• 제목/요약/키워드: 개.보수

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Artificial Bee Colony 기법을 이용한 철도궤도 유지보수 일정계획 수립 연구 (Railway Track Maintenance Scheduling using Artificial Bee Colony)

  • 남덕희;김기동;이성욱;김성수
    • 한국철도학회논문집
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    • 제13권6호
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    • pp.601-607
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    • 2010
  • 본 논문의 목적은 보다 빠르고 수월하게 현장의 상황을 반영하여 NP-hard 철도 궤도 유지보수 일정계획을 최적화할 수 있는 Binary Artificial Bee Colony Algorithm (BABC) 휴리스틱 알고리즘을 제안하는 것이다. 본 논문에서 제시하는 방법을 사용하여 빠른 시간 또는 사용자가 제시하는 시간 내에 최적해 또는 최선 해를 제시할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용하여 30, 60, 100, 200개 작업의 궤도 유지보수 일정계획 문제의 실험 및 분석을 통하여 목적식 값을 최대화할 수 있었다.

크림프 철망 및 단면복구 보수 모르타르를 사용한 일방향 슬래브의 휨 거동에 관한 실험적 연구 (An Experimental Study on the Flexural Behavior of One-Way Concrete Slabs Using the Restorative Mortar and Crimped Wire Mesh)

  • 이문환;송태협
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제19권5호
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    • pp.569-575
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    • 2007
  • 철근콘크리트 구조물의 수명 연장 및 기능 보완을 위하여 콘크리트 면의 보수를 실시할 경우 일반적으로 구조적 내력을 고려하지 않는다. 특히, 표면박락 등의 보수에는 단순하게 모르타르 도포만을 이용하여 보수가 완료되므로 별도의 구조적인 보강 성능을 발휘하지 않는다. 그러나 시공성의 향상 및 균열의 억제를 위하여 철망 등의 재료를 사용할 경우 일정부분 보강의 효과를 얻을 수 있을 것으로 예상되며, 특히, 수로 구조물과 같이 교각 간에 놓여지는 구조요소의 경우 하부면의 보수를 실시할 경우 휨 저항성의 증가를 기대할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 크리프 철망에 의한 보수를 실시하고 보수 부위 및 보수 두께에 따른 보강 성능을 확인하고자 하였다. 이를 위하여 두께 150mm, 길이 3,000mm, 너비 600mm 슬래브를 제작하고, 상부 부분 보수, 상부 전면 보수, 하부 부분 보수, 하부 전면 보수, 크림프 철망 보강 유무 등 총 8개 실험 유형을 선택하고 이에 대한 휨 보강 성능 실험을 실시하였다. 분석 결과, 크림프 철망을 보강한 실험체에서 보수 재료의 두께가 증가할수록 항복하중 및 파괴하중은 높아지는 것으로 나타났으며, 동일 조건일 경우 하부면의 보수가 휨 하중에 대한 내력을 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 휨 하중을 받는 구조물 중 부분 보수만을 실시할 경우 휨 보강 성능은 기대하기 어려운 것으로 나타났다. 결론적으로 크림프 철망에 의한 보수공법 적용 시 휨 저항성의 증가가 있는 것을 알 수 있었다.

비행기지 RAPCON 유지보수비용 추정 (Estimating Maintenance Cost of RAPCON at Air Force Base)

  • 방장규;이근영
    • 한국항행학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.511-518
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    • 2016
  • 본 연구는 RAPCON을 구성하는 구성요소를 체계별로 구분하고 체계별 운영시간 에 따른 고장율 등을 분석한다. 아울러 설계수명에 점차 도달한 RAPCON의 운영 중 발생한 유지보수비용 데이터를 토대로 남은 설계수명 기간 동안 향후 발생 가능한 유지보수 비용을 추정한다. 이런 분석결과를 통해 장비의 신뢰성 관련 선행연구들에서 주로 인용되고 있는 욕조커브 (bathtub curve) 이론과 본 연구의 비용예측 결과와의 연관성을 진단하고 안정적인 유지보수를 위한 기초자료로서 활용되고자 한다. 본 시계열 분석에 사용된 자료는 T국 공군이 구형 RAPCON을 신형으로 교체하면서, 설계수명이 다된 기존 RAPCON 운영단계에서 발생했던 50개월의 유지보수비용 데이터이다. 유지보수 비용은 6개 체계별 유지보수비용을 합한 월별 유지보수비용으로 사용하였다. ARIMA 모형을 토대로 향후 10개월 간 발생 가능한 유지보수 비용을 예측한 결과 비용이 상승할 것이라는 통계적으로 신뢰할 만한 추정 결과를 얻었다.