• 제목/요약/키워드: Residual life prediction

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$550^{\circ}C$에서의 2.25Cr-1Mo 강 용접부의 고온 균열성장 거동에 관한 연구 (A Study on High Temperature Crack Growth Behavior in 2.25Cr-lMo Steel Weldments at $550^{\circ}C$)

  • 김호경;정강;정진성
    • Journal of Welding and Joining
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    • 제19권3호
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    • pp.278-284
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    • 2001
  • Both creep deformation and creep crack growth experiments have been conducted on 2.25Cr-1Mo steel weldment in order to provided an information on residual life prediction of structural component weldment containing a crack. The stress exponent of creep deformation equation for the base metal and weldment at 823k were found to be 10.2 and 7.3, respectively. These two values could be assumed that dislocation climb processes are controlling the creep deformation of both materials. The creep rate of the weldment was very low, compared with that of base metal under the same applied stress. Whereas the creep crack growth rate of the weldment was almost twice higher than that of base metal under the fixed value of $C^*$. This may indicate that the weldment is stronger than the base metal in view of creep deformation and is brittle during creep crack growth due to the intrinsic microstructure of banite and relatively higher and Mn contents.

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7075-T73 알루미늄 합금의 단일과대 및 고-저블럭하중에 의한 지연거동과 수명예측 모델 (The Retardation Behaviors due to a Single Overload and High-Low Block Loads, and Retardation Model in 7075-T73 Aluminum Alloy)

  • 김정규;송달호;박병훈
    • 대한기계학회논문집
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    • 제16권9호
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    • pp.1605-1614
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    • 1992
  • 본 연구에서는 고장력 7075-T73 알루미늄합금에 대하여 변동하중의 기보파형 인 단일과대하중과 고-저(high-low) 블럭하중하의 지연거동에 미치는 과대하중비 %O.L., 기준응력확대계수범위 .DELTA. $K_{b}$ 및 무차원 균열깊이 a/W의 영향을 규명하였 으며, 또한 Wheeler모델의 수정에 의한 예측피로수명을 실험치와 함께 검토하였다.다.

복잡한 도심에서의 유입된 미세먼지 잔류 가능성 예보 연구 (A Study on the Prediction of Residual Probability of Fine Dust in Complex Urban Area)

  • 박성주;서유진;김동욱;최현정
    • 한국지구과학회지
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    • 제41권2호
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    • pp.111-128
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    • 2020
  • 본 연구에서는 복잡한 도심의 구조로 인한 미세먼지 농도의 강화 가능성에 대하여 데이터 마이닝 기술과 군집분석을 이용해 조사하였다. 데이터 마이닝 분석에서 미세먼지 농도와 서울지역 도시용도 데이터 사이에는 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 그러나 전국 공공데이터를 기반으로 한 군집분석에서는 건물의 높이(층수)에서 특히 PM10과 강한 상관관계가 나타났다. 단일 케노피 모델(Single Canopy Model) 및 미기상 도시모델링 프로그램(ENVI-Met.4)을 사용한 모델링 분석을 실시하여 도시지역에서 모사된 대기 대류가 건물 분포 및 높이 유형의 배열에 따라 다양한 난류의 패턴을 구현함을 확인하였다. 도시 건물의 복잡한 구조는 대류활동을 제어하여 정체상태를 유도하고 지표 부근의 미세먼지 강화가능성을 초래 하였다. 따라서 도심 구조와 형태에 따른 열환경의 변화로 인한 정체 효과는 미세먼지 산정에 있어서 반드시 고려되어야 한다. 복잡한 도시지역의 미세먼지 잔류확률에 대한 정보를 제공하기 위해서는 대기정체 현상이 중요한 의미로 해석될 수 있다.

