The estimation of fatigue integrity is very important for aerospace structures such as engine mount strut. The reason is that the fatigue integrity is essential analysis process to establish the structural stability in aerospace field. Therefore, in this paper, the process of fatigue analysis and test was performed for engine mount strut to prove the structural fatigue integrity. First of all, the fatigue load spectrum is constructed by considering the small aircraft operating condition. Fatigue analysis is done for the cluster near the welding zone which may have F.C.L.(fracture critical location). The fatigue life of engine mount strut was estimated by the Miner's rule which is the damage summation method. Finally, Fatigue test is performed to verify the fatigue integrity. The estimation process of fatigue integrity for engine mount strut of small aircraft may help the design.
인터넷을 통해 사용자에게 클라우드 컴퓨팅 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 데이터 센터에 가상화와 분산 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 IT 자원을 구성해야 한다. 본 논문은 폭넓은 분야에서 새로운 훈련 데이터가 언제라도 추가될 수 있고, 또한 언제라도 훈련 데이터에 새로운 속성이 추가될 수 있다는 문제에 특별히 초점을 맞춘다. 이러한 경우, 기존 속성 집합들을 가지는 훈련 데이터로 생성된 규칙은 쓸모없게 된다. 더구나 새롭게 추가된 데이터나 속성을 가지는 새로운 데이터는 기존 규칙과 결합될 수 없다. 본 논문은 이와 같은 경우를 자연스럽게 처리할 수 있는 보다 진보된 새 추론 엔진을 제안한다. 이 방법에서 기존의 데이터로 부터 생성된 규칙은 개선된 규칙을 생성하기 위한 새로운 데이터 집합과 결합될 수 있다.
데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.
There are many control strategies for HEV in today. Expanding motor-driving and operating at good-efficient point in engine is the key of the HEV control to increase fuel economy. There are two types of HEV supervisory control. One is rule-based control and the other is optimization control. MAX-SOC control, thermostat control, baseline status control and state-machine control are in deterministic RBC. It is simple, but powerful and easy to apply in real-time circumstance. In this study, we analysis these four control strategies in RBC (Rule-based control) and identify the each advantage and disadvantage.
In this paper, we developed the fault diagnostic expert system of silicone-immersed transformer using dissolved gas analysis. The knowledge base module consists of the knowledge using the rule: if Then . The inference engine uses the fuzzy rule for the management of uncertainty of the boundary and rule and derivate the Belief and Plausibility of the normality and fault using Dempster-Shafer theory. The expert system is connected to the database and it can manages the history of gas-data of the transformer.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권3호
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pp.88-97
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2018
Chronic diseases management can be effectively achieved through early detection, continuous treatment, observation, and self-management, rather than a radar approach where patients are treated only when they visit a medical facility. However, previous studies have not been able to provide integrated chronic disease management services by considering generalized services such as hypertension and diabetes management, and difficult to expand and link to other services using only specific sensors or services. This paper proposes clinical rule flow model based on medical data analysis to provide personalized care for chronic disease management. Also, we implemented that as Rule-based Smart Healthcare System (RSHS). The proposed system executes chronic diseases management rules, manages events and delivers individualized knowledge information by user's request. The proposed system can be expanded into a variety of applications such as diet and exercise service in the future.
본 논문에서는 퍼지-PI 제어 알고리즘을 이용하는 무인 항공기용 터보제트 엔진 제어기를 제안한다. 터보제트 엔진의 가감속시 서지와 flame-out 현상을 방지하기 위해 연료 유량 제어 입력을 퍼지-PI 제어기로 생성한다. 가속도 오차의 로그함수를 사용하여 퍼지 추론 규칙을 만듦으로써 추종오차를 줄이도록 하였다. 제안된 제어기의 성능확인을 위한 컴퓨터 시뮬레이션은 선형 엔진 모델에 적용하였으며 엔진 출력이 기준 가감속 명령에 잘 추종함을 보였다.
미래형 추진기관으로 주목받고 있는 스크램제트 엔진의 지상시험을 위해 시험모델을 설계하였다. 설계 마하수는 7.6, 고도는 30km로 두었으며 4개의 충격파를 흡입구에 배치하였다. 엔진의 흡입구는 Levenberg-Marquardt 최적화 기법, Korkegi 관계식을 이용하여 설계하였으며 연소기는 연료-공기 혼합 증진을 통하여 고연소효율 및 연소기 길이 단축을 구현할 수 있도록 설계하였다. 성능검증을 위한 전산해석에서 흡입구는 받음각 ${\pm}4^{\circ}$에서도 적절한 충격파배치를 보였으며 연소기는 공동을 설치하였을 때 연소효율이 향상됨을 확인할 수 있었다.
This paper presents the numerical estimation of the fatigue life for the welded parts of the engine frame box of the S60MC-C vessel engine. The time-variations of the effective stresses at the critical points during a piston cycle are computed through the finite element analysis, by applying the dynamic loadings that were analytically derived by the kinematic analysis. The fatigue life of the welded parts is estimated by making use of the hot-spot stress extrapolation and the Palmgrem-Minor cumulative damage rule.
본 논문은 선박용 엔진인 S60MC-C의 프레임 박스 용접부에 대한 피로수명 예측을 위한 수치적 기법을 제시한다. 피로 수명 평가를 위해 싸이클 동안의 동적인 응력변화를 계산해내야 하며, 이에 따라 선행된 연구에서 얻은 엔진의 한 싸이클 동안의 하중 조건으로 상용 유한요소해석 프로그램을 이용한 구조해석을 실시하였다. 구조해석은 8단계에 대해 이루어 졌으며, 그 결과를 바탕으로 프레임 박스 용접부의 피로수명 평가를 위해서 HSS(Hot spot stress), Reservoir counting method, Palmgren-miner's rule을 적용하였다. 결과적으로 구조해석을 통한 대상 엔진의 취약부와 과잉 설계부를 확인하였고, 피로수명의 평가를 통해 설계의 적절성 여부를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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