Adjoint solver development for high Reynold number condition and the application of automotive aftertreatment system

차량용 배기장화장치는 다양한 차량과 엔진속의 다양한 부품으로 인하여, 엔진에 장착되는 배기계 촉매정화장치가 장착될 수 있는 공간이 한정적이고, 유속이 빨라 High Reynold number조건하에 놓여있다 이러한 조건하에서 전산유동해석을 통한 유동성능을 최대화에 대한 형상최적화방법과 더불어 전산유동해석에 소용되는 시간 및 비용을 줄이는 방법까지 함께 고려되어야 한다. 본 논문은 여러 번의 수행회수가 필요한 다른 최적화방법론과 달리 한번의 해석을 통해서 설계변수의 민감도를 산출할 수 있는 adjoint 방법론을 연구하고, 기존의 연구에서 가지는High Reynold number조건하에서의 정확도와 불안정성을 극복하기 위해서 k-epsilon 난류모델을 포함한 adjoint solver를 만들고 log-law 벽함수에 대한 부분을 추가하여 High Reynold number조건하의 수렴성과 안정성을 가지도록 하였다. 최종적으로는 차량용 배기계에 본 최적화 기법을 적용하여 형상최적화를 수행하였다. 우선 개념설계모델에 대하여 실험계획법을 이용하여 전역적으로는 최적화를 진행하였고, 그 후 국부적으로는 adjoint 방정식을 이용한 표면의 설계민감도를 통한 최적화를 진행하여 형상최적화를 수행하였다. 이와 같은 과정을 통해 high reynold numer 조건하에 유동성능을 크게 향상 시킬 수 있었고 시험으로 검증까지 완료하였다. 본 연구결과는 차량용 배기계 제품이외에도 high reynold numer 조건하에 여러 제품개발의 경우에도 적용이 가능할 것으로 판단된다.Docto

미니 임플랜트 식립 중 치근 접촉 시 토크 변화

학위논문(석사) --서울대학교 대학원 :치의학과,2008.2.Maste

A Study on Real-Time Recognition of Road Lane for Lateral Control of Autonomous Vehicle

본 논문에서는 차량의 횡방향 제어알고리즘을 개발하기 위한 선행 단계로 CCD카메라에서 획득한 디지털 영상정보를 이용하여 백색 차선을 인식하는 알고리즘을 제시한다. 차선은 역원근 처리와 폭 정보를 이용한 경계선처리를 통해 원 화상을 차선의 명도가 강화된 형태로 변형시킨 다음, Metropolis 표준법을 이용한 Simulated Anealing 알고리즘을 사용하여 주어진 화상에서 차선일 확률이 가장 높은 차선모델을 선택하는 방법으로 인식한다. 이 차선인식 알고리즘은 PC급 컴퓨터성능의 비젼시스템에서 실시간으로 차선을 인식하며 특히 그림자가 있거나 불연속적인 경우 등의 다양한 조건에서도 차선을 인식할 수 있어 실차 적용의 가능성이 확인되었다.This paper introduces a lane-recognition algorithm for detecting lane markers on digital images acquired from CCD camera and a lateral-control algorithm for keeping a reference path following. The first-stage of lane recognition includes grey level digitization, the edge detection of white lane markers and inverse perspective remapping. The next-stage of lane recognition is to find parameters of quadratic polynomial assumed as a road model with Maximum probability estimation. The estimation method is implemented by Metropolis Algorithm on PC-based computer system. The rate of recognition is about 33 frames/second. Also, it has been shown to recognize driving lane robustly, even in the presence of shadow, discontinuity of lane marker and reflection of road surface.This paper introduces a lane-recognition algorithm for detecting lane markers on digital images acquired from CCD camera and a lateral-control algorithm for keeping a reference path following. The first-stage of lane recognition includes grey level digitization, the edge detection of white lane markers and inverse perspective remapping. The next-stage of lane recognition is to find parameters of quadratic polynomial assumed as a road model with Maximum probability estimation. The estimation method is implemented by Metropolis Algorithm on PC-based computer system. The rate of recognition is about 33 frames/second. Also, it has been shown to recognize driving lane robustly, even in the presence of shadow, discontinuity of lane marker and reflection of road surface