본 논문에서는 핀틀 추력기의 비정상상태 특성을 파악하기 위하여 구동기의 속도를 측정하였으며, 정상상태 실험을 통해 비정상상태 실험 시스템을 구성하였다. 비정상상태 실험은 총 3 가지의 구동 속도(3.01 mm/s, 5.65 mm/s, 10.83 mm/s)를 이용하여 진행하였다. 그 결과 핀틀이 후진하는 경우가 전진하는 경우보다 더 빨리 명령 압력 값에 수렴하였으며, 이는 핀틀이 후진하는 경우가 연소실의 압력이 높은 상태로 형성되어 있기 때문이다. 핀틀이 전 후진하는 경우에 추력 곡선에 특이점들이 나타났으며, 이는 연소실 압력과 노즐 목 면적 변화에 기인하여 나타난 질유량 변화로 인한 것이다. 구동 속도가 빠를수록 이러한 현상이 뚜렷하게 나타났다.
This study investigated the effect of bonding temperature and holding time on microstructures and mechanical properties of diffusion bonded joint of Haynes230. The diffusion bonds were performed at the temperature of 950, 1050, and $1150^{\circ}C$ for holding times of 30, 60, 120 and 240 minutes at a pressure of 4MPa under high vacuum condition. The amount of non-bonded area and void observed in the bonded interface decreased with increasing bonding temperature and holding time. Cr-rich precipitates at the linear interface region restrained grain migration at $950^{\circ}C$ and $1050^{\circ}C$. However, the grain migration was observed in spite of short holding time due to the dissolution of precipitates to base metal in the interface region at $1150^{\circ}C$. Three types of the fracture surface were observed after tensile test. The region where the coalesce and migration of grain occurred much showed high fracture load because of base metal fracture whereas the region where those did less due to the precipitates demonstrated low fracture load because of interface fracture. The expected fracture load could be derived with the value of fracture area of base metal ($A_{BF}$) and interface ($A_{IF}$), $Load=201A_{BF}+153A_{IF}$. Based on this equation, strength of base metal and interface fracture were calculated as 201MPa and 153MPa, respectively.
유연도법 기반의 공식화에서는 변위영역의 형상함수를 라그랑지언(Lagrangian)보간법에 의한 곡률로부터 횡방향 변위를 유도한다. 곡률변위보간법으로 유도한 매트릭스를 사용한 기하학적 비선형 해석방법과 강성도법을 기반으로 한 비선형 기존의 유한요소 해석 프로그램의 결과를 비교하여 적용이 가능함을 확인하였고, Spacone의 이론을 확장시켜 기하학적 비선형 거동을 예측할 수 있는 유연도법의 알고리즘을 제안하였다. 예제를 통하여 실제 문제에 대한 기하학적 비선형 해석을 수행하였다.
In this study, we implemented an experimental approach of ecological model development in order to emphasize the importance of input variable selection with respect to time-delayed arrangement between input and output variables. Time-series modeling requires relevant input variable selection for the prediction of a specific output variable (e.g. density of a species). Inadequate variable utility for input often causes increase of model construction time and low efficiency of developed model when applied to real world representation. Therefore, for future prediction, researchers have to decide number of time-delay (e.g. months, weeks or days; t-n) to predict a certain phenomenon at current time t. We prepared a total of 3,900 equation models produced by Time-Series Optimized Genetic Programming (TSOGP) algorithm, for the prediction of monthly averaged density of a potamic phytoplankton species Stephanodiscus hantzschii, considering future prediction from 0- (no future prediction) to 12-months ahead (interval by 1 month; 300 equations per each month-delay). From the investigation of model structure, input variable selectivity was obviously affected by the time-delay arrangement, and the model predictability was related with the type of input variables. From the results, we can conclude that, although Machine Learning (ML) algorithms which have popularly been used in Ecological Informatics (EI) provide high performance in future prediction of ecological entities, the efficiency of models would be lowered unless relevant input variables are selectively used.
These experiments investigated the conditioning pattern and the nitrification efficiency of a fluidized sand biofilter (FSB) for seawater application. The FSB fed artificial nutrient was fully conditioned within 22 weeks. The maximum nitrification efficiency of the FSB was achieved at a superficial water velocity (SWV) of 1.0 cm/sec. After fixing the superficial water velocity at 1.0 cm/sec, the nitrification rates of the FSB were assessed at 3 total ammonia nitrogen (TAN) loading rates (250, 500, 1,000 g TAN/$m^3$/day) and 3 water temperatures (12, 16, $20^{\circ}C$). The TAN concentration in the simulated culture tank ranged from 2.87 to 9.72 mg/L at TAN loading rate of 1,000 g TAN/$m^3$/day, while that ranged from 0.45 to 1.26 mg/L at TAN loading rate of 500 g TAN/$m^3$/day. The ranges of TAN concentration in the former were too high for aquatic organisms and those in the latter were acceptable. Therefore, the safe TAN loading rate for the FSB in seawater conditions was decided as 500 g TA/$m^3$/day. From these results, daily TAN removal rates (g TAN/$m^3$/day) of FSB under conditions of inlet TAN concentration (C, mg/L) and water temperature (T, $^{\circ}C$) were calculated by the following non-linear multi-regression equation: TAN removal rate: f(z)=-1,311.295+655.714LnT+225.775LnC ($r^2=0.962$).
