연구목적: 본 논문에서는 3차원 해석프로그램을 활용하여 인터페이스 요소를 구성하고, 일반적인 부재의 특성치와 강도가 보강된 부재의 특성치 등의 실제 표현할 수 있는 물성조건을 적용하여 연결체의 복합거동 안정성을 평가하고자 하였다. 연구방법: 해석 모델은 비선형적인 재료 거동을 포함한 솔리드 요소(Solid Element)를 사용하여 빔 구조 및 원형 플랜지, 볼팅 시스템 등의 부재를 설계도면과 동일한 치수로 모델링을 완성하였고 각 부재는 하나의 복합거동연결체로 조립되는 과정에서 다른 요소유형(Element Type) 접촉면의 통일성과 매쉬(Mesh) 생성을 보다 효율적으로 제어하여 분할작업(Partition)을 수행하였으며 부재들에 활용된 강재는 Gr. 50 탄소강 재질로 모델링 하였다. 연구결과: 부재별 접촉 인접부위, 하중재하부위, 고정단 부위, 취약예상부위 등으로 하여 하중단계별 변위 및 변형, 응력상태 등을 나타내고, 유한요소 해석 후 복합거동연결체의 각 하중단계에서의 변위, 변형, 응력 등의 분포도로 영향을 검증하고 설계의 타당성을 확인하였다. 결론: 따라서 이 결과를 토대로 하여 마이크로 파일의 설계 지지력이 결정되면 복합거동 연결체의 취약 지점의 파악과 보강의 정도를 파악할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 디지털 설계기술의 발전에 따라 건축가의 창의성을 극대화한 비정형 설계가 급증하고 있다. 그러나 다양한 비정형 곡면을 구현하기에는 많은 어려움이 발생하고 있다. 비정형 형상구현을 위한 패널분할은 mesh, developable surface, tessellation, subdivision 등의 분할기법이 적용된다. 비정형 패널의 제작 시 이러한 분할기법의 적용과정은 복잡하고 생산데이터 추출에 많은 인력과 시간이 투입된다. 따라서 비정형 건물의 설계 후 패널제작을 위한 생산데이터 추출과정을 빠르고 체계적으로 수행할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 이에 본 연구는 빌딩모델, 생산장비 성능, 패턴정보를 종합적으로 고려하여 비정형 패널의 생산데이터 자동생성을 위한 수학적 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 패널분할 시 수학적 알고리즘을 제시하였고, 비정형 곡면으로의 Mapping을 통해 CNC 장비를 위한 생산데이터를 추출하였다. 본 연구의 결과는 비정형 콘크리트 패널 생산을 위한 데이터 자동생성을 가능하게 하여 생산성 향상과 원가절감에 기여한다.
저온 분사된 입자와 섬유강화 복합재료 사이의 접착력을 향상시키기 위해 금속 메쉬와 금속 입자/에폭시 접착제가 조합된 중간층이 도입되었다. 저온 분사 입자 및 금속 메쉬 그리고 금속 입자에는 모두 알루미늄을 활용하였다. 높은 변형률 속도에서 중간 층의 응력을 예측하기 위해서는 접착제 물성의 측정 또는 계산이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 금속 입자/에폭시 접착제의 물성을 계산하기 위해 혼합법칙(Rule of mixture)을 활용한 균질화 기법의 연구를 진행하였다. 균질화 기법의 검증을 위해 금속 메쉬/접착제로 구성된 중간층에 알루미늄 입자를 활용한 저온 분사를 진행하여, 실험으로 측정된 입자의 침투 깊이를 유한요소 해석에서 계산된 입자의 침투 깊이와 비교하였다. 시험과 해석에서 저온 분사 입자 혹은 중간층에 도입된 입자 하나 수준 크기의 침투 결과를 확인하였고, 이를 통해 높은 변형률 속도를 갖는 입자강화 복합재료 층의 물성 예측에 있어 균질화 기법이 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
Yousry B.I. Shaheen;Ghada M. Hekal;Ahmed K. Fadel;Ashraf M. Mahmoud
Structural Engineering and Mechanics
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제90권6호
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pp.611-633
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2024
This study intends to investigate the response of multi-cell (MC) beams to flexural loads in which the primary reinforcement is composed of both metallic and non-metallic materials. "Multi-cell" describes beam sections with multiple longitudinal voids separated by thin webs. Seven reinforced concrete MC beams measuring 300×200×1800 mm were tested under flexural loadings until failure. Two series of beams are formed, depending on the type of main reinforcement that is being used. A control RC beam with no openings and six MC beams are found in these two series. Series one and two are reinforced with metallic and non-metallic main reinforcement, respectively, in order to maintain a constant reinforcement ratio. The first crack, ultimate load, deflection, ductility index, energy absorption, strain characteristics, crack pattern, and failure mode were among the structural parameters of the beams under investigation that were documented. The primary variables that vary are the kind of reinforcing materials that are utilized, as well as the kind and quantity of mesh layers. The outcomes of this study that looked at the experimental and numerical performance of ferrocement reinforced concrete MC beams are presented in this article. Nonlinear finite element analysis (NLFEA) was performed with ANSYS-16.0 software to demonstrate the behavior of composite MC beams with holes. A parametric study is also carried out to investigate the factors, such as opening size, that can most strongly affect the mechanical behavior of the suggested model. The experimental and numerical results obtained demonstrate that the FE simulations generated an acceptable degree of experimental value estimation. It's also important to demonstrate that, when compared to the control beam, the MC beam reinforced with geogrid mesh (MCGB) decreases its strength capacity by a maximum of 73.33%. In contrast, the minimum strength reduction value of 16.71% is observed in the MC beams reinforced with carbon reinforcing bars (MCCR). The findings of the experiments on MC beams with openings demonstrate that the presence of openings has a significant impact on the behavior of the beams, as there is a decrease in both the ultimate load and maximum deflection.
