In multibody dynamics, differential and algebraic equations which can satisfy both equation of motion and kinematic constraint equation should be solved. To solve this equation, coordinate partitioning method and constraint stabilization method are commonly used. The coordinate partitioning method divides the coordinate into independent and dependent coordinates. The most typical coordinate partitioning method arc LU decomposition, QR decomposition, projection method and SVD(sigular value decomposition).The objective of this research is to find a efficient coordinate partitioning method in flexible multibody systems and a hybrid decomposition algorithm which employs both LU and projection methods is proposed. The accuracy of the solution algorithm is checked with a slider-crank mechanism.
The thermal decomposition of phthalate alone and with poly(vinyl chloride) (PVC) was carried out under a nitrogen atmosphere in a 4-necked separable flask. The thermal decomposition of phthalate in the presence of PVC began at 150$^{\circ}$, about 10$0^{\circ}C$ lower than the decomposition of phthalate alone. The formation of octyl chloride indicated an interaction reaction between phthalate and PVC. From the analysis of the composition of commercially plasticized PVC sheet (film and board), the phthalates (dibutyl phthalate, dihexyl phthalate) and di(2-ethylhexyl) phthalate), 2-ethyl-1-hexanol, phthalic anhydride, and 2-ethylhexyl hydrogen phthalate were identified. The mutage-nicities of these decomposition products were higher than those of phthalic diesters (phthalates).
This paper studies on the behaviors of decomposition products from DCP according to various drying conditions of DCP. The decomposition products formed during crosslinking reaction have an harmful influence on XLPE. Especially explosive gases like methane which is one of decomposition products may cause explosion accident. We used the Gas Chromatography and Gas sensor for decomposition gases analysis, FT-IR for investigating the behaviors of decomposition products remained in XLPE.
Three factors that degrade the accuracy of modal decomposition are extensively studied using simulated and measured beams. These include a beam size mismatch, beam center mismatch, and signal-to-noise ratio of the images. The beam size and beam center are scanned using simulated noisy beams, and the result of the modal decomposition is compared with that of real beams. Based on the suggested procedure, error functions of approximately 1-4 × 10-3 can be acquired for real beams. This study provides important information regarding the impact of the three factors on the practical modal decomposition and tolerances of a mismatch, helping estimate the achievable values of the error function in a real beam modal decomposition.
본 논문에서는 내산화성 및 난연성이 향상된 폴리우레탄 나노섬유를 전기방사법 및 수산화알루미늄 내첨을 통해 제조하였다. 전기방사 조건은 인가전압: 20 kV, 폴리머 용액 유량: 1.2 ml/h, 롤러 속도: 120 rpm 및 롤러와 주사기 팁의 거리: 15 cm의 공정변수에서 최적의 조건을 확인하였다. 폴리우레탄 섬유의 내산화성 및 난연성을 향상시키기 위하여, 수산화알루미늄을 전기방사 시 내첨하였다. 제조된 샘플의 열적 특성을 평가하기 위하여 열중량분석기(thermogravimetric analysis, Shimadzu, TGA-50H)를 사용하였다. 또한 관련 분석을 통해 고분자 분해 온도(polymer decomposition temperature), 적분열분해 진행온도(integral procedure decomposition temperature), 최종 분해 온도(final decomposition temperature) 및 열분해 후 잔여량 등을 분석하였다. 그리고 분해 반응의 속도론적 고찰을 위해 Horowitz-Metzger 적분식을 통해 활성화 에너지를 해석하였다. 수산화알루미늄의 내첨에 의해, 분해 활성화 에너지가 50% 이상 증가함을 확인하였다. 이는 수산화알루미늄이 $300{\sim}500^{\circ}C$에서 열분해함에 따라 수화반응에 의해 폴리우레탄 나노섬유의 열분해 저항성이 커지기 때문인 것으로 파악된다.
본 연구에서는 SPH 해석을 위한 다면체영역분할 기법이 소개된다. SPH 기법은 유체 유동 모사를 위한 수치해석기법으로 무요소기법(meshless method) 중 하나이다. 유동성 지반 또는 고체-유체 상호작용 해석 등에 유용하게 쓰일 수 있다. SPH는 입자기반 해석이기 때문에 입자가 많을수록 결과의 정확도는 높아지지만 수치적 효율성은 떨어진다. 일반적으로 해석의 효율성을 높이기 위해 병렬 프로세싱 알고리즘과 함께 쓰이는데 직교좌표계 기반의 영역분할 기법이 대표적이다. 그러나 복잡한 기하학적 형태나 동적 경계조건에서 유동 모사 등을 병렬 해석하기 위해서는 직교좌표계 영역분할 방법이 적합하지 않다. 소개하는 다면체영역분할 기법은 이와 같은 문제에서 병렬효율성을 높일 수 있는 장점을 갖는다. 다양한 형태의 3차원 다면체 요소로 분할하여 문제에 적합하게 모델링할 수 있다. SPH 입자들의 물리적 값들은 smoothing 길이 이내의 주위 입자들 정보를 이용하여 계산된다. 영역분할 시 물리적으로 분리될 수 있는 입자정보들을 코어간 공유할 수 있는 방법과 병렬효율성이 떨어질 수 있는 cross-point에서의 정보공유 방법이 소개된다. 수치해석 예제를 통하여 제안된 방법의 병렬효율성은 12코어까지 95%에 근접하였다. 이후 코어가 증가할수록 코어간 공유되는 정보량이 많아져 병렬효율성이 떨어지는 문제가 발생되기도 하였다.
