본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으 로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개 수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되 는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.

본 연구의 목적은 원자로 1400(APR 1400) 원자력 발전소(NPP)의 원자로 격납건물(RCB) 내진성능에 대해 상이한 수치모델과 지진 주파수 성분의 영향을 평가하는 것이다. 집중 질량 막대 모델(lumped-mass stick model, LMSM)과 3차원 유한요소모델(threedimensional finite element model, 3D FEM)의 두 가지 수치 모델이 시간이력해석을 수행하기 위해 개발되었다. LMSM은 기존의 집중 질량 보-요소를 사용하여 SAP2000으로 구성하였으며, 3D FEM은 각기둥 입체-요소를 사용하여 ANSYS로 작성되었다. 저주파수 및 고주파수 성분을 고려한 두 그룹의 지진파를 시간이력해석에 적용하였다. 저주파수 지진파의 응답스펙트럼을 NRC 1.60의 설계 스펙트럼과 일치되도록 조정하여 작성하였으며, 고주파수 지진파는 10Hz ~ 100Hz의 고주파수 범위를 갖도록 생성하였다. RCB의 지진응 답은 다양한 높이에서 층응답스펙트럼으로 검토하였다. 수치해석 결과, 저주파수 지진에 의한 구조물의 FRS 결과는 두 수치 모델에 서 매우 유사한 결과를 보였다. 하지만, 고주파수 지진에 의한 LMSM의 FRS 결과는 고차 고유 주파수 영역에서 3D FEM과 큰 차이를 보였으며, RCB의 낮은 높이에서 명확한 차이를 보였다. 3D FEM이 정확한 구조물의 응답을 나타내는 것으로 가정한다면, RCB의 LMSM은 고주파수 지진에 의한 FRS 결과의 고차 고유 주파수 영역에서 일정 수준의 불일치성을 내포하고 있다.

One of the important advantages of Thermosonics is that it can be applied to complex structures such as a turbine blade as a convenient and quick screening test method. For a reliable thermosonic test, the vibrational characteristics of the system comprising the tested structure and the clamp at ultrasonic frequency range should be identified. Therefore, this study presented the analysis results of frequency response functions and mode shapes of the turbine blade and clamp system and investigate the possibility of the reliable excitation system for the thermosonic test.

본 논문에서는 주파수 응답함수에서의 고유진동수를 나타내는 피크와 추가적 정보를 제공하는 제로를 이용하여 구조물의 손상탐지와 손상도를 추정할 수 있는 기법을 개발하였다. 주파수 응답함수의 이론적 고찰을 통하여 주파수 응답함수 내의 피크와 제로를 정의하고, 강성 및 질량행렬, 주파수 응답행렬의 상관관계로부터 고유치 해석을 통하여 피크와 제로를 구하는 방법을 상세히 설명하였다. 부재 강성의 고유치(피크 및 제로)에 대한 민감도 분석을 이용한 구조계 추정기법의 이론을 정립하였다. 본 연구에서 제안한 기법은 고유 진동수 및 제로진동수를 이용하여 구조부재의 강성을 역으로 추정하여 실제 구조물과 가장 근접한 수치해석 모델을 만드는 것으로 이 과정에서 손상의 위치와 손상도를 추정할 수 있다. 제안한 이론의 정확성과 타당성은 스프링-매스 시스템과 보구조물의 수치해석 모델에 적용하여 입증하였다.

본 논문은 사각형 연료 탱크 내 비점성, 비압축성, 비회전 유동에 대한 슬로싱 주파수 응답의 유한요소 해석을 다룬다. 지배방정식으로 포텐셜 이론을 기반으로 한 라플라스 방정식을 적용한다. 슬로싱 운동이 작다고 가정하여 선형화된 자유표면 조건을 적용하였고, 변수분리기법을 이용하여 이론해를 구하였다. 점성 감쇠에 따른- 에너지 소산의 영향을 구현하기 위해 가상치 점성 계수를 도입하였으며, 이고 인해 공진 주파수에서 응답의 발산을 방지할 수 있나. 슬로싱 응답의 최대 진폭을 예측하기 위해 9절점 요소를 사용한 유한요소법을 이용하여 해석하였다. 슬로싱 높이, 유체 내부 동수압 및 내부 유체력의 수치 결과는 이론해와 잘 일치하였다. 유한요소 시험 프로그램을 검증한 후, 유체높이에 따른 슬로싱 주파수 응답 특성을 분석하였다.

When a ship is course-keeping in the open seas, autopilot system is adapted. The design of autopilot system is very important for improvement of ship′s element research. Automatic steering system consists of autopilot device, power unit, steering gear, magnetic or gyro compass and ship dynamics. In order to evaluate automatic steering system of ships in open seas. we need to know the characteristics of each component of the system, and also to know the characteristics of disturbance to ship dynamics. In this paper, I provide evaluation method of autopilot navigation system of the fishing ship. Prediction method based on the principle of linear superposition is introduced for irregular disturbance. For the evaluation of automatic steering system of a ship, "performance index" is introduced from the viewpoint of energy saving and calculation method is frequency response analysis. Finally, I carried out calculation of sensitivity of control constants of autopilot with various conditions of ocean environments.

본 연구에서는 외부의 동하중에 의한 다층 지반-말뚝 상호작용계의 해석을 위한 동적 유한요소-경계요소 조합 주파수 응답해석 알고리즘을 개발하였다. 전체 상호작용계를 내부영역과 외부영역으로 나누고, 내부영역에 보요소를 도입하여 말뚝을 모형화 하고 평면변형률 요소로 모형화된 지반과 조합하였다. 말뚝머리 절점에 집중질량을 이용하여 상부구조물을 고려하므로써 전체 지반-말뚝 상호작용계의 내부영역을 형상화하였다. 외부영역에 동적 기본해를 이용한 경계요소 해석을 도입하고 유한요소로 구성된 내부영역과 조합하므로써 반무한체에 대한 방사조건을 만족시키고 내부의 복잡한 기하학적 성질과 다양한 물성의 고려가 가능한 수치해석 기법을 개발하였다. 개발된 지반-말뚝-구조물계의 상호작용 해석법에 대한 타당성을 알아보기 위해 다층반무한 지반에 근입되어진 말뚝에 조화하중을 가하여 동적 응답해석을 실시하고 기존의 연구결과 및 실험값과 비교 검증하였다. 또한 상호작용계의 주요 인자들의 변화를 통한 다양한 해석을 수행하므로써 다층 반무한 지반에 근입되어진 말뚝의 동적 특성을 고찰하였다.

This paper presents a convolutional neural network to automatically conduct the peak picking in frequency domain of structural responses. The peaks in frequency domain have a high potential to be the natural frequencies, which are one of the important indicator to be used for structural health monitoring purposes, such as damage detection, cable tension estimation, and finite element model updating. In general, the peaks with the corresponding natural frequencies are manually selected by the users from the frequency domain. Although this previous approach is possible to simply extract the candidate of natural frequencies, it is inappropriate in the practical applications of the long-term monitoring and the implementation for wireless smart sensor. To overcome the drawbacks, this study proposes the convolutional neural network that can automatically identify the peaks with the corresponding natural frequencies from the frequency domain of structural responses.