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윤군진,한봉구,Yun, Gun-Jin,Han, Bong-Koo Computational Structural Engineering Institute of 2008 한국전산구조공학회논문집 Vol.21 No.1
본 논문에서는 지진하중하의 대형구조물의 시뮬레이션을 위해 실험과 해석을 병합한 분산공유 하이브리드 해석 및 실험소프트웨어 framework를 개발하였다. 제안된 소프트웨어 framework은 별도의 동적 그리고 정적 해석을 위한 프로그램의 개발이 필요 없기 때문에 일반 범용 유한요소해석 프로그램을 개발된 해석 및 실험 제어 프로그램과 interface API를 이용하여 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서 개발된 소프트웨어 framework은 독자적 기능을 가진 module로 구성이 되어 있을 뿐만 아니라 개체지향형 프로그램 개념을 바탕으로 개발되었다. 예제를 통하여 개발된 시스템의 기능과 분산공유하이브리드 해석 및 실험에서의 유용성을 증명하였다. In this paper, a software framework that integrates computational and experimental simulation has been developed to simulate and test a large-scale structural system under earthquake loading. The proposed software framework does not need development of the computer codes for both dynamic and static simulations. Any general-purpose software can be utilized with a main control module and interface APIs. This opens up a new opportunity to facilitate use of sophisticated finite elements into hybrid simulation regime to enhance accuracy and efficiency of simulations. The software framework described in the paper is modular and uses object oriented programming concepts. A series of illustrative examples demonstrate that the system is fully-functional and is capable of running any number of experimental and/or analytical components.
Regularization Method by Subset Selection for Structural Damage Detection
윤군진,한봉구,Yun, Gun-Jin,Han, Bong-Koo Computational Structural Engineering Institute of 2008 한국전산구조공학회논문집 Vol.21 No.1
본 논문에서는 구조손상 탐색을 위해 매개변수 부 집합 선택에 의한 새로운 정규화 방법을 제안하였다. Residual function을 위해 동적 residual force 벡터를 이용하였다. 과거에는 Residual function으로서 기본 동적 특성치(고유치와 고유모드)를 이용하여 단일구조손상은 탐색할 수 있었지만 다중구조손상 위치를 탐색하기에는 한계가 있었을 뿐 아니라 고유모드와 고유치의 상이한 기여도 때문에 가중치를 적용해야 하는 어려움이 있었다. 본 논문에서 제안된 방법은 고유모드의 불완전한 계측을 보완하기 위하여 모델 확장법을 적용하였다. 제안된 구조손상 탐색법은 다중구조손상 위치를 동시에 찾아 낼 수 있는 장점을 가지고 있다. 2차원 평면 트러스 구조를 이용하여 제안된 방법의 효용성을 검증하였다. In this paper, a new regularization method by parameter subset selection method is proposed based on the residual force vector for damage localization. Although subset selection using the fundamental modal characteristics as a residual function has been successful in detecting a single damage location, this method seems to have limited capabilities in the detection of multiple damage locations and typically requires cumbersome weighting values. The method is presented herein and considers cases in which damage detection must be achieved using incomplete measurements of the structural responses. Model expansion is incorporated to deal with this challenge. The unique advantage of employing the new regularization method is that it can reliably identify multiple damage locations. Through an illustrative example, the proposed damage detection method is demonstrated to be a reliable tool for identifying multiple damage locations for a planar truss structure.
이순기,윤군진 국제구조공학회 2013 Smart Structures and Systems, An International Jou Vol.12 No.2
In this paper, a statistical reference-free real-time damage detection methodology is proposed for detecting joint and member damage of truss bridge structures. For the statistical damage sensitive index (DSI), wavelet packet decomposition (WPD) in conjunction with the log likelihood ratio was suggested. A sensitivity test for selecting a wavelet packet that is most sensitive to damage level was conducted and determination of the level of decomposition was also described. Advantages of the proposed method for applications to real-time health monitoring systems were demonstrated by using the log likelihood ratios instead of likelihood ratios. A laboratory truss bridge structure instrumented with accelerometers and a shaker was used for experimental verification tests of the proposed methodology. The statistical reference-free real-time damage detection algorithm was successfully implemented and verified by detecting three damage types frequently observed in truss bridge structures – such as loss of bolts, loosening of bolts at multiple locations, sectional loss of members – without reference signals from pristine structure. The DSI based on WPD and the log likelihood ratio showed consistent and reliable results under different damage scenarios.
선택적 레이저 용융 공정의 공정변수 평가를 위한 용융풀 유한요소 모델
이강현,윤군진 한국군사과학기술학회 2020 한국군사과학기술학회지 Vol.23 No.3
Selective laser melting(SLM) is one of the powder bed fusion(PBF) processes, which enables quicker production of nearly fully dense metal parts with a complex geometry at a moderate cost. However, the process still lacks knowledge and the experimental evaluation of possible process parameter sets is costly. Thus, this study presents a finite element analysis model of the SLM process to predict the melt pool characteristics. The physical phenomena including the phase transformation and the degree of consolidation are considered in the model with the effective method to model the volume shrinkage and the evaporated material removal. The proposed model is used to predict the melt pool dimensions and validated with the experimental results from single track scanning process of Ti-6Al-4V. The analysis result agrees with the measured data with a reasonable accuracy and the result is then used to evaluated each of the process parameter set.
삼차원 합성곱 신경망과 X선 단층 영상에서 추출한 형태학적 특징을 이용한 PEMFC용 가스확산층의 투과도 예측
유한길,윤군진 한국복합재료학회 2024 Composites research Vol.37 No.1
본 연구에서는 고분자 전해질막 연료전지용 가스확산층의 투과도를 예측하기 위해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 사용하는 방법론을 소개한다. 먼저, 기계학습 모델을 학습시키기 위해 X-선 단층 촬영을 통해 얻은 실제 가스확산층 이미지에서 형태학적 특성을 추출해 가스확산층의 대표 체적 요소로 이루어진 인공 데이터셋을 생성한다. 이러한 형태학적 특성은 다공성, 섬유 배향, 직경의 통계적 분포가 포함된다. 구축한 인공 데이터셋 대표 체적 요소들의 투과도를 평가하기 위해 격자 볼츠만 방법이 사용되었으며 각각의 대표 체적 요소들의 투과도를 도출하였다. 이러한 인공 데이터셋을 통해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 학습시켰으며 인공 데이터셋을 학습한 삼차원 합성곱 신경망 모델이 실제 가스확산층의 대표 체적 요소 투과도 또한 잘 예측하는 것을 확인하였다. In this research, we introduce a novel approach that employs a 3D convolutional neural network (CNN) model to predict the permeability of Gas Diffusion Layers (GDLs). For training the model, we create an artificial dataset of GDL representative volume elements (RVEs) by extracting morphological characteristics from actual GDL images obtained through X-ray tomography. These morphological attributes involve statistical distributions of porosity, fiber orientation, and diameter. Subsequently, a permeability analysis using the Lattice Boltzmann Method (LBM) is conducted on a collection of 10,800 RVEs. The 3D CNN model, trained on this artificial dataset, well predicts the permeability of actual GDLs.