본 연구에서는 설계단계에서 소형 직류 모터의 동특성을 파악할 수 있는 유한요소 해석모델을 개발하였다. 유한요소해석 결과의 검증을 위하여 충격실험을 실시하였으며 모터의 고유진동수와 모드형상을 추출하여 비교하였다. 개발된 유한요소 해석모델을 이용하여 모터의 형상변화가 동특성에 미치는 영향을 분석할 수 있었으며 이는 향후 고품위 저진동 직류모터를 개발하는 데 효과적으로 이용될 수 있다.
Bootstrap method, a computer-intensive statistical technique to estimate the distribution of a statistic was applied to deal with uncertainty and variability of the experimental data in stochastic prediction modeling of microbial growth on a chill-stored food. Three different bootstrapping methods for the curve-fitting to the microbial count data were compared in determining the parameters of Baranyi and Roberts growth model: nonlinear regression to static version function with resampling residuals onto all the experimental microbial count data; static version regression onto mean counts at sampling times; dynamic version fitting of differential equations onto the bootstrapped mean counts. All the methods outputted almost same mean values of the parameters with difference in their distribution. Parameter search according to the dynamic form of differential equations resulted in the largest distribution of the model parameters but produced the confidence interval of the predicted microbial count close to those of nonlinear regression of static equation.
A 2-D Fluent-based numerical wave tank(FBNWT) capable of simulating wave propagating and overtopping is presented. The FBNWT model is based on the Reynolds averaged Naiver-Stokes equations and VOF free surface tracking method. The piston wave maker system is realized by dynamic mesh technology(DMT) and user defined function(UDF). The non-iteration time advancement(NITA) PISO algorithm is employed for the velocity and pressure coupling. The FBNWT numerical solutions of linear wave propagation have been validated by analytical solutions. Several overtopping problems are simulated and the prediction results show good agreements with the experimental data, which demonstrates that the present model can be utilized in the corresponding analysis.
With the development of the auto industry, the automobile manufacturers demand to shorten development period and reduce the cost. Compared with the traditional method, applying the virtual prototype is more economical. This paper presents a method for parameters sensitivity analysis and optimizing the performance of vehicle noise and vibration. The existing design processes were repeatedly analyzed with a focus on vehicle performance to decide the design parameters of dimension, thickness, mounting type of body and chassis systems in the vehicle development period. This paper describes the prediction technique of vehicle performance using L18 orthogonal array layout, quality deviation analysis and parameter sensitivity analysis for robust design. This paper analyzed the performance correlation equation through the frequency and sensitivity database according to a design factor change. The new concept is that the performance prediction is possible without repeated activities of test and analysis. This paper described the parameter analysis applications such as bush dynamic stiffness and bush void direction of rear suspension. Design engineer could efficiently decide the design variable using parameter analysis database in early design stage. These improvements can reduce man hour and test development period as well as to achieve stable NVH performance.
Om, Kyong-Sik;Kim, Hee-Chan;Min, Byoung-Goo;Shin, Chan-So;Lee, Hong-Kyu
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권3호
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pp.355-365
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1998
The purposes of this study are to propose a network for the characterizing of the input data and to show how to design predictive neural net재가 expert system which doesn't need previous knowledge base. We derived this network from the radial basis function networks(RBFN), and named it as a statistical EBFN. The proposed network can replace the statistical methods for analyzing dynamic relations between target disease and other parameters in medical studies. We compared statistical RBFN with the probabilistic neural network(PNN) and fuzzy logic(FL). And we testified our method in the diabetes prediction and compared our method with the well-known multilayer perceptron(MLP) neural network one, and showed good performance of our network. At last, we developed the diabetes prediction expert system based on the proposed statistical RBFN without previous knowledge base. Not only the applicability of the characterizing of parameters related to diabetes and construction of the diabetes prediction expert system but also wide applicabilities has the proposed statistical RBFN to other similar problems.
