본 논문에서는 응집영역 모델링 방법에 의한 균열전파 해석에서 발생하는 연성추가문제의 효과적인 해결방법으로 사용자 부프로그램 UMPC를 이용한 응집요소의 선택적 활성화 기법을 연구 하였다. 먼저 균열의 발생 및 전파가 예상되는 지역의 일반요소들 사이에 응집요소를 삽입하고 응집요소를 구성하는 절점에 다중점 구속조건을 적용함으로써 응집 요소를 비활성화 시킨 상태로 해석을 시작한 후, 해석 도중에 특정 조건을 만족하는 절점들에 대해서만 다중점 구속조건을 해제하여 응집요소를 선택적으로 활성화하는 전략을 사용하였다. 응집요소의 초기강성 및 다중점 구속조건 해제 지표가 균열전파 거동 및 계산시간에 미치는 영향을 체계적으로 조사하였다.
지금까지 교통류의 전파현상은 밀도와 교통량의 변화에 따른 충격파 이론을 사용하여 설명되어져 왔으나 서로 다른 차로간 교통류 전파와 같은 이질적인 교통류를 해석하기위해 적용하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구는 고속 도로의 항공사진자료를 분석함으로써 합류부 구간과 엇갈림 구간, 기본구간의 교통류 전파특성을 시공간적으로 분석하고 차로간 교통류 전파해석을 위한 충격량 전파모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 충격파 속도라는 척도를 이용하여 교통류 전파특성을 분석하고자 하였으나 전파특성에 대한 분명한 특징을 찾기가 어려웠고, 이러한 이유로 충격량이라는 새로운 척도를 개발하여 개발된 척도로 교통류 상태를 해석하고 적용하여 각 분석구간의 충격량 특성을 분석할 수 있었다. 분석된 3개 구간은 충격량의 특성이 공통적으로 발생하여 교통류 전파시 의미있는 임계치를 도출하였고, 차로간의 상호관계를 설명할 수 있는 요인을 파악하고 분석구간과 차로에 따라 다중회귀분석을 수행하여 충격량을 결정하는 차로간 충격량 전파모형을 개발하였다.
The numerical program has been developed for the purpose of the complicate geometries application using CIP method. The non-staggered, non-orthogonal, and unstructured grid system can be also used for the various geometries in the program. For validating CIP solver, the lid-driven cavity flow and solitary wave propagation flow are carried out. Test results show a good agreement with the verified results. The dynamic solver was used for the behavior of moving body. Interface process between the two solvers is introduced. The research was performed on the flow problem around torpedo and log and the flow problem in a tank in order to analyze the three phase flow problem Although the comparison to the verified results was not quantitatively performed, the trend of the results was reasonable.
An efficient multi-objective optimization method is presented making use of neural network and a systematic satisficing trade-off method (STOM), in order to simultaneously improve both maneuverability and durability of tire. Objective functions are defined as follows: the sidewall-carcass tension distribution for the former performance while the belt-edge strain energy density for the latter. A back-propagation neural network model approximates the objective functions to reduce the total CPU time required for the sensitivity analysis using finite difference scheme. The satisficing trade-off process between the objective functions showing the remarkably conflicting trends each other is systematically carried out according to our aspiration-level adjustment procedure. The optimization procedure presented is illustrated through the optimum design simulation of a representative automobile tire. The assessment of its numerical merit as well as the optimization results is also presented.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.853-858
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1993
The error back-propagation(BP) algorithm is widely used for finding optimum weights of multi-layer neural networks. However, the critical drawback of the BP algorithm is its slow convergence of error. The major reason for this slow convergence is the premature saturation which is a phenomenon that the error of a neural network stays almost constant for some period time during learning. An inappropriate selections of initial weights cause each neuron to be trapped in the premature saturation state, which brings in slow convergence speed of the multi-layer neural network. In this paper, to overcome the above problem, Micro-Genetic algorithms(.mu.-GAs) which can allow to find the near-optimal values, are used to select the proper weights and slopes of activation function of neurons. The effectiveness of the proposed algorithms will be demonstrated by some computer simulations of two d.o.f planar robot manipulator.
In this paper, we propose a modified error function to improve the EBP(Error Back-Propagation) algorithm of Multi-Layer Perceptrons. Using the modified error function, the output node of MLP generates a strong error signal in the case that the output node is far from the desired value, and generates a weak error signal in the opposite case. This accelerates the learning speed of EBP algorothm in the initial stage and prevents overspecialization for training patterns in the final stage. The effectiveness of our modification is verified through the simulation of handwritten digit recognition.
In this study, fatigue crack propagation problem of plate under multi-axial loading is mainly considered To analyze this special problem, recently developed technique called EFGM(Element-Free Galerkin Method), one of the Meshfree Methods, and general fatigue crack growth raw herein Paris law are used Using the Implemented scheme, paths of fatigue cracks by constant-amplitude load fluctuation and multiple-crack growth behavior are examined. The failure mechanism of steel plate due to crack propagation is studied. As a result, an algorithm that treats multiple fatigue crack problems is proposed. A numerical example shows that the prediction of growing paths can be achieved successfully and efficiently by proposed algorithm.
Interface tracking of two phase is significant to analyze multi-phase phenomena. The VOF(Volume of Fluid) and level set are well known interface tracking method. However, they have limitations to solve compressible flow and incompressible flow at the same time. CIP(Cubic Interpolate Propagation) method is appropriate for considering compressible and incompressible flow at once by solving the governing equation which is divided up into advection and non-advection term. In this article, we analyze the droplet impingement according to various We number using improved CIP method which treats nonlinear term once more comparison with original CIP method. Furthermore, we compare spread radius after droplet impingement on the wall with the experimental data and original CIP original CIP method, and it reduces the mass conservation error which is generated in the numerical analysis comparison with original CIP method.
This Paper describes a Nonlinear adoptive noise canceller using Neural Network for Machine Tools Controller System. Back-Propagation Learning Algorithm based MLP (Multi Layer Perceptron)is used an adaptive filters. In this Paper. it assume that the noise of primary input in the adaptive noise canceller is not the same characteristic as that of the reference input. Experimental results show that the neural network base noise canceller outperforms the linear noise canceller. Especially to make noise cancel close to realtime, Primary Input is divided by Unit and each divided pan is processed for very short time than all the processed data are unified to whole data.
Ultrasonic method using SH(shear horizontal) wave has been developed to determine the surface damage in fatigued material. Fatigue damages based on propagation energy were analyzed by multi-regression analysis in interrupted fatigue test specimen including CrMoV and 12Cr alloy steel. From the test results, as the fatigue damage increased the propagation time of the launched waves increased and amplitude of wavelet decreased. Also, analysis for the waveform modulation showed a reliable estimation, with confidence limit of 97% for 12Cr steel and 95% for CrMoV steel, respectively. Therefore, It is thought that SH ultrasonic wave technique can be applied to determine fatigue damage of in-service component nondestructively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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