복잡한 기계장치에 대한 내구신뢰성 평가는 단순한 응력해석을 통해 피로수명을 예측하는 것이 일반적인 방법이다. 하지만 기존 방법은 유한요소 해석 시 여러 가지 요인에 의해 일관된 응력해석 결과를 얻기 어려워 해석자에 따라 상이한 수명을 예측하는 단점을 지닌다. 하지만 구조응력을 기반으로 하는 내구신뢰성 평가 기법은 이러한 단점을 보완하여 보다 합리적인 결과를 제공해 준다. 구조응력기법은 유한요소 모델의 요소 수와 요소 형태에 무관하게 일관된 응력결과를 제공하기 때문에 신뢰성이 높은 내구도 평가 결과를 얻을 수 있다. 해석조건 및 환경에 독립적인 결과를 제공해 주는 구조응력은 최근 대형선박 설계 및 각종 기계장치의 피로수명 예측에 종종 활용되고 있어 보다 깊이 있고 체계적인 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 (a) 유한요소모델의 형태에 상관없이 요소에 독립적인 구조응력 산출기법을 제시하고, (b) 이를 이용하여 자동차 클러치 스냅링부의 구조응력 산출하여 피로파괴를 예측하고자 한다.
인체의 근골격계 모델을 이용해 근력을 예측하기 위해서는 인체 및 근육의 물성치를 알아야 한다. 하지만 이러한 물성치들은 측정하기도 어렵고 사람마다 편차도 크다. 따라서 이러한 물성치들의 변화에 따라 근력이 얼마나 달라지는지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 인체 및 근육 물성치의 불확실성을 고려하여 의자에서 일어서는 동작 시 인체 하지부의 근력을 예측하는 절차를 정립하는 것이다. 인체 하지부는 8 개의 Hill-type 근육-건 모델이 포함되어 있는 다물체 시스템으로 모델링 하였다. 이 모델은 시상면(sagittal plane)에서 평면운동을 하는 4 자유도 시스템이다. 각 근력은 일어서는 운동을 하는 동안 근육이 소모한 에너지가 최소화 되도록 근력이 결정된다는 가정 하에 최적화 방법을 이용하여 구하였다. 또한 인체 물성치가 불확실성을 가질 때 근력의 표준편차를 First Order Reliability Method 를 이용해 구하였다. 그 결과 주동근 근력의 표준편차는 150~300N 로 상당히 크게 계산되는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 지하철망에서 각 노선을 운행하는 차량과 승객을 동적으로 시뮬레이션 할 수 있는 동적 지하철차량 시뮬레이션 모형과 동적 지하철승객 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이를 이용해 통행자 기반의 동적 지하철 출발시간 선택 알고리듬을 개발하였다. 개발된 모형은 개별적인 통행자들의 행태를 이질적(Heterogeneous)으로 설정해 기존에 이용되던 통행자간의 동질성 가정을 완화하였다. 또한, 통행자들은 불완전한 정보와 제한적인 합리성을 가진다고 가정하여 보다 현실적인 시뮬레이션이 가능하도록 하였으며, 간단한 예제 가로망에 대해 모형을 분석하였다. 분석결과 통행자들을 이질적으로 가정한 경우와 동질적으로 가정한 경우간에 출발시간선택에 명확한 차이를 보였다. 통행자들을 동질적으로 가정한 경우 출발시간선택과정에서 기종점에 관련된 특성들이 중요한 역할을 하는 반면 이질적으로 가정한 경우 개별 통행자의 선호특성이 출발시간 선택에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히 통행자들을 동질적으로 가정할 경우 출발시간 선택결과가 비현실적으로 나타날 수 있음도 보였다. 또, 기존의 확률과정과 달리 선택 차원이나 선택 대안의 수가 많아질 경우 추가적인 고려가 있어야 학습과정을 보다 현실적으로 모형화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구모형에서는 지하철 통행자의 동적 출발시간 선택과정을 묘사하기 위해 인지 및 의사결정과정으로서 추론과정과 귀납적인 선호형성과정을 학습모형에 포함시킴으로써 보다 현실적인 분석결과가 도출되도록 하였다. 각 승객들은 충분한 학습을 거친 뒤에도 합리적인 선택을 하기보다는 자신의 경험에 따라 형성되는 선호의 영향을 받아 임의적으로 출발시간을 선택하는 문제도 나타날 수 있는 것으로 분석되었다. 이런 분석결과는 기존의 전통적인 교통수요모형(이용자균형 통행배정모형 등)들에서 주로 이용되는 통행자의 완전한 정보, 합리성 및 동질성 가정 등에 따른 집계적인 수요추정결과가 실제로 나타나는 개별적인 통행행태와 다를 수도 있음을 보여 주는 것이다.
