Ensuring flight safety for passengers as well as crew is the most important aspect of modern aviation, and in order to achieve this, it is necessary to be able to forecast the durability of individual components. The present contribution illustrates the results of a computational analysis to determine the possibility of analysing the prediction of bearing durability in on-board rotating equipment from the point of view of thermal fatigue.In this study, a method developed at the Air Force Institute of Technology was used for analysis, which allowed to determine the bearing durability from the flight altitude profile. Two aircraft have been chosen for analysis - a military M-28 and a civilian Embraer. As a result of the analysis were obtained: the bearing durability in on-board rotating devices, average operation time between failures, as well as failure rate. In conclusion, the practical applicability of this approach is demonstrated by the fact that even with a limited number of flight parameters, it is possible to estimate bearing durability and increase flight safety by regular inspections.
We propose an imperfect repair model which depends on external effects quantified by covariates. The model is based on the Brown-Proschan imperfect repair model wherefrom the probability of perfect repair is represented by a function of covariates. We are motivated by deficiency of the BP model whose stationarity prevents us from predicting dynamically the time to next failure according to external condition. Five types of function for the probability of perfect repair are proposed. This article also presents a procedure for estimating the parameter of the function for the probability of perfect repair, as well as the inherent lifetime distribution of the system, based on consecutive inter-failure times and the covariates. The estimation procedure is based on the expectation-maximization principle which is suitable to incomplete data problems. focusing on the maximization step, we derive some theorems which guarantee the existence of the solution. A Monte Carlo study is also performed to illustrate the prediction power of the model as well as to show reasonable properties of the estimates. The model reduces significantly the mean square error of the in-sample prediction. so it can be utilized in real fields for evaluating and maintaining repairable systems.
Machine fault prognosis techniques have been considered profoundly in the recent time due to their profit for reducing unexpected faults or unscheduled maintenance. With those techniques, the working conditions of components, the trending of fault propagation, and the time-to-failure are forecasted precisely before they reach the failure thresholds. In this work, we propose an approach of Least Square Regression Tree (LSRT), which is an extension of the Classification and Regression Tree (CART), in association with one-step-ahead prediction of time-series forecasting technique to predict the future conditions of machines. In this technique, the number of available observations is firstly determined by using Cao's method and LSRT is employed as prognosis system in the next step. The proposed approach is evaluated by real data of low methane compressor. Furthermore, the comparison between the predicted results of CART and LSRT are carried out to prove the accuracy. The predicted results show that LSRT offers a potential for machine condition prognosis.
The Continuous Ship Unloader (CSU) is an equipment that unloads freight from the ship docked in the port to the land. And the design target life time is designed to be 30 to 50 years, and it is classified as a semi-permanent large facility. However, cracks may occur due to structural defects, abnormal loads, and corrosion, and fatigue failure may occur before the design life is reached. In this study, we predicted the remaining life time of the main component of the CSU considering crack. And also proposed inspection cycle for maintenance of CSU based on the results of the remaining life time prediction. For this purpose, the structure, operational stresses of the CSU were analyzed and main members were selected. And tensile tests and fatigue crack propagation tests were performed with SM490YA and SM570TMC, which are used as main materials for CSU.
본 논문에서는 4세대 VNAND 공정으로 만들어진 Peri 소자의 스트레스 영역 별 time-dependent dielectric breakdown(TDDB) 열화 메커니즘을 분석하고, 기존의 수명 예측 모델보다 더 넓은 신뢰성 평가 영역에서 신속성과 정확성을 향상시킬 수 있는 수명 예측 보완 모델을 제시하였다. SiON 절연층 nMOSFET에서 5개의 Vstr 조건에 대해 각 10번의 constant voltage stress(CVS) 측정 후, stress-induced leakage current(SILC) 분석을 통해 저전계 영역에서의 전계 기반 열화 메커니즘과 고전계 영역에서의 전류 기반 열화 메커니즘이 주요함을 확인하였다. 이후 Weibull 분포로부터 time-to-failure(TF)를 추출하여 기존의 E-모델과 1/E-모델의 수명 예측 한계점을 확인하였고, 각 모델의 결합 분리 열화 상수(k)를 추출 및 결합하여 전계 및 전류 기반의 열화 메커니즘을 모두 포함하는 병렬식 상호보완 모델을 제시하였다. 최종적으로 실측한 TDDB 데이터의 수명을 예측할 시, 기존의 E-모델과 1/E-모델에 비해 넓은 전계 영역에서 각 메커니즘을 모두 반영하여 높은 스트레스에서 신속한 신뢰성 평가로 더 정확한 수명을 예측할 수 있음을 확인하였다.
