To study the effect of collar-plate reinforcement on the static strength of tubular T-joints under axial loading, fundamental research work is carried out from both experimental test and finite element (FE) simulation. Through experimental tests on 7 collar-plate reinforced and 7 corresponding un-reinforced tubular T-joints under axial loading, the reinforcing efficiency is investigated. Thereafter, the static strengths of the above 14 models are analyzed by using FE method, and it is found that the numerical results agree reasonably well with the experimental data to prove the accuracy of the presented FE model. Additionally, a parametric study is conducted to analyze the effect of some geometrical parameters, i.e., the brace-to-chord diameter ratio ${\beta}$, the chord diameter-to-chord wall thickness ratio $2{\gamma}$, collar-plate thickness to chord wall thickness ratio ${\tau}_c$, and collar-plate length to brace diameter ratio $l_c/d_1$, on the static strength of a tubular T-joint. The parametric study shows that the static strength can be greatly improved by increasing the collar-plate thickness to chord wall thickness ratio ${\tau}_c$ and the collar-plate length to brace diameter ratio $l_c/d_1$. Based on the numerical results, parametric equations are obtained from curving fitting technique to estimate the static strength of a tubular T-joint with collar-plate reinforcement under axial loading, and the accuracy of these equations is also evaluated from error analysis.
하중을 받는 구조 부재는 사용기간 동안 다양한 형태의 손상을 입는다. 실험을 통해 구조물의 안정성을 평가하기 위해서는 많은 노력과 비용이 들고, 경우에 따라서는 측정 불가능한 부분도 있으므로 이들 측정 자료의 빈약함과 오차는 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 정적자료와 동적자료를 사용하는 System Identification 기법에 의한 파라미터 추정과 손상 검색 알고리즘을 소개한다. 정적 자료와 동적 자료에 적합한 형태의 측정 오차를 고려하여 System Identification 기법의 방정식 오차함수와 응답 오차함수를 이용함으로써 트러스 구조물의 강성도와 손상을 추정하였고, 측정 자료가 빈약하고 오차가 포함되어 있는 손상된 구조물을 판단하기 위한 기준을 제시하기 위하여 몬테카를로 반복 시행에 근거한 측정치 섭동법을 수행하였다. 방정식 오차함수와 응답 오차함수에 다양한 형태의 오차를 첨가하여 시뮬레이션 환경에 맞는 오차의 형태를 추정한 결과 정적이나 동적 자료 모두 응답 오차함수에 의한 추정 결과가 방정식 오차함수를 이용한 것보다 월등함을 확인할 수 있었고, 응답 오차함수에 절대오차를 고려한 경우가 정확도면에서 가장 좋은 결과를 가져왔다. 부재의 형태에 따른 추정 오차를 비교한 결과 트러스의 복재가 현재에 비해 상대적으로 큰 편차가 발생하여 현재에 비하여 추정값의 정확성이 저하되었고, 주어진 하중 및 측정 조건에 민감하게 반응하지 못하는 부재는 손상 추정에서 손상의 유무를 결정하기가 쉽지 않다는 것을 알 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.83-87
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2007
This research studies real time interaction and dynamic data shared through 3D scenes in virtual network environments. In a distributed virtual environment of client-server structure, consistency is maintained by the static information exchange; as jerks occur by packet delay when updating messages of dynamic data exchanges are broadcasted disorderly, the network bottleneck is reduced by predicting the movement path by using the Dead-reckoning algorithm. In Dead-reckoning path prediction, the error between the estimated and the actual static values which is over the threshold based on the shared object location requires interpolation and multicasting of the previous location by the ESPDU of DIS. The shared dynamic data of the 3D virtual environment is implementation using the VRML.
