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복합재 압력용기의 성능지수 최대화를 위한 적층 설계변수 연구
정승민(Seungmin Jeong),황태경(Taekyung Hwang) 한국추진공학회 2018 한국추진공학회지 Vol.22 No.3
In this paper the laminate design parameters are researched to maximize the performance index of a composite pressure vessel. To maximize the performance index, the three design variables that the thickness of each of helical and hoop layers and the length of hoop layer are considered under the assumption of fixed internal space. To optimize the variables, the response surface method is introduced for construction of the surrogate model and the ANOVA(analysis of variance) is performed to evaluate the effects of the variables. The optimization problem is formulated to maximize performance index under the burst pressure constraint. To verify the effectiveness of the research, numerical analyses are performed for the optimum model.
정승민(Seungmin Jeong),김형근(Hyounggeun Kim),황태경(Taekyung Hwang) 한국추진공학회 2016 한국추진공학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.5
본 논문에서는 유한요소해석을 이용하여 복합재 연소관의 금속 보스에 대한 형상 최적설계기법을 제안하였다. 복합재 연소관의 구조 안정성을 위해 연소관 내압에 의한 돔 부위의 섬유응력과 보스체결볼트의 응력을 제한하였고, 경량화를 위해 보스의 무게를 목적함수로 설정하였다. 또한 반응표면법(Response Surface Method)을 이용하여 특성치에 대한 반응표면모델을 구축하였다. 그리고 분산분석을 이용해 각 특성치에 대한 설계변수의 유의성을 평가하고 회귀분석을 통해 구축된 모델의 적합성을 검증하였다. 최적화를 위해 순차이차계획법(Sequential Quadratic Programming) 알고리즘을 이용하였고, 도출된 최적형상에 대한 구조해석을 수행함으로써 제안한 기법의 효용성을 검증하였다. This paper proposes a shape optimization of the metal boss for a composite motor case using finite element analysis. For the structural safety and the weight reduction of the composite motor case, under the internal pressure, the fiber stress in the dome area and the tightening bolt stress are constrained and the boss weight is set to objective function, respectively. The response surface models are constructed for the performance characteristics by using response surface method. The significance of the design variables about the performance characteristics is evaluated through the ANOVA(Analysis of Variance) and the goodness of fit test for the constructed model is performed through the regression analysis. The SQP(Sequential Quadratic Programming) algorithm is used for the optimization and the proposed method is verified by performing structural analysis for the optimum shape.
복합재 압력용기의 성능지수 최대화를 위한 적층 설계변수 연구
정승민(Seungmin Jeong),황태경(Taekyung Hwang) 한국추진공학회 2017 한국추진공학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.5
본 연구에서는 복합재 압력용기의 성능지수를 최대화하기 위한 적층 설계변수의 영향도 평가 및 최적설계를 수행하였다. 복합재 압력용기의 성능지수에는 용기의 내부체적을 포함한 내압성능 및 경량화 개념이 함축되어 있다. 따라서 성능지수를 최대화하기 위하여 압력용기의 내부체적이 고정되어 있다는 가정 하에 헬리컬 및 후프 층의 두께와 후프 층의 길이, 총 세 가지 변수를 고려하였다. 선정된 변수들의 최적화를 위하여 대체모델의 구축에 필요한 반응표면법이 도입되었고, 변수의 영향도를 평가하기 위한 분산분석이 수행되었다. 최적설계 문제는 내압성능 제약조건 하에 성능지수를 최대화하는 문제로 정식화하였다. 도출된 최적화 모델에 대한 추가적인 수치해석을 통해 본 연구의 효용성을 입증하였다. In this paper the laminate design parameters are researched to maximize the performance index of a composite pressure vessel. The pressure-resistant performance and the light-weight concept with contained internal space are implied in the performance index. To maximize the performance index, the three design variables that the thickness of each of helical and hoop layers and the length of hoop layer are considered under the assumption of fixed internal space. To optimize the variables, the response surface method is introduced for construction of the surrogate model and the ANOVA(analysis of variance) is performed to evaluate the effects of the variables. The optimization problem is formulated to maximize performance index under the burst pressure constraint. To verify the effectiveness of the research, numerical analyses are performed for the optimum model.
