$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

센서최적배치 기법에 의한 원통형 구조물의 진동장 예측
Estimation of Vibration Field of a Cylindrical Structure Derived by Optimal Sensor Placement Methods 원문보기

한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, v.24 no.5, 2014년, pp.381 - 389  

정병규 (School of Mechanical Engineering, Pusan National University) ,  정의봉 (Department of Naval Architecture and Ocean Engineering, Pusan National University) ,  조대승 (Department of Naval Architecture and Ocean Engineering, Pusan National University) ,  김국현 (Department of Naval Architecture and Ocean Engineering, Tongmyong University) ,  강명환 (Agency for Defense Development)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study is concerned with the estimation of vibration-field of a cylindrical structure by modal expansion method(MEM). MEM is a technique that identifies modal participation factors using some of vibration signals and natural modes of the structure: The selection of sensor locations has a big inf...

주제어

#모드확장법   #모드기여도   #센서배치최적화   #진동장  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 이를 원통형 구조물에 적용하여 최적의 센서 위치를 구하고, 얻어진 위치에서의 진동응답을 이용하여 모드확장법으로 진동장을 예측하고자 한다. 그리고 예측된 진동장 결과를 MSC.Nastran을 이용한 원통 유한요소 모델의 강제진동 해석 결과와 비교하고자 한다. 이 때 예측된 진동결과와 비교결과의 오차의 표준편차를 계산하고 이를 이용하여 진동장 예측에 적합한 센서최적배치 기법을 선정하고자 한다.
  • Nastran을 이용한 원통 유한요소 모델의 강제진동 해석 결과와 비교하고자 한다. 이 때 예측된 진동결과와 비교결과의 오차의 표준편차를 계산하고 이를 이용하여 진동장 예측에 적합한 센서최적배치 기법을 선정하고자 한다.
  • 그러나 구조물에 부착할 수 있는 센서의 수는 대부분 제한적인 경우가 많다. 이에 이 논문에서는 제한된 개수의 센서를 적절한 위치에 설치하여 최적의 응답 결과를 얻는 센서최적배치 연구를 진동장 예측에 적용하고자 한다.
  • 따라서 어떠한 위치에서의 응답을 선택하는지가 매우 중요하다. 이에 이 연구에서는 센서의 최적배치와 관련된 여러 이론을 이용하여 진동장 예측에 적합한 최적의 센서배치 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 이 연구에서는 EFI, EFI-DPR, EVP, 그리고 AutoMAC의 센서최적배치 기법을 활용하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
가진력 규명법이란? 진동장 예측과 관련된 대표적 연구로는 가진력 규명법(force identification)과 모드확장법(modal expansion method)이 있다. 가진력 규명법은 구조물 표면의 일부 진동 신호와 힘에 대한 응답의 전달함수를 이용하여 동적 가진력을 추정하는 방법으로, Jung(1)과 Kim(2)은 이를 냉장고 및 세탁기에 적용하여 가진력을 구하고 규명된 가진력을 바탕으로 구조물의 진동 및 소음을 예측하였다. 이러한 가진력 규명법에서는 계산에 사용하는 전달함수가 출력되는 가진력의 정확도를 결정하는 중요한 요소이다.
모드확장법의 특징은? 계산된 기여도는 측정되지 않은 나머지 지점의 진동응답을 예측하는데 사용된다. 이러한 모드확장법은 진동 신호로 사용하는 센서의 수가 많을수록 더 많은 고유모드를 고려할 수 있기 때문에 보다 정확하게 진동장을 예측할 수 있다. 그러나 구조물에 부착할 수 있는 센서의 수는 대부분 제한적인 경우가 많다.
센서최적배치 기법 중 EFI(6), EFI-DPR(7), EVP(8), 그리고 AutoMAC(9)의 공통점은? 이 논문에서 사용한 센서최적배치 기법은 EFI(6), EFI-DPR(7), EVP(8), 그리고 AutoMAC(9)이다. 이들 방법은 구조물에 존재하는 고유모드를 활용하여 최적의 센서 위치를 찾는 방법이다. 이를 원통형 구조물에 적용하여 최적의 센서 위치를 구하고, 얻어진 위치에서의 진동응답을 이용하여 모드확장법으로 진동장을 예측하고자 한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. Jung, B. K. and Jeong, W. B., 2011, Estimation of Vibration Source and Sound Radiation of a Refrigerator Fan by using Measured Acceleration Signals, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 21, No. 9, pp. 834-841. 

    원문보기 상세보기 crossref

  2. Kim, T. H. and Jeong, W. B., 2013, Estimation of Excitation Force and Noise of Drum Washing Machine at Dehydration Condition using Phase Reference Spectrum, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 23, No. 7, pp. 617-623. 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. Jung, B. K. and Jeong, W. B., 2012, Estimation of Vibration and Radiated Noise of a Compressor by using Modal Expansion Method, Proceedings of the KSNVE Annual Spring Conference, pp. 554-555. 

  4. Jung, B. K. and Jeong, W. B., 2011, Identification of Vibration-field of a Compressor by Using Modal Expansion Method, Proceedings of the KSNVE Annual Autumn Conference, pp. 635-636. 

  5. Guisset, P. and Brughmans, M., 1995, Modal Expansion of Experimental Vibration Data for Numerical Acoustic Radiation Prediction, SAE Technical Paper 951090. 

  6. Kammer, D. C., 1991, Sensor Placement for On-orbit Modal Identification and Correlation of Large Space Structure, Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 14, No. 2, pp. 251-259. 

    상세보기 crossref

  7. Worden, K. and Burrows, A. P., 2001, Optimal Sensor Placement for Fault Detection, Engineering Structures, Vol. 23, No. 8, pp. 885-901. 

    상세보기 crossref

  8. Larson, C. B., Zimmerman, D. C. and Marek, E. L., 1994, A Comparison of Modal Test Planning Techniques: Excitation and Sensor Placement Using the NASA 8-bay Truss, International Modal Analysis Conference, pp. 205-211. 

  9. Shan, D. and Wan, Z., 2011, Optimal Sensor Placement for Long-span Railway Steel Truck Cable-stayed Bridge, Measuring Technology and Mechatronics Automation Conference. 

  10. Allemang, R. J. and Brown, D. L., 1982, A Correlation for Modal Vector Analysis, International Modal Analysis Conference, pp. 110-116. 

  11. Mares, C. and Surace, C., 1996, An Application of Genetic Algorithms to Identify Damage in Elastic Structures, Journal of Sound and Vibration, Vol. 195, No. 2, pp. 195-215. 

    상세보기 crossref

  12. Zhang, L., Huang, Q. and Wang, C., 2007, Optimal Sensor Placement Based on Multi-object Genetic Algorithm, Engineering Mechanics, pp. 168-172. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로