망이론을 도입하여 실수문계에 적용하고 그 결과를 제시하는 것이다. 강우-유출과정으로 형성되는 수문계의 동적거동을 입출력패턴으로 보아서 모형을 구성하는 유니트의 비선형 응답특성에 따라 네트워크의 상호 결합강도를 조정하여 시스템의 매개변수를 반복추정하는 방법으로 시스템을 특정 평가하였다. 일강우와 일유량의 과거 관측치를 신경회로망 모형의 순전파알고리즘으로 학습시켜 추정된 매개변수를 이용하여 하천유출량을 예측하였고 그 결과를 관측된 유량과 비교하기 위하여 통계학적으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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