This study investigates human floor impact sounds; not only the children's jumping and running represented by heavy-weight impact source such as bang machine and impact ball but also the high-heel walking and the light weight object dropping represented by tapping machine in the standard measurements. However, due to reliability problems as a standard impactor, bang machine has not been included in the new draft of ISO 10140 Part 3: Measurement of impact sound insulation. Therefore, the procedure to convert the floor impact sound level of the bang machine into that of the impact ball has been demanded because the bang machine has been only the standard heavy-weight standard impact source and much of its data has been collected, This study indicates that the use of impact ball is reliable and that the bang machine data can be successfully converted into the impact ball data in case of box-frame type reinforced concrete structures.
In this study, characteristics of impact force and impact sound of impact source such as bang machine, impact ball, and children's jumping were review. Results of review showed that impact ball has most similar characteristic to real impact sources in terms of objective properties such as impact force and impact sound. The effects of various isolator on floor impact sound were also investigated in apartment building and test facilities building using bang machine an impact ball. From the field measurement, it was found that the difference in reduction sound level between bang machine and impact ball was relatively large and the reduction sound level by impact ball was much larger than bang machine.
Floor impact noises in apartment buildings have been investigated as they are most annoying in living environment. Several experiments were undertaken to compare perceived noisiness of floor impact noises generated by bang and tapping machine along with children's jumping and running. Results show that bang noise is more annoying than tapping noise and floor impact noise generated by children is less annoying than the noise generated by machine. The floor impact noise generated by children's jumping and running corresponds well with the bang-machine noise in terms of loudness, unbiased annoyance, ${\Phi}$$\_$0/ and IACC. The noise generated by children is somewhat different from machine noise; in spatial impression the real noise is similar to tapping-machine noise but is less annoying that the machine noises.
The characteristics of the four standard floor impact sources (impact ball, bang machine, tapping machine, modified tapping machine) and a human impact source (jumping children) were investigated. First, the mechanical impedance of each source were evaluated. Then, the impact force exposure level of each source were measured. The results showed that fundamental frequency and impedance produced by the impact ball are the most similar to those of the human impact source. The frequency characteristics of the impact ball were most similar to those of jumping children. Consequently, the impact ball more accurately reproduces human impact compared to the other standard impact sources. Therefore, the impact ball should be considered as the reliable impactor in evaluating floor impact noise.
This study addresses the issue of safety of the splash guard of a computer numerical control (CNC) machine tool at the design stage. As an impact test for evaluating safety requirements such as strength under the safety regulation is an expensive and iterative task, it is necessary to develop a new method to minimize the task of the impact test for development of the machine tool. In this study, explicit finite element method was adopted for replacement of the impact test of the splash guard of a machine tool at the design stage. A finite element model was developed for implementing the impact test on an actual vertical CNC lathe and then produced the analysis including plastic strain and deformation to enable the safety of its splash guard to be determined. The analysis results demonstrated that the finite element method can be applied to safety evaluation for design of the splash guard of a CNC machine tool.
This paper reports the development of a special impact fatigue test machine for high pressure vessels. The targeted vessels are subjected to shock pressures equivalent of explosions. This severe loading condition brings many difficulties to the design of test machine. Unfortunately, there are very rare such test machine in the world, and more worse, the machine is not opened and sold.
As the elderly population gradually increases, the risk of fatal fall accidents among the elderly is increasing. One way to cope with a fall accident is to determine the fall direction before impact using a wearable inertial measurement unit (IMU). In this context, a previous study proposed a method of classifying fall directions using a support vector machine with sensor velocity, acceleration, and tilt angle as input parameters. However, in this method, the IMU signals are processed through several processes, including a Kalman filter and the integration of acceleration, which involves a large amount of computation and error factors. Therefore, this paper proposes a machine learning-based method that classifies the fall direction before impact using IMU raw signals rather than processed data. In this study, we investigated the effects of the following two factors on the classification performance: (1) the usage of processed/raw signals and (2) the selection of machine learning techniques. First, as a result of comparing the processed/raw signals, the difference in sensitivities between the two methods was within 5%, indicating an equivalent level of classification performance. Second, as a result of comparing six machine learning techniques, K-nearest neighbor and naive Bayes exhibited excellent performance with a sensitivity of 86.0% and 84.1%, respectively.
Moon, Seongin;Han, Seongjin;Kang, To;Han, Soonwoo;Kim, Kyungmo;Yu, Yongkyun;Eom, Joseph
Nuclear Engineering and Technology
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제53권4호
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pp.1199-1209
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2021
The detection of unexpected loose parts in the primary coolant system in a nuclear power plant remains an extremely important issue. It is essential to develop a methodology for the localization and mass estimation of loose parts owing to the high prediction error of conventional methods. An effective approach is presented for the localization and mass estimation of a loose part using machine-learning and deep-learning algorithms. First, a methodology was developed to estimate both the impact location and the mass of a loose part at the same times in a real structure in which geometric changes exist. Second, an impact database was constructed through a series of impact finite-element analyses (FEAs). Then, impact parameter prediction modes were generated for localization and mass estimation of a simulated metallic loose part using machine-learning algorithms (artificial neural network, Gaussian process, and support vector machine) and a deep-learning algorithm (convolutional neural network). The usefulness of the methodology was validated through blind tests, and the noise effect of the training data was also investigated. The high performance obtained in this study shows that the proposed methodology using an FEA-based database and deep learning is useful for localization and mass estimation of loose parts on site.
Heavy-weight head slides may cause excessive inertia impact & moment on the machine tool structure when they move or stop abruptly during operation. Consequently these inertia impact and unbalanced moment bring transient vibrations and rough sliding motions on the machine structure. Machine tool engineers have tried many kind of feed-slide designs in order to solve this problem; for example, the design optimization of the moving structure for minimum weight and maximum stiffness, box-in-box type slide design, and so on. In this article, force and moment equilibrium equations regarding to the inertia force & moment were derived for each one of a mold M/C's head slides. Furthermore, five different design configurations of head slide assembly were reviewed for its design improvement regarding to force & moment calculations and finite element structural analysis results.
This study analyzes trends and characteristics of the machine tool remanufacturing industry and proposes a standard process that considers environmental impact assessment during the remanufacturing process. First, trends in remanufacturing and environmental regulations are reviewed. And the current status of the machine tool remanufacturing industry and cases of national R&D projects related to machine tools are analyzed. Machine tool remanufacturing has a high resource saving effect, and remanufacturing is carried out as a finished product rather than as a part. And the scope of remanufacturing work is very wide due to the performance improvement of the machine and the addition of features. In order for the machine tool remanufacturing industry to be competitive, it is necessary to create products with high added value. In addition, in order to respond to international environmental regulations, it is necessary to secure related data by conducting an environmental impact assessment together during remanufacturing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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