A comparative evaluation of engine cleanliness was performed on the transport gasoline blended with bio- alcohols, and this study was considered to achieve the aim of greenhouse gas reduction in Korea. In particular, the fuel blended with bio-ethanol and bio-butanol showed the best engine cleaning performance both on combustion chamber deposits and intake valve deposits. The deposit control gasoline additive was effective to remove intake valve deposits. In contrast, the amount of combustion chamber deposits were tend to increase even though fuels blended with bio-alcohols were used. In overall, fuels blended with bio-alcohols, compared to fossil fuels, still showed outstanding performance in terms of engine cleanliness.
The importance of intake system can not be overstressed in the recent heavy duty commercial vehicle design. The basic requirements of intake system are to have less flow resistance and better air cleaning performance which have direct effects on the performance and service life of engine. In order to improve the performance of engine intake system, the flow phenomena in the intake system should be fully understood. With readily availble CFD code, the numerical analysis becomes the more reliable tools for flow optimization in recent design work. In this research, flow field in the intake system was analyzed by STAR-CD, the 3-D computational fluid dynamics code. Especially, the flow inside of air cleaner was thoroughly analyzed. Pressure distribution and velocity profile in the air cleaner and intake duct was obtained. Having the dust seperated from incoming air at the expense of less pressure drop is the ultimate goal for the research.
본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다
최근 여러 선진국 등에서 도시환경 보존을 위하여 천연가스 차량에 대한 관심이 고조되어 대부분 천연가스와 기존연료 검용차량을 개발하여 계속 시험 중에 있으며, 천연가스 전용 차량으로서는 미국의 포드사가 1984년에 AFV (alternative fuel vehicle)를 개발하였고 일본의 스즈끼 공업이 1988년 LNG(liquified natural gas) 전용 차량을 개발하여 실용화를 추진하고 있다. 천연가스연 료는 청정에너지라는 장점에 저렴한 가격, 풍부한 매장량, 기존 가솔린이나 디젤엔진 보다 4배 정도 긴 엔진 수명연장, 충돌시 푹발위험에 대한 안전성 등의 장점에도 불구하고 연료통의 큰 부피로 인한 단거리 운행 가능과 충분한 가스충진소 설치 문제 등의 단점이 있으나 최근 기술의 발전속도로 볼 때 이러한 문제점은 조만간에 해결될 것이며 자동차용으로 천연가스의 이용은 세계적으로 확실될 것이라 판단된다. 이러한 세계적인 추세에 따라 국내에서도 냉난방용으로 전기모터 대신 천연가스 엔진구동을 위해 개발에 착수하였으며 단계적으로 자동차용 천연가스 엔진개발을 계획하고 있다.
본 연구는 디젤엔진에서 배출되는 NOx환원용 촉매로서 산화반응에서 우수한 활성을 나타내고 있는 페롭스카이트상의 $LaCoO_3$을 sol-gel 공정을 이용하여 촉매코팅용액을 제조한 후, 이를 기존의 dip-coating방법보다 코팅시간, 코팅량, NO-CO 산화 환원 반응에 있어서 경제적이고 효율적인 modified dip-coating방법을 이용하여 촉매코팅필터를 제조하고 이를 후처리장치에 부착함으로써 디젤엔진에서 배출되는 배가스를 효과적으로 제거시키고자 한다. 실험결과, modified dip-coating방법이 기존의 dip-coating방법에 비해서 코팅에 소요되는 용액량이 8.3배 코팅시간 83.3배 단축되었으며, 코팅량은 2~3배정도 커지고, NO-CO 산화 환원 반응성도 1.1~1.8배 가량 증가하였다. 그리고 코팅점도는 $0.006202kg{\cdot}m/sec$을 이용하여 코팅횟수 2회, 코팅량은 88.56mg/g에서 우수한 반응을 보였다. 또한 세라믹 필터의 셀수에 있어서는 200 CPSI가 적절함을 확인할 수 있다.
천연가스는 전세계적으로 매장량이 풍부하며 청정성과 경제성을 동시에 갖춘 연료로써 향후 자동차용 연료로 널리 사용될 전망이다. 천연가스를 사용하는 엔진의 출력 및 배출가스 특성을 최적화하기 위해서는 연료량 제어가 필수적이며 이를 위해서는 분사기의 성능이 매우 중요하다. 본 연구에서는 대형 가스엔진에 고유량을 공급할 수 있는 가스분사기를 직접 개발하여 실제 엔진에 장착하여 기존의 고유량 가스분사기와 성능을 비교하였다. 본 연구에서 개발한 가스분사기는 듀티 증가에 따라 선형적인 유량 특성을 지니고 있음을 파악하였으며 이를 통해 분사량 제어성이 우수하다는 것을 확인하였다. 또한 듀티 10% 미만의 조건에서도 분사유량은 선형성을 지니고 있으며 제어성도 우수하다.
