현재까지 개발되고 있는 대부분의 유한체적모형은 가상하도 및 실험하도와 같은 단순하도에 적용하여 흐름율과 생성항의 균형문제를 해결하기 위한 여러 가지 노력들이 있어 왔다. 하지만, 실제 자연하천에서의 적용에서는 단순하도에서의 적용에서 나타나지 않았던 여러 가지 문제점들이 발생하며, 이러한 문제점들을 수치적으로 해결하여야 비로소 자연하천에서의 적용이 가능하다. 본 연구에서는 자연하천에 적용가능한 2차원 유한체적모형을 개발하여 2차원 부분적 댐 붕괴에 적용하여 개발모형의 정확성을 검증하고, 한강의 측량단면을 GIS를 이용하여 2차원 격자에 정확하게 반영할 수 있는 간단하고 효율적인 2차원 격자생성기법을 제안하였다. 그리고 제안된 기법으로 생성된 2차원 격자로 한강에 대한 흐름모의를 수행하고 계산수위와 실측수위를 비교하여 자연하천에 대한 개발모형의 정확성 및 적용성을 입증하였다.
Debris flow is a representative natural disaster in Korea and occurs frequently every year. Recently, it has caused considerable damage to property and considerable loss of life in both mountainous and urban regions. Therefore, It is necessary to estimate the scope of damage for a large area in order to predict the debris flow. A response model such as the random walk model(RWM) can be used as a useful tool instead of a physics-based numerical model. RWM is a probability model that simplifies both debris flows and sedimentation characteristics as a factor of slopes for a subjective site and represents a relatively simple calculation method compared to other debris flow behavior calculation models. Although RWM can be used to analyzing and predicting the scope of damage caused by a debris flow, input variables for terrain conditions are yet to be determined. In this study, optimal input variables were estimated using DEM generated from the Aerial Photograph and LiDAR data of Mt. Umyeon, Seoul, where a large-scale debris flow occurred in 2011. Further, the deposition volume resulting from the debris flow was predicted using the input variables for a specific area in which the deposition volume could not be calculated because of work restoration and the passage of time even though a debris flow occurred there. The accuracy of the model was verified by comparing the result of predicting the deposition volume in the debris flow with the result obtained from a debris flow behavior analysis model, Debris 2D.
Total profit level Increases if a company increase the cost for achieving R&D related goals of equipment productivity enhancement, production cost saving, or for achieving equipment scale target, sales volume goal. But how much money should be invested to achieve a certain level of profit? We formulated the model to set the optimal goal levels to minimize the investment cost under the constraint that certain level of total profit should be guaranteed. This model derived from a case of P steel company. We found that this should be considered in relation with the production sales planning (known as optimal product mix problem) to guarantee the profit. We suggested a nonlinear programming model, 3 valiant form of the p+roduct mix problem. We can find the optimal Investment level for the R&D related goals or sales volume goal, equipment scale target for the P steel company using the model.
It has been increasingly difficult to predict the amounts of Acer mono sap to be collected due to droughts and cold waves caused by recent climate changes with few studies conducted on the prediction of its collection volume. This study thus set out to propose a Big Data prediction system based on meteorological information for the collection of Acer mono sap. The proposed system would analyze collected data and provide managers with a statistical chart of prediction values regarding climate factors to affect the amounts of Acer mono sap to be collected, thus enabling efficient work. It was designed based on Hadoop for data collection, treatment and analysis. The study also analyzed and proposed an optimal prediction model for climate conditions to influence the volume of Acer mono sap to be collected by applying a multiple regression analysis model based on Hadoop and Mahout.
The stiffness model has been proposed to predict elastic constants of twisted yarn composites. The model is based upon the unit cell structure, the coordinate transformation, and the volume averaging of compliance constants for constituent materials. For the correlation of analytic results with experiments, composite samples of various yarn twist angle were tested. The samples were fabricated by the RTM process using glass yarns and epoxy resin. The correlations of elastic constants showed relatively good agreements. The model provides the predictions of the three-dimensional engineering constants, which are valuable input data for the analytic characterization of textile composites made of twisted yarn.
The paper discusses new approach for machining operation simulation using enhanced Z map algorithm. To extract the required geometric information from NC code, suggested algorithm uses supersampling method to enhance the efficiency of a simulation process. By executing redundant Boolean operations in a grid cell and averaging down calculated data, presented algorithm can accurately represent material removal volume though tool swept volume is negligibly small. Supersampling method is the most common form of antialiasing and usually used with polygon mesh rendering in computer graphics. The key advantage of enhanced Z map model is that the data structure is same with conventional Z map model, though it can acquire higher accuracy and reliability with same or lower computation time. By simulating machining operation efficiently, this system can be used to improve the reliability and efficiency of NC machining process as well as the quality of the final product.
At the stage of initial design, prototypes are needed for engineering and aesthetic purposes. In order to get a fast and non-expensive prototype, designers prefer rapid prototyping(RP) to any other means. In driving a 3D CAD model into rapid prototyping, sectioning the model is essential and there are two negotiation-needed targets, enhancing accuracy while taking less build-time, which makes adaptive slicing taken into account. In spite of the advantages of adaptive slicing, it is not yet applied to real RP machines because of the limits of hardwares. In this thesis, a new slicing algorithm which (1)uses several values of thickness available in a RP machine. (2)determines total number of layers to make the prototype within the intended time and (3)arranges the layers using orthogonal arrays to minimize the volume error caused by the difference between a given CAD model and a fabricated model is presented. And the algorithm is expected to have possibility of assisting RP machines to take the advantages of adaptive slicing.
The geometric and elastic models based on the unit cell have been proposed to predict the geometric characteristics and the engineering constants of plain and satin woven composites. In the geometric model, length and inclined angle of the yarn crimp and the fiber volume fraction of woven composites have been predicted. In the elastic model, the coordinate transformation has been utilized to transform the elastic constants of the yarn crimp to those of woven composites, and the effective elastic constants have been determined from the volume averaging of the constituent materials. Good correlations between the model predictions and the experimental results of carbon/epoxy and glass/epoxy woven composites have been observed. Based on the model, the effect of various geometric parameters and materials on the three-dimensional elastic properties of woven composites can be identified.
A finite volume model is developed to simulate the surface irrigation at a paddy field. The model's capabilities are validated through comparison with the simulafed results and the observed data obtained by various experimental tests, and the simulated results are in good agreement with the observed pending depth. The result of surface irrigation simulation shows that the longer the paddy field's the length of long-sided becomes, the longer the advance and storage time is taken. To analyze surface irrigation performance with variable inflow rate, three patterns of flow variation-constant rate, initially high then low, and initially low then high-were studied. The results show that at the pattern with initially high followed by low during the latter half of the irrigation the advance time is shortest, but the pending depth of irrigation completion and irrigation effiency are the little difference between irrigation patterns.
A numerical investigation on the turbulent flows over a three-dimensional steep hill is presented. The numerical model developed for the present work is based on the finite volume method and the SIMPLE algorithm with a non-staggered grid system. Standard $k-{\varepsilon}$ model and Shih's non-linear model are tested for the validation of the prediction accuracy in the 3D separated flow. Comparisons of the mean velocity and turbulence profiles between the numerical predictions and the measurements show good agreement. The Shih's non-linear model is found to predict mean flow and turbulence better than the Standard $k-{\varepsilon}$. Flow patterns have also been examined to explain the difference in the cavity zone between 2D and 3D hills.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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