대부분의 손상도 추정법들을 부재의 손상을 해당부재의 평균적인 강성감소로 표현하였다. 본 연구에서는 보다 실제적인 손상도를 추정하기 위하여, 접합부의 손상을 도입하였다. 접합부의 모형화를 위하여 보의 양단에 회전스프링을 추가하였으며, 접합부 손상을 접합부 강성의 감소로 정의하였다. 접합부의 손상도를 계측된 모드벡터를 바탕으로하여, 신경망기법을 추정하였다. 효율적인 훈련패턴을 만들기 위하여 Latin Hypercube Sampling 기법을 도입하였으며, 국부영역에서의 손상도추정을 위하여 부구조법을 도입하였다. 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 10층 프레임구조물에 대한 수치해석결과를 이용하였다. 예제해석을 통하여 추정결과가 상당히 정확함을 확인하여, 실제 적용 가능한 방법임을 알수 있었다.
The major problems with the conventional neural network, especially Back Propagation Neural Network, arise from the necessity of many training data for neural network learning and ambiguity in the relation of neural network structure to the convergence of solution. In this paper, the PNN is used as a pattern classifier to detect the damage of structure to avoid those drawbacks of the conventional neural network. In the PNN-based pattern classification problems, the probability density function for patterns is usually assumed by Gaussian distribution. But, in this paper, several probability density functions are investigated in order to select the most approriate one for structural damage assessment.
In this paper, an experimental study on the effects of the impact damage and the perforation characteristic of CFRP laminates with different fiber stacking orientation and ply number was done through an observation of interrelations between the impact energy vs. transmitted energy and the impact energy vs. absorbed energy per unit volume. The velocities of the ball before or after impact are measured by the high-speed camera. And when CFRP laminates are subjected to tranverse impact by a steel ball(${\phi}10$), the delamination shapes generated by impact damage are observed by using SAM (Scanning acoustic Microscope).
최근 제정된 궤도시설의 성능평가에 관한 세부지침에서 궤도성능평가의 평가절차 및 실시방법 등에 관한 필요사항을 제시하였다. 그러나 외관조사(육안조사)에 의해 레일표면손상의 등급이 결정되며, 점검자의 주관적인 판단으로 정성적인 평가에만 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레일표면손상을 이용하여 레일내부결함까지 진단할 수 있는 진단애플리케이션을 개발하고자 하였다. 현장조사에서는 레일표면손상을 조사하고 패턴을 분석하였다. 또한 실내시험에서는 레일내부손상 이미지 데이터를 구축하기 위하여 SEM 시험을 이용하였으며, 균열 길이, 깊이 및 각도를 정량화하였다. 본 연구에서는 현장조사와 실내시험에서 구축한 이미지 데이터를 적용한 딥러닝 모델(Fast R-CNN)을 애플리케이션에 적용하였다, 스마트기기에서 사용이 가능한 딥러닝 모델을 이용한 레일표면손상 진단 애플리케이션(App)을 개발하여 향후 궤도진단 및 성능평가 업무에 활용 가능한 레일표면손상 스마트 진단시스템을 개발하였다.
본 고에서 제시한 타이어 소음발생기구에 대한 수학적 모델은 실제활용을 목적으로 정립된 것이다. 이 모델은 프로그램화 되어 타이어 패턴 소음 예측을 위한 컴퓨터 시뮬레이션에 활용되었다. 시뮬레이션에서는 전체 소음도 뿐만아니라 스펙 트럼 특성까지도 예측할 수 있으며, 몇가지 실추결과와 비교하여 만족스러운 수준 의 일치를 확인하였다. 이 기술의 장점은 저소음 타이어 개발에 따르는 시간과 돈을 크게 절약할 수 있다는 것이다. 즉 타이어 설계자가 구상하고 있는 패턴을 컴퓨터에 입력함으로서 타이어의 기본기능을 손상하지 않는 범위에서 최선의 소음특성을 갖는 패턴을 결정할 수 있다. 선진 타이어 업체들은 이미 이같은 방법을 사용하고 있는 것으로 알려져 있으며, 이제 우리도 그 수준에 도달했다고 자부할 수 있다. 그러나 모든 과학기술 이론이 그러하듯이 이 글에서 제시한 모델 역시 결코 완벽하다고 볼 수는 없다. 이 글의 내용이 국내 관심있는 학자들에게 시작할 수 있는 계기가 될 것을 기대하며, 국산 자동차의 저소음화 노력이 더욱 활성화 되기를 희망한다.