소비자는 자동차 에어컨 제작자에게 시원함만을 요구하기보다는 엔진 출력에 따른 주행성, 저 소음 에어컨, 실내 공기의 청정도 관리의 필요성, 편일사시의 느낌이 좋은 에어컨 등의 구체적 이고 수준 높은 요구를 하고 있다. 이러한 요구는 에어컨 제조업체로 하여금 전문화된 고급 인 력과 고도의 기술, 실험 장비, 정밀한 부품생산체제를 갖추지 않으면 안되게 되었다. 이러한 쾌 적성에 대한 소비자의 요구는 점차로 높아져서 차량의 내외기와 차량의 주행정보를 각종센서가 감지하여 인체가 가장 쾌적하게 느끼는 실내를 항상 유지할 수 있는 시스템의 개발을 촉구하고 있다. 현재 업계에서는 지구 환경 보호에 대응하기 위한 신냉매 에어컨 시스템의 개발은 물론 공해 문제로 인하여 새로운 자동차의 등장에 따른 차세대 에어컨 시스템의 개발과 관련된 연구 개발에 활발한 투자가 이루어지고 있다. 이 글에서는 '70년부터 시작된 한국 자동차에어컨의 변 천을 뒤돌아보고, 현재 사용되는 차량용 에어컨 시스템과 앞으로 사용될 차량용 에어컨 시스템이 어떻게 변화할 것인지에 대하여 살펴보고자 한다.
최근 발사체 시장의 저비용·재사용 발사체 개발 움직임은 여러 방향으로 세분화되고 있으며, 그중 하나는 가변추력 엔진 개발이다. 또한, 우주 선진국들은 그 청정성 때문에 차세대 우주발사체 추진제로 메탄을 선택하여 연구개발을 진행하고 있다. 본 연구에서는 이에 기체메탄과 액체산소를 추진제로 사용하는 가변추력 핀틀 분사기를 개발했고, 고압 수류시험과 고압 연소시험을 통해 분무 및 연소 특성을 분석했다. 개발된 가변추력 핀틀 분사기는 이중 슬리브 구조를 가졌으며, 반복적인 상압수류, 고압수류 및 연소시험에서 기밀성과 작동성 등에 문제없음을 확인할 수 있었다. 그러나 목표했던 추력 조절 범위는 연소시험에서 달성치 못하는 등 설계상의 문제점이 발견되어 보완이 필요하다.
자동차 엔진오일은 엔진 시동 시 가장 중요한 윤활제이다. 최근 자동차 회사 와 윤활유 제조업체들은 교환주기를 연장하기 위해 첨가제를 사용하여 오일의 품질을 상당히 개선하고 있다. 대부분의 고객은 자동차 제작사의 정품오일을 사용하거나 전문가의 추천을 받아 사용한다. 본 논문을 통해 소비자가 고효율 윤활유를 선택하는 또 다른 기준점을 제안한다. 본 논문은 7개월 동안 실제 자동차의 운전 조건을 고려하여 오일의 6가지 화합물을 조사 비교 분석하였다. 물리적, 화학적 관점에서 실험을 수행했다. 현장에서 다양한 실험을 통해 광유와 합성유 화합물은 산화, 점도, 유동성 및 TBN에서 크게 구분된다. 이들은 엔진 부품 피스톤, 베어링 등의 마모에 영향을 준다. 다양한 오일을 비교하였을 때 인화점, 산화 안정성에서 합성유의 성능이 좋고 오염 물질인 Fe와 Al 화합물의 변화가 적은 것으로 나타났다. 오일의 첨가제는 광유와 합성유에서 청정분산제 Ca가 확연한 차이를 나타냈다. 극압제 Zn과 윤활 향상제 P는 유사하였다.
지속가능한 발전과 저탄소 녹색성장의 개념이 대두되면서 우리나라를 비롯한 주요 선진국은 자국의 화석연료 의존도를 낮추고 대체에너지로 환경친화적이며, 청정에너지로 각광받는 신 재생에너지의 활용에 경제적, 정책적 지원을 아끼지 않고 있는 실정이다. 실제로 유럽에서는 바이오매스의 일종인 우드칩을 활용한 가정용 보일러가 보급되고 있으며, 동남아시아에서는 열대식물을 이용한 저온열분해를 활용하여 바이오디젤을 생산하고 있다. 우리나라의 경우 대부분의 바이오매스는 발생되는 임야에서 재이용되거나 경제성이 있을 경우에 운송되어 재활용되고 있으며, 임부목과 같은 일부 바이오매스는 수익성이 없어 발생현지에 방치되는 경우도 있다. 본 연구에서 주목한 왕겨의 경우 미곡종합처리장에서 대량으로 발생되지만 그 활용도에 있어서 축적된 바이오에너지에 비해 에너지회수율이 저조하다고 할 수 있다. 왕겨는 임야에서 발생되는 폐목재나 다른 바이오매스에 비해 함유되어 있는 수분이 적고(12%), 휘발분의 함량이 많으며(58%), 고정탄소(17%), 회분(13%)로 열분해/가스화에 적용가능하다. 본 실험에서 생산된 합성가스의 활용방법으로는 보일러를 이용한 스팀 및 전력생산, 가스엔진을 이용한 전력생산, 폐열회수 등이 있으며 생산된 합성가스를 활용하기 위해서는 오염물질의 정제특성에 대한 연구가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 합성가스 내에 존재하는 분진, 타르, HCl, HCN, $NH_3$의 제거효율을 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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