높은 후퇴각을 갖는 둥근 앞전 날개 형상은 앞전 와류에 의해 복잡한 유동 현상이 나타난다. 불안정한 방향 안정성을 갖는 무미익 플라잉윙의 제어를 위해서 플래퍼론이 사용된다. 본 연구에서는 플래퍼론이 전개된 비세장형, 둥근 앞전의 플라잉윙 형상의 전산해석을 수행하였으며 옆미끄럼각 및 플래퍼론에 대한 영향을 분석하였다. 공력계수 분석을 통해 양력과 항력계수에 대한 옆미끄럼각의 영향은 적으며 측력 및 모멘트 계수는 옆미끄럼각의 영향을 크게 받음을 알 수 있었다. 정적 안정성 분석을 통해 플래퍼론이 전개된 플라잉윙의 가로안정성과 방향안정성이 좋아졌음을 확인하였다. 또한 압력계수분포, 표면 마찰선의 관찰을 통해 앞전 와류 구조 및 거동을 분석하였다.
Base isolation technologies have been proven to be very efficient in protecting structures from seismic hazards during experimental and theoretical studies. In recent years, there have been more and more engineering applications using base isolators to upgrade the seismic resistibility of structures. Optimum design of the base isolator can lessen the undesirable seismic hazard with the most efficiency. Hence, tracing the nonlinear behavior of the base isolator with good accuracy is important in the engineering profession. In order to predict the nonlinear behavior of base isolated structures precisely, hundreds even thousands of degrees-of-freedom and iterative algorithm are required for nonlinear time history analysis. In view of this, a simple and feasible exact formulation without any iteration has been proposed in this study to calculate the seismic responses of structures with base isolators. Comparison between the experimental results from shaking table tests conducted at National Center for Research on Earthquake Engineering in Taiwan and the analytical results show that the proposed method can accurately simulate the seismic behavior of base isolated structures with elastomeric bearings. Furthermore, it is also shown that the proposed method can predict the nonlinear behavior of the VCFPS isolated structure with accuracy as compared to that from the nonlinear finite element program. Therefore, the proposed concept can be used as a simple and practical tool for engineering professions for designing the elastomeric bearing as well as sliding bearing.
This paper describes a recurrent neural network (RNN) for the fault classification of a blade pitch system of a spar-type floating wind turbine. An artificial neural network (ANN) can effectively recognize multiple faults of a system and build a training model with training data for decision-making. The ANN comprises an encoder and a decoder. The encoder uses a gated recurrent unit, which is a recurrent neural network, for dimensionality reduction of the input data. The decoder uses a multilayer perceptron (MLP) for diagnosis decision-making. To create data, we use a wind turbine simulator that enables fully coupled nonlinear time-domain numerical simulations of offshore wind turbines considering six fault types including biases and fixed outputs in pitch sensors and excessive friction, slit lock, incorrect voltage, and short circuits in actuators. The input data are time-series data collected by two sensors and two control inputs under the condition that of one fault of the six types occurs. A gated recurrent unit (GRU) that is one of the RNNs classifies the suggested faults of the blade pitch system. The performance of fault classification based on the gate recurrent unit is evaluated by a test procedure, and the results indicate that the proposed scheme works effectively. The proposed ANN shows a 1.4% improvement in its performance compared to an MLP-based approach.
A bunker bed is a type of furniture that efficiently utilizes a narrow indoor space by having a high bed and using the empty space below as a living and storage space. The demand for multi-purpose furniture is increasing due to the recent increase in single-person households and wide-spread shared accommodation. According to the consumer research, one of the major drawbacks of a bunker bed was to get on and off the bed through a ladder or stairs. In order to overcome these problems, it was confirmed that the height adjustment function that can easily adjust the minimum and maximum heights of the bed was necessary. In this study, a height adjustable bunker bed was designed by using a gas spring that generates a repulsive force by the compressed gas inside. The design process consisted of the following three steps: Firstly, the hysteresis characteristics due to a friction and spring constant of a commercial gas spring were confirmed by measuring the repulsive force vs. compressed displacement. Secondly, requirements of the vertical lifting force exerted on the bed against gravity force were derived. Finally, the height-adjustable bed using the four-bar link mechanism was designed with 4 parameters so that the bed weight of 60-70 kgf could be adjusted to 800 mm in height by an affordable initial operation force. The performance was verified through prototype production and the results of vertical displacement and force to move were nearly the same as designed. In addition, an electrically operated height-adjustable bed was also designed with linear actuators and the performance was proved with the prototype.