Several damage counting methods can be applied for the fatigue issues of a ground vehicle system using strain data and acceleration data is partially used for a high cyclic loading case. For a vibration test, acceleration data is, however, more useful than strain one owing to the good nature of signal-to-random ratio at acceleration response. The test severity can be judged by the fatigue damage and the pseudo-damage from the acceleration response stated in ISO-16750-3 is one of sound solutions for the vibration test. The comparison of fatigue damages, derived from both acceleration and strain, are analyzed in this study to determine the best choice of fatigue damage over multi-spectral input pattern. Uniaxial excitation test was conducted for a notched simple specimen and response data, both acceleration and strain, are used for the comparison of fatigue damages.
As the minimum feature size decreases, techniques to avoid contamination and processes to maintain clean wafer surfaces have become very important. The deposition and detachment of nanoparticles from surfaces are major problem to integrated circuit fabrication. Therefore, cleaning technology which reduces nanoparticles is essential to increase yield. Previous megasonic cleaning technology has reached the limits to reduce nanoparticles. Megasonic cleaning is one of the efficiency method to reduce contamination nanoparticle. Two major mechanisms are active in a megasonic cleaning, namely, acoustic streaming and cavitation. Acoustic streaming does not lead to sufficiently strong force to cause damage to the substrates or patterns. Sonoluminescence is a phenomenon of light emission associated with the cavitation of a bubble under ultrasound. We studied a correlation between sonoluminescence and sound pressure distribution for the minimum of pattern damage in megasonic cleaning.
영상 인식에서 널리 이용되는 PPHT(Progressive Probability Hough Transform)는 직선을 정확하게 인식하는 우수한 알고리즘이나 원본 영상이 선명하지 않거나 복잡하여 잡음 성분이 많은 경우 인식률이 감소하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 잡음에 강하고 손상된 가장자리 패턴을 복구하며 직선을 인식하는 개선된 PPHT 방식을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 픽셀 단위로 직선을 추적하고 검증하여 선분을 검출하는 방식으로 잡음의 영향을 최소화하고 손상된 가장자리 패턴을 일정 범위 내에서 복구하여 인식률을 증가시켰다. 제안한 알고리즘을 차선 인식에 적용하여 직선의 오인식률을 30% 이상 감소시키고 선분 인식률이 15%까지 증가함을 확인하였다.
발파설계가 터널 굴착 시 암반손상 및 여굴에 미치는 영향을 분석하고 암반손상 및 여굴이 터널 안정성에 미치는 영향을 분석함으로서 발파설계가 터널 지보설계에 미치는 영향을 연구하였다. 도로터널의 일반적인 발파패턴에 대해 동적발파 수치해석을 시행하고 연속체 손상역학(continuum damage mechanics)의 손상변수(damage variable)를 이용하여 여굴과 암반손상 정도를 분석함으로서 터널 굴착면 주위의 암반손상 정도와 영역을 구분하였다. 또한 발파하중 같은 동적하중이 암반내를 전파할 때 변화하는 암반의 동적파괴기준에 대한 연구를 수행하였다. 발파 암반손상 영향을 터널 안정성 해석에 반영하기 위하여 손상된 암반강성과 파괴기준을 적용하였다. 손상된 암반강성은 손상역학의 강도감소 모델을 이용하여 감소시켰다. 손상된 암반의 파괴기준은 암반강성과 지질강도지수의 관계식에서 도출한 손상된 지질강도지수(GSI$GSI_d$)를 적용함으로서 산출한 수정 Hoek-Brown 파괴기준을 적용하였다. 암반손상을 고려하여 터널안정성을 해석한 결과, 암반손상을 고려하지 않는 경우와 비교하여 소성영역 범위가 확대되고 변위량이 증가하였다. 이는 발파암반손상을 고려하지 않고 터널설계를 하는 경우 단기적 혹은 장기적으로 터널안정성이 위협받을 수 있음을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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