관망 내 배관의 간섭 거동에 따른 지하 매설 배관의 영향선 분석을 위하여 실제 환경에 부합 하도록 지하의 상부와 하부에 각각 하수관거와 가스관을 매설하여 유한요소모델을 구현하였으며, 두 배관의 교차 정도에 따라 하부 가스 배관의 영향선을 분석하였다. 하수관거와 가스관은 각각 1.0m와 3.39m의 매설심도를 가지며, 두 배관이 이루는 교차각은 $0{\sim}90^{\circ}$에 대하여 해석을 실시하였다. 본 연구에서는 Ring Deflection과 Bending Stress의 결과로부터, 교차각에 따른 영향선을 분석하였으며, 그 결과 두 배관이 이루는 교차각과 하부 배관의 영향선은 일치함을 알 수 있었다. 따라서 배관의 간섭 거동에 따른 하부 배관의 영향선은 두 배관의 교차각과 깊은 관계가 있다고 판단된다.
가스터빈 엔진의 성능예측과 진단을 위해 선형 및 비선형 가스경로 해석방법이 적용되었다. 염, 부식, 침식과 같은 물리적 손상을 탐지하기 위한 최적 계측변수를 구하기 위해 비선형 가스경로 해석을 이용하였다. 물리적 손상이 엔진성능에 미치는 영향을 연구하는데 전형적 산업용 가스터빈 엔진인 TB5000에 적용하였다. 선형 가스경로 해석과 비선형 가스경로 해석의 끈 오차 비교를 통해 최적의 계측변수가 정의될 수 있었다. 결과적으로, 선형 가스경로 해석방법은 선형화 모델의 가정에 의해 유도된 오차정도가 손상의 크기와 같은 정도가 되는 반면에 비선형 가스경로 해석방법은 Newton-Raphson 반복기법을 사용하여 독립변수와 종속변수의 비선형 관계를 충분한 정확성과 함께 풀 수 있다는 점을 알 수 있었다.
본 연구에서는 신경회로망을 이용한 가스터빈 엔진의 지능형 성능 진단 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 최근에는 엔진 손상을 분석하는데 있어서 주요 구성품의 가스 경로를 실시간 모니터링(monitoring)하는 가스경로해석 (GPA, Gas Path Analysis)방법이 사용되고 있다. 그러나 엔진손상의 형태나 정도가 다양하고 복잡하기 때문에 가스경로해석 접근법만 가지고서는 엔진의 손상상태를 모두 모니터링하기란 쉽지 않다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 학습과 진단을 할 수 있는 신경회로망을 적용하였다. 본 연구에서는 PT6A-62 터보프롭 엔진의 진단에 1개의 은닉층을 갖는 역전파 신경회로망(BPN, Back Propagation Neural Network)이 제안되었다.
가스터빈 엔진의 높은 신뢰성과 운용비의 최소화는 제작자나 사용자 모두에게 중요한 문제이며, 정성적, 정량적 성능저하 예측을 포함한 다양한 성능진단기법이 시도되고 있다. 탈설계점에서의 성능진단은 설계점 성능진단에 비해 학습, 또는 처리해야 할 데이터 규모가 방대함에 따라 예측오차와 수렴도면에서 해결되어야 할 문제점들을 안고 있다. 따라서 이를 위해 본 연구에서는 가스경로해석 기법을 적용한 엔진성능진단코드를 개발하였으며, 이를 스마트 무인기용 터보축 엔진에 적용하여 설계점 및 고도 변화에 따른 탈설계점 영역에 대하여 단일 성능저하를 정량적으로 예측하여 GSP를 통한 예측결과와 비교하였다.
최근 가스 터빈 엔진의 설계에 있어서 엔진 운용 및 정비에 소요되는 비용은 중요한 설계변수로 대두되었다. 이에 따라 엔진의 유지 및 보수가 조립상태에서 이루어져야 한다는 개념이 확대되고 있으나, 실제로 이것은 엔진의 상태를 정확히 예측할 수 있을 때에만 가능한 것이다. 따라서 본 연구에서는 항공기에 장착/운용 중인 각 성능요소들을 측정하고 분석하여 엔진 성능을 진단하는 가스경로해석과 퍼지로직을 적용한 엔진 성능진단 코드를 개발하였으며, 이를 스마트 무인기용 터보축 엔진에 적용하여 지상 정지 상태에서의 엔진의 단일 성능저하를 정량적으로 예측하였다.
