This study analyzes the thermal effects on the performance of an air foil thrust bearing (AFTB) using COMSOL Multiphysics to approximate actual bearing behavior under real conditions. An AFTB is a sliding-thrust bearing that uses air as a lubricant to support the axial load. The AFTB consists of top and bump foils and supports the rotating disk through the hydrodynamic pressure generated by the wedge effect from the inclined surface of the top foil and the elastic deformation of the bump foils, similar to a spring. The use of air as a lubricant has some advantages such as low friction loss and less heat generation, enabling air bearings to be widely used in high-speed rotating systems. However, even in AFTB, the effects of energy loss due to viscosity at high speeds, interface frictional heat, and thermal deformation of the foil caused by temperature increase cannot be ignored. Foil deformation derived from the thermal effect influences the minimum decay in film thickness and enhances the film pressure. For these reasons, performance analyses of isothermal AFTBs have shown few discrepancies with real bearing behavior. To account for this phenomenon, a thermal-fluid-structure analysis is conducted to describe the combined mechanics. Results show that the load capacity under the thermal effect is slightly higher than that obtained from isothermal analysis. In addition, the push and pull effects on the top foil and bump foil-free edges can be simulated. The differences between the isothermal and thermal behaviors are discussed.
개별요소법은 암석블록의 회전, 활동, 이탈 등과 같은 절리암반의 불연속 거동을 모델링할 수 있는 큰 장점을 가지고 있다. 그러나 불연속면의 분포특성에 해석결과가 매우 민감한데 비하여 현장조사에 의한 절리자료는 매우 부족하다. 또한 개별요소법에서 절리는 블록간의 접촉으로 고려되기 때문에 적절한 절리법칙의 적용은 절리암반의 안정성 평가에 매우 중요하다. 본 연구에서는 절리의 기하학적 특성과 역학적 특성을 고려한 개별요소해석을 수행하기 위하여 통계적 모델링 기법을 개발하였고 팽창성 암석절리법칙을 전산모델링 하였다. 통계적 모델링 기법은 부족한 현장 절리자료로부터 절리도를 재현함으로써 개별요소해석에 필요한 암석블록의 집합체를 제공한다. 또한 절리의 팽창성을 개별요소법의 변-변접촉에 도입함으로써 개별요소해석에서 절리면의 역학적 특성외에도 절리의 경계조건을 괴려할 수 있게 되었다. 통계적 개별요소모델을 위한 전처리 과정은 절리자료의 통계처리, 절리도 발생과 블록경계 발생으로 구성되며, 이 방법을 이용하여 절리의 기하학적 변수의 편차가 절리암반의 거동에 미치는 효과를 분석하였다. 통계적 모델링 기법은 해석자의 주관이 상당히 배제된 객관적인 해석을 수행할 수 있기 때문에 일관된 개별요소해석기법의 한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서 적용한 팽창성 절리법칙은 절리의 전단거동과 수직거동간의 연성이 가능하며 실내시험에 의하여 필요한 입력변수를 정량적으로 결정하는 것이 용이하다. 단일절리에 대한 다양한 시험을 통하여 절리의 경계조건에 의해 영향을 받는 팽창성 절리의 거동특성을 분석하였다. 또한, 절리암반내 터널의 개별요소해석을 통하여 절리의 팽창특성이 터널의 안정성에 이바지함을 보였다.보품질로 측정하여 이들 요인이 EIP사용자의 직무성과에 미치는 영향에 관해 연구하였다. 본 논문은 EIP를 도입한 기업을 대상으로 EIP성과에 대한 연구를 진행하여 EIP를 도입하거나 구현중인 기업에게 적합한 경영관리적 방향을 제시할 수 있을 것이다.및 경험은 향후 상용설비를 위한 기본자료로 활용할 것이다.X>, 그리고 입원기간은 $21.6\pm14.3일(13\~56)$이었다. 수술 후 평균 CK-MB는 $11.3\pm14.1ng/mL$였다. 수술 후 조기 혈관 개존율은 $100\% (24/24)$였다. 모든 환자에서 완전 추적이 가능하였으며 평균 추적기간은 $20.4\pm15.2개월(5\~43)$이었다. 이 기간 중 사망환자나 흉통이 재발한 환자는 없었다. 걸론: 80세 이상 고령의 환자에서 OPCAB은 수술 후 합병증을 줄이고 좋은 결과를 보여 주었다. 그러므로 고령의 환자에서도 관상동맥우회술의 적응증이 되면 적극적으로 수술을 시행할 필요가 있으며, 수술방법은 OPCAB이 좋을 것으로 생각한다서 실용적 개발의 가능성을 보였다.에 따라 현저한 차이가 있었으며 Dimethoate처리$(30^{\circ}C,\; 0.2\%$액에서 24시간)에 의하여 볍씨의 호흡량이 감소되었다. 9) 산소호흡량과 평균발아소요일수와는 $\gamma=-0.945$로 부의 유의한 상관을 보였는데 산소호흡량이 많은 품종은 평균발아소요일수가 짧은 경향을 보였다. 10) 볍씨의 산소호흡량과 Dimethoate 처리에 의한 볍씨의 발아저해도와는 $\gamma=-0,771$의
