자동차용 휘발유 제조사의 확인 또는 판별은 석유류의 정상적인 유통관리 및 오염사고시 오염원의 추적을 위해 필요하다. 일반적으로 휘발유의 화학적 조성은 가스크로마토그래피(GC)로 분석이 가능하며, 제품별로 얻어진 크로마토그램의 차이로부터 각 제품을 구분할 수 있으나 제조기준의 세분화로 휘발유의 조성이 유사해져 GC분석에 의한 판별이 더욱 어렵게 되었다. 본 연구에서는 보다 신속하고 정확하게 휘발유 제품을 판별하기 위하여, 분산제의 적외선 분광스펙트라를 비교하여 제조사(A, B, C, D, E사로 구분)를 구분하는 방법을 도식화하였다. IR spectra는 휘발유를 검시험기(gum tester)로 증발시키고, 잔여물을 n-pentane으로 녹여 ATR(Attenuated Total Reflectance) cell로 옮기고 다시 용매를 증발시킨 후에 얻었다. 'A', 'B', 및 'C'정유사에서 사용하는 첨가제들은 에테르(ether)의 C-O 신축진동에 의한 넓고 강한 피크가 $1,096cm^{-1}$에서 나타나 'D'와 'E'정유사의 첨가제들과 뚜렷하게 구별이 가능하였고, 또 다른 특징적인 피크들로써 각 정유사 제품의 구분이 모두 가능하였다.
자전거는 균형을 유지하며 빠른 속도로 주행하는 과정에서 여러 형태의 상당한 운동 에너지가 내재되어 있어, 에너지 수확기술을 적용하는데 있어 큰 장점을 갖는 이동형 플랫폼이다. 자전거에 에너지 수확 기술을 적용해 높은 출력을 얻기 위해서는 주행 중인 자전거의 운동 특성을 면밀히 관찰하고 이해하는 것이 필요하지만 실제 도로를 주행하는 자전거의 움직임을 정밀하게 측정한 연구나 이를 위한 전용의 측정 장치는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 MEMS 기반의 가속도 센서를 이용하여 주행 중인 자전거의 동적 상태를 측정하고 이를 토대로 자전거 주행에 동반되는 에너지의 특성을 분석함으로써 이에 적합한 에너지 수확 증진 기술을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 일반 자전거를 이용한 도로 주행 실험에서 주행 속도와 무관한 주파수 특성을 갖는 평균 1g 전후의 잉여 진동 에너지가 수반됨을 확인하였으며, 임의진동 에너지의 효과적인 수확을 위해 비선형 특성을 갖는 자기부상형 전자기 유도 방식의 에너지 수확기 프로토타입을 개발하였다. 개발된 에너지 수확기를 자전거에 장착하여, 휴대용 센서 및 근거리 무선 통신 모듈의 구동이 가능한 평균 1.5 mW 의 전력 생산을 검증하였다. 현재 자전거 차체의 진동분리 및 변환 효율 향상을 위한 연구가 진행 중이며, 향후 증진된 출력을 바탕으로 각종 스마트 정보 기기의 지속적인 전력공급을 위한 기반 기술이 될 것으로 기대한다.
상수도 원격 검침에서는 리드 스위치의 채터링 오차를 감소시키기 위한 센서 연구 및 개선이 필요하다. 센서의 동작은 전기적 펄스를 발생시키기 위한 영구 자석 주각의 접근에 의한 기계적 접촉스위치처럼 나타낼 수 있다. 대부분 회전 또는 전달 이동을 잡기 위해 사용되고 수류 측정 장치에 적용하기 위해서는 높은 신뢰성이 필수이다. 동작 형태를 간단히 설명하게 되면 미터기 작동 모터 끝에 달려있는 작은 자석이 미터기 회전에 의해 리드 스위치 내부에 있는 두 개의 스프링과 기계적 접촉 형식으로 반복적으로 떨어지게 된다. 즉 수류량에 따라 펄스의 수가 증가하는 것이다. 이렇게 측정된 값은 무선 이동 통신을 통해 서버로 전달되게 된다. 문제는 자석과 리드 스위치가 만나는 지점에서 스위치가 멈추게 되면 떨리면서 펄스가 잘못 올라가는 오차가 생기는 것이다. 이러한 오차를 감소시키기 위해 보통 소프트웨어적인 방법을 사용한다. 필터 알고리듬을 사용하는것과 통계적인 보정방법을 사용하는 것이 그러한 예이다. 하지만 그러한 방법보다는 하드웨어적으로 문제를 해결하는 것이 오차를 줄일 수 있는 더 직접적인 방법이다. 본 논문에서는 기계적인 이력현상의 특성을 이용하여 리프 스프링 구조의 변화로 오차를 감소시키는 연구를 수행하였다.
