연구목적: 본 연구에서는 고차전단변형이론을 적용한 등기하해석 방법을 이용하여 기능경사복합재 판의 휨에 의한 역학적 거동을 해석하고자 하였다. 연구방법: 기능경사복합재 판의 역학적 거동을 보다 더 정확하게 해석하기 위해서 전단보정계수를 도입할 필요가 없는 기하학적 비선형을 고려한 고차전단변형이론을 이용하여 휨을 받는 기능경사복합재 판의 평형방정식과 지배방정식을 도출하였으며, 등기하 해석방법에 의한 수정된 Newton-Raphson 반복법을 이용하여 방정식들을 풀었다. 연구결과: 판의 용적비, 길이-두께 비 및 경계조건은 기능경사복합재 판의 휨 거동에 상당한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 결론: 제안된 등기하해석 방법은 휨을 받는 기능경사복합재 판의 역학적 거동을 해석하는데 있어 정확하고 효과적인 수치해석 방법임을 확인하였다.
A-PET is a quad-head PET scanner developed for use in small-animal imaging. The dimensions of its volumetric field of view (FOV) are $46.1{\times}46.1{\times}46.1mm^3$ and the gap between the detector modules has been minimized in order to provide a highly sensitive system. However, such a small FOV together with the quad-head geometry causes image quality degradation. The main factor related to image degradation for the quad-head PET is the mispositioning of events caused by the penetration effect in the detector. In this paper, we propose a precise method for modelling the system at the high spatial resolution of the A-PET using a LOR (line of response) based ML-EM (maximum likelihood expectation maximization) that allows for penetration effects. The proposed system model provides the detection probability of every possible ray-path via crystal sampling methods. For the ray-path sampling, the sub-LORs are defined by connecting the sampling points of the crystal pair. We incorporate the detection probability of each sub-LOR into the model by calculating the penetration effect. For comparison, we used a standard LOR-based model and a Monte Carlo-based modeling approach, and evaluated the reconstructed images using both the National Electrical Manufacturers Association NU 4-2008 standards and the Geant4 Application for Tomographic Emission simulation toolkit (GATE). An average full width at half maximum (FWHM) at different locations of 1.77 mm and 1.79 mm are obtained using the proposed system model and standard LOR system model, which does not include penetration effects, respectively. The standard deviation of the uniform region in the NEMA image quality phantom is 2.14% for the proposed method and 14.3% for the LOR system model, indicating that the proposed model out-performs the standard LOR-based model.
As a valid numerical method to obtain a high-resolution result of a flow field, computational fluid dynamics (CFD) have been widely used to study coolant flow and heat transfer characteristics in fuel rod bundles. However, the time-consuming, iterative calculation of Navier-Stokes equations makes CFD unsuitable for the scenarios that require efficient simulation such as sensitivity analysis and uncertainty quantification. To solve this problem, a reduced-order model (ROM) based on proper orthogonal decomposition (POD) and machine learning (ML) is proposed to simulate the flow field efficiently. Firstly, a validated CFD model to output the flow field data set of the rod bundle is established. Secondly, based on the POD method, the modes and corresponding coefficients of the flow field were extracted. Then, an deep feed-forward neural network, due to its efficiency in approximating arbitrary functions and its ability to handle high-dimensional and strong nonlinear problems, is selected to build a model that maps the non-linear relationship between the mode coefficients and the boundary conditions. A trained surrogate model for modes coefficients prediction is obtained after a certain number of training iterations. Finally, the flow field is reconstructed by combining the product of the POD basis and coefficients. Based on the test dataset, an evaluation of the ROM is carried out. The evaluation results show that the proposed POD-ROM accurately describe the flow status of the fluid field in rod bundles with high resolution in only a few milliseconds.
The dynamic structural responses are sensitive to the time-frequency content of seismic waves, and seismic input motions in time-history analysis are usually required to be compatible with design response spectra according to nuclear codes. In order to generate spectra-compatible input motions while maintaining the intrinsic non-stationarity of seismic waves, an improved time-domain approach is proposed in this paper. To maintain the nonstationary characteristics of the given seismic waves, a new time-frequency envelope function is constructed using the Hilbert amplitude spectrum. Based on the intrinsic mode functions (IMFs) obtained from given seismic waves through variational mode decomposition, a new corrective time history is constructed to locally modify the given seismic waves. The proposed corrective time history and time-frequency envelope function are unique for each earthquake records as they are extracted from the given seismic waves. In addition, a dimension reduction iterative technique is presented herein to simultaneously superimpose corrective time histories of all the damping ratios at a specific frequency in the time domain according to optimal weights, which are found by the genetic algorithm (GA). Examples are presented to show the capability of the proposed approach in generating spectra-compatible time histories, especially in maintaining the nonstationary characteristics of seismic records. And numerical results reveal that the modified time histories generated by the proposed method can obtain similar dynamic behaviors of AP1000 nuclear power plant with the natural seismic records. Thus, the proposed method can be efficiently used in the design practices.
