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        검색결과 7

        3.
        2014.10 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구에서는 테이퍼 보에 대한 미분방정식의 일반해에 캔틸레버 보의 경계조건을 적용하여 모드특성을 추정한다. 또한, 휨을 받는 테이퍼 원형강관 캔틸레버 보에 발생하는 관통균열을 모델링하기 위하여 에너지 방법을 이용하여 균열보에 대한보 길이방향 휨강성을 구한 후 이를 이용하여 테이퍼 원형강관 캔틸레버 균열보에 대한 고유주파수와 모드형상을 추정한다. 보 길이에 따른 균열보의 휨강성 변화는 기존 연구에서 밝혀진 현상과 유사하게 합리적인 양상을 보였으며, 유도한 휨강성을 적용하여 산정한 균열보의 고유주파수는 균열 크기가 증가할수록 감소함을 확인하였고, 모드형상은 균열발생에 의해 변화함을 알 수 있었다. 연구결과는 향후 테이퍼 원형강관 캔틸레버 보 형태의 타워 구조물에 대한 진동기반 균열탐지에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
        4,000원
        5.
        1997.05 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        PFO(pyrolized fuel oil) and C10+ oil, which are the residual heavy oils form a NCC(naphtha cracking center), were heat-treated to produce the precursor-pitch for carbon materials. After PFO was initially distilled near 300℃ to separate the volatile matters recovering as high-quality fuel oil, the residuum of nonvolatile precursor-pitch was then thermally pyrolized in the temperature ranges from 350℃ to 450℃. Spinnable isotropic pitch with the softening point of 200℃ and the toluene insolubles of 36wt% was obtained at 365℃, and then was successfully spun through a spinneret(0.5mm diameter). After spinning, an isotropic carbon fiber of 25μm diameter was obtained via oxidation and craboniation procedures. Mesophase spherules began to be observed from the product pitch pyrolized at 400℃, and bulk mesophase with a flow texture was observed above 420℃. In the case of C10+ was the feed was polymerized in the presence H2SO4 at room temperature to increase the molecular weight and then heat-treated gradually up to 200~250℃. The products obtained with the softening point of 80~190℃ were carbonized at 500 and 1000℃ to examine the morphology.
        4,200원
        6.
        2012.03 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구에서는 풍력발전기 타워의 효과적인 상태 모니터링을 위하여 타워의 고유진동수 및 모드형상을 이용한 손상추정기법을 제안하였다. 풍력발전기에 대한 동력학 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 타워의 거동을 시뮬레이션하고 결과를 이용하여 타워의 모드특성을 추정하였다. 다양한 손상에 의한 타워의 고유진동수와 모드형상의 변화를 모드특성 추정 프로그램을 이용하여 해석적으로 구하여 훈련패턴을 생성하고 이를 이용하여 신경망을 훈련시켰다. 복수 손상 경우를 포함한 10가지 손상경우에 대한 모드특성을 훈련된 신경망에 입력하여 손상을 추정하였으며, 모든 손상 경우에 대하여 비교적 정확하게 손상위치와 손상정도를 판정할 수 있었다. 단, 미소 손상의 경우 손상정도가 약간 과소평가되는 경향을 보였으나 손상위치는 합리적으로 추정됨을 알 수 있었다. 향후, 미소 손상 추정결과의 정확성을 개선하고, 실험을 통하여 제안된 기법을 검증할 계획이다.