본 연구는 순수 면내모멘트를 발생시키는 선형적으로 변하는 수직응력을 받고 있는 단순지지된 마주보는 두 모서리와 자유경계를 가지는 직사각형 판의 자유진동과 좌굴의 엄밀해를 구하였다. 정현적으로 가정된 하중방향(x)으로의 변위함수는 단순지지 경계조건을 만족시키며, 평판을 지배하는 편미분 운동방정식 을 y 방향으로의 변계수를 갖는 상미분방정식으로 만든다. Frobenius법을 통하여, y방향으로의 멱급수를 가정하면 이 식을 엄밀하게 풀 수 있으며, 그 식의 합당한 계수를 구할 수 있다. 자유경계조건을 y=0과 b에 적용하면, 고유진동수와 임계좌굴모멘트를 구할 수 있는 4차의 특성행렬식이 만들어진다. 본 논문에서는 이 급수해의 수렴성이 면밀히 조사되었으며, 임계 좌굴모멘트의 수치결과와 모드형상이 주어진다. 상대적으로 정확도가 떨어지는 1차원적인 보 이론으로 구한 결과치와의 비교연구가 이루어진다. 또한 자유진동수와 모드형상 주어진다. 프와송비(v)의 변화에 따른 좌굴모멘트와 고유진동수의 변화가 도표로 주어진다.
본 논문에서는 타이어의 물리적인 요소 중 하나인 압력정보를 이용해서 자동차의 하중 표출이 가능한 타이어 공기압 측정 기술을 사용한 차량의 적재중량 측정시스템 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정, 기체유량 보정, 데이터 믹서, 중량 환산 등의 4가지 과정으로 구성된다. 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정에서는 외부충격 및 차량이 주행 중 발생하는 진동 등에 의해 타이어의 내부 압력이 상승하는 노이즈를 제거한다. 기체유량 보정 과정에서는 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 과정을 거친 데이터에 대하여 지면의 온도상승에 의해 타이어의 내부 압력이 상승하는 노이즈를 제거한다. 데이터 믹서 과정에서는 화물적재 시 타이어에 수직으로 전달이 되어 타이어의 압력변화에 따른 공차, 중차, 만차에 대한 하중과 압력 등을 분류하게 된다. 중량 환산 과정에서는 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 및 기체유량 보정을 거친 데이터를 사용하여 중량 환산 알고리즘을 통해 중량으로 표출된다. 중량 환산 알고리즘은 하중과 압력변화에 대한 선형 함수의 기울기인 중량 환산 Factor를 구하여 중량을 환산한다. 본 논문에서 제안된 타이어 공기압 측정 기술을 사용한 차량의 적재중량 측정 시스템의 정밀도를 평가하기 위해 자체적으로 테스트 베드를 구축하여 평가하였다. 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 결과와 기체 유량 데이터 보정 결과는 신뢰성 있는 결과를 나타내었다. 또한 중량 정밀도 반복 실험도 국내 업체 기준치인 90% 보다 우수한 중량 정밀도를 나타내었다.
