도심이 과밀화됨에 따라 재건축 및 재개발의 활성화, 대규모 택지개발에 의한 신도시 개발, 사회기반시설 확충 등으로 건설폐기물이 급증하고 있다. 이와 더불어 도심지내 공사장 등에 의한 소음, 진동 및 분진 발생원이 지속적으로 증가하고 다양화됨에 따라 이와 관련된 환경 분쟁 및 민원이 급증하고 있는 추세이다. 이에 따라 정부는 생활주변의 정온한 환경을 조성하기 위하여 가까운 미래에 각종관련기준을 상향 적용할 계획이며, 결과적으로 건설공사관련 환경 분쟁 및 민원의 발생이 더욱 증가할 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 현장파쇄시설을 운영하고 있는 현장에서의 소음, 진동, 분진 발생량을 측정하고 분석하여, 현장파쇄시설에서 발생되는 환경민원발생 예방측면에서 대책을 마련하여 건설폐기물의 현장재활용 활성화를 위한 기초 자료를 제시하고자 한다.
본 논문은 배플을 설치한 수평으로 놓인 원통형 탱크내 슬로싱 고유진동에 대한 유한요소 해석을 다룬다. 지배방정식으로 포텐셜 이론을 기반으로 한 라플라스 방정식을 적용한다. 이 문제를 선형의 등매개 요소를 적용한 유한요소법을 이용해 해석한다. 탱크와 배플은 강체로 가정하였으며, 배플의 효과 구현은 배플의 설치 위치에 절점을 두 개로 분리함으로써 얻을 수 있다. 고유주파수와 고유모드의 추출을 위하여 Lanczos 변환법 및 Jacobi 반복법을 도입하였다. 종진동과 횡진동 모드에 대한 수치 해석결과가 참고 문헌과 비교해 볼 때 잘 일치함을 알 수 있었다. 또한 유체 높이, 배플 개수, 내공 크기, 배플 위치 등의 파라메트릭 해석을 통하여 슬로싱 특성 및 링형 배플의 영향을 고찰하였다.
본 연구는 변위를 추정하기 위한 가속도 시간 적분 방법의 단점을 완화하기 위해 구조물의 가속도와 모드 형상을 이용한 보 구조물 변위 추정 기법을 제안하였다. 기존의 가속도 시간 적분 방법은 구조물의 초기 조건을 알기 어렵고 잡음에 의한 오차가 누적되기 쉽다는 문제가 있었다. 이런 문제를 해결하기 위해 모드 중첩법에 기반을 두는 변위 추정기법을 도출하였고 기법의 타당성을 검증하기 위해 2가지의 외팔보 진동 실험을 수행하였다. 실험으로부터 측정된 가속도 데이터와 외팔보의 모드 형상을 이용하여 보 구조물 정적 변위와 동적 변위를 추정하였고 레이저 변위 센서를 이용하여 직접 측정된 변위와 비교하였다. 이를 통해 제안된 보 구조물 변위 추정 기법의 타당성 및 유용성을 검증하였으며 추정한 변위와 직접 측정한 변위가 잘 일치함을 확인하였다.
원심압축기 임펠러의 블레이드는 임펠러와 디퓨저 베인 간 상호작용에 의해 발생하는 비정상 유동의 공력가진력이 공진조건에서 주기적으로 임펠러를 가진함에 따라 고주기피로 파손이 발생할 수 있다. 이에 대한 정밀한 구조응답 예측을 위해 유동해석과 구조해석을 각기 수행하여 공력가진력과 주요 공진조건을 도출하였다. 이 후 단일방향의 유체-구조 연성 기반의 강제진동 해석을 수행하고, 결과들을 토대로 고주기피로에 대한 구조 안전도를 평가할 수 있는 수치해석 절차를 구축하였다. 본 논문의 수치해석 절차는 임펠러 초기 설계단계에서 고주기피로 문제를 사전에 방지하는데 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 MEMS 자이로스코프에서 발생하는 G-민감도 오차를 관성센서 오차 모델에 정의하고, 이를 분석하여 오차 성분을 추출하는 기법을 제안한다. 일반적으로 MEMS기반 자이로스코프는 스프링과 관성질량체를 갖는 진동형 방식으로 개발된다. 따라서 구조적으로 고기동 환경에서 인가되는 가속도에 비례하는 G-민감도 오차 특성을 갖게 된다. 이러한 G-민감도 오차는 외부에서 높은 가속도가 인가되지 않는 민수분야에서는 무시할 정도로 작다. 하지만 전술급 성능의 MEMS 관성측정기가 고가속 환경에서 외란과 가속도에 의해 G-민감도 오차가 발생하게 되면 항체의 유도조종을 위한 항법장치 성능에 큰 영향을 미치게 되므로 오차 분석과 보상은 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 MEMS 자이로스코프에 발생하는 G-민감도 오차를 분석하고 정의하여 관성센서 오차모델에 적용한다. 새로 정의된 관성센서 오차모델을 분석하여, 오차 성분을 고가속도 시험환경이 아닌 FMS 시험만으로 정확히 추출하는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법으로 얻은 오차를 보상하여 고가속도 시험을 수행하고 그 결과를 분석하여 성능과 신뢰성을 검증한다.
