The aggregate-forming minerals in concrete undergo volume swelling and microstructure change under neutron irradiation, leading to degradation of physical and mechanical properties of the aggregates and concrete. A comprehensive investigation of volume change and elastic property variation of major aggregate-forming minerals is still lacking, so molecular dynamics simulations have been employed in this paper to improve the understanding of the degradation mechanisms. The results demonstrated that the densities of the selected aggregate-forming minerals of similar atomic structure and chemical composition vary in a similar trend with deposited energy due to the similar amorphization mechanism. The elastic tensors of all silicate minerals are almost isotropic after saturated irradiation, while those of irradiated carbonate minerals remain anisotropic. Moreover, the elastic modulus ratio versus density ratio of irradiated minerals is roughly following the density-modulus scaling relationship. These findings could further provide basis for predicting the volume and elastic properties of irradiated concrete aggregates in nuclear facilities.
콘크리트는 타설시부터 수많은 미세균열을 가지고 있으며, 이러한 미세균열등이 성장하고 전파되어 결국에는 콘크리트가 파괴된다. 이러한 일련의 과정을 손상이라 한다. 손상은 주로 2차 텐서로 표현되며 균열은 연속체적 현상으로 취급된다. 본 논문에서는 손상의 특성을 유효응력개념과 함께 등가탄성에너지법을 이용하여 나타내었으며, Helmholtz 자유에너지와 소산 포텐셜을 이용하여 손상모델의 손상전개와 구성방정식을 유도하였다. 구성방정식은 콘크리트의 탄성, 이방성 손상과 소성의 영향을 포함하도록 하였다. 두 가지 형태의 유효접선강성텐를 사용하였는데, 하나는 탄성-손상의 영향에 의한 것이며 다른 하나는 소성-손상의 영향에 의한 것이다. 모델을 검증하기 위하여 일축과 이축의 하중을 받는 콘크리트 요소에 대하여 유한요소해석을 하였으며 그 결과를 실험결과와 비교하였다.
본 논문에서는 잡음에 의해 손상된 텍스트 영상으로부터 복원 및 분할을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 영역의 복원을 위하여 색상 및 비색상 성분을 2차 대칭 스틱 텐서로 표현하고 보팅 기반의 손상된 영역을 복원하였으며, 마지막으로 클러스터링 방법에 의해 분할을 수행한다. 먼저 우리는 제안된 색상 선택함수에 의해 잡음에 강건한 색상과 비색상 성분을 선택한다. 두 번째 단계에서는 각각의 선택된 특징 벡터들은 스틱 텐서로 표현하였으며 제한된 보팅 커널의 필드내에서 이웃하는 보터들과 통신을 통하여 새롭게 정의된다. 따라서 2차 보팅 후 각각의 스틱 텐서는 이웃하는 텐서와 같은 특성을 가지며 손상된 영역들을 복원할 수 있다. 마지막으로 복원된 영상의 성능을 평가하기 위하여 적응적 평균 이동 알고리즘과 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상 분할을 수행하였다. 실험에서 제안된 방법은 전체적인 처리과정을 자동적으로 수행 가능하였으며 배경 및 객체의 영역에서 효율적인 복원 및 분할을 수행할 수 있었다.
In this paper, a novel PARAllel FACtor (PARAFAC) decomposition based Blind Source Separation (BSS) algorithm is proposed for modal identification of structures equipped with tuned mass dampers. Tuned mass dampers (TMDs) are extremely effective vibration absorbers in tall flexible structures, but prone to get de-tuned due to accidental changes in structural properties, alteration in operating conditions, and incorrect design forecasts. Presence of closely spaced modes in structures coupled with TMDs renders output-only modal identification difficult. Over the last decade, second-order BSS algorithms have shown significant promise in the area of ambient modal identification. These methods employ joint diagonalization of covariance matrices of measurements to estimate the mixing matrix (mode shape coefficients) and sources (modal responses). Recently, PARAFAC BSS model has evolved as a powerful multi-linear algebra tool for decomposing an $n^{th}$ order tensor into a number of rank-1 tensors. This method is utilized in the context of modal identification in the present study. Covariance matrices of measurements at several lags are used to form a $3^{rd}$ order tensor and then PARAFAC decomposition is employed to obtain the desired number of components, comprising of modal responses and the mixing matrix. The strong uniqueness properties of PARAFAC models enable direct source separation with fine spectral resolution even in cases where the number of sensor observations is less compared to the number of target modes, i.e., the underdetermined case. This capability is exploited to separate closely spaced modes of the TMDs using partial measurements, and subsequently to estimate modal parameters. The proposed method is validated using extensive numerical studies comprising of multi-degree-of-freedom simulation models equipped with TMDs, as well as with an experimental set-up.
