This paper suggests a revision method for historical fault data using Proportional Aging Reduction(PAR) to consider maintenance effect in time-varying failure rate. In order to product time-varying failure rate, the historical fault data are necessary. However, the maintenance record could be left out in historical data by spot operator's mistake. In this case, the failure rate is produced less than the average failure rate for increasing equipments' life-time by maintenance effect. Hence, it is necessary for new time-varying failure rate to extract maintenance effect from the existing fault data. In this paper, the revision method to reduce equipments' life-time, adversely using PAR among three techniques to consider maintenance effect.
In this paper, we develop the image transfer remote maintenance monitoring system for hand held device which can compensate defects of human mistake. The human mistakes always happen when the worker communicate information each other to check and maintenance the equipment of the power plant under bad circumstance such as small place and long distance in power plant. A worker couldn't converse with other when in noisy place like Power plant. So, we make some hand device for handy size and able to converse in noisy place. The developed system can have improvement of productivity through increasing plant operation time. And developed system is composed of advanced H/W(hard ware) system and S/W(soft ware)system. The H/W system consist of media server unit, communication equipment with hand held device, portable camera, mike and head set. The advanced s/w system consist of data base system, client pc(personal computer) real time monitoring system which has server GUI(graphic user interface) program, wireless monitoring program and wire ethernet communication program. The client GUI program is composed of total solution program as pc camera program, and phonetic conversation program etc.. We analyzed the required items and investigated applicable part in the image transfer remote maintenance monitoring system with hand held device. Also we investigated linkage of communication protocol for developed prototype, developed software tool of two-way communication and realtime recording skill of voice with image. We confirmed the efficiency by the field test in preventive maintenance of plant power.
Based on the analysis of the actual passenger vehicle fire cases for recent four years (2010~2013), the passenger vehicle fire is increasing annually. Main root cause was analyzed as an electric problem as a 39%. Vehicle fire case by electric problem was mainly caused by use of Non-genuine part. Vehicle fire case by mechanical problem was mainly caused by various oil system maintenance. Vehicle fire case by smoking material was mainly caused by cigarette and disposal lighter. And external fire transition issue and towing mistake fire cases was also confirmed.
건조물문화재의 부식 및 노후화에 대한 보존수리는 원형유지를 기본원칙으로 하며, 수리로 인해 인위적인 훼손을 가하는 과오를 범해서도 안 된다. 따라서 합성수지를 이용한 보존처리방법이 부각되어지고 있다. 본 연구의 목적은 합성수지로 보강한 사각단면 목재의 휨 성능에 관한 연구로서 합성수지의 보강길이, 보강면적비율, 합성수지 재료강도, 보강위치를 변수로 하여 총 11개의 시험체를 제작하여 실험하였다. 이 연구의 결과는 목재의 휨 보강재로 합성수지의 보강효과가 있는 것으로 나타났으며, 사용 가능성을 확인 할 수 있었다.
As a result of the enforced control of emission, many devices, including the diesel particulate filter, have been installed in diesel cars to reduce the emission of particulate matters. In this study, a car fire case has been investigated and analyzed. A car fire broke out after the vehicle traveled a distance of 1.4 km from a car service center. The car was provided with DPF cleaning when the DPF warning light came on. After being dismantled in the engine room, the car's engine and gearbox were investigated. The findings showed that the rear part of the DPF metal case was melted and punctured, while the honeycomb filter of the DPF was damaged. The car fire was caused by an overheated DPF associated with inaccurate maintenance practice. Therefore, the responsibility of the fire rested on the car service center that performed the DPF cleaning.
Almost all companies have paid much attention to the safety management ranging from maintenance to operation even at the stage of designing in order to prevent accidents, but fatal accidents continue to increase throughout the world. In particular, it is essential to systematically prevent such fatal accidents sa fire, explosion or leakage of toxic gas at factories in order to not only protect economic losses and environmental pollution. In addition, HRA may be used to detect the human errors which may cause accidents or trace back to any mistake on the part of workers. This work focuses on the coincidence of human error and mechanical failure for management of human error, and on some important performance shaping factors to propose a method for improving safety effectively of the process industries.
