In laser surface hardening processes, the geometrical parameters such as the depth and the width of a hardened layer can be utilized to assess the hardened layer quality. However, accurate monitoring of the geometrical parameters for on-line process control as well as for on-line quality evaluation is very difficult because the hardened layer is formed beneath a material surface and is not visible. Therefore, temperature monitoring of a point of specimen surface has most frequently been used as a process monitoring method. But, a hardened layer depends on the temperature distribution and the thermal history of a specimen during laser surface hardening processing. So, this paper describes the estimation results of the geometric parameters using multi-point surface temperature monitoring. A series of hardening experiments were performed to find the relationships between the geometric parameters and the measured temperature. Estimation results using a neural network show the enhanced effectiveness of multi-point surface temperature monitoring compared to one-point monitoring.
The emerging sensor-based structural health monitoring (SHM) technology has a potential for cost-effective maintenance of aging civil infrastructure systems. The author proposes to integrate continuous and global monitoring using on-structure sensors with targeted local non-destructive evaluation (NDE). Significant technical challenges arise, however, from the lack of cost-effective sensors for monitoring spatially large structures, as well as reliable methods for interpreting sensor data into structural health conditions. This paper reviews recent efforts and advances made in addressing these challenges, with example sensor hardware and health monitoring software developed in the author's research center. The hardware includes a novel fiber optic accelerometer, a vision-based displacement sensor, a distributed strain sensor, and a microwave imaging NDE device. The health monitoring software includes a number of system identification methods such as the neural networks, extended Kalman filter, and nonlinear damping identificaiton based on structural dynamic response measurement. These methods have been experimentally validated through seismic shaking table tests of a realistic bridge model and tested in a number of instrumented bridges and buildings.
Byeong Ju, Yun;Jhong Il, Kim;Jae Young, Yoon;Jeong Jin, Kang;You Sik, Hong
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.569-575
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2022
This is a research thesis on the development of a monitoring and diagnosis device that prevents the risk of an accident through monitoring and diagnosis of a modular Main Circuit Breaker (MCB) using Vacuum Interrupter (VI) for Korean high-speed rolling stock. In this paper, a comprehensive MCB monitoring and diagnosis was performed by converging vacuum level diagnosis of interrupter, operating coil monitoring of MCB and environmental temperature/humidity monitoring of modular box. In addition, to develop an algorithm that is expected to have a similar data processing before the actual field test of the MCB monitoring and diagnosis device in 2023, the cluster analysis and factor analysis were performed using the WEKA data mining technique on the big data of Korean railroad transformer, which was previously researched by Tae Hee Evolution with KORAIL.
We propose the monitoring system scheme for the CPS/INS integrated navigation system. The design requirements of the monitoring system are suggested and the software scheme based on GUI is proposed. The proposed monitoring system consists of an I/O interface part, a navigation data display part, and a post-processing part. The I/O interface part is responsible for data communication between the monitoring system and a navigation computer unit. The navigation data display part provides various display methods to show the navigation data to user in real-time. The post-processing part collects the navigation data to analyze the performance of navigation system. The proposed monitoring system software was developed using the Visual C++ programming language and a van test was carried out to demonstrate the real-time operation of the monitoring system. The test result shows that the proposed monitoring system can be effectively applied to the CPS/INS integrated navigation system.
This paper describes a real-time monitoring system in Ethernet passive optical networks (EPON) that uses burst-mode fiber Bragg grating (FBG) optical sensors. The FBG interrogation unit in the optical line terminal (OLT) transmits the monitoring wavelength to optical network units (ONUs). The FBG sensor unit in each ONU returns a burst-mode monitoring signal to the OLT. As the system applies time division multiple access (TDMA), a uniform Bragg wavelength can be used to monitor the EPON system. The FBG interrogation unit analyzes the received burst-mode monitoring signals and outputs fault information on the ONU branches in EPON. The simulation results show the effectiveness of the proposed monitoring system based on TDMA. In addition, we compared the proposed TDMA-based monitoring system with a WDMA-based monitoring system.
In thls paper, a remote machine monitoring system for a vimal machine is proposed. The monltonng system is one of the core functmns of a vimd machne that provides a modeling and simulation environment for machining processes and management of the machine life cycle. The proposed system contains the modules for investigating tool wear using neural network and web-based real time process monitoring. An example implementation for tool wear and machining status monitoring is illustrated
The monitoring efficiency of the aircraft noise monitoring stations is decided to the reference noise level and the infringement of each monitoring stations. We are calculate the monitoring efficiency of three noise monitoring stations among twelve in the vicinity of Gimpo Int'l Airport. As a result, the monitoring efficiency shows that the noise monitoring stations #3,#5 and #6 are 14.3%, 18.5% and 29.3% respectively, #6 which is underneath the flight track is higher efficiency than another two stations.
The monitoring efficiency of the aircraft noise monitoring stations is decided to the reference noise level and the infringement of each monitoring stations. We calcurates the monitoring efficiency of three noise monitoring station among twelve in the vicinity of Gimpo Int'l Airport. As a result, the monitoring efficiency shows that the noise monitoring stations No#3, No#5 and No#6 are 14.3%, 18.5% and 29.3% respectively, Among them No#6 staion looks higher efficiency than another two stations because of underneath the flight trackas.
A acoustic emission (AE) sensor has been used to monitor tool were during milling process. The relation between tool wear and AE RMS (Root mean Square) signal was investigated experimentally. A avaliable monitoring index for monitoring toolwear was newly extracted form AE RMS. And on-line monitoring program was developed. The proposed monitoring system has verified experimentally by roughing end milling titanium alloy with TIN coated HSS tool.
A cost-effective automated slope monitoring system is developed to monitor hazardous cut slopes along highways. This automated slope monitoring system consists of data-collection and visual monitoring, data-transmitting, database and internet service, and alarm system. Wire-line extensometer, automatic raingauge, and CCD camera are selected as monitoring instruments in this system, after consideration of failure characteristics of roadside cut slopes in the country. This paper describes the important features of this newly developed automated slope monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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