본 연구에서는 신경회로망을 이용한 가스터빈 엔진의 지능형 성능 진단 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 최근에는 엔진 손상을 분석하는데 있어서 주요 구성품의 가스 경로를 실시간 모니터링(monitoring)하는 가스경로해석(GPA, Gas Path Analysis)방법이 사용되고 있다. 그러나 엔진손상의 형태나 정도가 다양하고 복잡하기 때문에 가스경로해석 접근법만 가지고서는 엔진의 손상상태를 모두 모니터링하기란 쉽지 않다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 학습과 진단을 할 수 있는 신경회로망을 적용하였다. 본 연구에서는 PT6A-62 터보프롭 엔진의 진단에 1개의 은닉층을 갖는 역전파 신경회로망(BPN, Back Propagation Neural Network)이 제안되었다.
화재로부터 발생되는 가스는 연속적이며 가연물이 소멸될 때가지 지속적으로 발생된다. 보통의 가스상 물질의 분석은 가스크로마토그래피 등으로 분석할 수 있으나, 화재에서 발생되는 가스는 대규모이며 연속적으로 발생되기 때문에 시료의 대표성 및 연속적으로 분석할 수 없는 단점을 가진다. 최근에는 푸리에 변환 적외선분광기(FT-IR)을 사용하여 연속적으로 온-라인 분석이 시도되어 작은 규모의 화재에서 효과적인 연소가스 분석법으로 활용되고 있다. 그러나 대규모 화재 및 대공간에서 발생되는 가스인 경우 3.5 l/min의 연속적인 샘플링이 시료의 대표성을 확보할 수 없으며, 화염가까이 접근하여 가스를 샘플링하는 것이 현실적으로 불가능하다. 본 연구에서는 개방형 적외선분석기를 사용하여 현재 가스분석의 단점을 극복하면서 샘플링 등의 전처리 없이 원거리에서 분석을 시도하였다. 원거리 분석을 위해 연소독성가스를 각각의 화학종에 대하여 검량(calibration)하여 정량 분석법을 구축하고 실물 화재에서 발생되는 가스를 원격 측정하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제16권2호
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pp.247-253
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2015
The components of an aero-engine gas path cannot be monitored in a timely way due to a lack of real-time monitoring technologies. As an attempt to address this problem, we have conducted research on a condition monitoring technology based on the charging characteristics of particles in an aero-engine gas path, and emphatically analyze the formation of particles in an aero-engine gas path, the charging mechanism of carbon particles and the factors that influence the charge quantity and polarity. The verification experiments are performed on the simulated experiment platform and a turbo-shaft engine test bench. The results show the carbon particles' carry charge, and an obvious change in the total electrostatic charge level in the aero-engine gas path due to the increased carbon particles produced by burning or abnormal metal particles; the charge number is related to the size of particles, and the bigger carbon particles carry a negative charge and metal particles carry a positive charge; the change in engine power can lead to an obvious change in the level of electrostatic charge in the gas path, and the change in electrostatic charge results from the extra carbon particles formed in the rich-oil burning process. The research provides a reference for establishing the baseline of electrostatic charge while the engine runs on different power. The study also demonstrates the validity of the electrostatic monitoring technology and establishes a base for developing the application of electrostatic monitoring technology in aero-engines.
An underground electric switch is a high-voltage switch used in distribution network systems for a reliable power supply. Many studies are being conducted to expand the switch to use an eco-friendly gas using dry air instead of SF6 gas to reduce greenhouse gas emissions. In this study, a flow analysis model was established to improve the performance of an eco-friendly gas switch. The results were compared and reviewed through experiments. For the optimal arc grid design applied to the switch, the flow characteristics based on the flow path configuration and the changes in arcing time for each configuration were compared. Flow analysis can predict the switch flow distribution, and a comparative review of the flow path configurations of various methods is possible.
The hermetic rotary compressor is one of the most important components of an air conditioning system since it has a great effect on both the performance and the noise and vibration of the system. Noise and vibration occurs due to gas pulsation during the compression process and to unbalanced dynamic force. In order to reduce noise and vibration, it is necessary to identify their sources and transmission path and effectively control them. Many approaches have been tried in order to identify the noise transmission path of a compressor. However, identification has proven to be difficult since the characteristics of compressor noise are complicated due to the interaction of the compressor parts and gas pulsation. In this study, the statistical energy analysis has been used to trace the energy flow in the compressor and to identify the transmission paths from the noise source to the exterior sound field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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