DOM 시추코어에서 측정된 불연속면의 위치 및 방향성 자료를 이용하여 현장암반의 구조적 특성을 고려한 사면거동 해석이 가능하였다. 3차원 공간에서 설정된 절리들의 위치에 의거하여 붕락 현상이 발생된 개착사면의 추가적인 파괴양상을 예측하였으며, 개별 절리면의 붕락위해 가능성과 개착면 상에서의 trace 위치를 파악하여 세부적인 사면거동 양상을 파악하였다. 개착사면 횡단면에서 개별절리들의 파괴거동 양상과 사면체 블록형성을 대수학적으로 산출하여 사면 붕락심도를 규명하였다. 현장사면에 자동화 계측시스템을 설치하여 사면 거동에 대한 계측자료를 수집하였으며, DOM 시추공 내에 지중경사계를 설치하여 사면거동 양상을 횡단면 해석 결과와 대비시켜 분석하였다. 지중경사계를 이용하여 측정된 개착면의 표면변위 자료에 의거하여 사면 파괴시기를 예측할 수 있는 방법론을 고찰하였으며, 강우가 사면거동에 끼치는 영향성을 분석하였다.
신재생에너지를 활용한 발전원의 경우, 날씨 등의 영향을 많이 받아 전력 생산량이 원활하지 않을 수 있다. 태양광 및 풍력 발전의 효율성을 높이기 위해 에너지 저장 장치(ESS·Energy Storage System)를 활용한다. ESS는 배터리 보호 시스템과 운영관리, 제어체제가 미흡하거나, 설치상의 부주의 등의 원인으로 인해 화재가 속출하고 있으며, 매우 큰 인명 피해와 경제적 손실로 이어지고 있어 ESS의 안정성 및 배터리 보호 시스템 운영관리 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 ESS 최적화 및 안정적인 운영을 위한 배터리 잔량 산출 알고리즘과 고장 예측 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 배터리의 충전 및 방전 수행 시 실시간으로 전류량을 누적하여 정확한 배터리 잔량을 산출하며, 배터리 셀 간의 전압불균형 현상을 이용하여 배터리의 고장 유무를 산출한다. 제시된 알고리즘들은 ESS를 최적의 상태로 운영하는데 필요한 정확한 배터리 잔량과 고장 예측이 가능하다. 따라서 ESS의 배터리의 정확한 상태 정보를 측정하고 신뢰성 있게 모니터링 하여 대형 사고를 미연에 방지할 수 있다.
본 연구의 주목적은 에너지 비율 인자와 위상각을 이용한 연성포장의 피로예측 모델을 개발하는 것이다. 본 연구에서 도입된 에너지 비율 인자와 위상각은 점탄성 재료의 기본적인 성질을 반영하기 위하여 사용되었다. 에너지 비율 인자는 가상 방출 에너지와 시험 중 파괴시 까지의 누적 방출 에너지의 비로 정의된다. 위상각은 아스팔트 혼합물의 응력과 변형률의 차이로부터 발생한다. 아스팔트 콘크리트 혼합물의 실험결과를 이용하여 위상각이 측정 되었으며 초기 stiffness와 초기 위상각의 관계가 제시 되었다. 본 연구 결과 아스팔트 콘크리트 혼합물의 점탄성 재료라는 고유한 성질을 반영할 수 있는 에너지 비율 인자와 위상각을 활용한 연성포장용 피로 예측 모델이 제안되었다.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제3권2호
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pp.13-20
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2013
Construction industry has become a larger and highly competitive industry. A successful construction project cannot be achieved only by efficient and fast construction techniques but also reasonable material cost and adequate transferring time of materials to installation. The steel industry in East Asia has become the mainstream in overall steel industries in over the world during the middle of the 21st century. China, Japan and Korea has been the main exportation countries. However, even though the international economic failure, China has increased the exportation amount and became an only exporting country which must be considered a serious problem regarding competitiveness in the international steel exportation industry. Thus, this study analyses the factors affecting the supply and demand amount of reinforced bars in the domestic field and moreover suggesting a unit cost prediction model using the System Dynamics simulation methodology, one of powerful prediction tools using cause-effect relationships. It is expected that this study contributes to the domestic steel industry growth in competitiveness in the international industry. In addition, the methodology used in this paper presents the frameworks for appropriate tools for market trend analysis and prediction of other markets.
This paper presents a method for reliability analysis of the air-conditioner with service data. We explain how to acquire and analyze the service data and some problems in data analysis. We propose two procedures to analyze reliability of air-conditioner using operating time concept and predict the operating times by temperature and failure frequency. Finally, the prediction method for future service is studied by numerical example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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