Almost all companies have paid much attention to the safety management ranging from maintenance to operation even at the stage of designing in order to prevent accidents, but fatal accidents continue to increase throughout the world. In particular, it is essential to systematically prevent such fatal accidents as fire, explosion or leakage of toxic gas at factories in order to not only protect the workers and neighbors but also prevent economic losses and environmental pollution. In addition, HRA may be used to detect the human errors which may cause accidents or trace back to any mistake on the part of workers. Usually, HRA technique is used in association with other risk assessment techniques. Moreover, it can serve to enumerate the human errors which may occur during operation or down-time or correct the existing system to reduce the mistakes. This work focuses on the coincidence of human error and mechanical failure for management of human error, and on some important performance shaping factors to propose a method for improving safety effectively of the process industries.
This paper deals with the study on repair case of journal shaft and bearing damage in 25MW industrial gas turbine caused by sudden blackout, operation mistake, and logic abnormal, etc. When a serious accident such as journal and bearing damage in a gas turbine occurs, the domestic local companies having the gas turbine are dependent on manufacturer for all maintenance and repair schedule until now. This case study shows that the damaged gas turbine is normally re-operated itself in domestic by establishing repair schedule in a short period of time, repairing damage journal shaft and tilting pad bearings, and performing rotating test for a reliability check. This paper can be regarded as the important case study of emergency test run experience of the refurbished 25MW gas turbine rotor.
Terzaghi의 1차원 압밀이론은 그 유도과정에 있어 몇 가지 중요한 가정사항을 내포하고 있으며, 이로인해 이 이론을 연약 점토지반의 압밀거동에 적용하는데는 많은 모순이 발생할 수 밖에 없다. 특히, 미소변형 및 선형 물질함수에 대한 가정은 실제 현장의 압밀현상과 비교할 때 많은 오류를 발생시키는 원인으로 작용한다. 이러한 이유에서, Gibson 등은 물질함수의 비선형성을 고려할 수 있는 1차원 비선형 유한변형률 압밀이론에 대한 엄밀해를 발표하였다. 그러나, 이 이론은 연직배수공법이 적용된 일반적인 연약 점토지반의 압밀현상에는 적용시킬 수 없다는 단점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 포화된 지반의 수직 및 수평방향 배수를 고려하며 지반의 자중 및 투수성과 압축성에 대한 물질함수의 비선형적 특성을 반영할 수 있는 압밀모델을 제안하였다. 또한 제안된 모델을 실제 압밀현상에 적용하기 위한 수치해석 기법을 개발하였다. 수치해석에 이용된 물질함수의 특성은 표준압밀 시험 및 로우셀 시험, 개량 표준압밀 시험등을 이용하여 산정되었다.
Structural health monitoring (SHM) plays a vital role in the maintenance and operation of constructions. In recent years, autonomous inspection has received considerable attention because conventional monitoring methods are inefficient and expensive to some extent. To develop autonomous inspection, a potential approach of crack identification is needed to locate defects. Therefore, this study exploits two deep learning-based segmentation models, DeepLabv3+ and Mask R-CNN, for crack segmentation because these two segmentation models can outperform other similar models on public datasets. Additionally, impacts of label quality on model performance are explored to obtain an empirical guideline on the preparation of image datasets. The influence of image cropping and label refining are also investigated, and different strategies are applied to the dataset, resulting in six alternated datasets. By conducting experiments with these datasets, the highest mean Intersection-over-Union (mIoU), 75%, is achieved by Mask R-CNN. The rise in the percentage of annotations by image cropping improves model performance while the label refining has opposite effects on the two models. As the label refining results in fewer error annotations of cracks, this modification enhances the performance of DeepLabv3+. Instead, the performance of Mask R-CNN decreases because fragmented annotations may mistake an instance as multiple instances. To sum up, both DeepLabv3+ and Mask R-CNN are capable of crack identification, and an empirical guideline on the data preparation is presented to strengthen identification successfulness via image cropping and label refining.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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