본 논문은 항공기 전기체 구조시험에서 6개 자유도를 구속하는 자세구속시스템에서 발생하는 반력들 분석에 대해 다루고 있다. 반력에는 시험의 모든 오차(제어오차와 기타시험오차)를 포함하고 있으므로 반력분석을 통한 시험오차를 평가하는 연구가 의미가 있고 이를 위해서는 우선 바른 반력산출이 우선되어야 하고 바른 반력산출이 본 연구의 초점이다. 본 연구에서 반력을 공칭반력(Rn)과 시험오차반력(Rce, Rerr)의 합으로 표시할 것을 제시하였고 초기상태(0%DLL)에서 이미 내포한 시험오차특성과 하중증분에 따라 발생하는 시험오차특성을 구분하기 위해 반력을 초기상태반력과 상대 반력으로 구분하여 분석하였다. 선미익기 전기체 구조시험 데이터를 활용하여 정량적 반력분석 결과 제어오차로 인한 반력(Rce)값은 전 하중레벨에서 크기변화가 크지 않으며, 합성력 크기가 82.8N 이내로 유지되었고, 이는 하중부가 전체널에 대한 제어오차(TMF)가 -30~40N 범위 내에서 큰 변화 없이 유지되기 때문이다. 상대반력분석을 통해 산출된 기타시험오차(Rerr_r)의 합성력 크기는 하중 증분에 따라 증대되며, 그 크기도 Rce_r보다는 매우 크게 증대됨(최대치808N)을 보여주었고 바른 상대반력 산출을 위해서는 시험체 변형을 고려해야 함을 각 성분별(X0, Y0, Z0) Rerr_r 분석을 통해 보였다. 시험체 변형을 고려한 반력산출은 시험체에 가해지는 힘들의 작용점 이동을 산출할 수 있는 시험체 변형특성식을 요구한다는 것을 보였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권3호
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pp.302-308
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2014
In this paper, a detailed investigation of the random vibration test is presented for strapdown inertial navigation systems (INS). The effect of the random vibration test has been studied from the point of view of navigation performance. The role of distribution functions and RMS value is represented to determine a feasible method to reject or reduce vibration related error in position and velocity estimation in inertial navigation. According to a survey conducted by the authors, this is the first time that the effect of the distribution function in vibration related error has been investigated in random vibration testing of INS. Recorded data of navigation grade INS is used in offline static navigation to examine the effect of different characteristics of random vibration tests on navigation error.
Multimedia content is very sensitive to packet loss and therefore multimedia streams are typically protected against packet loss, either by supporting retransmission requests or by adding redundant forward error correction (FEC) data. However, the redundant FEC information introduces significant additional bandwidth requirements, as compared to the bitrate of the original video stream. Especially on wireless and mobile networks, bandwidth availability is limited and variable. In this article, an adaptive FEC (A-FEC) system is presented whereby the redundancy rate is dynamically adjusted to the packet loss, based on feedback messages from the client. We present a statistical model of our A-FEC system and validate the proposed system under different packet loss conditions and loss probabilities. The experimental results show that 57-95%bandwidth gain can be achieved compared with a static FEC approach.
The purpose of present study is to propose a improved damage detection and assessment algorithm that has its basis on the method of system identification. In this approach, the complete sets of modes or displacements are not needed since the error response function involves only the difference between components of those vectors. The present approach also allows the use of composite data which is constitute of static displacements and eigenmodes. The effectiveness of the proposed statistical system identification method is investigated through simulated studies. A series of tests for predetermined damaged cantilever beam and bowstring truss structure have been conducted to verify the proposed method.
Vehicle structures are composed of many substructure connected to one another by various types of mechanical joints. In vehicle engineering it is important to study these connected structures under various dynamic forces for the evaluations of fatigue life and stress concentration exactly. It is difficult to obtain the accurate load history of specified positions because of the errors such as modeling, measurement and etc. In the beginning of design exact load data are actually necessary for the fatigue strength and life analysis to minimize the cost and time of designing. In this paper, the procedure of practical dynamic force determination is developed by the combination of the principal stresses of F. E. Analysis and experiment. Least square pseudo inverse matrix is adopted to obtain in inverse matrix of analyzed stresses matrix. The error minimization method utilizes the inaccurate measured error and the shifting error that the whole data is stiffed over real data. The least square criterion is adopted to avoid these non. Finally, to verify the proposed procedure, a bus is analyzed. This measurement and prediction technology can be extended to the structural modification of any geometric shape in complex structure.
본 논문에서는 순차적 학습 방법에서의 동적 모멘트를 제안한다. 동적 모멘트에서의 가변적인 모멘트를 이용하여 수렴 속도와 학습 성능을 향상시키며 회귀율에서도 이를 확인할 수 있다 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 달리 반영하는 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습 방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴 속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 이전의 분류문제와 회귀문제의 분리확인과는 달리 본 논문에서는 제안된 동적모멘트의 성능과 회귀율을 동시에 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(Support Vector Machine)의 순차 학습방법인 KA(Kernel Adatron)과 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 공정한 학습 성능 평가를 위해 신경망 분류기표준평가데이터인 SONAR 데이터를 이용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 학습 성능과 수렴 속도 및 RMS 오류율이 정적모멘트를 이용한 학습방법보다 향상되었음을 확인하였다.
본 논문은 Finocyl형 그레인의 이중추력형 로켓모타에 대한 성능예측기법을 개발하여 이를 실제 연소 시험 데이터와 비교, 분석하였다. 성능예측은 I-DEAS를 이용한 면적분석과 보정계수를 이용한 성능계산으로 나누어 수행되었다. 비교분석 결과 연소 중 압력이 지속적으로 변화하는 이중추력형 모타의 경우는 단순추력형과는 달리 부스팅과 서스테이닝 단계에서 각각 다른 보정개수를 적용하여 성능을 예측해야하며 이를 이용하여 재예측한 결과 0.5% 오차 안에서 일치함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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