The failure of geogrids used for soil reinforcement application can be defined as an excessive creep strain which causes the collapse of slopes and embankments. Accordingly, the lifetime is evaluated as a time to reach the excessive creep strain using two accelerated creep testing methods, time-temperature superposition(TTS) and stepped isothermal methods(SIM). TTS is a well-accepted acceleration method to evaluate creep behavior of polymeric materials, while SIM was developed in the last ten years mainly to shorten testing time and minimize the uncertainty associated with inherent variability of multi-specimen tests. The SIM test is usually performed using single rib of geogrids for temperature steps of $14^{\circ}C$ and a dwell time of 10,000 seconds. However, for multi-ribs of geogrids, the applicability of the SIM has not been well established. In this study, the creep behaviors are evaluated using multi-ribs of polyester geogrids using SIM and TTS creep procedures and the newly designed test equipment. Then the lifetime of geogrids are predicted by analyzing the failure times to reach the excessive creep strains through reliability analysis.
일반적으로 평균 수명이 1.0~1.5년인 전기식 액중형 펌프(electrical submersible pump, ESP)는 유·가스 및 저류층 특성, 운영 조건에 따라 성능 저하 및 수명 감소가 발생하며, 이에 따른 ESP의 고장은 회수 및 설치에 따른 높은 유정 개·보수(workover) 비용과 생산 중단에 따른 추가 비용이 발생한다. 이에 본 연구에서는 유·가스정에서 ESP 장기 운영에 따른 수명을 예측하고자 환형 유동 시스템(flow loop system)을 설계 및 구축하고, ESP 설치 초기 시점부터 고장 시점까지의 ESP 수명에 대한 전 주기 데이터를 취득 및 분석하였다. 구축한 시스템에서 산출되는 데이터 중 ESP의 유체유량, 흡입구 및 토출구의 온도, 압력 그리고 외측부에 설치된 진동 측정기의 데이터 분석을 통하여 ESP 장기 운영에 따른 성능 상태를 정상(normal), 권고 I (advise I), 권고 II (advise II), 유지관리(maintenance), 고장(failed)의 총 5단계로 분류하였다. 실험 결과를 통해 ESP 장기 운영시 단계별 데이터의 경향 차이를 확인하였으며, 이를 통해 운영 기간에 따른 ESP의 상태를 진단하고 펌프의 고장을 예측하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 유·가스정에서 운영되는 ESP의 상태 모니터링(monitoring) 을 위한 고장 예측 프로그램 및 데이터 분석 알고리즘 개발에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The purpose of this study was to analyze the results from statistical process control (SPC) to recommend upper and lower control limits for planning parameters based on delivery quality assurance (DQA) results and establish our institutional guidelines regarding planning parameters for helical tomotherapy (HT). A total of 53 brain, 41 head and neck (H & N), and 51 pelvis cases who had passing or failing DQA measurements were selected. The absolute point dose difference (DD) and the global gamma passing rate (GPR) for all patients were analyzed. Control charts were used to evaluate upper and lower control limits (UCL and LCL) for all assessed treatment planning parameters. Treatment planning parameters were analyzed to provide its range for DQA pass cases. We confirmed that the probability of DQA failure was higher when the proportion of leaf open time (LOT) below 100 ms was greater than 30%. LOT and gantry period (GP) were significant predictor for DQA failure using the SPC method. We investigated the availability of the SPC statistic method to establish the local planning guideline based on DQA results for HT system. The guideline of each planning parameter in HT may assist in the prediction of DQA failure using the SPC statistic method in the future.
The safety factor of hydraulic piston pumps & motors due to high pressurization, high speedization and low weight/volume realization to enhance the output density shows a tendency to decrease. Therefore more effective test methods are necessary to predict the exact life. The failure of hydraulic pumps & motors operating in high pressure and high speed mainly occurs in piston-shoe assemblies, and the major failure mode is wearout of the shoe surface. The sensitive parameters in the endurance life test are speed, pressure and temperature, and the failure production increases in proportion to the operating time. In this research, the authors propose the combined accelerated life test model using the analysis method of the combined accelerated life test results of piston-shoe assemblies by applying simultaneously high speed, high pressure and high temperature in accordance with variation of speed, pressure and temperature to reduce the life test time.
배관은 대형기계설비에서 다양한 작동유체를 운반하는데 사용되는데, 대형시스템의 성능을 유지하기 위해서는 부식된 배관의 잔존 수명을 정확히 예측될 필요가 있다. 하지만, 배관 형상, 물성치, 부식률 등 배관의 수명에 영향을 미치는 요인들의 불확실성이 크기 때문에 부식 잔존 수명을 정확히 예측하기 힘들다. 본 연구에서는 통계적인 접근방법인 베이지안 추론법을 이용하여 부식 잔존 수명을 예측하는 방법을 제안하였다. 여기서, 배관의 파손 확률은 베이지안 법칙을 기반으로 시간에 따른 배관 파손 압력에 관한 사전 정보와 실험데이터를 이용하여 계산되고, 부식 잔존 수명은 10%의 파손 확률을 갖는 경과시간으로 계산되었다. 예제에서는 부식에 영향을 미치는 주요인자로부터 10개와 50개의 데이터를 생성하여 배관의 파손 확률 및 배관의 잔존수명을 예측하였으며 가정한 실제 잔존수명과의 비교를 통해 제안한 방법을 검증하였다.