웨어러블 기기를 위한 광혈류 데이터 기반 혈압 측정 하이브리드 딥러닝 시스템의 구축
정승민(Seungmin Jeong),김영(Young Kim),조은혜(Eun Hye Jo),민세동(Se Dong Min) 대한전기학회 2021 전기학회논문지 Vol.70 No.8
In this work, we developed a PPG-based blood pressure estimation hybrid deep learning model built into wearable devices and used by hypertension patients to monitor blood pressure in real-time in their daily lives. The model is a deep-learning model that combines data preprocessing, Autoencoder deep learning model for feature extraction, and RAN regression model developed by this research team. We conducted experiments to compare the blood pressure prediction performance of the proposed model with other deep learning models and find out how the objective blood pressure prediction performance is. We conducted experiments on an open dataset with the vital signs of 32 subjects. After models trained on 24 subjects’ data and are tested on eight other people’s data, we could see that using deep-learning regression models combined with an Autoencoder (hybrid deep-learning) performs better than using a deep learning model alone, and RAN accurately predicts blood pressure than the comparable deep-learning models. The study found that the average error for actual and predicted blood pressure in the proposed hybrid deep-learning models was 4.67 mmHg, and the standard deviation of error was 6.37 mmHg. It satisfies the accuracy criteria presented by the Korean National Institute of Food and Drug Safety Evaluation.
복합재 압력용기의 구조 성능 및 품질 향상을 위한 공정 변수 최적화 연구
정승민(Seungmin Jeong),박병열(Byeongyeol Park),황태경(Taekyung Hwang) 한국추진공학회 2016 한국추진공학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.12
본 논문은 복합재 압력용기의 구조 성능 및 품질 향상을 도모하기 위한 공정 변수 최적화 연구에 관한 것이다. 복합재 압력용기의 구조 성능에 큰 영향을 미치는 층간 전단 강도는 일반적으로 수지의 섬유 함침성이 클수록 증가하기 때문에 이를 위해 공정 변수의 선정 및 최적화를 실시하였다. 선정된 공정 변수들의 최적조건을 찾기 위해 다구찌법을 이용함으로써 구조 성능 및 품질을 최적화할 수 있었다. 또한 도출된 최적조건의 검증을 위해 추가적인 제작 및 확인 실험을 실시하여 본 연구의 효과를 입증하였다. 결론적으로 습식 필라멘트 와인딩 시 수지 함침성을 최대화하기 위한 수지 점도의 최적조건을 찾는 것이 중요하며, 점도는 온도에 크게 좌우되므로 와인딩 시 온도제어가 필수적이라 판단된다. This paper focuses on the study on manufacturing parameters optimization to improve the structural performance and the quality of composite pressure vessels. Since the interlaminar shear strength which has a great influence on the structural performance is generally improved by increasing the resin impregnation, the manufacturing parameters optimization is performed. To improve structural performance and the quality, the Taguchi method is applied to the searching for the optimum conditions of manufacturing parameters. To verify the effectiveness of this research, the additional manufactures and experiments are conducted. Consequently, in the process of wet filament winding, the searching for the optimum conditions of the resin viscosity is important and the winding temperature should be controlled carefully because of its effects on the viscosity.
정승민(Seungmin Jeong),김형근(Hyounggeun Kim),황태경(Taekyung Hwang) 한국추진공학회 2016 한국추진공학회지 Vol.20 No.6
This paper proposes a shape optimization of the metal boss for a composite motor case using finite element analysis. For the structural safety and the weight reduction of the composite motor case, under the internal pressure, the fiber stress in the dome area and the tightening bolt stress are constrained and the boss weight is set to objective function, respectively. The response surface models are constructed for the performance characteristics by using response surface method. The significance of the design variables about the performance characteristics is evaluated through the ANOVA(analysis of variance) and the goodness of fit test for the constructed model is performed through the regression analysis. The SQP(sequential quadratic programming) algorithm is used for the optimization and the proposed method is verified by performing structural analysis for the optimum shape.