A series of molecular dynamic (MD), finite element (FE) and ab initio simulations are carried out to establish suitable modeling schemes for the continuum-based analysis of aluminum matrix nanocomposites reinforced with carbon nanotubes (CNTs). From a comparison of the MD with FE models and inferences based on bond structures and electron distributions, we propose that the effective thickness of a CNT wall for its continuum representation should be related to the graphitic inter-planar spacing of 3.4${\AA}$. We also show that shell element representation of a CNT structure in the FE models properly simulated the carbon-carbon covalent bonding and long-range interactions in terms of the load-displacement behaviors. Estimation of the effective interfacial elastic properties by ab initio simulations showed that the in-plane interfacial bond strength is negligibly weaker than the normal counterpart due to the nature of the weak secondary bonding at the CNT-Al interface. Therefore, we suggest that a third-phase solid element representation of the CNT-Al interface in nanocomposites is not physically meaningful and that spring or bar element representation of the weak interfacial bonding would be more appropriate as in the cases of polymer matrix counterparts. The possibility of treating the interface as a simply contacted phase boundary is also discussed.
Physically-based resampling scheme for roughness coefficient of surface runoff considering the spatial landuse distribution was suggested for the purpose of effective operational application of recent grid-based distributed rainfall runoff model. Generally grid scale(mother scale) of hydrologic modeling can be greater than the scale (child scale) of original GIS thematic digital map when the objective basin is wide or topographically simple, so the modeler uses large grid scale. The resampled roughness coefficient was estimated and compared using 3 different schemes of Predominant, Composite and Mosaic approaches and total runoff volume and peak streamflow were computed through distributed rainfall-runoff model. For quantitative assessment of biases between computational simulation and observation, runoff responses for the roughness estimated using the 3 different schemes were evaluated using MAPE(Mean Areal Percentage Error), RMSE(Root-Mean Squared Error), and COE(Coefficient of Efficiency). As a result, in the case of 500m scale Mosaic resampling for the natural and urban basin, the distribution of surface runoff roughness coefficient shows biggest difference from that of original scale but surface runoff simulation shows smallest, especially in peakflow rather than total runoff volume.
물리 기반 유체 시뮬레이션은 고해상도 연산을 위해 많은 시간이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 저해상도 유체 시뮬레이션의 한계를 딥 러닝으로 보완하는 연구들이 있으며, 그중에서는 저해상도의 시뮬레이션 데이터를 고해상도로 변환해주는 Super-resolution 분야가 있다. 하지만 기존 기법들은 전체 데이터 공간에서 밀도 데이터가 없는 부분까지 연산하므로 전체 시뮬레이션 속도 면에서 효율성이 떨어지며, 입력 해상도가 큰 경우에는 GPU 메모리가 부족해 연산할 수 없는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 공간 분할 법 중 하나인 쿼드 트리를 활용하여 시뮬레이션 공간을 분할 및 분류하여 Super-resolution 하는 기법을 제안한다. 본 기법은 필요 공간만 Super-resolution 하므로 전체 시뮬레이션 가속화가 가능하고, 입력 데이터를 분할 연산하므로 GPU 메모리 문제를 해결할 수 있게 된다.
본 논문에서는 라인 형태인 가닥(Strand) 지오메트리 이미지와 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, ConvNet 혹은 CNN)을 이용하여 저해상도 헤어 및 털 시뮬레이션을 고해상도로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 데이터 간의 쌍은 물리 기반 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 저해상도-고해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 헤어 가닥 형태의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 본 논문에서 제안하는 헤어 및 털 네트워크는 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링(Upscaling)시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 지오메트리 이미지가 고해상도 헤어로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 헤어의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로 이전 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.
최근 컴퓨터 그래픽스 분야에서 3차원 렌더링은 영화 제작, 광고, 인테리어 시뮬레이션, 의료 영상 등 많은 분야에서 중요하게 사용되고 있으며 기술의 발달로 인해 그 사실성이 매우 높아지고 있다. 또한 렌더링 기술의 발달과 하드웨어의 비약적인 발전에 의해 실시간 게임 등에도 물리 기반 3차원 렌더링 기법들이 응용되어 사실성을 더해 가고 있다. 그러나 영화 제작 등에 사용될 수 있는 정도의 고품질 영상을 생성하기 위해 아직 적지 않은 시간을 필요로 하는 한계를 가기고 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 공간에 만들어진 복잡한 장면에 대하여 고품질 영상의 매우 중요한 요소 중의 하나인 물리 기반 전역 조영을 빠른 시간 안에 사실적으로 생성할 수 있는 렌더링 기법을 제안한다. 특정 제약 속에서 빠른 계산을 가능하게 하는 프로그래밍 가능한 그래픽스 하드웨어를 사용하여 물리 기반 전역 조영 알고리즘을 가속하고 포톤 매핑 기법을 적용한 광선 추적법 기반에서 효과적으로 동작할 수 있도록 렌더링 시스템의 구조를 최적화 하였다.
