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반복패턴을 포함한 구조물의 효과적인 모달 해석을 위한 자유도 기반 축소 기법
최검지(Geomji Choi),장성민(Seongmin Chang) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集A Vol.45 No.9
오늘날 전산 자원의 발달로 크고 복잡한 모델의 해석이 가능하게 되어 많은 해석이 요구되는 확률 기반 해석이나 최적설계 등에 대한 수요가 증가하고 있다. 이런 설계 및 해석들은 많은 해석 시간과 메모리 등의 전산 자원이 요구된다. 따라서 대규모 해석 모델을 효과적으로 해석하는 기법이 필요하다. 이러한 대규모 해석 모델의 대상이 되는 산업의 많은 기계구조물들은 반복 패턴을 가지는 경우가 많다. 본 논문에서는 반복 구조물을 포함하는 대형 구조물 해석에 효과적인 해석 기법을 제안한다. 제안된 기법은 자유도 기반 모델 축소 기법에 부구조 개념을 접목한 형태로, 적은 메모리로도 높은 정확도를 유지하면서 전체구조물을 해석할 수 있다. 마지막으로 해당 기법의 해석 효율성을 수치 예제의 모드해석을 통해 검증한다. Currently, large and complex models can be analyzed owing to the development of computational resources, and the demand for probability-based analysis that require a large number of analyses is increasing. These designs and analyses require a lot of calculation time and computational resources. Therefore, an analysis method to effectively analyze large-scale analysis models is required. Several structures in industries that are analyzed using these large-scale analysis models often have repetitive patterns. In this paper, we propose an effective analysis method to analyze large structures including repetitive structures. The proposed method is a condensation method with substructures; it can analyze the entire structure with high accuracy and little memory. Finally, the analysis efficiency of the method is verified by a modal analysis of numerical examples.