Utilization of fiber beam-column element has gained considerable attention in recent years due mainly to its ability to model distributed plasticity over the length of the element through a number of integration points. However, the relatively high sensitivity of the method to modeling parameters as well as material behavior models can pose a significant challenge. Residual drift is one of the seismic demands which is highly sensitive to modeling parameters and material behavior models. Permanent deformations play a prominent role in the post-earthquake evaluation of serviceability of bridges affected by a near-fault ground shaking. In this research, the influence of distributed plasticity modeling parameters using both force-based and displacement-based fiber elements in the prediction of internal forces obtained from the nonlinear static analysis is studied. Having chosen suitable type and size of elements and number of integration points, the authors take the next step by investigating the influence of material behavioral model employed for the prediction of permanent deformations in the nonlinear dynamic analysis. The result shows that the choice of element type and size, number of integration points, modification of cyclic concrete behavior model and reloading strain of concrete significantly influence the fidelity of fiber element method for the prediction of permanent deformations.
Traditionally used analytical approach to predict the fatigue failure of reinforced concrete (RC) structure is generally conservative and has certain limitations. The nonlinear finite element method (FEM) offers less expensive solution for fatigue analysis with sufficient accuracy. However, the conventional implicit dynamic analysis is very expensive for high level computation. Whereas, an explicit dynamic analysis approach offers a computationally operative modelling to predict true responses of a structural element under periodic loading and might be perfectly matched to accomplish long life fatigue computations. Hence, this study simulates the fatigue behaviour of RC beams with finite element (FE) assemblage presenting a simplified explicit dynamic numerical solution to show computer aided fatigue behaviour of RC beam. A commercial FEM package, ABAQUS has been chosen for this complex modelling. The concrete has been modelled as a 8-node solid element providing competent compression hardening and tension stiffening. The steel reinforcements are simulated as two-node truss elements comprising elasto-plastic stress-strain behaviour. All the possible nonlinearities are duly incorporated. Time domain analysis has been adopted through an automatic Newmark-β time incremental technique. The program consists of twelve RC beams to visualize the real behaviour during fatigue process and to obtain the reliability of the study. Both the numerical and experimental results indicate a redistribution of stresses along the time and damage accumulation of beam which severely affect the serviceability and ultimate capacity of RC beam. The output of the FEM analysis demonstrates good match with the experimental consequences which affirm the efficacy of the computer aided model. The controlled fatigue damage evolution at service fatigue load limits makes the FE model an efficient tool in predicting high cycle fatigue behaviour of RC structures.
Dynamic behavior of high speed train is very important because the high speed train should be safe and satisfied with the ride comfort. An eddy current brake system is mounted on trailer bogie and wheelset. The eddy current braking force longitudinally exerts on the articulated trailer bogie and the attraction force vertically exerts on the wheelset. Because a frame of eddy current brake system is flexible, these forces generate the vertical vibration at middle point of the frame. Also, the vibration change the vertical clearance between an electromagnet and top of rail which affect the magnitude of braking and attracting forces. Therefore, the dynamic behavior of the eddy current braking system must be predicted for design the dynamic characteristic of its mounting system when normally operate on rail which have irregularity. Vampire program is used for prediction of the dynamic behavior of an eddy current braking system. Five design variables and five performance index are considered for optimization through D-optimal experimental design in this paper. Also model center is used to search the optimal point for sum of performance index with variational matric method.
The bearing coupling section of machine tools is the most important factor to determine their static/dynamic stiffness. To ensure the proper performance of machine tools, the static/dynamic stiffness of the rotating system has to be predicted on the design stage. Various parameters of the bearing coupling section, such as the spring element, node number and preload influence the characteristics of rotating systems. This study focuses on the prediction of the static and dynamic stiffness of the rotating system with the bearing coupling section using the finite element (FE) model. MATRIX 27 in ANSYS has been adopted to describe the bearing coupling section of machine tools because the MATRIX 27 can describe the bearing coupling section close to the real object and is applicable to various machine tools. The FE model of the bearing couple section which has the sixteen node using MATRIX 27 was constructed. Comparisons between finite element method (FEM) predictions and experimental results were performed in terms of the static and dynamic stiffness.
This paper deals with the self-excited oscillation of a system that is controlled by a dynamic nonlinear fuzzy controller. The self-excited oscillation can be observed in the systems composed of nonlinear elements and its analysis is as important as that of stability in the design of nonlinear systems. by using the frequency transfer function analysis known as the describing function method in nonlinear control theory, the oscillation is theoretically predicted. First, the describing function of a dynamic fuzzy controller is derived and then, based on the derived describing fuction, self-excited oscillation of the system controlled by a dynamic fuzzy controller is predicted. To obtain the describing function of the dynamic fuzzy controller, a simple structure is assumed for the fuzzy controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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