암반내의 절리는 암반의 전체적인 역학적 거동에 중요한 역할을 한다. 암반에 대한 수치해석은 절리면의 역학적 물성, 방향성, 간격 그리고 연속성을 정교하게 모델링할수 있어야 한다. 본 논문의 내재적 절리-연속체 접근법은 절리군을 포함한 암반의 역학적 모델을 제시한다. 암반에 대한 강성 텐서는 온전한 암석과 절리군의 역학적 특성으로부터 산정하였다. 이는 온전한 암석과 절리군에 대한 연속적 강성 시스템의 컴플라이언스 텐서 합으로부터 산정할 수 있다. 암반사면의 평면파괴에 대한 수치해석은 기존의 daylight envelope과 측면한계를 적용하는 경험적인 방법과 상당히 일치함을 확인하였다. 개발된 내재적 절리-연속체 모델은 연속체 기반으로 수식화되어 기존의 절리에 대한 열-수리-화학적 실험적 결과들을 실제 수치해석에 적용할수 있을 것이다.
화산의 화도나 불발탄과 같이 축 대칭을 갖지만 단면의 반지름이 변하는 경우 대칭축에 수직인 얇은 원판들의 반응을 더하여 모델링하는 것이 효율적이다. 이런 모양의 이상체에 대한 자력 및 자력 변화율 텐서 모델링을 위해서는 얇은 원판에 대한 해석해가 필수적이다. 따라서 이 논문에서는 원판형 이상체에 대한 벡터 자력과 자력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 벡터 자력은 중력 변화율 텐서를 자력으로 변환하는 포아송 관계식을 이용하여 원판형 이상체의 기존 중력 변화율 텐서로부터 유도하였다. 자력 변화율 텐서는 직교 좌표계의 미분 관계식을 원통 좌표계로 미분 관계식으로 변환한 후 벡터 자력을 미분하여 유도하였다. 벡터 자력과 자력 변화율 텐서는 원판형 이상체의 축 대칭성을 이용한 립쉬츠-한켈(Lipschitz-Hankel) 적분을 기반으로 구하였다.
텐서(tensor) 이론에 기초한 기존의 구성방정식 모델은 암석(rock)과 같은 준취성 재료에서 나타나는 복잡한 변형열화(strain softening) 과정을 기술하기가 어려우며, 특히 구속압에 따른 변형열화 과정의 변화를 잘 반영하지 못한다. 본 연구에서는 화강암의 3차원 거동을 예측 분석할 수 있는 구성방정식을 마이크로플레인 모델을 이용하여 개발하였다. 화강암에 대한 마이크로플레인 모델은 Westerly 화강암과 Bonnet 화강암의 일축압축 및 삼축압축 시험 데이터와 최적을 이루도록 개발되었다. 개발된 마이크로플레인 모델은 화강암의 일축 및 삼축거동을 잘 예측하였다. 그리고 개발된 화강암의 마이크로플레인 모델을 유한요소법에 적용하여 암석지반 굴착시의 발파 모사를 통해 화강암의 비선형 거동 및 발파시의 파쇄 영역을 해석하였다. 또한 마이크로플레인 모델을 이용한 비선형 해석결과와 탄성해석 결과를 비교 분석한 결과 화강암의 거동은 비선형에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다.
다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.
최근 딥러닝은 다양한 분야에서 전통적인 기계학습에 비해 월등히 높은 성능을 보이고 있으며, 패턴인식을 위한 보편적인 방법으로 자리 잡아 가고 있다. 하지만, 이에 비해 정형데이터를 사용하는 분류 문제에서는 여전히 머신러닝 기법이 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 정형데이터를 고차원 텐서로 변환하는 네트워크 모듈을 제안하며, 이 모듈을 보편적인 딥러닝 네트워크와 함께 구성하여 정형데이터의 분류 문제에 적용하였다. 제안된 방법은 4종의 데이터셋을 활용하여 학습 및 검증되었으며, 제안된 방법은 90.22%의 평균 정확도를 달성하여, 최신 딥러닝 모델인 TabNet에 비해 2.55%p 높은 정확도를 보였다. 제안된 방법은 컴퓨터 비전 분야에서 높은 성능을 보이는 다양한 네트워크 구조를 정형데이터에 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.
In current study, for the first time, Nonlinear Bending of a skew microplate made of a laminated composite strengthened with graphene nanosheets is investigated. A mixture of mechanical and thermal stresses is applied to the plate, and the reaction is analyzed using the First Shear Deformation Theory (FSDT). Since different percentages of graphene sheets are included in the multilayer structure of the composite, the characteristics of the composite are functionally graded throughout its thickness. Halpin-Tsai models are used to characterize mechanical qualities, whereas Schapery models are used to characterize thermal properties. The microplate's non-linear strain is first calculated by calculating the plate shear deformation and using the Green-Lagrange tensor and von Karman assumptions. Then the elements of the Couple and Cauchy stress tensors using the Modified Coupled Stress Theory (MCST) are derived. Next, using the Hamilton Principle, the microplate's governing equations and associated boundary conditions are calculated. The nonlinear differential equations are linearized by utilizing auxiliary variables in the nonlinear solution by applying the Frechet approach. The linearized equations are rectified via an iterative loop to precisely solve the problem. For this, the Differential Quadrature Method (DQM) is utilized, and the outcomes are shown for the basic support boundary condition. To ascertain the maximum values of microplate deflection for a range of circumstances-such as skew angles, volume fractions, configurations, temperatures, and length scales-a parametric analysis is carried out. To shed light on how the microplate behaves in these various circumstances, the resulting results are analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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