최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
Yang Liu, Xiaofeng Wang, Xiaogang Zhu, Ying Zhai
2021 / Journal of Mechanical Science and Technology
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 5축 가공 센터의 모터화 스핀들 정밀 안정성을 위해 열 오차를 조사하고, 열-탄성 특성을 기반으로 박벽형 회전 탄성체의 온도 상승-열 변형 모델을 구축했습니다. 실험 및 해석 모델을 통해 열 오차를 측정하고, BP 신경망 알고리즘을 도입하여 열 오차 예측의 정확도를 비교 분석하여 실용적이고 효과적인 방법임을 입증했습니다.
Models, simulation, and experimental issues in structural mechanics
Modelling the flow and solidification of metals
Cold rolling of steel
Positive displacement machines : modern design innovations and tools
Mechanical design and manufacturing of electric motors
Mastering calculations in linear and nonlinear mechanics
Gear geometry and applied theory
Fault-diagnosis applications : model-based condition monitoring: actuators, drives, machinery, plants, sensors, and fault-tolerant systems
Error-controlled adaptive finite elements in solid mechanics
Modelling, simulation and software concepts for scientific-technological problems
자동화시스템 진단과 보전
Management and minimisation of uncertainties and errors in numerical aerodynamics : results of the German collaborative project MUNA
Experimental robotics I : the first international symposium, Montreal, June 19-21, 1989
Internal stresses, dimensional instabilities, and molecular orientations in plastics
Statistical mechanics research
Machine learning-based fault diagnosis for industrial engineering systems
The Mathematics of Thermal Modeling : An Introduction to the Theory of Laser Material Processing
Statistical mechanics : a short treatise
Precision Engineering
Peng J.,Yin M.,Cao L.,Liao Q.,Wang L.,Yin G.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Wang Y.,Wu S.,Liu X.,Zhang Y.,Wang C.Journal of Manufacturing Science and Engineering
Horejš O.,Mareš M.,Havlík L.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Wang, B.; Wu, Z.; Zhu, F.; Mei, X.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Sun S.,Qiao Y.,Gao Z.,Wang J.,Bian Y.Case Studies in Thermal Engineering
Dai, Ye; Yu, Baolei; Tao, Xueshi; Wang, Xin; He, Sai; Wang, GangInternational Journal of Advanced Manufacturing Technology
Li B.,Tian X.,Zhang M.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Tan F.,Yin G.,Zheng K.,Wang X.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Xiaogang Zhu; Xiaofeng Wang; Ying Zhai; Shu Guo; Yang LiuAdvances in Manufacturing
