본 연구는 수중 강판에 존재하는 결함탐지를 위한 탄성파 유한요소 시뮬레이션이다. 일반적으로 수중 강판은 외부의 물로 인하여 결함의 탐지가 어렵다. 이러한 수중 강판의 결함탐지에는 잠수부가 수중 강판 표면에 비파괴 검사 장비를 활용하여 결함을 탐지하는 경우가 많으며 잠수부의 경험과 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 수중강판의 표면이 아닌 수중에서 탄성파를 발생시켰을 경우 수중 강판의 결함탐지 유한요소 시뮬레이션을 이용하여 손상의 위치와 손상의 크기에 따라 발생하는 응답을 알아보았다. 강판의 상하부에 기계적인 손상이 발생한 경우를 손상 시나리오로 가정하고 해석을 수행하였다. 손상이 없는 경우의 응답을 기준으로 강판의 상부와 하부에 기계적인 손상이 있는 경우에 발생하는 응답을 비교하였다. 동적유한요소 프로그램인 ANSYS/LS-DYNA를 사용하여 결함탐지 해석을 수행하였다. 결과적으로 손상의 종류에 따라 응답신호의 진폭 감소가 나타났으며 손상의 크기가 커질수록 진폭 감소가 커지는 결과를 나타내었다.
장시간 저장 후 짧은 시간 동안 운용되는 특성을 갖는 보증 유도탄은 지속적인 신뢰도 저하를 개선하기 위해 주기적인 검사정책을 사용한다. 본 연구에서는 유도탄의 저장 신뢰도 유지를 위해 주기적 검사 개념을 기초로 검사장비의 불완전성에 따라 유도탄 구성품을 정비계단에 맞추어 분류하고, 검사 시 발생하는 손상확률과 정비과정의 불완전성에 의해 손상되는 확률을 고려하여 최적의 검사주기 산출과정을 제시한 기존 연구를 검토한다. 또한 검토된 기존 연구를 바탕으로 주기검사 과정에서 유도탄이 손상되는 확률과 유도탄의 운용 형태 및 정비 형태를 고려한 제약사항을 포함하는 시뮬레이션 모델을 설정하고, 시뮬레이션 전용 패키지를 활용하여 분석함으로써 실제 운용 환경에서 최적의 보증유도탄 검사주기, 주기검사소, 정비창을 설정함으로써 유사 유도탄체계에서 활용이 가능한 시뮬레이션모델을 제안한다.
본 논문에서는 와이어로프 손상의 정량화를 위하여 먼저 동일한 소재 및 직경을 가지는 강봉을 이용한 누설자속기반 결함탐상 연구를 진행하였다. 현재까지 국외 및 국내에서 누설자속탐상 기법을 이용하여 결함을 탐상하는 연구가 많이 진행되어 왔지만, 그 손상을 진단하는 것에 그쳐 손상의 정도를 판별하여 그에 따른 적절한 조치를 취하는 것에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 전자기적 유한요소 해석 프로그램을 이용하여 누설자속탐상 시스템을 모델링하였으며 강봉을 강자성체 시편으로 이용하여 누설자속탐상 시뮬레이션을 진행하였다. 또한 시뮬레이션 결과를 검증하기 위하여 실제 강봉에 시뮬레이션과 동일한 종류의 손상을 가공하여 결함탐상 실험을 진행하였다. 시뮬레이션과 실험 데이터를 분석한 결과 탐상 속도는 신호의 크기에 미소한 영향을 주었으며, 손상의 너비 변화에 따라 신호의 크기가 동일하지 않음을 검증할 수 있었다. 본 분석을 토대로 깊이 손상과 너비 손상에서의 신호 특성을 추출하여 손상의 종류를 분별할 수 있었고, 역으로 추출된 신호의 특성을 이용하여 손상의 종류를 판별할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 풍력발전기 타워의 효과적인 상태 모니터링을 위하여 타워의 고유진동수 및 모드형상을 이용한 손상추정기법을 제안하였다. 풍력발전기에 대한 동력학 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 타워의 거동을 시뮬레이션하고 결과를 이용하여 타워의 모드특성을 추정하였다. 다양한 손상에 의한 타워의 고유진동수와 모드형상의 변화를 모드특성 추정 프로그램을 이용하여 해석적으로 구하여 훈련패턴을 생성하고 이를 이용하여 신경망을 훈련시켰다. 복수 손상 경우를 포함한 10가지 손상경우에 대한 모드특성을 훈련된 신경망에 입력하여 손상을 추정하였으며, 모든 손상 경우에 대하여 비교적 정확하게 손상위치와 손상정도를 판정할 수 있었다. 단, 미소 손상의 경우 손상정도가 약간 과소평가되는 경향을 보였으나 손상위치는 합리적으로 추정됨을 알 수 있었다. 향후, 미소 손상 추정결과의 정확성을 개선하고, 실험을 통하여 제안된 기법을 검증할 계획이다.
