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차체구조물에서 면내굽힘모우멘트 및 과하중이 피로특성과 균열전파 거종에 미치는 영향에 관한 연구
장경복(Gyoungbok Jang),정진우(Jinwoo Jung),강성수(Sungsu Kang),정원욱(Wonwook Jung),박순철(Sooncheol Park) 한국자동차공학회 2001 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.2001 No.5_2
Actually, a driving cars are subjected to random loads with variable amplitude in the road. Although it is necessary test method considering random loads with variable amplitude, nearly all tests have been performed under constant load conditions in the laboratory. In this study, the overload factor affecting on the fatigue strength, crack initiation and propagation directions of spot-welded specimens have been studied. Because it is important to analyse and predict crack initiation position and propagation directions on the spot weld area for strength design of automobile body structure.
적응적 방법에 의한 하이퍼큐브 네트워크 결함 진단 알고리즘
최혜연,김선신,강성수,최길호,이충세 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2003 컴퓨터정보통신연구 Vol.11 No.2
시스템 레벨의 대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용하여 결함을 진단한다. 그러나, 다중처리 시스템 상에서 큰 규모의 결함 집합을 고려할 때에 여러 가지 제약이 따른다. 또한 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 내에서 발생되는 결함의 빈도가 높아지게 된다. 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 병렬처리 시스템 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t개를 초과할 경우의 연구는 거의 이루어지지 않았다. Somani와 Peleg은 k개의 부정확한 진단을 용인함으로써 결함의 개수가 t개를 초과할 경우에도 시스템을 진단하는 t/k-dignosable 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 Somani 등이 제안한 것처럼 k=1개의 부정확한 진단을 용인하는 경우에 하이퍼큐브를 진단하는 알고리즘을 제안한다. 이 논문에서 제안한 알고리즘은 더 많은 결함을 진단하면서도 기존의 알고리즘보다 효율이 거의 떨어지지 않는다는 사실을 분석을 통하여 확인할 수 있었다. System level diagnosis algorithms are based on the PMC model and use the properties of t-diagnosable system where the maximum number of the faults does not exceed t. Diagnostic algorithms have limit when dealing with large fault sets in multiprocessor systems. Somani and Peleg proposed t/k-diagnosable system to system diagnose by allowing upper bounded few number of units to be diagnosed incorrectly, which can diagnosis more faults than t-diagnosable system. In this paper, we propose hypercube diagnosis algorithm using t/k-diagnosable system. When the number of faults exceeds t, we allow a fault(k=1) to be diagnosed incorrectly, Based on this idea, we find that the performance of the proposed algorithm is nearly as efficient as any previously known strategies and detect more faults.