같은 개체로부터 반복 측정한 자료를 경시적 자료(longitudinal data)라고 한다. 이러한 자료를 분석하려면 흔히 사용되는 횡단 자료 분석과는 다른 분석 방법이 필요하다. 즉, 경시적 자료에서 공변량의 효과를 추정할 때에는 반복 측정된 결과 간의 상관성을 고려해야 하며, 따라서 공분산행렬을 모형화 하는 것이 매우 중요하다. 그러나 추정해야 할 모수가 많고, 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 공분산 행렬의 모형화는 쉽지 않다. 특히 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬의 모형화는 더욱더 심층적인 방법론을 사용해야 한다. 본 논문은 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬을 모형화하기 위해 두 가지 방법론을 고찰한다. 두 방법 모두 수정된 콜레스키 분해(modified Cholesky decomposition)를 이용하여 시간에 따른 응답변수들의 상관관계를 설명하고 있다. 하지만 같은 시간에서 관측된 응답변수들간의 상관관계를 설명하는 방법이 다르다. 첫 번째 방법론에서는 향상된 선형 공분산 모형(enhanced linear covariance models)을 사용하여 공분산행렬이 양정치성을 만족하도록 한다. 두 번째 방법론에서는 분산-공분산 분해(variance-correlation decomposition)와 초구분해(hypersphere decomposition)을 이용하여 공분산 행렬을 모형화 한다. 이 두 방법론의 성능을 비교하고자 모의실험을 진행한다.
Fe, Ni and Co, typical active components, were dispersed on $Al_2O_3$ and $TiO_2$ for $SO_3$ decomposition. $SO_3$ decomposition was conducted at the temperature ranges from $750^{\circ}C$ to $950^{\circ}C$ using the prepared catalysts. Alumina based catalysts showed the surface areas higher than Titania based catalysts, which resulted from spinel structure formation of alumina based catalysts. Catalytic $SO_3$ decomposition reaction rates were in the order of Fe>Co${\gg}$Ni. The metal sulfate decomposition temperature were in the order of Ni>Co>Fe from TGA/DTA analysis of metal sulfate. During $SO_3$ decomposition, metal sulfate can form on the catalysts. $SO_2$ and $O_2$ can be produced from the decomposition of metal sulfate. In that point of view, the less is the metal sulfate deomposition temperature, the higher can be the $SO_3$ decomposition activity of the metal component. Therefore, it can be concluded that metal component with the low metal sulfate decomposition temperature is the pre-requisite condition of the catalysts for $SO_3$ decomposition reaction.
The present work is concerned with three-dimensional finite element analysis of the hollow section extrusion process using a porthole die. The effects of related design parameters are discussed through the finite element simulation for extrusion of a triply-connected rectangular tubular section. For economic computation, mismatching refinement, an efficient domain decomposition method with different mesh density for each subdomain, is implemented. In order to obtain the uniform flow at the outlet, design parameters such as the hole size and the hole position are investigated and compared through the numerical analysis. Comparing the velocity distribution with that of the original design, it is concluded that the design modification enables more uniform flow characteristics. The analysis results are then successfully reflected on the industrial porthole die design.
This evapaper is toluate the forecasting performance of three neural network(NN) approaches against ARIMA model using the famous time series analysis competition data. The first NN approach is to analyze the second Makridakis (M2) Competition Data using Multilayer Perceptron (MLP) that has been the most popular NN model in time series analysis. Since it is recently known that MLP suffers from bias/variance dilemma, two approaches are suggested in this study. The second approach adopts Cascade Correlation Network (CCN) that was suggested by Fahlman & Lebiere as an alternative to MLP. In the third approach, a time series is separated into two series using Noise Filtering Network (NFN) that utilizes autoassociative memory function of neural network. The forecasts in the decomposition analysis are the sum of two prediction values obtained from modeling each decomposed series, respectively. Among the three NN approaches, Decomposition Analysis shows the best forecasting performance on the M2 Competition Data, and is expected to be a promising tool in analyzing socio-economic time series data because it reduces the effect of noise or outliers that is an impediment to modeling the time series generating process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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