HOCs(hydrophobic organic chemicals)로 오염된 토양을 복원하기 위해 적용한 토양세척 공정에서 발생한 계면활성제 용액을 재사용하는 기술로 활성탄을 사용하였으며 이때 계면활성제와 HOCs 의 분배를 예측 할 수 있는 모델을 개발하였다. 모델은 활성탄이 주입된 계면활성제/HOC 계에서 평형 상태의 농도 분배를 바탕으로 하였다. 본 연구에서 사용한 계면활성제는 Triton X-100, HOC는 phenanthrene, 활성탄은 Darco 20-40, 12-20, 4-12 메쉬 이다. 개발 된 모델을 통해 계면활성제의 농도, HOC의 농도, 활성탄 주입량 그리고 활성탄 입자의 크기에 따른 영향을 살펴보았다. 전산 모사를 통해 각 물질들의 분배결과를 얻었으며 이를 바탕으로 계산된 선택도는 활성탄을 이용한 계면활성제 재사용 기술의 평가에 사용되었다. 본 모델의 전산모사 결과 CMC(s)를 전후하여 서로 다른 분배 양상을 보였으며 모든 경우에서 선택도 값이 1보다 커서 활성탄을 이용한 기술이 적절한 방법임을 알 수 있었다. 모델은 계면활성제를 재사용하기 위한 복잡한 실험 이전 단계에서 간단한 전산 모사를 통해 공정의 성능을 평가할 수 있는 모델로 활용할 수 있을 것이다.
스텐트는 인체의 좁아지거나 막힌 부위에 삽입되어 혈류의 흐름을 정상화 시키는데 사용되는 금속망 형태의 임플란트로 관상 동맥 질환을 치료하는데 가장 일반적인 방법으로 널리 사용된다. 본 논문에서는 유한요소 해석과 다꾸지 방법을 이용하여 설정한 스텐트 설계 인자의 변화에 따른 기계적 반응을 고찰하였다. 스텐트 모델은 팔마즈 스텐트를 사용하였고 스텐트의 재료 모델로서는 탄소성 모델, 풍선은 초탄성 모델을 사용하였다. 연구의주요 관심은 스텐트의 탄성 회복량 조절을 통한 혈관의 재 협착 문제를 감소시킬 수 있는 방안에 대한 설계 인자의 영향을 고찰하는데 있다. 스텐트 두께, 슬롯의 가로 길이, 슬롯의 세로 길이의 각도를 설계인자로 선택하여 직교배열표를 구성하였다. 유한요소 해석을 이용하여 혈관 내 스텐트의 반경 방향 탄성회복율과 길이 방향 탄성회복율을 계산하였고 다구찌 기법을 이용한 통계적 분석을 하여 재 협착의 가능성을 감소시킬 수 있는 스텐트의 최적 형상 설계 방향을 제시하였다. 최적형상은 기본 모델에 비하여 탄성회복율은 반경방향으로 약 1%, 길이방향으로 약 0.1% 감소함을 보였다.
전세계적으로 지구온난화와 기상이변으로 인한 인명과 재산의 피해는 해마다 증가하고 있으며, 최근 한반도의 기후와 기온은 지구평균치보다 큰 변화가 일어나고 있다. 지구전체기상모형(Global Climate Model 또는General Circulation Model GEM)보다 고해상도의 모의가 가능한 지역기상모형(Regional Climate Model RCM)은 기후 변동, 변화 및 그 영향과 관련된 여러 문제들을 파악하는데 사용된다. 이러한 기상모형을 위한 기존 입력자료들의 가용성, 정확도, 그리고 일관성의 결여로 인하여 제한되고 있는 모형의 예측능력 향상을 위해 새로운 지표경계조건들(Surface Boundary Condition SBC)의 필요성이 요구되고 있다. 따라서, 정확도 높은 측정자료의 확보와 과학적 근거에 의한 자료선택 및 결측보정이 새로운 지표경계조건 구축에 선결조건이 되어야 한다. 이 연구의 목적은, 기상방재 수립을 위한 아시아 지역기상모형에 필요한 정확도 높은 지표경계조건 자료를 구축하는데 있다. 산정된 지표경계조건들은 30km 크기의 격자망으로 구성된 한반도를 포함한 아시아 지역기상모형의 계산망에 대해 구축되어, 이 지역의 기상 및 수문 예측모의를 위한 다른 분포형모형들의 입력자료로도 사용이 가능하다.