Peng J.,Yin M.,Cao L.,Xie L.F.,Wang X.J.,Yin G.F.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Cheng Y.,Zhang X.,Zhang G.,Jiang W.,Li B.International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
Jeong, S.; Oh, C.; Jang, T.; Shin, H.-M.; Min, B.-K.; Kim, G.MACHINES
Li, Zhaolong; Zhu, Bo; Dai, Ye; Zhu, Wenming; Wang, Qinghai; Wang, BaodongApplied Thermal Engineering
Yang Y.,Xiao Y.,Du Z.,Feng X.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Dai Y.,Tao X.,Xuan L.,Qu H.,Wang G.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
dos Santos, M.O.; Batalha, G.F.; Bordinassi, E.C.; Miori, G.F.Mechanical Systems and Signal Processing
Liu J.,Ma C.,Wang S.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Liu, K.; Wang, Y.; Li, T.; Sun, M.; Wu, Y.; Zhu, T.International Journal of Computer Integrated Manufacturing
Jedrzejewski, J.; Kwasny, W.International Journal of Computer Integrated Manufacturing
Jerzy Jedrzejewski; Wojciech Kwasny전선 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전선 / 대학원
기계시스템, 생산, 제품과 관련한 정밀 측정 및 비젼 검사 기술에 대해서 강의한다. 주요내용으로, Dimensional metrology, Machine metrology, 머신비젼, 디지탈 영상처리, 2D/3D 측정기술, Interferometry, SPM 등을 이용한 3차원 나노미터 측정기술에 대해서 강의한다.전선 / 대학원
압축기, 터빈, 송풍기, 펌프 등의 터보기계와 관련된 이론 및 해석 방법을 실제 기계의 설계 및 성능해석과 관계시켜 공부한다. 이를 통해 실제 시스템에서 발생하는 현상을 이해하고, 실제와 관련된 문제점을 파악하여 해석 방법의 개발과 관련된 연구에 활용하도록 한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 친환경 선박 전원 공급용 연료전지 시스템의 설계 및 모델링을 실습한다. 친환경 선박의 동력 부하 프로파일을 만족시킬 수 있도록 다양한 유형의 연료전지 시스템 또는 연료전지 하이브리드 시스템 구성안을 도출하고, 물질 및 에너지 밸런스를 해석하여 최적의 시스템 구성안과 용량을 도출하는 방법을 학습한다. 본 강의에서는 Aspen Plus를 사용하여 열역학, 열전달, 유체역학을 기반으로 연료전지 스택의 전기화학 모델, 연료 개질 시스템, 연료 공급 시스템, 공기 공급 시스템, 그리고 열관리 시스템 등을 모델링할 것이다. 스택의 전기화학 모델은 스택의 평형 전압과 전압손실(활성화, 오옴, 농도 손실)을 고려하여 실제로 가용할 수 있는 순출력을 계산할 수 있도록 개발할 것이다. 개발된 모델링을 활용하여 정립된 친환경 선박의 동력 부하 프로파일과 연계하여 시뮬레이션을 수행할 것이다. 본 강의를 학습하게 되면 친환경 선박 전원용 연료전지 시스템의 최적 설계를 도출할 수 있는 플랫폼을 개발할 수 있는 능력을 함양하게 된다.전선 / 학사
본 과목에서는 산업의 근간을 이루는 다양한 기계시스템의 수학적 모델링과 동적 거동의 라플라스 공간, 주파수 공간 및 상태 공간에서의 해석 방법에 대해 배우고, 그에 기반한 기본적인 제어 설계 및 해석 기법에 대해서 공부한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 학사
수학, 공학역학, 재료역학, 재료학 등의 지식을 활용하여 재료의 파괴, 재료의 강도, 응력과 변형률, 안전계수, 설계 응력 등 기계 설계에 필요한 기본 원리와 이론을 배우고, 축, 기어, 베어링, 브레이크, 클러치, 벨트, 체인 등 주요한 기계 요소의 설계와 선정 방법을 실습한다.전필 / 학사
기계공학과 관련된 기본 실험을 취급한다. 기계공학 필수 커리큘럼에서 다루는 물성치와 이를 측정하기 위한 다양한 기법들을 이해한다. 측정 기법이나 배경 이론과 관련하여 이론 수업을 병행하여 운영한다. 이러한 이해를 바탕으로 실제 작동 환경에서 센서를 제작, 설치하고 데이터 수집 장치를 통해 데이터를 취득하는 방법을 적용해 본다. 수집된 데이터에 대한 분석을 위해 기존에 배웠던 기계공학 이론을 적용함으로써, 이론과 실제의 차이와 상호간의 보완성에 대해 이해하게 된다.전선 / 대학원