본 논문은 선박 평형수 처리 시스템에서 여러 센서 장치들이 원격으로 전송한 데이터 특성을 토대로 장치의 고장 예측과 목적지 운항경로 상의 수리지점 대상 가장 효율적인 지점 선정 및 수리 예약하는 시스템의 설계 및 구현을 제시하였다. 이러한 데이터는 선박에 평형수를 채우거나 비울 시에 실시간으로 수집되며, 정상과 비정상의 테이타 특성을 분석하여 비 안정적 특성을 보이는 장치에 대한 사전 수리가 필수적이다. 선박이 다음 목적지를 향한 항로 운항 중 이네비게이션을 기반한 가장 효율적인 수리 센터를 선택하여 예약하는 고장 예측 및 수리 예약을 위한 소프트웨어 플랫폼을 제시하였다. 본 시스템의 적용은, 해양 오염 방지를 위한 IMO의 협약이 2017년도에 발표됨에 따라, 선박들의 안정적인 입출항과 해양 생태계 보호하며, 또한 안정적 화물 운항으로 인한 경제적 효과가 매우 높다.
Reliability means that a product maintains its initial quality and performance at certain period of time(time, distance, cycle etc) under given condition without failure. Given conditions include both environmental condition and operating condition. Environmental condition means common natural environment such as temperature, humidity, vibration, and working condition means artificial environment such as voltage, current load, install place, hours of use, which occurs during using the product. In the field of railway vehicles, although components of railway vehicles with reliability are the trend of mandatory as persisting period of railway vehicles is extended, using components of railway vehicles is insufficient for the practical reliability assessment. but the meaning of the first railway operating agency to acquire the parts in the field, the data suggest the reliability of products if you can and can show the reliability of modular units and modular units can provide the reliability of if you can present reliability of the entire system is thought to be here In this study, lifespan of micro-switch for master controller is analyzed and prediction is performed based on its field data considering the special circumstances of railway vehicles operating agency, such as a large number of trains operates on the same line.
Reliability means that a product maintains its initial quality and performance at certain period of time(time, distance, cycle etc) under given condition without failure. Given conditions include both environmental condition and operating condition. Environmental condition means common natural environment such as temperature, humidity, vibration, and working condition means artificial environment such as voltage, current load, install place, hours of use, which occurs during using the product. In the field of railway vehicles, although components of railway vehicles with reliability are the trend of mandatory as persisting period of railway vehicles is extended, using components of railway vehicles is insufficient for the practical reliability assessment. but the meaning of the first railway operating agnecy to acquire the parts in the field, the data suggest the reliability of products if you can and can show the reliability of modular units and modular units can provide the reliability of if you can present reliability of the entire system is thought to be here. In this study, lifespan of micro-switch for master controller is analyzed and prediction is performed based on its field data considering the special circumstances of railway vehicles operating agency, such as a large number of trains operates on the same line.
It is essential for electric power companies to have a quick restoration system of the faulted pole transformers which occupy most of transformers to supply stable electricity. However, it takes too much time to restore it when a transformer is out of order suddenly because we now count on operator in investigating causes of failure and making decision of recovery methods. This paper presents the concept of 'Fault pattern analysis and Restoration prediction model using Data mining techniques’, which is based on accumulated fault record of pole transformers in the past. For this, it also suggests external and internal causes of fault which influence the fault pattern of pole transformers. It is expected that we can reduce not only defects in manufacturing procedure by upgrading quality but also the time of predicting fault patterns and recovering when faults occur by using the result.
군에서는 수요예측에 대한 중요성을 인식하여 수리부속에 대해 예측 정확도 향상을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 수리부속 수요예측은 예산 운영과 장비 가동률 측면에서 매우 중요한 요소가 되고 있다. 그러나 현재 군에서 적용중인 시계열 모형으로는 수요량의 변동과 발생주기가 일정하지 않은 간헐적 수요에 대해서는 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서, 본 연구는 공군 패트리어트 수리부속의 간헐적 수요에 대한 예측 정확도를 제고하는 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 2013년부터 2019년까지의 701개의 수리부속 소모개수를 토대로 수요 유형을 구분하여 수리부속의 간헐적 수요 자료를 수집하였다. 또한, 장비 고장에 영향을 줄 수 있는 외부 요인으로는 기온, 장비운영시간을 식별하여 입력변수로 선정하였다. 그 후, 소모개수와 외부 요인을 통해 군에서 적용하는 시계열 모형과 제안하는 데이터 마이닝 모형으로 예측을 실시하여 모형별 예측 정확도를 판단했다. 예측 결과로 기존의 시계열 모형과 비교하여 데이터 마이닝 모형의 예측 정확도가 높았으며, 그 중 다층 퍼셉트론 모형이 가장 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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