부공력감쇠는 풍직각방향의 와류공진을 예측하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 부공력감쇠는 진동유발하중 또는 피드백 하중을 구성하는 주요인자로 와류진동이 급격히 발현되는 현상을 설명하는 도구이기도 하다. 본 연구에서는 공력감쇠의 수학적 모델 을 제시하고 와류유발하중모델과 함께 와류진동을 예측하는 프러세스를 제안한다. 직사각형단면에 대한 공기력진동실험을 수행하여, 계측된 가속도로부터 공력감쇠와 와류유발하중을 추정하고 이에 기반하여 공력감쇠모델과 와류유발하중모델을 구축하는 과정을 다룬 다. 최종적으로 공력감쇠모델과 와류유발하중 모델에 대한 재해석을 통하여 가속도응답을 구하고 계측된 가속도와 비교하여 모델의 진동예측성능을 평가한다. 본 연구에서 제안된 와류하중모델의 진동예측성능을 평가한 결과 안정적이며, 신뢰도가 높은 와류진동예측 이 가능함을 알 수 있었다.

본 연구에서는 인공지능기법을 이용하여 진동만의 용존산소량 예측을 하였다. 관측자료에 존재하는 결측 구간을 보간하기 위해 양방향재귀신경망(BRITS, Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series) 딥러닝 알고리즘을 이용하였고, 대표적 시계열 예측 선형모델인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)과 비선형모델 중 가장 많이 이용되고 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 이용 하여 진동만의 용존산소량을 예측하고 그 성능을 평가했다. 결측 구간 보정 실험은 표층에서 높은 정확도로 보정이 가능했으나, 저층에서는 그 정확도가 낮았으며, 중층에서는 실험조건에 따라 정확도가 불안정하게 나타났다. 실험조건에 따라 정확도가 불안정하게 나타났다. 결과로부터 LSTM 모델이 중층과 저층에서 ARIMA 모델보다 우세한 정확도를 보였으나, 표층에서는 ARIMA모델의 정확도가 약간 높은 것으로 나타났다.

Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.

This paper presents a method for the assesment of thermal and vibration fatigues in integral exhaust manifold/turbine housing system. Most of failures on turbine housing are observed by thermal cyclic loads. In order to predict thermal failures by finite element analysis, we considered the temperature-dependent inelastic materials and transient temperature histories based on the thermal shock test. The results showed that the plastic strains of localized critical regions such as valve seat coincided well with crack locations from an endurance test. But, some failures around neck areas of turbine housing could not predict from thermal stress analysis. These cracks were originated due to the vibration excitations near resonance frequencies within engine operating ranges. The stress results of neck areas, which divided by temperature dependent yield stresses, from harmonic analysis showd a good agreement with experimental results.

When the trains are passed the station, a serious force is applied to ground and the caused vibration is propagated to the area of the station by the ground and rocks. The caused vibration brings about the operation interruption of the equipment which is sensitive to the vibration, or will bring about the structural damage of the station. In this study, to investigate the vibrational evaluation of railway station by the train service, the vibration simulation was performed and analyzed the effect of the vibration isolating countermeasure. From the vibration measurement, all trains that passed through the station exceeded the vibration criteria. Therefore, the vibration isolating countermeasure was established and the vibration simulation was performed.

본 연구는 원자력발전소에 설치되는 캐비닛형 전기기기의 동적 진동시험 자료를 이용하여 캐비닛의 지진응답을 예측할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 1) 절점질량 이상화 모델에 기반한 등가 지진하중 산정, 2) 진동시험자료에 기반한 캐비닛 구조의 입출력 상태방정식 규명, 3) 산정된 등가지진하중과 규명된 입출력 상태방정식을 사용한 지진응답산정의 과정으로 구성된다. 제안된 기법은 유한요소기법(FEM) 모델 개선(Model Updating)에 기반한 지진응답예측기법에 비하여 모델링 오차가 개입 되지 않는 장점을 가진다. 캐비넷 구조를 이상화한 2차원 프레임 모델과 3차원 상세 모델에 대한 수치검증을 통하여 제안된 기법이 지진응답을 매우 정확하게 예측을 함을 관찰하였고, 측정 노이즈에 대해서도 강인함을 관찰하였다. 추후연구로 실험검증이 요구된다.

여러 가지 진동원으로부터 전파되는 진동으로 인하여 진동폐해민원이 계속적으로 증가하는 추세에 있으나 이에 대한 진동규제기준이 미흡한 상태이다. 진동피해의 예측이나 경감방안을 마련하기 위해서 간편하고 실용적인 진동예측이 절실한 상태이다. 본 연구에서는 Newmark와 Hall이 제시한 증폭계수의 개념을 도입한 응답스펙트럼을 이용하여 쉽게 진동을 예측할 수 있는 기법을 제시하고 그 적용성을 검토하고자 한다. 이를 위하여 운행중인 지하철 구조물 내부 및 지상과 건물에서의 진동을 측정하였으며 제시된 방법으로 분석한 결과 본 방법이 진동예측에 손쉽게 적용될수 있음을 보여 주었다.

The light rail transits, in theses days, are planed to be introduced in Korea. However, there are more and more problems regarding the noise and vibration from the trackway. In order to reduced the vibration and noise, various method have been applied. Among those methods, it is that one of the most effective ways is to apply the floating mat underneath the slab track. In this stud, a numerical modeling to calculate the effect of the floating mat is to be used as well as the performance of the floating track.

해조류의 증식에 가장 큰 영향을 주는 것은 증식에 필요한 영양소와 적절한 수온 등 성장환경을 적절하게 유지시킬 필요가 있으나 해조류의 종류가 매우 다양하여 이들 각각에 개별적으로 대처하는 것이 매우 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 실제의 미생물이 서식하고 있는 원수를 이용하여 적절한 온도를 유지시켜 미생물의 증식을 촉진시키고 이러한 미생물의 개체수를 측정하는 센서를 개발하였다. 이 센서를 이용하면 해조류의 양이 갑자기 증가하는 초기상황을 찾아낼 수 있으므로 해조류의 급격한 증식을 미리 예측할 수 있다.