With the recent advancement of control method and battery technology, the electric vehicle have been researched to replace the conventional vehicle with electric vehicle with the view point of the environmental concerns and energy conservation. An electric vehicle which is equipped with the independent front steering system and in-wheel motors has advantage in terms of control. For example, the different torque which generated by left and right wheels directly can make yaw moment and the independent steering using outer wheel control is able to reduce the sideslip angle. Using of independent steering and driving system, the 4 wheel electric vehicle can improve a performance better than conventional vehicle. In this paper, we consider the method for improving the cornering performance of independent front steering system and in-wheel motor used electric vehicle with the compensated outer wheel angle and direct yaw moment control. Simulation results show that the method can improve the cornering performance of 4 wheel electric vehicle. We also apply the steering motor failure to steer the vehicle turned by the torque difference without steering. This paper describes an independent front steering and driving, consist of three parts; Vehicle Model, Control Algorithm for independent steering and driving and simulation. First, vehicle model is application of TruckSim software for independent front steering and 4 wheel driving. Second, control algorithm describes the reduced sideslip and direct yaw moment method in view of cornering performance. Last is simulation and verification.
스마트 모빌리티는 차세대 친환경 이동수단으로 각광 받고 있어 시장이 매해 급성장 하고 있다. 그러나 전기를 동력으로 사용하는 기기 특성상 사용자의 몸무게나 주행 환경에 따라 모터 및 배터리는 제조사에서 표기하는 성능과 실제 성능과는 큰 차이를 보여 사용자에 따라 기기 이용 시 권장되는 주행 기준점이 없어 본래의 동작에 과부하 발생 빈도가 높아져 기기의 고장 및 파손이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 주행 상태를 측정 후 제조사 측에서 제공하는 권장 주행과는 별도로 실제 주행 시의 맞춤 권장 주행 안내 및 과부하 주행 상황 알림을 제공하는 어플리케이션을 설계하여 스마트 모빌리티 기기의 고장 및 파손은 물론 사용자의 안전까지 확보하고자 한다.
일반적으로 커패시터는 빈번한 충 방전으로 시스템의 수명에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 고전압, 대전류의 HVDC 서브모듈용 필름 커패시터의 핵심 고장원인을 분석하여 커패시터의 설계 및 제조공정의 주의사항을 분석한다. 먼저 커패시터의 FMEA 수행을 통해 고장원인, 고장모드, 고장영향에 대해 분석한다. 커패시터의 고장에 가장 큰 영향을 주는 고장원인과 영향을 정량적으로 평가하기 위해 커패시터에 대한 고장나무(Fault-tree)를 제시하고 설계인자와 구동환경의 조건에 따른 고장률을 분석한다. 커패시터 고장의 핵심 원인이 커패시턴스 변화에 있음을 확인하고, 커패시터의 고장률 저감을 위해서 커패시터의 설계와 제조공정 중 온도상승, 코로나 발생, 전극팽창, 절연거리 감소를 최소화할 필요가 있음을 검증한다.
본 논문에서는 양방향 dc-to-dc 컨버터의 고장원인, 고장영향, 고장 결과를 파악하기 위한 failure mode and effect analysis(FMEA)와 양방향 컨버터의 위험도를 고려한 fault-tree analysis(FTA)를 통해 고장률을 예측한다. 전기차의 구동전압을 효율적으로 상승시키기 위해 인버터 앞단에 부착되는 양방향 컨버터는 배터리 전력을 dc-link 커패시터로 방전시키는 승압모드와 회생전력을 배터리로 충전시키는 강압모드를 가진다. 양방향 컨버터의 동작 특성을 고려한 FMEA 결과를 바탕으로 컨버터의 위험도를 고려한 고장나무를 설계한다. 전기차 MCU용에 맞는 설계 파라메타를 설정하고 출력전압 리플과 인덕터 전류 리플에 따른 커패시터와 인덕터의 부품 고장률을 분석한다. 또한 동작 온도에 따른 주요부품의 고장률을 MIL-HDBK-217F를 이용하여 구한다. 마지막으로 부품 고장률을 고장나무의 기본 사상의 고장률로 반영하여 컨버터 고장률과 평균고장시간을 예측한다.
트랙롤러는 건설기계의 무한궤도 메카니즘에 장착되어 차량에 가해지는 하중을 지지하는 역할을 하는 핵심부품이다. 건설기계의 작업환경은 매우 가혹하며, 이러한 환경에 노출된 트랙롤러는 반복되는 주행충격으로 누유 및 파손 등의 고장을 발생하게 된다. 트랙롤러의 고장이 발생하면 건설기계 차량의 주행에 큰 영향을 미치게 되므로, 트랙롤러 생산업체에서는 자체시험을 수행하여 제품의 성능을 확인하고 있다. 하지만 현재 트랙롤러 대부분의 시험은 수직하중을 가한 상태의 시험만을 수행하고 있다. 이는 트랙롤러가 장착된 건설기계의 선회주행시 발생되고 있는 수평방향에서 가해지는 하중을 고려하지 않은 시험평가로 실제 주행조건을 재현하지 못하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 트랙롤러에 가해지는 수직 및 수평방향 하중 크기와 이를 고려한 시험조건을 정립하였다. 또한 수평방향 하중이 트랙롤러의 고장에 미치는 영향에 대한 해석과 시험의 결과를 제시하였다.