구조물의 건전도를 평가하기 위해 상시 구조물 계측을 이용한 Structural Health Monitoring (SHM) 시스템을 적용하게 된다. SHM 시스템의 궁극적 목적은 계측된 데이터를 이용하여 구조물의 손상위치 및 손상정도를 분석하여 거주자에게 유지관리정보와 대처요령 신속하게 제공하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 손상탐지를 위해 인공신경망(Artificial Neural Network)을 도입한 알고리즘을 수립하고, 이를 3층 실대 RC Mock-up 구조물에 적용하여 성능을 평가하였다. 먼저 인공신경망의 학습을 위해 구조해석 프로그램을 이용하여 구조물의 손상에 따른 동적특성 변화 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 학습된 인공망에 실제 구조물에서 추출한 동특성의 변화를 입력하여 손상탐지를 실시하였다. 이를 통해 인공신경망의 학습방법, 학습데이터의 정규화 방법 등을 규명하고 인공신경망을 이용한 손상탐지의 효과를 분석하였다.
본 논문은 이산사건 시스템 모델링에 관계대수를 이용함으로써 이산사건 시스템 모델을 시뮬레이션 할 때 data consistency를 보장하는 방법을 다룬다. 복잡한 이산사건 시스템은 모델링 및 분석에 형식론적인 프레임웍이 필요하며 모델의 추상화와 재사용이 용이한 DEVS형식론이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 DEVS 형식론으로 기술된 모델을 정보의 손상 없이 관계대수형 모델로 변환하여 관계대수형 이산사건 모델로써 이용하는 방법론을 제시한다.
자율운한선박에 설치되는 침수 및 화재 센서들의 정보를 활용하면 위기대응 상황 판단 및 안전성 분석이 가능하다. 본 연구에서는 대상 선박에 설치된 센서 정보와 대상 선박의 시뮬레이션 해석정보를 활용하여 손상 및 화재로 인한 위기 상황을 자동으로 인지하고 승조원에게 대응과 안전에 관한 정보를 전시하여 제공하는 모듈을 개발하였다.
무인항공기가 외형손상을 입는 경우, 비행역학 특성이 변하기 때문에 손상 이전 설계된 제어기는 더 이상 안정적인 제어성능을 보장하지 않는다. 본 논문에서는 주익의 손상이 일어난 무인항공기에 대해서도 강건한 제어성능을 보장하는 신경회로망 적응제어기법을 소개한다. 구동기의 특성에 의한 제어기의 성능저하를 방지하기 위해 Pseudo Control Hedging (PCH)를 추가적으로 사용하였다. 기체고정좌표계의 중심이 항공기의 무게중심에 위치하지 않는 비대칭 동역학을 사용하였으며, 전익형 무인기를 대상 비행체로 하였다. 날개가 손상되지 않은 모델과 손상된 모델의 풍동시험을 통해 얻은 공력데이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션의 결과를 통해 제안된 제어기법이 주익의 손상이 발생한 항공기에 대해서도 여전히 안정적인 조종성능을 보장하는 제어기법임을 검증하였다.
지진이 발생하는 환경에서 철근콘크리트구조의 신뢰성을 수명주기비용에 근거하여 체계적으로 평가하는 방법을 제시하였다. 구조물의 기능성과 경제적인 효용성을 나타내기 위하여 각각 손상확률과 평균수명 주기비용의 개념을 사용하였다. 생애주기 동안 발생할 수 있는 지진에 의하여 구조물이 입게 될 손상을 보상하기 위하여 소요되는 평균손상비용을 평균수명주기비용의 주요 항목으로 고려하여 분석하였다. 구조물의 다양한 손상상태에서 손상비용을 나타내기 위해 요구되는 비용함수는 Park-Ang 손상지수의 중앙값을 독립변수로 하는 함수로 가정하였다. 지진에 의한 구조물의 손상해석은 UCI에서 개발된 SMART-DRAIN의 시뮬레이션기법을 사용하여 그 불확실성을 고려하였다. 제시된 방법을 현행 규준에 의하여 설계된 7층 사무실 건물에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다.
본 논문에서는 싱글전류센서를 이용하여 브러시리스 직류 전동기의 속도제어시스템 시뮬레이션 방법 및 그 결과을 제시한다. BLDC 전동기 제어에 매우 중요한 역할을 가지고 있는 피드백 센서 방식으로 싱글 전류검출센서를 이용한 속도제어 방법은 모터 설계의 비용을 낮추고, 심플한 제어기 설계를 가능하게 한다. 또한, 전동기에 손상을 줄 수 있는 오류조건을 감지함으로서 신뢰성을 향상시켜 줄 수 있다. 시뮬레이션에 사용하는 BLDC 전동기는 3상 Y결선 전동기를 모델로 하며 MATLAB/SIMULINK를 사용한 시뮬레이션을 수행하여 그 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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