Nanotechnology mostly employs nano-materials and nano-structures with distinctive properties based on their size, structure, and composition. It is quite difficult to produce nano-materials and nano-structures with identical sizes, structures, and compositions in large quantities, because of spatiotemporal fluctuation of production processes. In other words, fluctuation is the bottleneck in nanotechnology. We propose three strategies to suppress such fluctuations: employing 1) difference between linear and nonlinear phenomena, 2) difference in time constants, and 3) nucleation as a bottleneck phenomenon. We are also developing nano- and micro-scale guided assembly using plasmas as a plasma nanofabrication.1-5) We manipulate nano- and micro-objects using electrostatic, electromagnetic, ion drag, neutral drag, and optical forces. The accuracy of positioning the objects depends on fluctuation of position and energy of an object in plasmas. Here we evaluate such fluctuations and discuss the mechanism behind them. We conducted in-situ evaluation of local plasma potential fluctuation using tracking analysis of fine particles (=objects) in plasmas. Experiments were carried out with a radio frequency low-pressure plasma reactor, where we set two quartz windows at the top and bottom of the reactor. Ar plasmas were generated at 200 Pa by applying 13.56MHz, 450V peak-to-peak voltage. The injected fine particles were monodisperse methyl methacrylate-polymer spheres of $10{\mu}m$ in diameter. Fine particles were injected into the reactor and were suspended around the plasma/sheath boundary near the powered electrode. We observed binary collision of fine particles with a high-speed camera. The frame rate was 1000-10000 fps. Time evolution of their distance from the center of mass was measured by tracking analysis of the two particles. Kinetic energy during the collision was obtained from the result. Potential energy formed between the two particles was deduced by assuming the potential energy plus the kinetic energy is constant. The interaction potential is fluctuated during the collision. Maximum amplitude of the fluctuation is 25eV, and the average is 8eV. The fluctuation can be caused by neutral molecule collisions, ion collisions, and fluctuation of electrostatic force. Among theses possible causes, fluctuation of electrostatic force may be main one, because the fine particle has a large negative charge of -17000e and the corresponding electrostatic force is large compared to other forces.
The evaluation of the drag and lift as the aerodynamic performance of airfoils is essential. In addition, the analysis of the velocity and pressure fields is needed to support the physical mechanism of the force coefficients of the airfoil. Thus, the present study aims at establishing two different deep learning models to predict force coefficients and flow fields of the airfoil. One is the convolutional neural network (CNN) model to predict drag and lift coefficients of airfoil. Another is the Encoder-Decoder (ED) model to predict pressure distribution and velocity vector field. The images of airfoil section are applied as the input data of both models. Thus, the computational fluid dynamics (CFD) is adopted to form the dataset to training and test of both CNN models. The models are established by the convergence performance for the various hyperparameters. The prediction capability of the established CNN model and ED model is evaluated for the various NACA sections by comparing the true results obtained by the CFD, resulting in the high accurate prediction. It is noted that the predicted results near the leading edge, where the velocity has sharp gradient, reveal relatively lower accuracies. Therefore, the more and high resolved dataset are required to improve the highly nonlinear flow fields.
Wind tunnel tests and numerical aerodynamic analyses were conducted for an integrated catwalk structure under strong winds. From the wind tunnel tests, it is found that the aerodynamic coefficients were different from those of the typical type. The drag coefficient was larger than typical and was sensitive to number of vertical meshes installed rather than the solidity ratio. Comparing with typical catwalk, the integrated one showed larger deformation under strong wind, and the large torsional deformation are mainly caused by drag force. It did not show aerodynamic divergence even the torsional deformation reaching $20^{\circ}$. The reason could be that the stiffness is smaller and thus the catwalk is able to deform to the shape compactable with higher loading. Considering safety for construction, storm rope system is introduced to the catwalk to reduce the deformation to acceptable level.
In order to analyze the response of the offshore structure numerically, the linear potential theory is generally applied for simplicity, and only the radiation damping is considered among various damping forces. Therefore, the results of a numerical simulation can be different from the motion of the structure in a real environment. To reduce the differences between the simulation results and experimental results, the viscous damping, which affects the motion of the structure, is also taken into account. The appropriate damping model is essential for the numerical simulation in order to obtain precise responses of the offshore structure. In this study, various damping models such as linear or quadratic damping and the nonlinear drag force from numerous slender bodies were used to simulate the free decay motion of the platform, and its characteristics were confirmed. The optimized damping model was found by comparing the simulation results to the experimental results. The hydrodynamic forces and wave exciting forces of the structure were obtained using WAMIT, and the free decay test was simulated using OrcaFlex. A free decay test of the scale model was performed by KRISO.