Maintenance of semiconductor equipment processes is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. The process must always be upheld in optimal condition to ensure a smooth supply of numerous parts. Additionally, it is imperative to monitor the status of the robots that play a central role in the process. Just as many senses of organs judge a person's body condition, robots also have numerous sensors that play a role, and like human joints, they can detect the condition first in the joints, which are the driving parts of the robot. Therefore, a normal state test bed and an abnormal state test bed using an aging reducer were constructed by simulating the joint, which is the driving part of the robot. Various sensors such as vibration, torque, encoder, and temperature were attached to accurately diagnose the robot's failure, and the test bed was built with an integrated system to collect and control data simultaneously in real-time. After configuring the user screen and building a database based on the collected data, the characteristic values of normal and abnormal data were analyzed, and machine learning was performed using the KNN (K-Nearest Neighbors) machine learning algorithm. This approach yielded an impressive 94% accuracy in failure diagnosis, underscoring the reliability of both the test bed and the data it produced.
자율주행자동차의 안전에 대한 중요성이 강조되면서 안전성 및 신뢰성 향상을 위한 개발 검증 지침인 ISO-26262의 적용과 자율주행자동차의 안전성 검증에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 미국자동차공학회 기준 Level 3 이상의 자율주행자동차는 운전자 대신 주변 환경을 감지하고 판단한다. 따라서 자율주행 기능에 이상이 생기거나 오작동 발생 시 안전에 심각한 영향을 미칠 수 있으므로 자율주행자동차는 고장 및 오작동에 대비하여 안전개념을 적용하고 이를 검증해야 한다. 본 연구에서는 ISO-26262 Part3 프로세스와 시스템 이론적 프로세스 분석 방법론인 STPA를 활용하여 자율주행자동차의 안전성 평가 및 검증을 위한 오류 주입 시나리오를 연구하고 시뮬레이션 기반의 오류 주입 테스트를 통해 안전개념 설계를 위한 안전조치 시간을 연구하였다.
The clutch coil mounted on the automotive air conditioner is an important part which actuates the clutch to connect or disconnect the pulley and the compressor according to the climate control condition in an automobile. Here, it is generally required that the clutch coil should ensure the long term durability requirement, such as a warranty for the 10 years of field operation or 160,000 km driving, especially in a brand new item, and so forth. However, some difficulties have arisen in restoring its credibility, since domestic specifications for the part have not been yet unified. In order to ensure the reliability, test methods and assessment criteria should be standardized. Moreover, assessed lifetime under specific conditions and potential failure analysis would be important. In this study, lifetime test specifications for the clutch coil have been reviewed and methodological suggestions are provided to ensure reliability, utilizing a quality function deployment through the potential failure mode effect analysis.
There is an increasing interest in passive safety systems to minimize the need for operator intervention or external power sources in nuclear power plants. Because a passive system has a weak driving force, there is greater uncertainty in the performance compared with an active system. In previous studies, several methods have been suggested to evaluate passive system reliability, and many of them estimated the failure probability using thermal-hydraulic analyses and the Monte Carlo method. However, if the functional failure of a passive system is rare, it is difficult to estimate the failure probability using conventional methods owing to their high computational time. In this paper, a procedure for the application of the Chernoff bound to the evaluation of passive system reliability is proposed. A feasibility study of the procedure was conducted on a passive decay heat removal system of a micro modular reactor in its conceptual design phase, and it was demonstrated that the passive system reliability can be evaluated without performing a large number of thermal-hydraulic analyses or Monte Carlo simulations when the system has a small failure probability. Accordingly, the advantages and constraints of applying the Chernoff bound for passive system reliability evaluation are discussed in this paper.
자율주행차량의 상용화를 앞당기기 위해서는 현재 자율주행자동차의 주행안전성을 저하시키는 원인을 정확히 파악하고 이를 개선하는 노력이 필요하다. 본 연구는 우리나라에서 자율 주행을 연구하는 전문가를 대상으로 중요도-만족도(IPA)와 포커스그룹 인터뷰(FGI)를 수행하여 자율주행차량의 주행안전성에 문제가 발생하는 원인과 국내의 자율주행 기술 수준 등을 파악하였다. 설문 결과 현재 자율주행 핸디캡 중에 공사 구간, 폭우/폭설 상황, 미세먼지 상황, 포트홀 존재 상황이 중요도보다 현재 기술 수준에 대한 만족도가 낮아 우선적인 연구개발이 요구되는 것으로 나타났다. 이 중 공사 구간과 포트홀은 도로/도로 시설물의 불량과 센서 자체의 성능이, 날씨와 연결된 상황은 센서의 성능과 알고리즘 부재 등이 가장 큰 원인으로 분석되었다. 안전한 자율주행의 조속한 실현을 위해서는 자율주행차량의 주행안전성을 저해하는 원인에 대한 명확한 파악과 해결이 지속해서 수행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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