A set of slurry shield test system capable of cutter cutting and slurry automatic circulation is used to investigate the deformation characteristics, the evolution characteristics of support resistance and the distribution and evolution process of earth pressure during excavating and collapsing of slurry shield tunneling in circular-gravel layer. The influence of cover-span ratio on surface subsidence, support resistance and failure mode of excavation face is also discussed. Three-dimensional numerical calculations are performed to verify the reliability of the test results. The results show that, with the decrease of the supporting force of the excavation face, the surface subsidence goes through four stages: insensitivity, slow growth, rapid growth and stability. The influence of shield excavation on the axial earth pressure of the front soil is greater than that of the vertical earth pressure. When the support resistance of the excavation face decreases to the critical value, the soil in front of the excavation face collapses. The shape of the collapse is similar to that of a bucket. The ultimate support resistance increase with the increase of the cover-span ratio, however, the angle between the bottom of the collapsed body and the direction of the tunnel excavation axis when the excavation face is damaged increase first and then becomes stable. The surface settlement value and the range of settlement trough decrease with the increase of cover-span ratio. The numerical results are basically consistent with the model test results.
TBM의 주요 절삭도구인 디스크커터는 과다하게 마모되거나 손상된 경우 적절한 시기에 교체되어야 한다. 일반적으로 커터의 교체여부를 판단하기 위해서 작업자가 커터헤드 챔버의 내부로 접근하여 디스크 커터의 상태와 마모량을 계측하고 있다. 하지만 커터헤드(cutterhead) 챔버(chamber) 내부는 작업자에게 열악한 조건일 경우가 많아 작업자의 안전과 관련한 이슈가 있으며, 인력에 의해서 계측이 이루어짐에 따라 계측치의 오차도 발생하는 것으로 보고되고 있다. 이러한 한계점을 극복하고자 현재 해외에서는 디스크커터의 마모정도를 계측센서를 통해 굴착 중에 실시간으로 측정하기 위한 기술의 개발이 활발하게 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 현재까지 해외의 문헌을 통해 보고되고 있는 TBM 디스크커터의 마모량 계측에 관한 연구현황에 대하여 소개하고자 하였다. 여러 형식의 센서가 디스크커터의 마모계측을 위해 활용되고 있으며, 향후 국내에서도 유사한 기술의 개발이 이루어지는 경우에 유용한 참고자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.
This study was conducted to analyze the effect of the gear specification and gear quality corresponding to the macro geometry on the gear transmission error. The two pairs of gears with large and small transmission errors were selected for calculation, and two pairs of gears were manufactured with different gear quality. The test gears were manufactured by two different gear specifications with ISO 5 and 8 gear quality, respectively. The transmission error measurement system consists of an input motor, reducer, encoders, gearbox, torque meter, and powder brake. To confirm the repeatability of the test results, repeatability was confirmed by performing three repetitions under all conditions, and the average value was used to compare the transmission error results. The transmission errors of the gears were analyzed and compared with the test results. When the gear quality was high, the transmission error was generally low depending on the load, and the load at which the decreasing transmission error phenomenon was completed was also lower. Even when the design transmission error according to the gear specification was different, the difference of the minimum transmission error was not large. The transmission error at the load larger than the minimum transmission error load increased to a slope similar to the slope of the analysis result.
With the advent of the 4th industrial revolution, autonomous driving technology is being commercialized in various industries. However, research on autonomous driving so far has focused on platforms with wheel-type platform. Research on a tracked platform is at a relatively inadequate step. Since the tracked platform has a different driving and steering method from the wheel-type platform, the existing research cannot be applied as it is. Therefore, a path-tracking algorithm suitable for a tracked platform is required. In this paper, we studied a path-tracking algorithm for a tracked platform based on a GPS sensor. The existing Pure Pursuit algorithm was applied in consideration of the characteristics of the tracked platform. And to compensate for "Cutting Corner", which is a disadvantage of the existing Pure Pursuit algorithm, an algorithm that changes the LAD according to the curvature of the path was developed. In the existing pure pursuit algorithm that used a tracked platform to drive a path including a right-angle turn, the RMS path error in the straight section was 0.1034 m and the RMS error in the turning section was measured to be 0.2787 m. On the other hand, in the variable LAD algorithm, the RMS path error in the straight section was 0.0987 m, and the RMS path error in the turning section was measured to be 0.1396 m. In the turning section, the RMS path error was reduced by 48.8971%. The validity of the algorithm was verified by measuring the path error by tracking the path using a tracked robot platform.
Hydrogen combustion in modern gas-turbine engine is the cutting edge technology as carbon-free energy conversion system. Flashback of hydrogen flame, however, is inevitable and critical specially for premixed hydrogen combustion. Therefore, this experimental investigation is conducted to understand flashback phenomenon in premixed hydrogen combustion. In order to investigate flashback characteristics in premixed hydrogen (H2)/air flame, we focus on pressure conditions and nozzle shapes. In general, quenching distance reduces as pressure of combustion chamber increases, causing flashback from boundary layer near wall. The flashback regime for reference and modified candidate configurations can broadly appear with increasing combustion chamber pressure. The later one can improve flashback-resist by compensating flow velocity at wall. Also, improved wall flow velocity profile of suggested contraction nozzle prevents entire flashback but causes local flashback at nozzle exit.