Spatial cable systems can provide more transverse stiffness and torsional stiffness without sacrificing the vertical bearing capacity compared with conventional vertical cable systems, which is quite lucrative for long-span earth-anchored suspension bridges' development. Higher economy highlights the importance of refined form-finding analysis. Meanwhile, the internal connection between the lateral and vertical sags has not yet been specified. Given this, an analytic algorithm of form-finding for the earth-anchored suspension bridge with spatial cables is proposed in this paper. Through the geometric compatibility condition and mechanical equilibrium condition, the expressions for cable segment, the recurrence relationship between catenary parameters and control equations of spatial cable are established. Additionally, the nonlinear general reduced gradient method is introduced into fast and high-precision numerical analysis. Furthermore, the analytic expression of the lateral and vertical sags is deduced and discussed. This is very significant for the space design above the bridge deck and the optimization of the sag-to-span ratio in the preliminary design stage of the bridge. Finally, the proposed method is verified with the aid of two examples, one being an operational self-anchored suspension bridge (with spatial cables and a 260 m main span), and the other being an earth-anchored suspension bridge under design (with spatial cables and a 500 m main span). The necessity of an iterative calculation for hanger tensions on earth-anchored suspension bridges is confirmed. It is further concluded that the main cable and their connected hangers are in very close inclined planes.
Siemens사의 CT 선량 감소 소프트웨어인 IRIS의 적용을 통하여 CT 선량 감소 시 노이즈 감소 효과와 해상력의 보존 그리고 ACCT에 IRIS 각 kernel의 적용 시 SUV 변화를 확인하는데 목적을 두었다. Biograph mCT 40 slice 스캐너를 이용하여 AAPM CT performance phantom, Anthropomorphic chest phantom을 관전압 120 kVp로 고정하고 100-10 mAs까지 15%감소하여 스캔 후 FBP, IRIS 각 kernel을 적용하여 재구성 하여 영상의 노이즈, 해상력, 영상 평가를 시행하였다. NEMA IEC body phantom을 이용하여 55.5 MBq를 background에 주입하고 열소와 배후 방사의 비를 8:1이 되도록 모형을 제작하였다. 120 kVp, 50 mAs 조건으로 1분, 2분, 3분, 4분 스캔하여 영상을 획득한 후 ACCT에 IRIS 각 kernel을 적용하여 기존 FBP 방식을 적용한 SUV와의 평가를 시행하였다. IRIS의 적용 시 기존 FBP 방식에 비하여 45% 선량을 감소하였음에도 불구하고 해상력 저하 없는 노이즈 감소 효과가 확인 되었으며 SUV 평가 실험에서 IRIS의 I70f kernel을 제외하고는 기존 FBP 방식을 통하여 획득된 SUV와 유의한 차이가 나타나지 않았다. 본 연구를 통하여 IRIS 적용 시 기존 FBP 방식에 비하여 CT 피폭선량 감소와 해상력 저하 없는 노이즈 감소 효과를 입증하였으며 IRIS kernel의 적절한 적용을 통하여 PET/CT 검사 시 환자 피폭선량 감소는 물론 FBP 방식에 비하여 우수한 영상의 획득이 가능할 것이라 사료된다.
ASIR기법은 statistical noise modeling을 사용하여 CT image를 reconstruction하는 방법으로, mA를 낮춰도 이미지 질을 보전하며 noise reduction 효과가 있다고 알려져 왔다. 본 논문은 본원에서 주로 하는 bone SPECT/CT에 ASIR 기법을 적용하여 이미지를 평가하였다. GE의 Discorvery 670을 이용하여 120 kVp, 100 mA를 기준으로 mA를 변화시켜서 ASIR의 적용 전과 적용 후 영상을 비교하였다(ASIR level: 20-80%). Anthropomorphic phantom으로 ASIR (%)의 변화에 따른 SPECT image의 감쇠 보정 정도를 측정하였다. 두번째로 ACR phantom으로 CT image의 CNR, image noise, spatial resolution을 평가하였다. 세 번째로 lower torso phantom을 이용하여 spine에 최적화할 수 있는 ASIR level을 선택한 후 2명의 bone SPECT/CT follow up 환자에게 ASIR를 적용하여 영상을 획득한 후 5년 이상의 경험이 있는 10명의 방사선사에게 blind test를 시행하였다. SPECT의 영상의 감쇠 보정 정도는 ASIR의 변화와는 무관하게 모두 유의한 차이가 없었다(P>0.05). ASIR을 적용했을 때 CT image의 noise는 mA의 변화에 따라 최소 17%에서 최대 52%까지 감소하였다. ASIR를 적용하지 않았을 때 CNR은 40 mA에서 0.42를 보여준 반면 ASIR를 적용한 40 mA (ASIR 60%)에서도 0.8 이상을 유지하였다. High contrast 영역의 비교에서는 ASIR 적용과 상관없이 40 mA까지 12 lp/cm 영역을 구별할 수 있었다. Lower torso phantom의 spine image에서 100 mA image와 육안적으로 비슷한 ASIR level은 60% (40 mA) 정도였고, bone SPECT/CT에 적용한 후 blind test에서 육안적으로 ASIR를 적용하지 않았을 때와 차이를 구별하지 못하였다. 본 논문의 결과는 SPECT/CT에서 ASIR 기법을 사용했을 때 SPECT와 CT image의 특별한 영상의 질 저하 없이 radiation dose를 줄일 수 있다는 것을 보여준다. 또한 관심부위가 bone에 한정되어 있는 bone SPECT/CT 특성상 더 높은 ASIR level도 가능할 것으로 사료된다.
