• Title/Summary/Keyword: 개선 모델

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Model Updating Using Sensitivity of Frequency Response Function (주파수 응답함수의 감도를 이용한 모델개선법)

  • Kim, K.K.;Kim, Y.C.;Yang, B.S.;Kim, D.J.
    • Journal of Power System Engineering
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    • v.4 no.2
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    • pp.71-76
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    • 2000
  • It is well known that finite element analysis often has the inaccuracy when they are in conflict with test results. Model updating is concerned with the correction of analytical model by processing records of response from test results. This paper introduce a model updating technique using the frequency response function data. The measurement data is able to be used directly in the FRF sensitivity method because it is not necessary to identify. When a damping model is updated, it is necessary for the sensitivity matrix to be divided Into the complex part and real part. As an applying model, a cantilever and a rotor system are used. Specially the machined clearance($C_p$) of the journal bearing is updated.

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Updating of Finite Element Model and Joint Identification with Frequency Response Function (주파수응답함수를 이용한 유한요소모델의 개선 및 결합부 동정)

  • 서상훈;지태한;박영필
    • Journal of KSNVE
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    • v.7 no.1
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    • pp.61-69
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    • 1997
  • Despite of the development in the finite element method, it is difficult to get the finite element model describing the dynamic characteristics of the complex structure exactly. Therefore a number of different methods have been developed in order to update the finite element model of a structure using vibration test data. This paper outlines the basic formulation for the frequency response function based updating method. One important advantage of this method is that the intermediate step of performing an eigensolution extraction is unnecessary. Using simulated experimental data, studies are conducted in the case of 10 DOF discrete system. The solution of noisy and incomplete experimental data is discussed. True measured frequency response function data are used for updating the finite element model of a beam and a plate. Its applicability to the joint identification is also considered.

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An Improved Finite Element for Structural Analysis of Cable-Supported Structures (케이블 지지구조물의 구조해석을 위한 개선된 유한요소)

  • 김선훈;최창근;송명관
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.14 no.2
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    • pp.117-125
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    • 2001
  • 본 논문에서는 케이블 지지구조물의 비선형 정적해석과 동적해석에 사용할 수 있는 개선된 유한요소가 제시되었다. 케이블의 모델화를 위해 등가탄성계수를 사용하고 처짐곡선을 현수선함수로 가정한 케이블요소가 제안되었다. 프레임 부재에 사용되는 안정함수는 수치적으로 안정한 해를 얻기 위하여 수정되었다. 본 논문에서 제안한 요소의 유용성과 효율성을 검토하기 위하여 다양한 검증문제에 대한 수치해석이 수행되었다. 해석결과 본 논문에서 제시한 유한요소는 케이블 지지구조물의 모델화에 매우 유용하고 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

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A Case Study for Process Improvement of a Small-Scale Project Risk Management (프로젝트 리스크관리의 프로세스 개선사례)

  • Park, Jong-Mo;Si, Jung-Hee;Lee, Sang-Eun
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06b
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    • pp.94-97
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    • 2011
  • 프로젝트의 성공을 위해서는 프로젝트에서 발생하는 위험을 관리해야 한다. 본 연구에서는 위험관리 프로세스 개선을 위해 위험관리 국제모델과 SP모델의 위험관리 프로세스를 참고하여 프로세스 관점에서의 프로젝트 위험관리 대응방안을 제시한다. 실제 프로젝트에서의 위험관리 사례를 살펴보고 주요 위험으로 제시된 범위 및 이해관계자 측면에서의 위험식별, 분석, 대응전략 및 대응방안 실행을 통해 위험도가 줄어들 수 있음을 보인다.

Radar/ARPA 교육훈련 시뮬레이션의 효율적인 교육방안 기초 연구

  • Park, Yeong-Su;Song, Jae-Uk;Kim, Jeong-Man;Sin, Dae-Un;Gang, Byeong-U
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2014.06a
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    • pp.51-53
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    • 2014
  • 항해사가 타선과의 충돌위험 인지 및 피항을 위한 Radar/ARPA 교육훈련은 오래전부터 STCW협약에 의하여 각 해양계열 및 수산계열 교육기관에서 실시되는 교과목명, 교육시간, 교육내용이 상이한 것으로 조사되었다. 하지만 각 교육기관에서 발행한 이 교육훈련과 관련한 증서는 동일한 효력을 가지고 있다. 이에 Radar/ARPA 교육훈련 내용의 세부사항이 표준화될 필요가 있으며, 최저 평가에 대한 표준도 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 Radar/ARPA 교육환경 개선 및 시나리오 개발, 실습노트, 평가 툴(Tool)에 대하여 개선하고자 하여 이들을 개발 제안하여 이 교육훈련의 효율적인 교육방안을 위한 기본적인 표준모델을 개발하고자 한다.