In the recent era of the fourth industrial revolution, many industries aim to maximize the efficiency of products and services by introducing cutting-edge technologies such as artificial intelligence and big data. In this situation, organizational culture is changing a lot due to the influx of the MZ generation with strong individualistic tendencies and the decreased face-to-face communication between members. However, active communication with colleagues is still essential to maximize performance, and the margins created by simplifying work processes and automating processes must be used for creating work performance. This requires cooperation and commitment through the job immersion of members who have an active attitude. This study analyzed how the organization's autonomous work environment and trust among members, which are creative work performance conditions, affect job immersion using raw data from the Occupational Safety and Health Research Institute. As a result, it was found that both the organization's autonomous working environment and trust among members significantly effected the members' job immersion. in order to achieve productivity and value improvement in companies, efforts are needed to increase workers' job immersion by building an autonomous working environment and trust among members. The results of this study are expected to contribute significantly to the search for ways to increase workers' job commitment to improve organizational productivity.
In manufacturing and semiconductor industries, transfer robots increase productivity through accurate and continuous work. Due to the nature of the semiconductor process, there are environments where humans cannot intervene to maintain internal temperature and humidity in a clean room. So, transport robots take responsibility over humans. In such an environment where the manpower of the process is cutting down, the lack of maintenance and management technology of the machine may adversely affect the production, and that's why it is necessary to develop a technology for the machine failure diagnosis system. Therefore, this paper tries to identify various causes of failure of transport robots that are widely used in semiconductor automation, and the Prognostics and Health Management (PHM) method is considered for determining and predicting the process of failures. The robot mainly fails in the driving unit due to long-term repetitive motion, and the core components of the driving unit are motors and gear reducer. A simulation drive unit was manufactured and tested around this component and then applied to 6-axis vertical multi-joint robots used in actual industrial sites. Vibration data was collected for each cause of failure of the robot, and then the collected data was processed through signal processing and frequency analysis. The processed data can determine the fault of the robot by utilizing machine learning algorithms such as SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbor). As a result, the PHM environment was built based on machine learning algorithms using SVM and KNN, confirming that failure prediction was partially possible.
The Fourth Industrial Revolution and sensor technology have led to increased utilization of sensor data. In our modern society, data complexity is rising, and the extraction of valuable information has become crucial with the rapid changes in information technology (IT). Recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) models have shown remarkable performance in natural language processing (NLP) and time series prediction. Consequently, there is a strong expectation that models excelling in NLP will also excel in time series prediction. However, current research on Transformer models for time series prediction remains limited. Traditional RNN and LSTM models have demonstrated superior performance compared to Transformers in big data analysis. Nevertheless, with continuous advancements in Transformer models, such as GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) and ProphetNet, they have gained attention in the field of time series prediction. This study aims to evaluate the classification performance and interval prediction of remaining useful life (RUL) using an advanced Transformer model. The performance of each model will be utilized to establish a health index (HI) for cutting blades, enabling real-time monitoring of machine health. The results are expected to provide valuable insights for machine monitoring, evaluation, and management, confirming the effectiveness of advanced Transformer models in time series analysis when applied in industrial settings.
In the realm of dental prosthesis fabrication, obtaining accurate impressions has historically been a challenging and inefficient process, often hindered by hygiene concerns and patient discomfort. Addressing these limitations, Company D recently introduced a cutting-edge solution by harnessing the potential of intraoral scan images to create 3D dental models. However, the complexity of these scan images, encompassing not only teeth and gums but also the palate, tongue, and other structures, posed a new set of challenges. In response, we propose a sophisticated real-time image segmentation algorithm that selectively extracts pertinent data, specifically focusing on teeth and gums, from oral scan images obtained through Company D's oral scanner for 3D model generation. A key challenge we tackled was the detection of the intricate molar regions, common in dental imaging, which we effectively addressed through intelligent data augmentation for enhanced training. By placing significant emphasis on both accuracy and speed, critical factors for real-time intraoral scanning, our proposed algorithm demonstrated exceptional performance, boasting an impressive accuracy rate of 0.91 and an unrivaled FPS of 92.4. Compared to existing algorithms, our solution exhibited superior outcomes when integrated into Company D's oral scanner. This algorithm is scheduled for deployment and commercialization within Company D's intraoral scanner.
Objective: This study investigated the awareness of occupational therapy in the community in occupational therapy majors through a survey. This purpose is to investigate the awareness of occupational therapy in the community among occupational therapy majors and establish a theoretical foundation. Methods: The research subjects were surveyed among occupational therapy majors at M University living in Gyeongsangnam-do, and analyzed 141 questionnaires from September 2023 to December 2023. Results: The results of this study that education and awareness improvement are needed to increase awareness of occupational therapy in the community, and it was found that continuing education and case sharing are effective. Activation of home rehabilitation and continuous health management. This institutional development can induce employment activity through community rehabilitation, and activate programs in connection with adult day care centers. For the development of community occupational therapy, participation in education and development of customized treatment are necessary, and patient It should be developed to help with movement and movement, and it has been shown that it can also affect the quality of life of patients. In addition, cutting-edge technologies such as artificial intelligence are expected to be applied to remote support, telemedicine, etc., and are applied to dementia, cognitive patients, and central nervous system patients. In order to institutionalize occupational therapy in the community, it is helpful in daily life, nursing, and management. It was said that this would be helpful for community participation. Conclusion: This study investigated the awareness of occupational therapy in the community among occupational therapy majors. Education and awareness improvement are needed to increase awareness of occupational therapy in the community. Education to improve the professionalism of occupational therapists, strengthening connectivity with other majors, and local organizations. It is believed that collaboration with the local community and institutional supplementation tailored to the needs of the local community were necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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