응답면기법, 유한요소법, 일차신뢰도법 그리고 반복 선형보간기법을 합리적으로 결합한 정교한 신뢰성해석 기법이 지진하중을 포함하는 단기 동적하중을 받는 복잡한 실제 비선형 동적구조계의 신뢰성 평가를 위하여 제안되었다. 기법은 하중 및 저항과 관련된 랜덤변수의 비선형성과 불확실성의 모든 중요 원천을 명시적으로 고려한다. 본 기법의 특징은 전통적 랜덤진동방법의 대안으로서 지진하중을 시간영역에서 적용하는 것이다. 실제 강프레임의 연결부에 대한 유연성을 표현하기 위하여 4-매개변수 리차드 모델을 사용하였다. 리차드 매개변수의 불확실성에 대한 고려도 알고리즘에 포함하였다. 다음으로 횡방향으로 유연한 강프레임을 철근콘크리트 전단벽으로 보강하였다. 균열 발생 후 전단벽에서의 강도저감 또한 고려되었다. 강절 연결부를 갖는 횡방향으로 유연한 강프레임, 각기 다른 강성의 부분강절 연결부를 갖는 강프레임, 그리고 콘크리트 전단벽으로 보강된 강프레임의 세 구조물을 고려함으로써 실제 구조물의 신뢰성평가를 위한 기법의 적용성을 검증하였다.
탄성파 토모그래피 중에서 많이 사용되는 2차원 시추공-시추공 주시 토모그래피는 파선각이 제한됨에 따라 분해능이 저하되므로, 본 논문에서는 감소된 분해능을 향상시키기 위한 방법들을 검토해 보았다. 토모그래피 역산 과정은 파선의 위치 및 주시에 대한 오차에 민감하므로 선형 주시 보간법을 사용하여 파선을 추적하였으며, 다른 파선 추적법들에 의한 역산결과와 비교하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 반복적 비선형 역산 과정에 있어서, 파선경로의 추적에 소요되는 계산 시간을 줄이기 위해서 일정 계산과정 동안 선형성을 고려하였으며 그 결과 빠른 수렴을 얻을 수 있었다. 일반적으로 역산과정에서는 적절한 초기 모델의 선정이 계산 결과에 많은 영향을 미치므로, 인공 신경망을 이용하여 획득된 주시로부터 초기속도 모델을 계산하였다. 지구물리학에서 인공 신경망법으로 많이 쓰이는 다층 전향 신경망은 내재된 단점들 때문에 좋은 결과를 얻을 수 없었으므로, 본 연구에서는 GRNN신경망을 이용하였다. 인공 신경망으로부터 계산된 초기모델을 역산에 사용함으로써 분해능을 향상시킬 수 있었다. 그러나 파선 투과각이 넓은 경우나 탐사 대상체가 매우 복잡한 구조를 가지는 경우에는 초기모델이 역산결과에 큰 영향을 주지 않았다. 지구물리학적 토모그래피에서는 파선의 투과각이 제한을 받게되는 경우가 많으므로, 이럴 경우 인공 신경망을 이용하여 초기 모델값을 계산함으로써 역산 결과 생성되는 단면도의 분해능을 향상시킬 수 있다.
본 연구에서는 할선강성을 사용하여 반복계산을 수행하는 새로운 비탄성 스트럿-타이 모델인 직접 비탄성 스트럿-타이 모델을 개발하였다. 개발된 설계방법은 기본적으로 선형해석을 사용하므로 해석의 용이성과 안정성을 확보할 수 있으며, 동시에 부재의 비탄성 거동을 고려하여 힘의 평형조건과 변위의 적합조건을 동시에 만족시키는 설계를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 해석/설계법의 절차를 정립하였고, 이를 반영한 해석프로그램을 개발하였다. 제안된 방법을 이용한 설계 예를 소개하였으며, 기존의 스트럿-타이 모델과 비교를 통하여 제안된 방법의 유효성을 검증하였다. 본 설계방법은 해석 및 설계의 일괄시스템으로서 과대 인장균열과 스트럿의 취성파괴를 방지하기 위하여 설계자에 의하여 의도된 설계전략을 직접적으로 반영할 수 있다. 본 스트럿-타이 모델은 비선형거동을 해석할 수 있으므로, 부정정 스트럿-타이 모델을 사용할 수 있으며, 스트럿과 타이요소의 국부변형을 제어할 수 있으므로, 다양한 성능수준에 대한 성능기초설계방법으로 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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