Due to the low strength and high compressibility characteristics, the loess deposits tunnels are prone to large deformations and collapse. An accurate stability evaluation for loess deposits is of considerable significance in deformation control and safety work during tunnel construction. 37 groups of representative data based on real loess deposits cases were adopted to establish the stability evaluation model for the tunnel project in Yan'an, China. Physical and mechanical indices, including water content, cohesion, internal friction angle, elastic modulus, and poisson ratio are selected as index system on the stability level of loess. The data set is randomly divided into 80% as the training set and 20% as the test set. Firstly, principal component analysis (PCA) is used to convert the five index system to three linearly independent principal components X1, X2 and X3. Then, the principal components were used as input vectors for probabilistic neural network (PNN) to map the nonlinear relationship between the index system and stability level of loess. Furthermore, Leave-One-Out cross validation was applied for the training set to find the suitable smoothing factor. At last, the established model with the target smoothing factor 0.04 was applied for the test set, and a 100% prediction accuracy rate was obtained. This intelligent classification method for loess deposits can be easily conducted, which has wide potential applications in evaluating loess deposits.
This paper investigates experimentally and numerically the influence of drilling process on the mechanical and thermomechanical behaviors of woven glass fiber reinforced polymer (GFRP) composite plate. Through the experimental analysis, a CNC machine with cemented carbide drill (point angles 𝜙=118° and 6 mm diameter) was used to drill a woven GFRP laminated squared plate with a length of 36.6 mm and different thicknesses. A produced temperature during drilling "heat affected zone (HAZ)" was measured by two different procedures using thermal IR camera and thermocouples. A thrust force and cutting torque were measured by a Kistler 9272 dynamometer. The delamination factors were evaluated by the image processing technique. Finite element model (FEM) has been developed by using LS-Dyna to simulate the drilling processing and validate the thrust force and torque with those obtained by experimental technique. It is found that, the present finite element model has the capability to predict the force and torque efficiently at various drilling conditions. Numerical parametric analysis is presented to illustrate the influences of the speeding up, coefficient of friction, element type, and mass scaling effects on the calculated thrust force, torque and calculation's cost. It is found that, the cutting time can be adjusted by drilling parameters (feed, speed, and specimen thickness) to control the induced temperature and thus, the force, torque and delamination factor in drilling GFRP composites. The delamination of woven GFRP is accompanied with edge chipping, spalling, and uncut fibers.
머드 유동 압력파를 이용한 기존의 통신방식은 속도가 1-2 bps 수준으로서 통신에 소요되는 시간이 길어 실시간 제어가 불가능한 수준이다. 통신 속도를 10배 이상 향상시키기 위한 음파통신 방식은 상용화되기는 하였으나 가격이 비싸 이용이 제한적이고 응용 사례도 많지 않다. 본 연구는 해당 설비에 해당하는 시뮬레이터를 개발하여 실제 시험 결과와 유사하게 성능을 개발하였다. 드릴 파이프를 통한 음파 통신 모사를 위해 머드에 의한 마찰 감쇠를 모사할 수 있는 지배 방정식을 제안하고 수치해석 모델을 개발하였다. 감쇠 계수는 시추 현장에서의 음파 에너지 감쇠율과 비교하여 보정하였다. 개발된 수치해석 모델을 대상 QPSK 변조 방식의 통신 알고리즘을 적용하여 지상부에서 통신 에러율 0.04% 수준의 우수한 성능을 확인하였다. 이는 아직 노이즈가 혼입되지 않은 조건에서의 통신 성능이며 이를 적용하기 위해 현장 노이즈 데이터를 확보하여 혼입을 위한 실제 노이즈 신호를 재생하는 기술을 확립하였다.
