Auxetic material is a material which has negative Poisson's ratio(NPR). Auxetic material shows some distinctive property like high energy absorbing property and high shear modulus. Among these, synclastic curvature is very interesting characteristic. When synclastic-curvature-material bends, it changes its shape like dome, contrary to non-auxetic material which changes its shape like saddle(anticlastic). This distinctive property could make it easy to manufacture curved structure like nose cone or wing panel in aerospace engineering. In this study, we studied a quantitative analysis about synclastic curvature of re-entrant panel with finite element model. We suggested a concept 'Degree of Synclasticity(DOS)', which means a ratio of curvature of load-direction and load-orthogonal direction. We studied the variation of DOS with two factor, unit cell inner angle(${\theta}$) and load position angle(${\phi}$). DOS decreases as ${\theta}$ increases because the unit cell goes out of auxetic-shape. As ${\phi}$ varies, DOS changes in a large range. So proper optimization of ${\phi}$ would be needed for application.
In this study, a robot is implemented in H/W based on four-bar linkage mechanism and Jansen mechanism. Our goal is to finish the given path using given terms. The various programs was used to understand the mechanism in more detail. DISON m.Sketch, EDISON Designer, Theo Jansen Mechanism Optimization Solver. Using these programs, we can design the robot in more dtails and reduce errors and trials. For the design and implementation of a robot, it is need to get joint variable, a foot point, and their relation. Thus, the proposed kinematic analysis is very important process for the design and implementation of legged robots.
자연에서 안정적이고 경제성이 높은 구조로 벌집 구조가 많이 언급이 된다. 이러한 벌집 구조의 특징으로 인해 많은 공학자들이 그 구조를 모방하여 적용하고 있다. 벌집 구조에도 다양한 종류가 존재하지만 그 중 음의 푸아송 비(Poisson's ratio)를 갖는 Chiral Honeycomb 구조가 많이 연구되고 있다. 푸아송 비는 물질이나 구조의 고유한 물성치로 종, 횡 방향의 변형율로 나타내며 이 값으로 외부 조건으로부터의 변형을 예측 할 수 있게 된다. 흔히 푸아송 비는 양의 값을 가지지만 Chiral Honeycomb 구조는 음의 푸아송 비를 가져 기존의 구조와는 다른 기계적 성질을 가지게 된다. 이 논문에서는 Chiral Honeycomb 구조 중에서도 4개의 관절(ligament)를 가지는 Tetra Chiral Honeycomb 구조에 대해 EDISON용 CASADsovler 프로그램을 통해 유한 요소 해석을 수행하여 등가 물성치를 구해 보았으며 기존 실험의 값들과 비교를 통해 해석을 위해 필요한 적절한 대표 체적에 대해 확인해 보았다.
현재 반도체 산업에서는 고성능 저전력과 더불어 고 집적도가 가능한 재료 및 구조에 크게 주목하고 있고 여러 가지 이슈를 만족시키기 위해서 다양한 재료와 구조가 많이 연구 되고 있다. 특히 3-5족 화합물로 만들어진 나노선은 소자의 미세한 구조적 제어를 가능하게 하고 1차원 구조적 특성에 의해 전기적 특성이 우수하여 전계효과 트랜지스터(FET) 소자에 적용 시키기 적합하다고 알려져 있다.[1,2] 이번 연구에서는 최근 많이 연구되고 있는 GaAs 나노선을 기반으로 하는 전계효과 트랜지스터의 소자특성 및 전기적인 특성에 대해 EDISON 시뮬레이터를 이용해 알아보았다. 또한 채널 두께 및 길이와 게이트 산화막 층 두께에 따른 소자의 전기적 특성에 대해서도 연구하였다. 이를 통해 GaAs 나노선 기반 전계효과 트랜지스터의 최적화된 소자를 알아 보았다.
본 연구에서는 Slotted flap을 장착한 WIG선(Wing In Ground effect ship)에서 발생하는 진동을 최소화하기 위해 WIG선의 공력특성을 수치적으로 분석하고 그에 따라 플랩 형상에 대하여 최적화를 진행하였다. 주 익형에 대한 형상은 NACA 4412로 고정한 상태에서 플랩의 각도와 x, y좌표를 설계변수로 설정하였으며, 그에 따라 설정한 평균 $C_L$값을 유지하면서 진동의 진폭 크기가 작아지도록 제한 조건 및 목적 함수를 설정하였다. 최적화된 익형에서 플랩과 주 익형 사이에서 분출되는 유체는 코안다 효과의 영향을 받아 플랩 윗부분을 타고 흐른다. 이로 인해 진동에 결정적인 영향을 미치는 박리영역이 억제되었으며, 진동이 최소화 되었다. 결론적으로 플랩의 최적화를 통하여 기본 설계 익형에서 89%의 진동이 저감되는 것과 동시에 Lift/Drag 96.2로 기본 설계 익형에 비해 4.1배 향상되었다.