본 연구의 목적은 직물의 발수도 판정 (KS K 0590) 시 이미징 기반의 판별을 통해서 측정 신뢰도를 향상하는 것으로 한다. 이를 수행하기 위하여 가장 먼저 우리는 Java 기반의 이미지 처리 프로그램을 통해서 발수도 판정 표준표를 정량화하였다. 이때 모든 이미지의 처리과정은 미 국립보건원(NIH)에서 개발한 오픈 소프트웨어인 Image J를 사용하였다. 발수도 판정 표준표(standard spray test rating)에 대한 이미지 처리과정은 면적 측정 기법을 통해서 수행하였으며, 이를 통해서 정량화한 결과, 습윤 면적비 수치를 기반으로 하는 손쉬운 판정기준을 확보 할 수 있었다. 또한 실제 직물에 있어서 이미징 기반의 발수도 판정을 도입하기 위한 최적화 처리기법을 도출하기 위하여 형광물질을 사용하였다. 형광 이미지를 도입하여 문턱값 (Threshold) 조절과 2치이미지 (Binary Image) 변환 등의 과정을 통해서 발수도 판정을 위한 데이터 처리과정을 진행하였다. 본 연구의 결과물은 향후 직물의 발수도 판정 (KS K 0590)에 있어서 기존의 정성적인 분석법에서 탈피하여 정량적인 측정 신뢰도 향상을 위한 방안으로 적용할 수 있으리라 판단된다.
철도 차량에 쓰이는 기존 유입식 형태의 계기용 변압기는 장치 내부에 절연유가 충진 된 형태이므로, 차량 운행 중에 내부 압력이 상승할 수 있는 가능성이 있으며. 그에 따른 폭발위험성이 존재한다. 따라서 폭발 방지를 위해 몰드형 건식 계기용 변압기를 개발 중에 있다. 몰드형 건식 계기용 변압기 개발시 주의 하여야 할 점은 몰드를 구성하는 절연용 에폭시 수지를 주입할 때 권선 코일이 감겨진 코어 주변에 기공이 없어야 한다는 것이다. 이는 몰드 내부의 기공에서 스파크 등의 발생 위험이 있기 때문이다. 몰드 내의 기공 발생 요인으로는, 수지 내에 미세 기공(micro void)이 잔재되어 있는 경우와, 성형 중 함침 구조물의 형태에 따라서 대형 기공(macro void)이 발생할 수 있는 점 등이다. 현재 개발 중인 코어는 변압기 성능 향상을 위해 중공(cavity)이 존재하는 형태이며 점도가 높은 에폭시 주입시 중공 내부에 대형 기공이 갇힐 위험이 있다. 따라서 이번 연구에서는, 몰드 내부에 발생할 수 있는 대형 기공의 형성 과정을 이해하고, 기공 형성 요인을 제거할 수 있는 방안으로, 개선된 성형 조건 적용시 기공 형성 결과를 확인하기 위해, 몰드 충진 과정을 VOF기법을 적용한 자유 표면 유동의 수치해석을 통하여 확인하였다.