인간이 운동을 생성하고 조절 할 때 사용되는 기전을 밝히고, 이 때에 적용되는 원리를 규명하는 것이 운동 제어 연구이다. 최근에 복잡한 인간의 신경체계와 근육체계로 인한 무한한 자유도 생성의 문제와 협응구조의 개념을 통한 학습을 하게 될 것이다.전선 / 학사
본 교과목에서는 MEMS를 위한 마이크로 세계의 역학 지배방정식의 적용 및 scale-down의 효과와 마이크로 스케일에서의 힘과 torque의 전달, 초정밀 기계 가공 등의 다양한 마이크로 구조물 성형 공정에 대한 지식을 공부하며, 이를 바탕으로 가속도계, 각속도계, 마이크로 구동기, 마이크로 유체 소자 등 mechanical transducer로서의 다양한 micro mechanical device의 설계, 제작, 응용에 대하여 공부한다.전필 / 학사
열역학은 에너지를 일과 열의 형태로 이용하는 모든 기계설비(터빈, 펌프, 열교환기, 엔진 등) 와 상(phase) 분리설비(Separator) 설계의 기초가 된다. 에너지, 일, 열의 관계를 계산하는 법, 이상적인 열기관 및 실제로 얻을 수 있는 에너지의 양을 계산하는 법, 물질의 물성을 정량적으로 계산하고 상평형 상태에서 기체, 액체에 존재하는 물질의 양과 조성을 계산하는 법을 배운다. 또한 해양 플랫폼 및 선박에 탑재되고 있는 열역학 기반 시스템의 원리를 습득한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전선 / 학사
이 교과목은 <역학> 교과에서 배운 내용의 이해를 증진시키고 학생들의 응용능력을 배양하기 위해 <역학>에 관련된 구체적 문제들에 대해 그 풀이과정을 공부하는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
학부과정에서 배운 거시적 관점의 열역학 기본법칙을 재정립하고 이와 더불어 열역학적 현상을 미시적 관점에서 취급할 수 있는 통계열역학의 기초를 교수한다. 고전적인 운동론에 의한 취급 방법을 소개한 후 슈레딩거 방정식에 의한 입자운동을 해석하고 이를 통계열역학의 문제 해석에 이용한다. 단원자, 이원자 및 다원자 기체의 상온, 저온 및 고온 현상을 취급한다.전선 / 학사
분자의 운동, 반응 및 동적인 전기화학에 관한 제문제를 기초적인 이론으로부터 응용에 이르기까지 다방면에 걸쳐 연구한다. 여기에는 기본적인 기체운동론, 이온운반과 분자확산을 다루는 분자의 운동, 간단한 반응의 속도론과 더불어 광화학반응, 자체촉매반응, 진동반응, 연쇄반응 등이 관련되는 좀 더 복잡한 반응의 속도론, 고체 표면에서의 흡착, 촉매현상 및 과전위, 분극현상, 폴라로그래피, 전지, 부식 등을 취급하는 동적인 전기화학에 관련된 전반적인 내용이 포함된다.전선 / 대학원
지능재료의 정의와 종류, 역할등에 대한 개략적인 고찰을 한 후 선형 이론을 적용하여 지능 구조물의 거시적인 거동을 기술하는 방법론을 제공한다. 구조물의 열-전기-기계의 완전 연성을 고려하여 주어진 환경하에서 거시적인 거동을 기술하는 능력을 습득하고, 실제 작동기로 사용되는 피에조 세라믹 계열의 재료(PZT, PLZT)와 형상기억합금(SMA;Shape Memory Alloy)의 미시적인 구성방정식을 다루고 이 미시적인 관점이 어떻게 거시적인 구성방정식으로 확장되는지에 대한 미시역학을 공부한다. 특히 PZT에서 발생되는 분극반전(polarization switching)에 대해 공부하고 SMA에서 발생하는 상 전이 현상(Phase transformation)에 관해 공부한다. 구성방정식을 공부한 후 실제 구조물에서 지능재료의 기능을 고찰하고 설계에 응용하기 위한 실제문제들의 해석과 설계 문제를 다룬다.전선 / 대학원
자기공명분광(Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS))을 활용하여 여러 질병들의 발병기전 및 진화에 대한 기초연구를 수행할 수 있는 지식(이론과 실습)을 습득함. 이론은, 다양한 신경 정신질환과 관련이 있는 것으로 알려져 있는 myo-inositol, gamma-aminobutylic acid (GABA), glutamate 등의 측정법을 포함함. 실습은, 소프트웨어를 통해 쥐(rat)의 두뇌 스펙트럼에서 뇌 대사체들을 정량분석하는 과정을 포함함.전필 / 학사
<물리학1,2> 및 <물리학실험1,2>를 이수한 학생을 대상으로 해서 고전역학의 핵심 내용을 다루는 과목이다. 주요 내용으로는 벡터, 뉴턴의 운동법칙, 보존력과 위치에너지, 단순 진동 및 결합진동 운동의 기초, 중심력에 의한 운동, 변분법 및 라그랑지안/해밀토니안 동역학 등이다.전필 / 학사
경험적이고 거시적인 열역학과 분자 운동론을 바탕으로 모형적이고 미시적인 통계역학을 통하여 열 및 통계역학의 개념을 학습하고, 효과적인 교육방법을 탐색한다.