본 논문은 물리 시뮬레이션 환경에서 일련의 강체요소가 인과사슬에 따라 연쇄적으로 구동되는 가상의 루브 골드버그 기계를 합성하기 위한 예제 기반 접근방법을 제안한다. 일련의 요소 집합이 주어졌을 때, 본 논문의 목표는 사용자가 명시한 이동의 시작 및 종료위치, 그리고 경계 영역 조건을 만족하는 범위에서 이들 요소로만 구성된 루브 골드버그 기계를 자동으로 구축하는 것이다. 이를 위하여, 먼저 적은 개수의 요소로 구성된 소규모 컴포넌트들을 무작위로 추출한 후 모든 컴포넌트 쌍에 대한 결합 가능성을 하나의 그래프 구조로 표현한다. 이 그래프 위에서의 경로 탐색을 통하여 공간 상에 펼쳤을 때 사용자가 지정한 요구 조건을 만족시키는 경로를 찾고, 해당 경로에 따라 순차적으로 컴포넌트를 조립함으로써 기계를 구축한다. 완성된 기계가 물리 시뮬레이션 환경에서 정확히 동작함을 보장하기 위하여, 끝으로 간단한 그리디 알고리즘을 적용하여 조립된 컴포넌트들의 위치를 정교하게 조절한다. 다섯 종류의 요소만을 이용하여 만든 다양한 구조의 루브 골드버그 기계를 보임으로써 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 보인다.
In this paper, we propose new physically based threshold voltage models for short channel Surrounding Gate Silicon Nanowire Transistor with two different geometries. The model explores the impact of various device parameters like silicon film thickness, film height, film width, gate oxide thickness, and drain bias on the threshold voltage behavior of a cylindrical surrounding gate and rectangular surrounding gate nanowire MOSFET. Threshold voltage roll-off and DIBL characteristics of these devices are also studied. Proposed models are clearly validated by comparing the simulations with the TCAD simulation for a wide range of device geometries.
Tile drain의 특성을 갖는 농경지 유역에서의 강우-유출 모의를 위한 물리모형이 TOPMODEL 구조로부터 개발되었다. 본 모형은 GRASS 지리정보시스템에 의해서 DEM으로부터 제공되는 세부적인 지형정보를 기초자료로 하여 연구되었다. 9개의 가능한 흐름발생 시나리오가 제안되었고 모형개발 과정에 사용되었다. 토양 메트릭스와 tile 시스템에 있어서의 저류 및 지체효과가 2차 선형 저수지와 함께 모의되었다. 본 연구모형으로부터 tile 흐름, 지표하 흐름 및 지표면 흐름으로부터 야기되는 유출특성을 규명할 수 있었다.
인공배수유역의 강우유출모의를 위한 물리적 수문모형이 DEM으로 표현된 지형정보에 근거한 TOPMODEL로부터 개발되었다. 인공배수유역에서일어날 수 있는 아홉 가지 유출 발생 시나리오가 제안되었고, 또 이것을 모형의 개발을 위해 사용했다. 모형은 배수관을 통한 유출, 지하수 유출, 지표수 유출 등으로 유출과정을 나누어서 수문거동을 추적할 수 있도록 구성되어 있다. 제안된 모형은 유역의 물리적 특성을 잘 기술하고 있고 수문학적 거동에 보다 향상된 추출능력을 제공해줄 수 있을 것이라고 사료된다.
In this paper, a simple and accurate finite element model coupled to quasi-brittle damage law able to describe the multiple cracks initiation and their progressive propagation is developed in order to predict the complete force-displacement curve and the fracture pattern of human proximal femur under quasi-static load. The motivation of this work was to propose a simple and practical FE model with a good compromise between complexity and accuracy of the simulation considering a limited number of model parameters that can predict proximal femur fracture more accurately and physically than the fracture criteria based models. Different damage laws for cortical and trabecular bone are proposed based on experimental results to describe the inelastic damage accumulation under the excessive load. When the damage parameter reaches its critical value inside an element of the mesh, its stiffness matrix is set to zero leading to the redistribution of the stress state in the vicinity of the fractured zone (crack initiation). Once a crack is initiated, the propagation direction is simulated by the propagation of the broken elements of the mesh. To illustrate the potential of the proposed approach, the left femur of a male (age 61) previously investigated by Keyak and Falkinstein, 2003 (Model B: male, age 61) was simulated till complete fracture under one-legged stance quasi-static load. The proposed finite element model leads to more realistic and precise results concerning the shape of the force-displacement curve (yielding and fracturing) and the profile of the fractured edge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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