유한길이의 혼성방파제 선단에서 발생되는 회절파의 영향으로 방파제 길이를 따라 중복파고가 변동하고, 이로 인하여 케이슨에 작용하는 파압이 공간적으로 변동하며, 또한 케이슨의 활동거리가 상이한 사행피해가 발생한다는 것은 잘 알려져 있다. 제체에 작용파력의 공간적인 변동은 2차원적인 실험이나 수치해석으로서는 접근될 수 없는 문제이다. 본 연구는 olaFlow 모델을 적용하여 고천단의 사석마운드 상에 놓인 케이슨의 선단 주변에서 회절파의 발생과 배후역으로의 영향 및 제체에 작용하는 충격쇄파압을 포함한 파압의 공간적인 변동 등을 2차원 및 3차원수치기법으로 접근한다. 또한, 수치해석에서는 혼성방파제 주변에서 평균파고, 평균수평유속 및 평균난류운동에너지의 변동특성을 면밀히 분석·검토한다. 이로부터 동일한 입사파랑에 대해 케이슨에 작용하는 파압분포가 방파제의 길이에 따라 크게 변동하며, 2차원수치해석에서는 발생되지 않았든 충격쇄파압이 3차원수치해석에서는 발생되는 경우가 나타나고, 충격쇄파압의 발생 시 경우에 따라 기존의 설계조건보다 매우 큰 파압이 정수면 근방의 케이슨 전면 벽체에 작용되는 등의 중요한 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문의 수중로봇 도미(Domi) ver1.0는 관상어용 물고기 로봇 개발을 목표로 연구 개발되었다. 물고기 로봇은 머리, 1단, 2단 몸체와 꼬리 부분과 2개의 구동 관절로 구성되어있다. 물고기 로봇의 추력에 적합한 구동부 선정을 위하여 물고기 로봇 모델링과 유영 해석을 통하여 관절 구동부가 설계되었다. 또한 물고기 로봇의 유영알고리즘은 Lighthill 운동학 해석을 기초로 생체 모방의 유영 근사화 방법을 적용하였다. 설계된 물고기는 수동유영 및 자율운영모드로 동작된다. 수동유영모드는 RF 송수신기를 이용하여 운용되며, 자율유영모드는 머리 부분에 부착된 PSD센서, 마이컴 제어부, 서보 구동장치에 의하여 구현된다. 본 설계된 물고기 로봇 도미 ver1.0은 수중 현장시험 평가를 통하여 추력, 내구성, 방수성 등의 성능이 우수함을 확인하였다.
The three-dimensional unsteady incompressible Reynolds-averaged Navier-Stokes equations and k-${\varepsilon}$ double equations turbulent model were used to investigate the effect on the measurements of anemometers due to a passing high-speed train. Sliding mesh technology in Fluent was utilized to treat the moving boundary problem. The high-speed train considered in this paper was with bogies and inter-carriage gaps. Combined with the results of the wind tunnel test in a published paper, the accuracy of the present numerical method was validated to be used for further study. In addition, the difference of slipstream between three-car and eight-car grouping models was analyzed, and a series of numerical simulations were carried out to study the influences of the anemometer heights, the train speeds, the crosswind speeds and the directions of the induced slipstream on the measurements of the anemometers. The results show that the influence factors of the train-induced slipstream are the passing head car and tail car. Using the three-car grouping model to analyze the train-induced flow is reasonable. The maxima of horizontal slipstream velocity tend to reduce as the height of the anemometer increases. With the train speed increasing, the relationship between $V_{train}$ and $V_{induced\;slipstream}$ can be expressed with linear increment. In the absence of natural wind conditions, from the head car arriving to the tail car leaving, the induced wind direction changes about $330^{\circ}$, while under the crosswind condition the wind direction fluctuates around $-90^{\circ}$. With the crosswind speed increasing, the peaks of $V_X,{\mid}V_{XY}-V_{wind}{\mid}$ of the head car and that of $V_X$ of the tail car tend to enlarge. Thus, when anemometers are installed along high-speed railways, it is important to study the effect on the measurements of anemometers due to the train-induced slipstream.