물-글리세롤, 물-에틸렌 글리콜, 물-이소프로필 알코올 및 물-t-부틸 알코올의 2성분 혼합용매 중에서 cis-$[Co(en)_2ClNO_2]^+$착이온의 가용매 분해반응을 분광광도법으로 연구하였다. 용매의 극성이 커짐에 따라 반응속도도 커지는 경향이 있었으며 반응속도의 대수값과 $\frac{D-1}{2D+1}$값을 도시한 결과 비직선적인 관계를 나타내는 것으로 보아서 용매의 수소결합이나 분산력등의 비정전기적인 상호작용이 지배적으로 작용함을 알 수 있었다. log k와 Grundwald-Winstein의 Y값을 도시한 직선의 기울기와 Kivinen식에서 구한 전이상태에 관여하는 물분자의 수 n값으로부터 실험에 사용한 착물의 가용매 분해반응은 Id메카니즘으로 진행됨을 알았다. 한편 자유에너지 사이클의 결과는 초기상태에서 보다 전이상태에서 용매구조의 효과가 더 큼을 알 수 있었다.
집중권 방식의 견인용 영구자석 매입형 동기전동기(IPMSM)는 출력밀도의 관점에서 우수하나 심각한 영구자석 와전류 손실을 가지고 있다. 본 논문에서는 영구자석 매입형 동기전동기의 자기적 특성을 분석하여 V-타입 회전자 영구자석의 각도와 폭을 변경함으로써 철손을 최소화하는 최적설계를 수행하였다. 자성체의 비선형성을 고려하기 위하여 자기등가회로법 대신 유한요소법을 이용하였으며, 각 파라메타가 영구자석에 발생하는 철손에의 영향 및 파라메타간의 교호작용을 파악하기 위하여 시뮬레이션 기반의 실험계획법을 사용하였다. 이를 통하여 모터의 성능을 유지하면서 철손을 상당히 줄인 집중권 방식의 영구자석 매입형 동기전동기의 최적설계를 반응표면법을 이용하여 도출하였으며, 유한요소법을 이용하여 이를 검증하였다.
Recently, many researchers have been involved in finding deterministic equations which can accurately predict future event, based on chaotic theory, or fractal theory. The theory says that some events which seem very random but internally deterministic can be accurately predicted by fractal equations. In contrast to the conventional methods, such as AR model, MA, model, or ARIMA model, the fractal equation attempts to discover a deterministic order inherent in time series data set. In discovering deterministic order, researchers have found that neural networks are much more effective than the conventional statistical models. Even though prediction accuracy of the network can be different depending on the topological structure and modification of the algorithms, many researchers asserted that the neural network systems outperforms other systems, because of non-linear behaviour of the network models, mechanisms of massive parallel processing, generalization capability based on adaptive learning. However, recent survey shows that prediction accuracy of the forecasting models can be determined by the model structure and data structures. In the experiments based on actual economic data sets, it was found that the prediction accuracy of the neural network model is similar to the performance level of the conventional forecasting model. Especially, for the data set which is deterministically chaotic, the AR model, a conventional statistical model, was not significantly different from the MLP model, a neural network model. This result shows that the forecasting model. This result shows that the forecasting model a, pp.opriate to a prediction task should be selected based on characteristics of the time series data set. Analysis of the characteristics of the data set was performed by fractal analysis, measurement of Hurst index, and measurement of Lyapunov exponents. As a conclusion, a significant difference was not found in forecasting future events for the time series data which is deterministically chaotic, between a conventional forecasting model and a typical neural network model.
The prediction of the inelastic behavior of the structure is an essential part of reliability assessment procedure, because most of the failures are induced by the inelastic deformation, such as creep and plastic deformation. During decades, there has been much progress in understanding of the inelastic behavior of the materials and a lot of inelastic constitutive equations have been developed. The complexity of these constitutive equations generally requires a stable and accurate numerical method. The radial return mapping is one of the most robust integration scheme currently used. Nonlinear kinematic hardening model of Armstrong-Fredrick type has recovery term and the direction of kinematic hardening increment is not parallel to that of plastic strain increment. In this case, The conventional radial return mapping method cannot be applied directly. In this investigation, we expanded the radial return mapping method to consider the nonlinear kinematic hardening model and implemented this integration scheme into ABAQUS by means of UMAT subroutine. The solution of the non-linear system of algebraic equations arising from time discretization with the generalized midpoint rule is determined using Newton method and bisection method. Using dynamic yield condition derived from linearization of flow rule, the integration scheme for elastoplastic and viscoplastic constitutive model was unified. Several numerical examples are considered to demonstrate the efficiency and applicability of the present method.
이 연구에서는 원형기둥-상자형보 접합부의 다이아프램 형상에 따른 거동특성과 다이아프램 설계방법에 관한 것이다. 강재 원형기둥-상자형보 접합부의 다이아프램은 상자형보 하부플랜지로부터 전달되는 집중력을 지지하게 되며, 보와 기둥의 강도 뿐만아니라 접합부의 거동에 큰 영향을 미치게 된다. 기존의 연구에서는 부정정 곡선보 모델로부터 유도된 다이아프램의 응력계산식이 제시되어 있으나, 설계식으로 활용되기에는 계산과정이 난해하고 유도과정이 비합리적이다. 또한 접합부 강도에 대한 다이 아프램의 역할을 고려하지 않음으로써 다이아프램의 합리적인 설계가 이루어 지지 못하고 있다. 따라서 이 연구에서는 접합부 다이아프램의 설계변수에 대한 비선형 유한요소 해석을 수행하여, 다이아프램의 형상에 따른 강도특성을 검토하였다. 또한 원형기둥-상자형보, 접합부 다이아프램의 이론식이 접합부의 실제 거동과 큰 차이를 나타냄을 확인하였고, 보와 기둥 및 다이아프램 강성을 고려한 강재 원형기둥 접합부 다이아프램의 설계방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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