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){
int i,j,k;
for(j=0;j<2;j++){
for(k=0;k<2;k++){
result[j][k]=0;
}
}
for(i=0;i<c;i++){
for(j=0;j<e;j++){
for(k=0;k<d;k++){
result[i][j] += *(a+i*d+k) * *(b+k*e+j);
}
}
}
}
convergent not convergent
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컸기 때문에 100kΩ을 사용해서 실험을
하였다.
데이터 시트상의 값으로는 이론값을 구할 수 없었기 때문에 실험값을 이용하여 표를
완성하였다.
우선 커패시터를 제거하지 않은 회로에서 직류해석 값들은 위의 표와 같았다,.
데이터 시트상에
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값이 더 높게 나왔다는 사실이다. 이는 실제 제작된 보를 중심으로 다시 계산된 극한 하중값이 기준체의 극한 하중값보다 더 적게 나온 것과는 판이하게 다른 결과였다.
수식적인 해석에는 무리가 따랐으나 이는 최종 실험 데이터에 의해 그
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해석 및 설계요건 그리고 특정 설계인자에 대한 최적화
도입
이번과제에서는 미니벨로 버디에 대하여 CATIA 로 모델링을 하였으며, 모델링한 결과를 ANSYS를 이용하여 해석을 수행하며 해석 값을 구하고 여러 가지 물성치를 변화하여 각각의 결
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// 행렬의 최대 크기는 1024 * 1024로 정의.
// input은 행렬 output은 값이 출력. 둘다 txt파일.
// input.txt 입력 output.txt 출력.
#include <iostream.h> //c++전용 헤더파일
#include <fstream.h> //파일 입출력을 위한 헤더파일
#include <iomanip.h> //출력
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해석 시뮬레이션 통해서 나온 값을 비교, 분석하여 최적화 형상을 결정하였다.
휜의 변수인자 길이에 따른 온도변화 결과값은 길이가 길수록 휜의 효율이 좋다
그렇지만 변수를 길이만 주었기 때문에 너비, 폭이 임의 값으로 변하여 부피가
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해석하여 간단한 보고서를 써 보시오.
2) <표 4>의 지역애착과 사회적결속력에 대한 표를 보면서 해석하는 문장을 써 보시오.
3) <표 5>의 학업성적의 경로모형을 보면서 변수들의 관계를 설명하여 보시오.
4) <표 5> ~~ <표 10>까지는 조
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해석에서 사용하고 있는 포화토 이론을 적요하는데 어려움을 야기하게 된다. 이러한 불포화토에서는 음의 값을 가지는 간극수압이 발생하고, 음의 간극수압으로 인해 모관흡수력이 발생하게 된다. 이러한 모관흡수력의 크기와 존재여부가
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해석 결과 및 분석 51
제 5 장 결 론 55
참고문헌 57
영문초록 60
국문초록 62
표 목 차
표 2.1. 시공방법별 특징 6
표 2.2. 긴 말뚝과 짧은 말뚝의 구별 9
표 2.3. 제안된 경험 상수값(J) 25
표 2.4. 대표적인 모래의 값 28
표 2.5. 계수 A1과 B1값 29
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값 중 큰값이고 를 초과 할 수 없으므로
이다.
16) B부재의 허용전단응력
이므로
17) 응력검토
.휨응력 :
o.k
.전단응력 :
o.k
18) B부재의 처짐 검토
o.k
또는,
H- 300 × 150 × 6.5 × 9 강재에 이 작용할 때 안정하다.
제 5 장 전산해석
5.1 마이다스를 활
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샤프트의 비틀림 내구수명 분석”을 주제로 실험 및 해석 결과 비교를 수행했습니다. 해당 연구는 기계 부품의 실제 파손 조건과 해석값 간 오차를 줄이는 방향으로 진행되었고, 정적 해석과 피로 해석의 한계를 비교하는 데에 중점을 두었습
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등)을 만족시키는 결과를 도출한 경험이 있습니다. 또한, 설계팀과의 협업을 통해 구조 개선안을 제시하고 실제 물성 시험 결과와 해석값을 비교하여 모델 정합성을 확보하는 역할도 담당하였습니다. 이러한 경험은 한국GM의 글로벌 차량 개
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기여하고 싶습니다.
- 실패를 통해 배운 경험이 있다면 말씀해 주세요.
초기 팀 프로젝트에서 하중 해석 시, 경계조건 설정 오류로 인해 잘못된 응력 값을 도출한 적이 있습니다. 이후 문제를 인지하고 실험 기반 값을 검토하여 해석을 재수행
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해석팀은 Fluent를 이용하여 유량의 흐름도를 해석하며 얻은 데이터 값을 비교했습니다. 이때 좁은 공간에 조리개에 의해 발생되는 와류 때문에 오히려 역류하는 현상을 발견 할 수 있었습니다. 저는 표면의 와류 현상을 줄이기 위한 고민 끝에
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해석력을 높이기 위해 SHAP 값을 활용하여 예측에 영향을 주는 주요 feature들을 시각화했고, 특히 ‘심야 시간대 단시간 방문’, ‘반복적인 장바구니 추가 후 미결제’, ‘신규 방문자’ 등이 이탈과 높은 상관관계를 가진다는 것을 확인했습
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