본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다
구조 재료와 시공기술의 발달로 구조물은 높고 길게 설계할 수 있게 되었으나, 그에 따른 진동문제와 사용성에 관한 문제가 발생하였고, 구조물의 과다한 변위는 구조물에 심각한 손상을 발생시켰다. 이러한 구조물의 진동 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 구조물의 상태벡터와 제어력만으로 구성된 훈련패턴을 기본으로 하여 인공신경망이론과 확률신경망이론을 사용하여 구조물의 진동을 능동제어하는 방법을 제안하였다. 구조물의 제어를 위해 LQR 제어알고리즘을 이용하여 구조물의 상태벡터와 제어력을 구한 후, 상태벡터를 입력으로 제어력을 출력으로 하는 인공신경망과 확률신경망의 훈련패턴을 구성하였다. 제안된 방법을 사용하여 Northridge 지진하중을 받는 3층 빌딩구조물을 제어하였고, 제안된 인공신경망과 확률신경망의 제어 결과를 비교하였다.
This paper investigates the control performance of the proposed hybrid mount system for vibration isolation table. The hybrid mount system consists of an air spring as a passive device and a PZT stack actuator as an active device in series. The feasibility of the PZT stack actuator as an active actuator was examined through the simple experiments. After that, a series of numerical simulations were carried out to evaluate the control performance of the proposed hybrid mount system. The equations of motion of the table with a set of hybrid mount systems consisting of four devices are derived. The air spring is considered as a 1 spring and 1 dashpot elements, and PID control algorithm is adopted to estimate the control force. The results of the numerical simulations presents that the proposed hybrid mount system could be the promising control system for vibration isolation table.
본 논문은 현재 제품화 단계로 진행 중인 터보 분자펌프(turbo-molecular pump, TMP)와 극저온 펌프(cryopump)의 고장 방지 및 예지 보수를 위한 상태 진단 시스템에 대하여 소개를 한다. 본 상태 진단 시스템은 고진공 펌프들의 다중 상태변수 즉 흡/배기부의 진공 압력, 부위별 온도, 소비 전류(혹은 전력), 그리고 부위별 진동 신호들을 실시간으로 측정하는 상태변수 수집장치, 수집된 시계열 상태변수들이 저장된 database, 그리고 저장된 상태변수를 이용한 고진공펌프의 상태진단 프로그램으로 구성되어 있다. 금번 연구에서 구축한 상태변수 체계의 특징 중 하나는 진동신호를 상태변수로 측정하여 이를 상태진단에 활용하는 점이 기존의 접근방법과 상이한 점이다. 실시간 신호 수집장치는 NI사 PXI 시스템 기반의 16채널 24-bit 동시 전압신호 측정 모듈, 8부위의 온도 측정장치(Lakeshore 218S, RS-232C 통신), 그리고 펌프의 소비전류/전력 측정장치(Hioki 3169, RS-232C), 그리고 고진공 펌프의 흡입 및 배기구의 진공도 측정장치로 구성하였다. 신호 수집용 프로그램은 NI사 Labview를 이용하여 작성하였다. 본 장치는 Nano-Fab 센터의 협조 하에 turbo-molecular 펌프와 cryopump측정 단에 각각 1대를 설치 완료하였으며 현재까지 운용 중이다. PC에 저장된 시계열 상태변수 database는 기 개발된 적응형 인자모델을 이용한 매개변수로 변환되며, 상태진단은 변환된 매개변수를 이용하여 수행할 예정이다.
본 논문에서는 교량의 상태감시 테스트베드 구축을 위한 한-미 국제공동연구의 현황 및 활동 내용들을 논하였다. 이 국제공동연구는 최첨단 센서와 구조건전도 모니터링 방법의 유용성 및 통합화하는데 그 목적을 두고 있다. 테스트베드 구축을 위해 가속도계과 동적 FBG 센서, 압전 센서 등과 같은 스마트 센서를 사용하였으며, 무선 데이터수집 시스템이 도입되었다. 교량 모니터링 기법으로는 압전 센서 및 EM센서로부터 취합된 데이터를 이용하여 국부손상검색을 수행하였으며, 가속도계, 동적 FBG센서 및 이미지 프로세싱을 이용하여 진동기반 전역손상검색을 수행하였다. 테스트베드 교량으로는 PC박스 거더교, 강상자형교, 강판형교, 사장교의 4가지 형식의 교량이 사용되었다. 테스트베드 교량에 최신 이동통신 인터넷 연결기술을 이용하여 교량에 설치된 센서로부터 취합된 데이터와 모니터링 시스템으로부터 교량의 상태를 실시간 감시할 수 있는 네트워크 시스템을 구축하였다. 이러한 원거리 이동통신시스템을 통하여 구조물의 건전성 평가결과를 실시간으로 전송 및 분석할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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