해저 파이프라인은 자원개발을 포함한 에너지산업 및 철강산업과 연계한 고부가가치 산업으로서 상당한 관심을 받아왔다. 해저 파이프라인의 설계와 설치 프로젝트 수행을 위해서는 다양한 핵심요소기술들이 필요하다. 특히, 해저 파이프라인의 안전한 운영을 위해서는 예비커미셔닝을 통한 철저한 사전검증과정이 필수 불가결한 부분이다. 해저 파이프라인 예비커미셔닝 과정 중 하이드로테스팅 공정은 파이프라인 주위 온도변화에 크게 영향을 받는 것으로 알려져 있으나 이에 관한 이론적, 수치해석적 접근방법을 활용한 연구는 미미한 편이다. 본 연구에서는 해저 파이프라인의 예비커미셔닝 과정 중 하이드로테스팅 공정에 대해 과도열전달 해석법을 활용하여 내부 온도변화량 산정 및 이를 활용한 파이프라인 내부 압력변동량 예측법을 제시하였고 예측된 결과를 현장 실계측 데이터와 비교·검토하여 그 유효성을 입증하였다. 제안된 해석절차는 해저 파이프라인 설치 프로젝트 수행 사전단계에서부터 파이프라인 열전달 시뮬레이션을 통해 압력변동량 예측을 가능하게 함으로써 해저 파이프라인 설치 프로젝트의 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 사료된다.
An algorithm for a hybrid controller consists of a sliding mode control part and a fuzzy logic part which ar purposely for nonlinear systems. The sliding mode part of the solution is based on "eigenvalue/vector"-type controller is used as the backstepping approach for tracking errors. The fuzzy logic part is a Mamdani fuzzy model. This is designed by applying sliding mode control (SMC) method to the dynamic model. The main objective is to keep the update dynamics in a stable region by used SMC. After that the plant behavior is presented to train procedure of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). ANFIS architecture is determined and the relevant formulation for the approach is given. Using the error (e) and rate of error (de), occur due to the difference between the desired output value (yd) and the actual output value (y) of the system. A dynamic adaptation law is proposed and proved the particularly chosen form of the adaptation strategy. Subsequently VSC creates a sliding mode in the plant behavior while the parameters of the controller are also in a sliding mode (stable trainer). This study considers the ANFIS structure with first order Sugeno model containing nine rules. Bell shaped membership functions with product inference rule are used at the fuzzification level. Finally the Mamdani fuzzy logic which is depends on adaptive neuro-fuzzy inference systems structure designed. At the transferable stage from ANFIS to Mamdani fuzzy model is adjusted for the membership function of the input value (e, de) and the actual output value (y) of the system could be changed to trapezoidal and triangular functions through tuning the parameters of the membership functions and rules base. These help adjust the contributions of both fuzzy control and variable structure control to the entire control value. The application example, control of a mass-damper system is considered. The simulation has been done using MATLAB. Three cases of the controller will be considered: for backstepping sliding-mode controller, for hybrid controller, and for adaptive backstepping sliding-mode controller. A numerical example is simulated to verify the performances of the proposed control strategy, and the simulation results show that the controller designed is more effective than the adaptive backstepping sliding mode controller.
본 논문에서는 아이소-지오메트릭 형상 최적설계 기법에서 얻은 CAD 정보를 직접 활용하여, 3D 프린터를 활용한 실험적 검증을 위한 시편을 제작하였다. 유한요소법에서는 요소망에 내재하는 기하학적인 근사가 응답과 설계민감도 해석에서 정밀도 문제를 발생시킨다. 더욱이 유한요소 기반 형상 최적화 과정에서는 CAD와의 정보교환이 필수적이나 그 과정에서 최적설계 정보의 손실이 발생할 수 있다. 아이소-지오메트릭 기법은 CAD에서 사용된 동일한 NURBS 기저함수와 조정점을 사용하므로 법선벡터와 곡률과 같은 엄밀한 기하학적 정보를 응답해석과 설계민감도 해석에 사용할 수 있다. 또한 최적설계 과정에서 CAD와 정보교환 없이 복잡한 형상을 손쉽게 변경할 수 있다. 그러므로 최적의 설계의 재료량을 실험적 검증을 위한 시편제작에 엄밀하게 반영할 수 있다. 굽힘 하중을 받는 단순지지 구조물에 대한 최적설계 및 실험적 검증을 통해 최적형상이 초기 형상에 비해 더 큰 강성을 가지며 실험결과와 수치 해석결과가 매우 잘 일치함을 보였다. 또한 인장력을 받는 유공판에 대한 형상 최적설계를 수행하였으며, 비접촉식 3차원 변형 측정 장치를 이용하여 초기설계에 비해 최적설계에서 구멍주변에서의 응력집중 현상이 완화됨을 확인하였다. 따라서 수치적인 방법을 활용한 최적설계가 실제 구조물에 대한 실험에서도 유효함을 입증하였다고 할 수 있다. 또한, 아이소-지오메트릭 최적설계 방법론이 기존의 유한요소법에 비해서 최적설계 결과를 제작하여 활용하는데 있어서도 훨씬 효율적이고 엄밀한 방법임을 보였다.