본 연구에서는 실속 받음각 근처에 발생하는 익형 위의 유동박리를 억제하기 위하여 인공신경망 기반의 피드백 유동제어를 NACA0015 익형에 수치적으로 적용하였다. 익형 위 박리영역 크기의 축소화라는 제어 목표를 달성하기 위해 익형의 박리 지점 근처에 인위적 외란(Blowing & Suction) 제어 신호를 적용하였다. 유동의 운동을 나타내는 시스템 모델링 단계에서 압력데이터에 적합직교분해(Proper Orthogonal Decomposition)를 적용하여 유동제어에 필요한 운동 모드를 추출하고 유동의 특성을 분석하였다. 분해된 모드를 기반으로 NARX(Nonlinear AutoRegressive Exogenous) 구조의 인공 신경망을 학습하여 유동의 운동을 나타내도록 하였으며, 최종적으로 피드백 제어루프에 작동시켰다. 예측된 제어신호를 CFD 해석에 적용하였으며 제어 유/무에 따른 공력특성을 분석하고 익형 주변의 고유 공간모드의 변화를 비교하여 제어 효과를 분석하였다. 본 연구에서 진행된 피드백 제어는 약 29%의 압력항력 감소효과를 보여주었으며, 이는 익형 뒷전의 큰 압력회복으로 인해 나타나는 것을 확인하였다.
Ice accretions on stay cables may result in the instable vibration of galloping, which would affect the safety of cable-stayed bridges. A large number of studies have investigated the galloping vibrations of transmission lines. However, the obtained aerodynamics in transmission lines cannot be directly applied to the stay cables on cable-stayed bridges. In this study, linear and nonlinear single degree-of-freedom models were introduced to obtain the critical galloping wind velocity of iced stay cables where the aerodynamic lift and drag coefficients were identified in the wind tunnel tests. Specifically, six ice shapes were discussed using section models with geometric scale 1:1. The results presented obvious sudden decrease regions of the aerodynamic lift coefficient for all six test models. Numerical analyses of iced stay cables associated to a medium-span cable-stayed bridge were carried out to evaluate the potential galloping instability. The obtained nonlinear critical wind velocity for a 243-meter-long stay cable is much lower than the design wind velocity. The calculated linear critical wind velocity is even lower. In addition, numerical analyses demonstrated that increasing structural damping could effectively mitigate the galloping vibrations of iced stay cables.
본 논문에서는 해저석유개발에 사용되는 고정해양구조물의 불규칙파랑하중에 대한 해적기법으로 주파수영역해법과 시간영역해법에 대하여 연구하였다. 주파수영역해법에서는 파동의 비선형 점성저항력을 선형화한 후 파고스펙트럼으로부터 구조물의 응답스펙트럼을 구하였으며, 시간영역해법에서는 불규칙파의 유동속도와 가속도의 시계열을 파고스펙트럼으로부터 Monte Carlo 기법으로 시뮬레이션한 후 이를 이용하여 구조물의 거동을 해석하였다. 수심이 다른 지점에 설치된 2개의 구조물을 예로 택하여, 여러 가지 파고조건에 대한 구조물의 예상최대변위를 구한 후, 두 해법에 의한 결과를 비교분석하였다.
This paper describes a hydrodynamic modelling study based on the Feldman's equation to predict the nonlinear and coupled maneuvering characteristics of high speed submarine. The hydrodynamic coefficients set is obtained from the modeling of the cross flow drag force and sail induced vorticity, and the captive model experiments(VPMM and RA test) results used to improved the accuracy. The results contained in this paper will be helpful to predict the behavior of tight turn maneuver and to improve the SOE(Safety Operational Envelope) analysis in case of emergency maneuver.
The flutter of a bridge is induced by self-excited force factors such as lift, drag and aerodynamic moment. These factors are associated with flutter derivatives in the analysis of wind engineering. The flutter derivatives are the function of structure configuration, wind velocity and response circular frequency. Therefore, the governing equations for the interaction between the wind and dynamic response of the structure are complicated and highly nonlinear. Herein, a numerical algorithm through graphical technique for the solution of wind at flutter is presented. It provides a concise approach to the solution of wind velocity at flutter.
The media transport system is used in a printer, a ATM(Automated Tellor Machine), and so on. The media transport system has many problems through miniaturization and rapid transportation of these machines. In the paper feeding mechanism, it is important to feed the sheet without jamming under any conditions. To avoid sheet jamming, first we need to predict the behavior of the sheet exactly. In this paper, the analysis of media behavior is based on J. Stolte's studies. In all of OA machines, a flexible beam or plate is pushed from the channel. The motion may be constrained by guides. This leads to a transient and geometrically nonlinear problem. The behavior of paper is simulated by dynamic elastica theory. The shape of guide is represented by parametric cubic curve. But J. Stolte's studies did not considered contact condition between sheet and guide. So Klarbring's Model. will be applied. And the analysis of flexible media has to include aerodynamic effect for more exact behavior analysis, because the flexible media can be deformed drastically by a little force. Therefore aerodynamic force must be applied to the governing equation. Lastly, the simulation of this model is performed, and the experiment is performed for verification of this model. The experimental results of low exit velocity are consistent with the simulation results, however experimental results of high exit velocity do not agree well with analytical results. The reason is that there may be other effects like nip Phenomena
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[게시일 2004년 10월 1일]
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