추계학적 감마 확률과정을 이용한 경사제의 기대 잔류유효수명 예측 (Prediction of Expected Residual Useful Life of Rubble-Mound Breakwaters Using Stochastic Gamma Process)

  • 이철응
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제31권3호
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    • pp.158-169
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    • 2019
  • 추계학적 확률과정의 하나인 감마 확률과정을 이용하여 구조물의 잔류유효수명을 확률론적으로 예측할 수 있는 수학적 모형을 수립하였다. 수립된 모형은 과거부터 현재 시점까지 관측된 피해자료와 관련된 표본의 불확실성과 장래 시간 진행에 따른 누적피해의 불확실성을 올바로 고려할 수 있다. 또한 최소자승법과 모멘트법을 함께 사용하여 경사제의 재령, 운용환경 그리고 피해이력을 고려할 수 있는 모수 추정법을 제시하였다. 먼저 현재 재령의 단일 피해 자료를 갖는 임의의 조건에서 모수에 대한 민감도 분석을 수행하여, 잔류유효수명과 관련된 여러가지 거동 특성들을 분석하였다. 또한 잔류유효수명 예측모형을 경사제에 적용하였다. 경사제 피복재의 피해 이력에 대한 실험자료를 이용하여 감마 확률과정의 모수를 추정하였는데 실험자료와 매우 잘 일치하였다. 해석 결과에 의하면 현재 시점으로부터 상당히 오랜 시간이 경과하면 파괴한계를 초과할 확률이 일정한 값으로 수렴해야 하는 제약 조건을 잘 만족하였다. 한편 기대 잔류유효수명은 피해 이력의 거동 특성에 따라 각기 다르게 산정되었다. 특히 피해의 변동계수가 크면 추계학적으로 산정된 기대 잔류유효수명은 결정론적 회기모형의 해석 결과와 큰 차이를 보인다. 이는 해석과정에 포함된 불확실성의 영향으로 판단된다. 변동계수가 크면 파괴한계에 도달하는 시간의 분포가 넓게 퍼지기 때문이다. 따라서 본 연구에서 수립된 추계학적 잔류유효수명 예측모형은 현재 재령에서 경사제의 피해에 대한 확률적 평가를 수행할 수 있을 뿐만 아니라 장래 시간의 진행에 따른 누적피해의 불확실성을 올바로 고려할 수 있다.

반복하중조건 하에서의 S45C 탄소강에 대한 미소피로균열 성장속도 해석의 수정 (A Modification in the Analysis of the Growth Rate of Short Fatigue Cracks in S45C Carbon Steel under Reversed Loading)

  • ;신용승
    • Journal of Welding and Joining
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    • 제13권2호
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    • pp.96-105
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    • 1995
  • 본 연구에서는 종래의 미소피로균열 성장속도 해석방법에 대한 수정안을 제시하고 수정 후의 방 법에 의해서 계산한 값들과 S4SC 탄소강에 대한 Nisitani와 Goto의 실험결과를 비교하여 계산한 값과 실험데이터 사이에 양호한 일치가 있음을 보였다. 이미 제시된 피로균열성장속도 식에는 하한계수준과 피로한도를 연관시키는 재료상수와 탄소성 거동에 대한 수정 및 균열닫힘효과를 나타내는 방법이 포함되어 있다. 본 연구에서 행한 수정중의 하나는 기하학적인 상수대신에 퍼만(Forman)의 탄성응력 강도계수 범위식을 이용하는 것이고, 다른 하나는 균열이 성장함에 따라 편심형단면으로 되면서 모멘트에 기인해 발생되는 굽힘효과를 고려하는 것이다. 이 방 법을 수명예측에 사용하면 용접구조물은 물론 기계구조물의 보다 정확한 수명예측이 가능할 것 이다.

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Prediction of Future Milk Yield with Random Regression Model Using Test-day Records in Holstein Cows