지반진동특성의 지진공학적인 정밀측정의 일환으로 지반진동의 탁월주기와 지반진동의 거리에 따른 감쇠특성을 현장실험을 통하여 조사하였다. 이 조사는 세가지 부분의 실험을 통하여 결과를 얻었다. 첫째, 지반의 탁월주기는 고감도 디지탈 속도지진계-3축성분 속도계를 이용하는 Seismometer와 디지탈 Seismograph를 이용하여 지반과 건물에서 일정한 주기를 가진 연속적인 미소진동으로 부터 지반 및 건물진동의 탁월주기를 계측하였다. 지반에서의 탁월주기는 0.18~0.23 sec, 건물2층의 탁월주기는 0.26~0.31 sec였다. 둘째, 지반 구조조사는 디지탈 탄성파탐사기를 이용하여 굴절법을 이용한 탄성파탐사를 실시하였다. 실험장소인 한양대학교 안산캠퍼스의 지층구조는 상부층(표토층: surface layer)은 저속도층으로서 662m1s, 하부층(지반층: base ground)은 2210m/s의 P파 속도를 갖고, 주시곡선도로부터 표토층의 두께는 약 7m로 검측되었다. 이것은 7m두깨의 표토층(top soil)과 그 하부에 사질 점토성의 지반층(base ground)이 존재함을 암시한다. 셋째, Seisgun을 이용하여 인공적인 탄성파 에너지원을 만들어 지반의 진동 감쇠특성을 조사 하였다. 거리 감쇠상수(spatial attenuation conf$\ulcorner$icient) Y는 거리에 따른 진폭 을 계산하여 Z-성분(vertical)은 0.0137, X-성분(longitudinal)은 0.0025, Y-성분(transverse)은 0.0290이고 Spatial QP의 값은 각각 5.913~7.575, 32.371 ~41.452, 2.794~3.579의 값이 산출되었었다. 이 결과 다른 두성분에 비해서 종방향(z-성분, longitudinal)성분은 감쇠경향이 낮음을 알 수 있다. 그러므로 이 경우에 구조물 설계시 종방향(x-성분, longitudinal)성분에 대 한 내진설계가 고려 되어야 할 것이다.
본 논문에서는 압전 수정진동자의 설계민감도 해석 및 위상 최적설계 기법을 개발하였다. 압전 수정진동자는 가해지는 전하에 의해 두께방향 전단 변형하게 되거나, 혹은 그 반대방향으로 기계 변형에 의해 전기적 신호를 검출하게 된다. 엄밀한 두께방향 전단해석을 위해 두께방향으로 고차 보간을 하는 고차 민들린(Mindlin) 판 이론을 도입하였다. 압전 수정진동자에서 수정판은 부도체이기 때문에 전기적 신호를 검출하거나 전기적 신호에 의해 수정판을 기계적으로 진동시키기 위해 수정판의 상/하 표면에 얇은 전극경을 도포한다. 비록 전극경이 매우 얇기는 하지만 그 무게와 형상에 따라 진동자의 거동이 달라지기 때문에, 설계민감도 해석 및 위상 최적설계를 위한 설계변수는 전극경의 질량 밀도와 관계된다. 따라서 위상 최적설계 문제는 두께방향 전단 변형에너지를 최대화하는 최적의 전극경 분포를 구하도록 구성한다. 또한 보다 의미있는 설계안을 얻기 위해 전극경의 재료량과 면적에 제약조건을 부여한다. 두께방향 전단 주파수(고유치)와 상응하는 모드형상(고유벡터)에 대한 설계구배는 고유벡터 확장법을 이용한 해석적 설계민감도 해석법을 통해 매우 효율적이고 정확하게 계산될 수 있다. 수치예제를 통해 제안된 해석적 설계민감도가 유한차분 설계민감도와 비교하여 매우 효율적이고 정확하게 계산됨을 확인하였다. 또한 위상 최적설계를 통해 도출된 최적 전극경 설계가 모드형상과 두께방향 전단 변형에너지를 개선시킴을 확인하였다.