드론은 다양한 분야에서 활용이 증가하고 있으며, 산림관리에 높은 잠재력을 가지고 있으므로 본 연구에서는 산림훼손지역에 대하여 드론을 적용하고자 하였다. 산림훼손지역은 인위적으로 발생된 훼손지역과 자연적으로 발생된 훼손지역으로 나뉘며, 사면 슬라이딩이나 사면붕괴, 산사태, 토사유출 등의 재해 발생 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 산림훼손지역에 대하여 훼손 현황 분석을 수행하기 위해 드론 사진측량을 활용하고자 하였다. 드론사진측량의 기하처리 결과, 평면위치오차의 RMSE는 ${\pm}0.034m$로 나타났으며, 표고오차의 RMSE는 ${\pm}0.017m$로 나타났다. 드론사진측량으로 생성된 정사영상의 평면위치오차의 RMSE는 ${\pm}0.083m$, 수치표고모델의 수직위치오차의 RMSE는 ${\pm}0.085m$로 나타났다. 또한, 산림훼손 전 데이터인 항공 레이저측량성과와 드론 사진측량성과의 비교 분석을 통해 산림훼손지역의 훼손 현황 분석 수행이 가능하였으며, 산림훼손지역의 복원 계획을 위한 기초자료 생성에 드론사진측량의 활용이 가능하였다.
국제 설계규준의 변화로 다양한 신뢰성 설계기법(절차)이 개발되어 있으나, 기존의 결정론적 설계에 익숙한 기술자가 사용하기 적합한 가시환경 신뢰성 해석 프로그램의 개발은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 신뢰성 설계 종사자가 보다 효율적으로 설계를 수행하고, 보다 개선된 작업환경에서 수월하게 설계인자 정보를 입력하여 해안구조물의 신뢰성 설계를 가능하도록 하는 GUI 환경 설계프로그램을 개발하였다. GUI 환경은 최근 Matlab 7.1 환경에서 제공하는 GUIDE (Graphic User Interface Development Environment) 도구를 이용하였다. 개발된 모델의 신뢰수준 파악을 위하여 신뢰성 설계 프로그램의 Level II, Level III 방법을 이용하여 산정한 결과 방파제 피복블럭과 중력식 안벽의 활동모드 파괴확률은 각각 55.4~55.7%, 0.0006~0.0007% 범위로 파악되었다. 기존의 설계결과에 따른 파괴확률은 피복블럭의 경우 55.6%, 중력식 안벽의 경우 0.0018% 정도로, 정확한 설계인자가 가용한 피복블럭은 본 프로그램을 이용한 경우와 정확하게 일치하고 있으나, 설계인자 정보가 부족한 중력식 안벽의 경우에는 동일한 설계 인자의 입력이 제약된 차이로 인하여 활동모드 파괴확률이 차이를 보이고 있는 것으로 판단할 수 있으나 그 파괴확률의 정도는 일치하고 있는 것으로 파악되었다.
Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.
본 논문에서 제안한 줄 없는 기타는 크게 레이저 현과 프렛, 음 합성 알고리듬과 프로세서로 구성된다. 레이저 현은 레이저 모듈과 포토다이오드를 이용하여 스트로크와 아르페지오를 표현할 수 있도록 하였고, 프렛은 전압 분배기를 이용하여 구현하였다. 몸통은 물리적 모델링 합성법을 이용하였기 때문에 줄 없는 기차에는 울림통의 역학을 하는 물리적인 몸통이 없다. 제안한 기타의 프렛은 실제 프렛을 동일하게 표현할 수 있어 기존의 코드 글러브를 이용한 로드 표현뿐 아니라 실제 기타와 같은 솔로 연주도 가능하다. 해머링 온, 풀링 오프, 슬라이딩과 같이 프렛 변화가 있는 연주음은 전압 분배기로부터 받은 프렛의 정보를 파라미터로 사용하여 합성한다. 연구법에 따른 음의 피치 변화는 디지털 도파관 모델에서 파동의 전파 속도 변화로 표현하였다. 이 합성 모델은 동일 프렛에서 현의 장력을 변화시켜 연주하는 비브라토 음도 합성 할 수 있다. 레이저 현과 프렛으로부터 받아들인 정보를 합성 알고리듬의 파라미터로 변환하여 기타 음을 생성하고 이를 실시간으로 출력할 수 있도록 TMS320F2812를 사용하였다. 웹에 공개한 동영상에는 제안한 알고리듬과 인터페이스를 이용하여 실시간으로 합성한 '아리랑' 연주를 볼 수 있다. 제안한 알고리듬이 피치 변화를 표현하는 기타 솔로 연주법에 효과적이고 줄 없는 기타로 실시간 연주가 가능함을 확인할 수 있다.
인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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