온실의 환기연구를 위한 CFD 시뮬레이션 모델에 토마토 작물을 설계함에 있어서 우선적으로 작물군의 기하학적 형상 설계 및 이의 공기 항력계수를 찾고자 하였다. 작물군 형상을 간단한 형태의 공기투과성 매체로 설계하고 이의 공기저항의 물리적 특성을 풍동실험을 통하여 구하였다. 토마토 작물군과 작물군 사이에서 측정된 값과 작물군 중앙부에서 측정되어진 값들을 분리하여 계산하여 된 결과 공기저항값인 항력계수 $C_d 값은 각각 0.2551와 0.2621로 나타났다. 최종적으로 이들의 평균값인 0.26을 Fluent CFD 프로그램의 작물군 공기투과성 매체의 x, y, z축의 내부저항값으로 입력되었다. 이 실험결과를 이용하여 전산유체역학 (CFD)을 이용한 시설내 작물군이 존재하는 경우의 온실 환기연구를 효과적으로 수행할 수 있게 되었다. 또한 풍동을 이용한 작물의 공기저항 연구를 위한 실험방법을 개발하여 앞으로도 다양한 작물들을 대상으로 공기유동의 물리적 특성연구를 수행할 수 있게 되었다.
DTM을 평가(評價)하는 데 가장 중요한 요소(要素)는 정확성(正確性)과 효율성(效率性)이다. DTM의 표본추출법(標本抽出法)과 그 과정(過程)은 두 요소(要素)에 크게 영향을 준다. 본(本) 연구(硏究)에서는 DTM으 효과적(効果的)인 표본추출법(標本抽出法)의 개선과 토공량(土工量)산출을 토대로 한 DTM의 정확도(正確度)를 수치시험에 의해 분석해보고자 하였다. 항공사진(航空寫眞)과 현장실측자료(現場實測資料)를 DTM의 기본자료(基本資料)로 하였으며 표본추출법(標本抽出法)으로서는 정규격자망법(正規格子網法)과 밀도증가방법(密度增可方法)을 각각 적용(適用)하였다. 특히 밀도증가식(密度增加式) 표본추출(標本抽出)에서는 DTM의 효율성(効率性)과 정확도(正確度)에 가장 크게 영향을 주는 요소(要素), 즉(卽) 시산(示算)값과 추출조건(抽出條件)을 각각 다르게 적용하였다. 그 결과(結果), 밀도증가식(密度增加式) 표본추출법(標本抽出法)에 의해 추출(抽出)된 DTM 자료(資料)는 지형(地形) 및 지세의 복잡성에 비례하여 실제지형의 특성에 잘 부합된다는 사실을 알게 되었다. 한편 시산(示算)값과 정확도(正確度)는 서로 밀접(密接)한 관계가 있으며, 시산(示算)값의 크기가 증가하였을 때 정확도(正確度)는 감소하였고 반대로 효율성(效率性)을 크게 증가되었다. 따라서 필요로 하는 정확도와 효율성을 동시에 충족 시킬 수 있도록 시산(示算)값을 결정하면 일반토목 분야의 토공량산출에 매우 효과적으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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