Green vehicles include electric vehicles, natural gas vehicles, fuel cell vehicles (FCV), and vehicles running on fuel such as a biodiesel or an ethanol blend. An FCV is equipped with a cylinder valve installed in an ultra-high pressure vessel to control the hydrogen flow. For this purpose, an optimum design of the solenoid actuator is necessary to ensure reliability when driving an FCV. In this study, an electromagnetic field analysis for ensuring reliable operation of the solenoid actuator was conducted by using Maxwell V15. The electromagnetic field analysis was performed by magnetostatic technique, according to the distance between magnetic poles in order to predict the attraction force. Finally, the attraction force was validated through comparison between the Maxwell results and measurement results. From the results, the error of attraction force ranged from 4.53 % to 9.05 % at testing conditions.
In order to prevent the global warming, Korea has had a ratification to the Kyoto Protocol which is specified the air pollution level should be lower the condition of the year 1990 until the year 2012, in hence the traffic system produced mostly the air pollution has been faced to big change. According to the reinforcement of higher level for environmental condition, alternative way to the conventional traffic system is required, so that is fuel cell technology of commercialized R&D program used by hydrogen fuel, and further for the optimized high energy efficiency it has been considered the advanced development of traffic system used the conventional railroad system. But it is moreover expected the huge amount of initial investment, so at the current, next new traffic system is needed. This study is for the improvement of urban traffic system in domestic which should be seriously changed for environmental friendly through the reduction of air pollution by fuel gases of vehicle and human convenience to be easily approached. In hence it is proposed the development of superior high efficiency-'Fuel-cell Rubber-tired Tram' system manufactured by the composite car-body.
This technology is applicable to Electrical vehicle that using Energy from Hydrogen Fueled Cell. Electricity & water is got from chemical reaction between H2 & O2 in stack. This technology is used when fault diagnosis of Fuel cell is needed. It is General method that measure each cell's voltage of stack for fault diagnosis. but, this technology is method of measuring entire voltage of stack. For this reason, fault diagnosis system is simplified and cost of system is lower than previous one. In normal stack condition, characteristic graph of voltage-current has linearity. In fault stack condition, it has non-linearity. we use this characteristic to diagnosis of stack fault. In this technology, Specific frequency current is injected into stack & Stack voltage is measured in response. After that, stack voltage difference is analyzed to diagnosis of stack fault. Presently, Development of current injection module & basic program of THDA is finished. in future we will develop the technology of precise measurement technology about entire stack voltage.
본 연구는 스크램젯의 연소특성 연구 및 스크램젯 엔진의 지상연소시험의 필수 장비인 공기가열기의 개념 연구에 대한 것이다. 공기가열기는 스크램젯의 흡입구나 연소실로 고온의 공기를 공급하기 위한 다양한 방법 중 하나이며, 고온의 연소가스와 실제 공기에 보다 유사한 혼합기체(혼합공기)를 얻을 수 있는 연료를 사용하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 형식을 갖는 외국의 공기가열기를 조사하고, 스크램젯 비행체를 개발하기 위한, 액화천연가스(CH4)와 수소를 연료로 사용하는 공기가열기의 인젝터를 개념 설계하였다.
최근 대기오염 물질의 배출, 소음, 과도한 운용비용, 안전성 및 위험 문제 해결을 위한 신개념 항공 추진시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 기존 항공추진시스템의 효율향상과 연료소모율 감소, 수소나 태양에너지 등 신재생에너지를 이용한 친환경적인 추진시스템 개발, 전기추진과 핵추진 시스템 개발 등을 통한 추력대 중량비가 높은 고효율의 신개념 항공기 개발에 대한 다양한 연구를 수행하고 있다. 이러한 신개념의 항공기 개발을 위하여 두 개 이상의 동력원을 조합하여 추진력을 얻는 하이브리드 추진시스템의 개발이 하나의 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 미래의 친환경적 첨단 무인 항공기에 적용할 수 있는 하이브리드 추진시스템의 동향, 특징 및 개발방안, 발전방안 등을 고찰하였다.