본 연구의 목적은 인공 발파진동실험을 이용하여 흙댐 축조재료의 전단파속도를 추정하고 산정 방법의 실효성을 확인하는 것이다. 이를 위하여 운영 중인 성덕댐에 대하여 국내 최초로 실대규모 근접 발파진동 실험을 수행하였다. 장약량과 발파 시추공심도를 4가지 유형으로 달리한 발파진동을 유발시키고, 각 유형별 발파 시에 폭원에 인접한 기반암노두와 댐 정상부에서 가속도를 각각 계측하였다. 발파진동실험으로부터 댐 정상부에서 얻어진 계측기록을 주파수 분석하여 대상댐의 고유진동수를 산정하고, 계측된 가속도기록으로 산정한 고유진동수와 기반암에서 계측한 발파파 가속도를 입력하중으로 한 반복적인 동적수치해석을 수행하여 계산한 고유진동수를 일치시키는 방법으로, 흙댐 성토재료의 심도별 전단파속도를 추정하였다. 산정된 대상댐 성토재료의 전단파속도는 발파유형에 영향을 받지 않고 일관성 있는 결과를 산정함을 확인하였고, 기존의 경험적 연구결과와 비교하여 그 실효성도 확인하였다. 이로부터 지진계가 설치되지 않아 실지진 계측기록을 이용할 수 없는 중소규모 댐의 경우, 인접발파에 따른 발파진동계측기록에 대한 분석으로도 댐 축조재료의 전단파속도를 실효성 있게 추정할 수 있음을 확인하였다.
최근, 기후변화에 따른 하절기 기온 상승으로 인하여 전력사용량이 급증하고 있다. 이에 따라 발전시설이 새로 준공되고 있으며, 생산된 전기를 도심지로 송전할 초고압 송전선로 시설의 필요성이 증가하고 있다. 쉴드 TBM을 이용한 기계화 터널 굴착공법은 기존의 재래식 공법에 비해 지반 침하와 지반에 전달되는 진동을 최소화 할 수 있는 장점이 있다. 도심지에서의 전력구터널 굴착을 위한 쉴드 TBM 공법이 증가함에도 불구하고, 전력구 쉴드 TBM 터널의 거동 분석에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 파쇄대를 포함하는 복합지반에서 파쇄대 너비, 각도에 따른 전력구 쉴드 TBM 터널의 거동 특성을 분석하고, 인터페이스 요소를 적용한 파쇄대와 연속체로 모델링한 파쇄대의 거동 특성을 비교하고자 한다. 쉴드 TBM을 이용한 터널 굴착은 3D FEM을 이용하여 시뮬레이션 하였다. 파쇄대의 방향과 크기의 변화에 따라 세그먼트 라이닝에 작용되는 축력, 전단력, 휨 모멘트를 검토하고 지표면에서의 연직변위를 분석하였다. FEM 해석으로 얻어진 결과와 안정성 분석에 기초하여, 전방의 파쇄대를 예측하여 터널 구조물의 안정성을 확보할 수 있다.
The US railroad network carries 40% of the nation's total freight. Railroad bridges are the most critical part of the network infrastructure and, therefore, must be properly maintained for the operational safety. Railroad managers inspect bridges by measuring displacements under train crossing events to assess their structural condition and prioritize bridge management and safety decisions accordingly. The displacement of a railroad bridge under train crossings is one parameter of interest to railroad bridge owners, as it quantifies a bridge's ability to perform safely and addresses its serviceability. Railroad bridges with poor track conditions will have amplified displacements under heavy loads due to impacts between the wheels and rail joints. Under these circumstances, vehicle-track-bridge interactions could cause excessive bridge displacements, and hence, unsafe train crossings. If displacements during train crossings could be measured objectively, owners could repair or replace less safe bridges first. However, data on bridge displacements is difficult to collect in the field as a fixed point of reference is required for measurement. Accelerations can be used to estimate dynamic displacements, but to date, the pseudo-static displacements cannot be measured using reference-free sensors. This study proposes a method to estimate total transverse displacements of a railroad bridge under live train loads using acceleration and tilt data at the top of the exterior pile bent of a standard timber trestle, where train derailment due to excessive lateral movement is the main concern. Researchers used real bridge transverse displacement data under train traffic from varying bridge serviceability levels. This study explores the design of a new bridge deck-pier experimental model that simulates the vibrations of railroad bridges under traffic using a shake table for the input of train crossing data collected from the field into a laboratory model of a standard timber railroad pile bent. Reference-free sensors measured both the inclination angle and accelerations of the pile cap. Various readings are used to estimate the total displacements of the bridge using data filtering. The estimated displacements are then compared to the true responses of the model measured with displacement sensors. An average peak error of 10% and a root mean square error average of 5% resulted, concluding that this method can cost-effectively measure the total displacement of railroad bridges without a fixed reference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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