얼굴 특징점의 지각적 위계구조를 반영한 표정인식 신경망 모형을 설계하였다. 입력자료는 MPEG-4 SNHC(Synthetic/Natural Hybrid Coding)의 얼굴 정의 파라미터(FDP) 중 39개 특징점 각각에 대해 150장의 표정연기 사진을 5개의 크기와 8개의 바위를 갖는 Gabor 필터로분석한 값이었다. 표정영상에 대한 감정상태 평정 값과 39개 특징점의 필터 반응 값을 중가 회귀분석한 결과, 감정상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 과련이 있었고, 각성-수면차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간 주파수 필터와 감정상태가 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선방위와 감정상태가 관련이 있었다. 이를 기초로 표정인식 신경망을 최적화한 결과 원래 1560개(39x5x8) 입력요소를 400개(25x2x8)입력요소로 줄일 수 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 결과를 사람의 감정상태 평정과 비교하여 볼 때, 쾌-불쾌 차원에서는 0.886의 상관관계가 있었고, 각성-수면 차원에서는 0.631의 상관관계가 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 모형을 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 분노, 혐오 등의 6가지 기본 정서 범주에 대응한 결과 74%의 인식률을 얻었다. 이러한 결과는 사람의 표정인식 원리를 이용하면 작은 양의 정보로도 최적화된 표정인식 시스템을 구현할수 있다는 점을 시시한다.
The tracer gas method has an advantage that can estimate total and local ventilation rate by tracing air flow. However, the field measurement using tracer gas has disadvantages such as danger, inefficiency, and high cost. Therefore, the aim of this study was to evaluate ventilation rate in pig house by using the thermal distribution data rather than tracer gas. Especially, LMA (Local Mean Age), which is an index based on the age of air theory, was used to evaluate the ventilation rate in pig house. Firstly, the field experiment was conducted to measure micro-climate inside pig house, such as the air temperature, $CO_2$ concentration and wind velocity. And then, LMA was calculated based on the decay of $CO_2$ concentration and air temperature, respectively. This study compared between LMA determined by $CO_2$ concentration and air temperature; the average error and root mean square error were 3.76 s and 5.34 s. From these results, it was determined that thermal distribution data could be used for estimation of LMA. Finally, CFD (Computational fluid dynamic) model was validated using LMA and wind velocity. The mesh size was designed to be 0.1 m based on the grid independence test, and the Standard $k-{\omega}$ model was eventually chosen as the proper turbulence model. The developed CFD model was highly appropriate for evaluating the ventilation rate in pig house.
Jang, Yeong Jae;Jo, Hyeon Jeong;Oh, Jae Hong;Lee, Chang No
한국측량학회지
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제39권2호
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pp.93-101
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2021
Recently, with the urban redevelopment and the spread of the planned cities, there is increasing interest in the wind environment, which is related not only to design of buildings and landscaping but also to the comfortability of pedestrians. Numerical analysis for wind environment prediction is underway in many fields, such as dense areas of high-rise building or composition of the apartment complexes, a precisive 3D building model is essentially required in this process. Many studies conducted for wind environment analysis have typically used the method of creating a 3D model by utilizing the building layer included in the GIS (Geographic Information System) data. These data can easily and quickly observe the flow of atmosphere in a wide urban environment, but cannot be suitable for observing precisive flow of atmosphere, and in particular, the effect of a complicated structure of a single building on the flow of atmosphere cannot be calculated. Recently, drone photogrammetry has shown the advantage of being able to automatically perform building modeling based on a large number of images. In this study, we applied photogrammetry technology using a drone to evaluate the flow of atmosphere around two buildings located close to each other. Two 3D models were made into an automatic modeling technique and manual modeling technique. Auto-modeling technique is using an automatically generates a point cloud through photogrammetry and generating models through interpolation, and manual-modeling technique is a manually operated technique that individually generates 3D models based on point clouds. And then the flow of atmosphere for the two models was compared and analyzed. As a result, the wind environment of the two models showed a clear difference, and the model created by auto-modeling showed faster flow of atmosphere than the model created by manual modeling. Also in the case of the 3D mesh generated by auto-modeling showed the limitation of not proceeding an accurate analysis because the precise 3D shape was not reproduced in the closed area such as the porch of the building or the bridge between buildings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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