일반화된 회귀 신경망을 이용하여 반도체 공정 최적화를 위한 플라즈마를 모델링한다. 플라즈마는 Box-W린son 실험계획표에 의해 특성화되었으며, 여기에서 변화시킨 인자로는 소스전력, 압력, 척지지대의 위치, 그리고 염소의 유량이다. 총 24회의 실험이 수행이 되었으며, 플라즈마 변수는 Langmuir Probe를 이용하여 측정하였다. 측정된 주요 플라즈마 변수로는 전자밀도, 전자온도, 그리고 플라즈마 전위이다. 폭변수를 점진적으로 증가시켜 회귀신경망을 최적화하였으며. 최적화된 모델은 통계적인 반응표면모델과 비교하였다. 비교 결과, 회귀신경망은 반응표면모델에 상응하는 예측능력을 보이고 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 국도 아스팔트 포장의 포장파손예측모델을 개발하기 위한 장기 공용성 관측 구간을 선정하였다. 관측 구간의 선정을 위하여 신설 포장 구간 및 덧씌우기 포장 구간에 대한 실험계획표를 작성하였고, 실험계획표의 각 셀에 해당되는 구간은 국도 데이터 베이스를 이용하여 예비 관측 구간을 선정하였고, 현장 조사를 통하여 최종 관측 구간을 선정하였다. 선정된 관측 구간의 단위 연장은 200m이며, 신설 포장 구간 47개소 및 덧씌우기 포장 구간 48개소가 선정되었다. 선정된 관측 구간에 대하여 시간의 변화 또는 교통량의 변화에 따른 포장 상태를 바탕으로 균열 및 러팅에 관한 1차 분석 작업을 진행하였다. 향후 포장 관련 다양한 정보가 데이터 베이스에 구축된 후 통계분석을 통하여 포장 파손 예측 모형이 개발되어야 할 것이다.
This paper is concerned with an experimental investigation about tractive performance of a tracked vehicle on extremely soft soil. A tracked vehicle model with principal dimensions of $0.9\;m(L)\;{\times}\;0.75\;m(B)\;{\times}\;0.4\;m(H)$ and the weight of 167 kg was constructed with a pair of driving chain links driven by two AC-servo motors. The tracks are configured with detachable grousers with variable span. Deep seabed was simulated by means of bentonite-water mixture in a soil bin of $6.0\;m(L)\;{\times}\;3.7\;m(B)\;{\times}\;0.7\;m(H)$. Slip of vehicle and driving torque of motor were measured with respect to experimental variables; grouser span, grouser chevron angle, driving speed, drawbar-pull weight, position of center-of-gravity and weight. $L_8$ orthogonal array is adopted for DOE (Design Of Experiment). The effects of experiment variables on traction performance are evaluated.
다구찌의 실험계획기법을 이용하여 탄소섬유/페놀수지의 결화싸이클을 연구하였다. 본 연구에서는 1인자 2수준과 7인자 3수준으로 구성된 $L_{18}(2^1 \times 3_7)$ 직교배열표를 사용하였고, 특성치로 굴곡강도와 기공률을 선정하여 실험하였다. 실험계획법의 압축성형 인자로는 8개의 성형인자(승온속도, 가압온도, 성형압력, 경화온도, 경화온도에서의 유지시간, 냉각속도 및 탈기포)가 고려되었으며, 이들 성형인자가 탄소섬유/페놀수지 복합재료의 물성에 미치는 영향을 고찰하였다. 분산분석법으로 실험결과를 분석한 결과, 탄소섬유/패놀수지 복합재료의 굴곡강도에 가장 큰 영향을 미치는 성형인자는 성형압력이고, 기공률에 가장 큰 영향을 미치는 성형인자는 경화온도임이 밝혀졌다.
European side impact analysis of an electric vehicle was done using the robust design method. In order to minimize VC as well as rib deflection, the injury response table which consists of rib deflection and VC response table has been introduced. The sensitivities and interactions are almost the same when it was compared with those of rib deflection and VC response table. Using internal energy of the factors, the starting time of dummy rib deflection and the contact average velocity, the internal energy and time-velocity response table were introduced. It is shown that the results of the new response tables have the similar characteristics to those of the Injury response table. It is suggested that the internal energy and time-velocity response table should be utilized to minimize injuries.
Generally, automatic design is carried out with computer simulation and the simulation models are established by investigating the correlations between the simulation and real experiments. Therefore, the experiment results are utilized as complimentary data although they are considered to be precise. Orthogonal arrays have been adopted for discrete design. A method is proposed to directly exploit the experiment results in the design process with orthogonal arrays. Experiments are allocated to some rows of an orthogonal array and computer simulations are allocated to the others. A rule for the allocation is found to keep the orthogonality. Error analysis of the design results is performed. Mathematical examples are made to verify the validity of the proposed method. Error models are defined with the examples and the design solutions from the examples are discussed.
매입형 영구자석 동기전동기(IPMSM : Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, 이하 IPMSM)의 회전자 자석의 크기 및 위치와 고정자 슬롯의 크기는 출력 토크 및 토크 리플률 특성에 영향을 준다. 본 논문은 반응표면분석법(RSM : Response Surface Methodology, 이하 RSM)을 이용한 IPMSM의 토크와 토크 리플률(ripplerate) 향상을 위한 최적설계 방법에 대해 다룬다. 토크 출력과 토크 리플률에 영향을 주는 설계변수에 대하여 Plackett-Burmann(PB, 이하 PB)의 민감도 분석을 통해 토크 출력 및 토크 리플 두 가지 목적함수에 영향이 큰 설계변수를 도출하였다. 도출된 목적함수로부터 2차 설계변수를 선정하였으며 중심합성계획법(CCD : Central Composite Design, 이하 CCD)에 따른 실험계획표 정의 및 해석결과를 통해 RSM의 2차 회귀모형 함수를 추정하였다. 2차 회귀모형함수는 분산분석표(ANOVA table)를 활용한 검증 기준을 통해 신뢰성을 가짐을 확인하였다. 실험계획표에 따른 해석은 유한요소법(FEM : Finite Element Method, 이하 FEM) 해석 소프트웨어인 JMAG을 통하여 실험 결과를 확인하였다. 최적화된 최종 설계변수를 적용한 IPMSM의 최적설계 결과는 토크와 토크 리플률을 모두 고려할 경우, 토크 출력은 11.5 % 증가하였으며 토크 리플률은 9.1 % 감소하였다.
Silicon nitride (SiN) 박막을 플라즈마 응용화학기상법을 이용하여 증착하였다. SiN박막의 전하밀도는 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 모델링하였다. PECVD 공정은 Box Wilson 실험계획표를 이용하여 수행하였다. GRNN 모델의 예측수행은 유전자 알고리즘 (GA)을 이용하여 최적화하였다. 최적화한 GA-GRNN 모델은 종래의 GRNN 모델과 비교하여, 약55%정도의 예측성능의 향상을 보였다.
증착된 silicon nitride (Sin) 박막의 수명 시간을 예측하는 신경망 모델을 개발하였다. SiN 박막은 플라즈마 화학기상 증착방식을 이용하여 증착되었다. 증착 공정은 통계적인 실험계획표를 이용하여 수행되었고, 신경망 모델의 예측 성능은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하였다. 수명시간은 다른 박막특성 (굴절률, 증착률, 전하밀도)의 영향을 상당히 받았으며, 특히 굴절률과 전하밀도는 높은 증착률에서 증가시킬 때 수명시간을 최대화할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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