In this paper, to design Human Powered Aircraft(HPAC) with high aspect ratio wing which behave with large displacement under lift distribution causing a failure itself, then steel wire has been designed to prevent its failure. unit load method is used to calculate reaction force on wire and Optimal Triangle(OPT) membrane is employed to analyze its main wing spar with large displacement. EDISON CSD solver, linear static analysis and co-rotational nonlinear static anaysis both using OPT membrane produce behaviors of beam for each case of wire location about main wing spar, and aerodynamic coefficient also, by using aerodynamic analysis tool.
The RDO (Rate Distortion Optimization) process of HEVC results in good coding efficiency, but relatively requires much encoding time. In order to reduce the encoding time of RDO process, this paper proposes a method of fast intra prediction mode decision using DCT coefficients distributions and the existence of DCT coefficients. The proposed fast Intra coding sets the number of intra prediction mode candidates to three(3) from the RMD (Rough Mode Decision) process in HM16.0 reference SW and reduces the number of candidates one more time by investigating DCT coefficients distribution. After that, if there exists a quantized DCT block having all zero coefficient values for a specific candidate before the RDO process, the candidate is chosen without the RDO process. The proposed method reduces the encoder complexity on average 46%, while the coding efficiency is 2.1% decreased compared with the HEVC encoder.
When spring of the suspension is exerted by an external load, a car should be designed to prevent predictable damages and designed for a ride comfort. We used experiments design to design VON-MISES STRESS and K, a constant, of spring of suspension which is installed in a car as a goal level. We analyzed the result from Edison's Elastic - Plastic Analysis SW(CSD_EPLAST) by setting D, d, n as external diameter of coil, internal diameter of coil, the number of total coil respectively. The experiment design let the outcome be as Full-second order by using Box-Behnken which is one of response surface methods. Experimented and analyzed results based on the established experiments design, We found out design parameter which has desired VON-MISES STRESS and the constant K. Additionally, we predicted life time of when the external load was exerted by repeated load by using fatigue equation, and verification of plastic deformation has also been made. Additionally we interpreted a model, which is formed by optimized design parameter, with linear analysis and non-linear analysis, at the same time we also analyzed plastic deformation with the values from the both models. Finally, we predicted fatigue life of optimized model by using fatigue estimation theory and also evaluated a ride comfort with oscillation analysis.
In this paper, we focused on training to create and optimize a basic data prediction model. And we proposed a gradient descent training method of machine learning that is widely used to optimize data prediction models. It visually shows the entire operation process of gradient descent used in the process of optimizing parameter values required for data prediction models by applying the differential method and teaches the effective use of mathematical differentiation in machine learning. In order to visually explain the entire operation process of gradient descent, we implement gradient descent SW in a spreadsheet. In this paper, first, a two-variable gradient descent training method is presented, and the accuracy of the two-variable data prediction model is verified by comparison with the error least squares method. Second, a three-variable gradient descent training method is presented and the accuracy of a three-variable data prediction model is verified. Afterwards, the direction of the optimization practice for gradient descent was presented, and the educational effect of the proposed gradient descent method was analyzed through the results of satisfaction with education for non-majors.
Recently, followed by rapid growth of robotics field, multi-linkage mechanism which can even pass by rough road is getting lots of attention. In this paper, I focused on Jansen mechanism. It's a kinematics object which is named after Dutch artist Theo jansen. Jansen mechanism embraces structure and mechanism which creates locomotion with the combination of the power and simple structure. Theo jansen suggests a 'Holy number'. It's an ideal ratio of leg components length. However, if there's desired gait locomotion, you have to adjust the ratio and the length. But even slight change of the length could cause a big change at the end-point. To solve this problem, I suggest a reverse engineering method to get a ratio of each links by nonlinear optimization with pre-set desired trajectory. First, we converted a movement of the joint of Jansen mechanism to vectors by kinematics analysis of multi-linkage structure. And we showed the trajectory at the end-point. After that, we set desired trajectory which we found most ideal. Then we got the length of the leg components which draws a trajectory as same as trajectory we set, using Multi-objective genetic algorithm toolbox in MATLAB. Result is verified by Edison designer and mSketch. And we analyzed if it could pass through the obstruction which is set dynamically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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