최근 대규모의 지진피해로 인해 내진설계에 대한 관심이 높아지면서, LRB(Lead Rubber Bearing), FPS(Friction Pendulum System) 등 다양한 지진격리장치에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서 E-Shape 강재이력댐퍼를 이용한 지진격리장치의 성능 평가를 위해 E-Shape 댐퍼의 동적거동 실험을 수행하였으며, 이를 바탕으로 해석적 연구를 위한 수치모델을 제안하였다. 또한, 제안된 E-Shape 강재이력댐퍼의 수치모델을 6자유도를 가진 5층 건물에 적용하여 LRB 시스템과 이력거동을 비교하여 지진격리성능 평가를 수행하였다. 본 연구를 통하여 제안된 수치모델은 실제 E-Shape 강재이력댐퍼의 동적거동을 적절히 묘사할 수 있으며, E-Shape 강재이력댐퍼는 비선형 거동을 통한 에너지를 적절히 소산시킴으로서 기존 시스템과 비교하여 충분히 지진격리성능을 발휘할 수 있을 것으로 사료된다.
The present microbial reinforcement of rock and soil exhibits limitations, such as uneven reinforcement effectiveness and low calcium carbonate generation rate, resulting in limited solidification strength. This study introduces electroosmosis as a standard microbial grouting reinforcement technique and investigates its solidification effects on microbial-reinforced uranium tailings. The most effective electroosmosis effect on uranium tailings occurs under a potential gradient of 1.25 V/cm. The findings indicate that a weak electric field can effectively promote microbial growth and biological activity and accelerate bacterial metabolism. The largest calcium carbonate production occurred under the gradient of 0.5 V/cm, featuring a good crystal combination and the best cementation effect. Staged electroosmosis and electrode conversion efficiently drive the migration of anions and cations. Under electroosmosis, the cohesion of uranium tailings reinforced by microorganisms increased by 37.3% and 64.8% compared to those reinforced by common microorganisms and undisturbed uranium tailings, respectively. The internal friction angle is also improved, significantly enhancing the uniformity of reinforcement and a denser and stronger microscopic structure. This research demonstrates that MICP technology enhances the solidification effects and uniformity of uranium tailings, providing a novel approach to maintaining the safety and stability of uranium tailings dams.
수자원의 추가 확보와 홍수에 대한 선제적 대응을 목적으로 국내 4대강 주요 지점에 다기능보(multi-function weir)를 설치하였다. 다기능보는 흐름 통제 단면으로서 정밀한 유량 산정이 가능한 수리구조물로 하천의 일반적인 수위-유량 관계식보다 정밀하게 산정할 수 있으며, 향후 각 유역의 국가 표준 유량 기준점으로 활용할 수 있는 방안을 강구하는 것이 바람직하다. 이에 본 연구에서는 영산강의 승촌보를 대상으로 현재 취득되는 운영 자료를 분석하여 개선사항을 제시하고, 이를 보완하기 위하여 간접유량추정 방법인 경사-면적법(slope-area method)을 응용하여 정밀한 유량 산정이 가능할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 분석 결과, 현재 상태는 이론적인 유량계수 범위 초과와 급격한 변동, 상 하류부의 수위차를 연동하지 못하는 등 이에 대한 보완이 필요하였다. 응용한 경사-면적법은 앞서 제시한 한계점을 보완하고, 자연 하도의 검증된 수리학적 이론에 의해 수면경사와 마찰손실을 반복 계산을 통해 오차를 줄여나가는 상호 보완적인 방법으로 물리적으로 타당하여 적용가능성을 확인하였다. 향후, 다기능보의 최적 운영을 위하여 이를 적용한다면, 실제 운영에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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