The design of sealing mechanisms of a manual pressure valve was analyzed with FE analysis for a hydrogen fuels charge and discharge system of FCEV. The damage prediction of the O-ring with respect to the material models of rubbers was calculated by the gap analysis of the backup ring and O-ring according to the internal pressure. Two kinds of the rubber material characteristic models were adopted to the O-ring. One was the linear elastic and the other was hyperelastic of Ogden $3^{rd}$ order model. The experimental data of urethane of Shore hardness 90 was utilized to the curve fitting of hyperelastic properties. It was found that the contact pattern of the backup ring was different in two models and the sealing mechanism was better in the case of the hyperelastic characteristic model.
In order to increase thrust of the space launch vehicle, liquid oxygen as an oxidizer and kerosene or liquid hydrogen as a fuel are generally used. The oxidizer tank and fuel tanks are manufactured by composite materials such as CFRP (Carbon Fiber Reinforced Plastic) to increase pay load. The thermal stress of the cryogenic propellant tank should be considered because it has large temperature gradient. In this study, to confirm the design integrity of the oxidizer tank of liquid oxygen, a numerical analysis was conducted on the thermal stress and temperature distribution of the tank for various charging speed of the cryogenic fluid from 100 ~ 900 LPM taking into account the evaporation rate of the liquid nitrogen by convective heat transfer outside the tank and boiling heat transfer inside the tank. The thermal stress was also calculated coupled with the temperature distribution of the CFRP tank. Based on the analysis results, the charging speed of the LN2 can majorly affects the charging time and the resultant thermal stress.
공기 흡입식 극초음속 비행체인 스크램제트의 공력 데이터를 기반으로 하여 꼬리날개 각도와 발생추력을 제어 입력으로 가지는 PID 기반 제어기를 설계했다. 일정한 비행 동압을 가지는 상승궤적과 순항 이후 목표지점을 타격하는 궤적을 기준으로 입력하여 해당 궤적을 추종하는 비행 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과에 대해서 초기 상승궤적과 순항 궤적에 대해 비행체 모델에 요구되는 추력을 계산하여 수소 연료 이중 모드 스크램제트 연소기에 요구되는 연료 유량 분석을 위한 연소해석을 진행했다. 본 연구의 연소해석은 독립적으로 개발된 흡입구, 연소기, 노즐, 외부 공력 모델을 통합한 모델에 대해 진행되어 공기 흡입식 극초음속 비행체 통합 설계에 대한 기반을 마련했다.
This paper is the research result of designing and developing a BLDC motor for driving a condenser fan, which is widely used in air conditioners of commercial vehicles and specially equipped vehicles, and produced with a target value. The design of the motor was carried out in the order of designing the electric and magnetic circuits after determining the motor specifications. The process was repeated with different set values until the designed target condition was satisfied, and the electric and magnetic field distributions were made to be equal by reflecting the characteristics of the material. As a structural feature of the motor, it is a rotating field type composed of multipoles, and has a structure in which a permanent magnet is attached to the surface of the rotor. The manufactured BLDC motor is a 3-phase square wave driving method, with a rated voltage of 24 [V], a rotational speed of 2,500 [rpm], a rated current of 10 [A], and a power consumption of 180 [W]. A microcontroller for driving and controlling the motor was also manufactured.
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.47-55
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2023
The automotive industry is undergoing a paradigm shift due to the convergence of IT and rapid digital transformation. Various components, including embedded structures and systems with complex architectures that incorporate IC semiconductors, are being integrated and modularized. As a result, there has been a significant increase in vehicle defects, raising expectations for the quality of automotive parts. As more and more data is being accumulated, there is an active effort to go beyond traditional reliability analysis methods and apply machine learning models based on the accumulated big data. However, there are still not many cases where machine learning is used in product development to identify factors of defects in performance and durability of products and incorporate feedback into the design to improve product quality. In this paper, we applied a prediction algorithm to the defects of automotive door devices equipped with automatic responsive sensors, which are commonly installed in recent electric and hydrogen vehicles. To do so, we selected test items, built a measurement emulation system for data acquisition, and conducted comparative evaluations by applying different machine learning algorithms to the measured data. The results in terms of R2 score were as follows: Ordinary multiple regression 0.96, Ridge regression 0.95, Lasso regression 0.89, Elastic regression 0.91.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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