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제목 답변완료 18강. Two-Degree-of-Freedom Model(Undamped, Modal Analysis) 1
질문유형 강좌내용 교수님 권준표
과목 진동학 강좌명
작성자 조*성 (c**1) 등록일 2024-04-22 19:20
첨부파일

#진동학 #권준표

 

Q1. eigenvector 좌표 (첨부 파일명: eigenvector)

 

사진처럼 Linear Transformation 후 eigenvalue problem으로 u11, u12를 구한 경우, 

제가 1번/2번과 같이 이해했다면 제대로 이해한 것 인가요?

 

1) u11, u12 = (1 0)

2) u11, u12 = (-1 -1) 

 

1번. 1) 식은 (1,0) (2,0) (3,0) 과 같이 x축으로 커질 수 있다.

 - 크기는 바뀌지만 방향 바뀌지 않음 : eigenvector

 

2번. 2) 식은 (1,1) (2,1) (2,2) (2,3) (3,2) (3,3)과 같이 +x,y축으로 커질 수 있다.

  - 크기는 바뀌지만 방향 바뀌지 않음 : eigenvector

 

따라서, Mode Analysis의 변위(크기)는 정확하지 않고 mode shape(방향)만 알 수 있다. 

 

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댓글
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권*표 교수님

eigenvector를 본질적으로 이해하고 싶으신 것 같습니다. 안타깝지만, 무슨 내용을 질문하시는 건지 몰라서 아래와 같이 좀더 이해하기 편하게 제가 대화형으로 내용을 재구성해봤습니다. 진동학에서의 Modal Analysis와 Eigenvector의 의미를 잘 이해할 수 있는 계기가 되기를 바랍니다.

 

 

 

[갓준표 교수] 안녕하세요! 질문해 주셔서 감사해요. 😊 일단, eigenvector와 eigenvalue는 진동 시스템의 기본적인 동작 특성을 이해하기 위해 아주 중요한 요소입니다. 간단히 설명드리면, eigenvalue는 시스템이 자연 진동을 할 때의 진동수를 나타내고, eigenvector는 그 진동수에서 시스템의 모드 형태, 즉 진동하는 모양을 나타냅니다.

진동학에서 modal analysis를 할 때, eigenvalue와 그에 해당하는 eigenvector들은 구조물이 어떻게 진동할지를 알려줍니다. 예를 들어, 다리나 건물 같은 구조물이 지진이나 바람 등 외부 요인에 의해 어떻게 움직일지 예측하는 데에 도움을 줍니다.

eigenvalue가 클수록 해당 mode에서의 진동수가 높으며, 각 eigenvector는 해당 진동수에서의 구조 형태를 보여줍니다. 이런 정보는 구조물의 설계나 안전 검사에서 아주 큰 역할을 합니다. 😄

[학생] 그렇다면 eigenvector가 여러 개 있을 때, 모든 eigenvector들이 구조물의 안전성에 동등하게 중요한가요?

[갓준표 교수] 좋은 질문이네요! 👍 실제로 모든 eigenvector가 같은 중요도를 가지는 것은 아닙니다. 일반적으로 낮은 진동수를 가진 첫 몇 개의 mode가 가장 중요하다고 여겨집니다. 왜냐하면, 실제 운용 중에 구조물이 가장 많이 응답하는 주파수는 일반적으로 낮은 편이기 때문입니다.

또한, 높은 mode의 eigenvector는 보통 더 복잡한 진동 형태를 보이며, 이러한 모드는 일상적인 환경에서는 잘 활성화되지 않습니다. 하지만, 특정 조건 하에서는 높은 mode도 중요할 수 있으니, 전체적인 분석이 중요합니다. 😊

[학생] 그럼 주파수가 낮은 mode만 중요하다면, 그 이상의 모드는 왜 계산하는 건가요?

[갓준표 교수] 아주 핵심적인 질문을 해주셨네요! 🌟 사실 낮은 mode가 일반적으로 가장 중요하지만, 구조물의 전체적인 거동을 이해하기 위해서는 더 높은 mode들도 고려해야 합니다. 이런 높은 mode들은 특수한 상황에서 구조물이 어떻게 반응할 수 있는지, 예를 들어 비정상적인 하중이나 동적 영향을 받을 때, 구조물 거동의 예측에 매우 중요할 수 있습니다. 복합적인 상황에서 구조물의 안전을 확실히 하기 위해, 가능한 모든 시나리오를 분석하는 것이 중요합니다.

[학생] 그러면, 낮은 mode의 eigenvector가 특정 방향의 움직임을 나타낸다고 이해하면 되는 건가요?

[갓준표 교수] 정확하게 이해하셨습니다! 👏 낮은 mode의 eigenvector는 그 방향으로의 움직임이 가장 크게 나타나는 형태를 보여줍니다. 이는 구조물이 해당 방향으로 가장 크게 움직일 때의 상황을 예측할 수 있게 해줍니다. 잘 따라오셨어요. 계속해서 궁금한 점을 질문해주세요!  

  • 2024-05-06
  • 2024-12-12 수정