  • Park, Byoungho;Lee, Deukhwan
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제19권7호
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    • pp.915-921
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    • 2006
  • Various random regression models with different order of Legendre polynomials for permanent environmental and genetic effects were constructed to predict future milk yield of Holstein cows in Korea. A total of 257,908 test-day (TD) milk yield records from a total of 28,135 cows belonging to 1,090 herds were considered for estimating (co)variance of the random covariate coefficients using an expectation-maximization REML algorithm in an animal mixed model. The variances did not change much between the models, having different order of Legendre polynomial, but a decreasing trend was observed with increase in the order of Legendre polynomial in the model. The R-squared value of the model increased and the residual variance reduced with the increase in order of Legendre polynomial in the model. Therefore, a model with $5^{th}$ order of Legendre polynomial was considered for predicting future milk yield. For predicting the future milk yield of cows, 132,771 TD records from 28,135 cows were randomly selected from the above data by way of preceding partial TD record, and then future milk yields were estimated using incomplete records from each cow randomly retained. Results suggested that we could predict the next four months milk yield with an error deviation of 4 kg. The correlation of more than 70% between predicted and observed values was estimated for the next four months milk yield. Even using only 3 TD records of some cows, the average milk yield of Korean Holstein cows would be predicted with high accuracy if compared with observed milk yield. Persistency of each cow was estimated which might be useful for selecting the cows with higher persistency. The results of the present study suggested the use of a $5^{th}$ order Legendre polynomial to predict the future milk yield of each cow.

진동신호 기계학습을 통한 프레스 금형 상태 인지 (State recognition of fine blanking stamping dies through vibration signal machine learning)

  • 홍석관;정의철;이성희;김옥래;김종덕
    • Design & Manufacturing
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    • 제16권4호
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    • pp.1-6
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    • 2022
  • Fine blanking is a press processing technology that can process most of the product thickness into a smooth surface with a single stroke. In this fine blanking process, shear is an essential step. The punches and dies used in the shear are subjected to impacts of tens to hundreds of gravitational accelerations, depending on the type and thickness of the material. Therefore, among the components of the fine blanking mold (dies), punches and dies are the parts with the shortest lifespan. In the actual production site, various types of tool damage occur such as wear of the tool as well as sudden punch breakage. In this study, machine learning algorithms were used to predict these problems in advance. The dataset used in this paper consisted of the signal of the vibration sensor installed in the tool and the measured burr size (tool wear). Various features were extracted so that artificial intelligence can learn effectively from signals. It was trained with 5 features with excellent distinguishing performance, and the SVM algorithm performance was the best among 33 learning models. As a result of the research, the vibration signal at the time of imminent tool replacement was matched with an accuracy of more than 85%. It is expected that the results of this research will solve problems such as tool damage due to accidental punch breakage at the production site, and increase in maintenance costs due to prediction errors in punch exchange cycles due to wear.

Prediction of tensile strength degradation of corroded steel based on in-situ pitting evolution

  • Yun Zhao;Qi Guo;Zizhong Zhao;Xian Wu;Ying Xing
    • Steel and Composite Structures
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    • 제46권3호
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    • pp.385-401
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    • 2023
  • Steel is becoming increasingly popular due to its high strength, excellent ductility, great assembly performance, and recyclability. In reality, steel structures serving for a long time in atmospheric, industrial, and marine environments inevitably suffer from corrosion, which significantly decreases the durability and the service life with the exposure time. For the mechanical properties of corroded steel, experimental studies are mainly conducted. The existing numerical analyses only evaluate the mechanical properties based on corroded morphology at the isolated time-in-point, ignoring that this morphology varies continuously with corrosion time. To solve this problem, the relationships between pit depth expectation, standard deviation, and corrosion time are initially constructed based on a large amount of wet-dry cyclic accelerated test data. Successively, based on that, an in-situ pitting evolution method for evaluating the residual tensile strength of corroded steel is proposed. To verify the method, 20 repeated simulations of mass loss rates and mechanical properties are adopted against the test results. Then, numerical analyses are conducted on 135 models of corrosion pits with different aspect ratios and uneven corrosion degree on two corroded surfaces. Results show that the power function with exponents of 1.483 and 1.091 can well describe the increase in pit depth expectation and standard deviation with corrosion time, respectively. The effect of the commonly used pit aspect ratios of 0.10-0.25 on yield strength and ultimate strength is negligible. Besides, pit number ratio α equating to 0.6 is the critical value for the strength degradation. When α is less than 0.6, the pit number increases with α, accelerating the degradation of strength. Otherwise, the strength degradation is weakened. In addition, a power function model is adopted to characterize the degradation of yield strength and ultimate strength with corrosion time, which is revised by initial steel plate thickness.