• 한국기계가공학회지
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• 제19권7호
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• pp.35-40
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• 2020

This work is concerned with various planar deformations of an isotropic sandwich beam, which generally consists of three layers: two stiff skin layers and one soft core layer. When one layer of the sandwich beam is modeled as a beam, the variational-asymptotic method is rigorously used to construct a zeroth-order beam model, which is similar to a generalized Timoshenko beam model capable of capturing the transverse shear deformations but still carries out the zeroth-order approximation. To analyze the planar sandwich beam, the sum of the energies of the two skin layers and one core layer is then formulated with different material and geometric properties and represented by a universal beam model in terms of the core-layer kinematics through interface displacement and stress continuity conditions. As a preliminary validation, two extreme examples are presented to demonstrate the capability and accuracy of this present approach.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권5호
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• pp.575-584
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• 2014

본 연구에서는 NREL 5MW 풍력발전기 타워 설계 모델을 다물체 동역학과 신뢰성 기반 최적 설계를 이용하여 최적화하는 연구를 수행하였다. 타워 모델은 티모센코 빔 이론을 이용하여 얻은 동특성을 내포한 링크와 조인트로 이루어진 수학적 모델로 표현하였다. 최적화 문제에서는 높이가 일정한 타워에서 두께, 내 외곽 지름이 변할 때 나타나는 민감도 변화를 비교하여 결과를 도출하였으며, 비교 기준으로 굽힘 응력과 좌굴 안정성을 사용하였다. 일계 이차 모멘트법을 이용한 최적화 알고리즘에서 얻은 최종 모델은 유한요소법을 이용한 정하중 해석에서 최대 응력 분포를 이용한 안전성을 고려를 통해 유효성을 검증하였다. 본 연구 방법을 통해 동역학적 모델과 유한요소 모델간의 연계성을 확인하고, 낮은 타워 설치 비용으로 더 강건한 시스템을 구축할 수 있는 설계 방향을 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권10호
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• pp.773-782
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• 2020

심층신경망 기반 하이브리드 유한요소해석을 위한 조인트 모델 방법 구축을 소개한다. 트렉터의 앞차축에서 다양한 체결 조건에 의해 유발되는 복잡한 거동 상태를 가지는 볼트와 베어링의 재료 모델을 심층신경망으로 대체했다. 볼트는 6자유도를 갖는 1차원 티모센코 빔 요소를 이용했고, 베어링은 3차원 솔리드 요소를 이용했다. 다양한 하중 조건을 바탕으로 유한요소해석을 한 뒤, 모든 요소에서 응력-변형률 데이터를 추출하고 텐서플로를 이용하여 학습시켰다. 신경망 기반 유한요소해석을 할 때 추출된 데이터를 바탕으로 학습된 심층신경망은 ABAQUS 서브루틴 안에 포함되어 현재 해석 증분의 응력을 예측하고 접선강도행렬을 계산할 수 있게 했다. 학습된 심층신경망 조인트 모델의 일반화 성능은 훈련에 사용되지 않은 새로운 하중 조건에서 해석하여 검증하였다. 최종적으로 이 방법을 이용하여 심층신경망 기반 앞차축 해석을 진행하고 응력장 분포를 검증했다. 또한, 실제 트렉터의 3점 굽힘 실험 결과와 비교하여 심층신경망 기반 해석의 타당성을 검토했다.