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Parameter Identification of an Electro-Hydraulic Servo System Using an Improved Hybrid Neural-Genetic Multimodel Algorithm (개선된 신경망-유전자 다중모델에 의한 전기.유압 서보시스템의 파라미터 식별)

  • 곽동훈;정봉호;이춘태;이진걸
    • Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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    • v.20 no.5
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    • pp.196-203
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    • 2003
  • This paper demonstrates that an improved hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to the structured system identification of an electro-hydraulic servo system. This algorithm is consists of a recurrent incremental credit assignment (ICRA) neural network and a genetic algorithm, The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and the genetic algorithm produces new generation of model. We manufactured an electro-hydraulic servo system and the improved hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to the task to find the parameter values, such as mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient and disturbance, which minimize total square error.

Finite Element Model Updating Using Satisficing Trade-off Method (Satisficing Trade-off 방법을 이용한 유한요소 모델 개선)

  • Kim, Gyeong-Ho;Park, Youn-Sik
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 2002.11b
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    • pp.295-300
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    • 2002
  • In conventional model updating using single-objective optimization techniques, incompatible physical data are compared with each other using weighting factors. There are no general rules for selecting the weighting factors since they are not directly related with the dynamic behavior of an updated model. So one of the most difficult tasks, in model updating study, is 'balancing among the correlations' i.e. 'trade-off'. In this work, a multiobjecitive optimization technique called 'satisficing trade-off method' is introduced to extremize several correlations simultaneously. The absurd need for the weighting factors can be avoided using this technique. And the updated model with the most appropriate correlations is obtained easily in interactive way. Especially automatic trade-off is employed to increase the rate of convergence to the desired model. Its effectiveness is verified by application to a real engineering problem, HDD cover model updating.

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Model Updating of an Equipment Panel with Embedded Heat Pipes (히트 파이프가 내장된 통신위성용 탑재체 패널의 해석모델 개선)

  • 양군호;최성봉;김흥배;문상무
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 1998.04a
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    • pp.114-121
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    • 1998
  • This paper presents the model updating of an equipment panel by using modal test and sensitivity analysis. The equipment panel is one of the major structures of communication satellite, on which broadcasting and communication equipments are mounted. For high rigidity and light weight, the panel was designed as an aluminum honeycomb sandwich panel. In addition, heat pipes were embedded in the panel for thermal control. It is essential to improve the finite element model of a satellite by using modal test in order to verify the satellite is designed with adequate margin under launch environment. In this paper, Young's modulus of aluminum facesheet was selected as a modified parameter by sensitivity analysis. The effect of rotational springs of boundary points was also considered.

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Style Transfer in Korean Text using Auto-encoder and Adversarial Networks (오토인코더와 적대 네트워크를 활용한 한국어 문체 변환)

  • Yang, Kisu;Lee, Dongyub;Lee, Chanhee;Lim, Heuiseok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.658-660
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    • 2018
  • 인공지능 산업이 발달함에 따라 사용자의 특성에 맞게 상호작용하는 기술에 대한 수요도 증가하고 있다. 하지만 텍스트 스타일 변환의 경우 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있는 기술임에도 불구하고, 학습에 필요한 병렬 데이터가 부족하여 모델링과 성능 개선에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 비 병렬 데이터만으로 텍스트 스타일 변환이 가능한 선행 모델[1]을 기반으로, 한국어에 적합한 문장 표현 방식 및 성능 개선을 위한 임의 도메인 예측 기법이 적용된 모델을 제안한다.

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Model Updating Using Radial Basis Function Neural Network (RBF 신경망을 이용한 모델개선법)

  • Kim, Kwang-Keun;Choi, Sung-Pil;Kim, Young-Chan;Yang, Bo-Suk
    • The KSFM Journal of Fluid Machinery
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    • v.3 no.3 s.8
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    • pp.19-24
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    • 2000
  • It is well known that the finite element analysis often has an inaccuracy when it is in conflict with test results. Model updating is concerned with the correction of analytical model by processing records of response from test results. The famous one of the model updating methods is FRF sensitivity method. However, it has demerit that the solution is not unique. So, the neural network is recommended when an unique and exact solution is desired. The generalization ability of radial basis function neural network is used in model updating. As an application model, a cantilever and a rotor system are used. Specially the machined clearance($C_p$) of a journal bearing is updated.

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