High-speed rotating machinery requires low cost and reliable bearing elements with low friction, stable rotordynamic characteristics, and a simple design. This study experimentally evaluates the effects of bearing-support elements on the vibrational characteristics of a small-sized, high-speed permanent magnetic motor. A series of coast down tests from 100 krpm characterize the vibrational behaviors, rotor displacement, and housing acceleration of motors supported by ball bearings, ball bearings with a metal mesh damper, and gas foil bearings, respectively. Two eddy-current sensors installed in the horizontal and vertical directions measure the displacement of the rotor at its front nut, and a 3-axis accelerometer attached to the motor housing measures the housing acceleration. The test results reveal that synchronous (1X) vibration components most significantly affect the rotor displacement and housing acceleration, independent of the bearing-support elements. The motor supported by the deep-groove ball bearings results in the largest rotor vibrations increasing with speed; this is due to the absence of a damping mechanism. Additionally, the metal mesh damper effectively reduces the rotor displacement, housing acceleration, and sound-pressure level in the high-speed region (i.e., above 40 krpm), thus implying its substantial damping performance when installed on the outer race of the ball bearing. Lastly, the gas foil bearing supported motor yields the smallest rotor displacement, housing acceleration, and lowest sound-pressure level because of its hydrodynamic airborne operation, which does not require rolling elements that may cause mechanical friction and vibrations.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.4
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pp.300-308
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2019
For drones to be used for industrial or agricultural applications, it is necessary to increase the payload and endurance. Currently, the payload and endurance are limited by the battery technology for electric powered drones. In addition, charging or replacing the batteries may not be a practical solution at the field that requires near continuous operation. In this paper, a procedure to optimize the power system of an electric hybrid drone that consists of an internal combustion engine, a generator, a battery, and electric motors is presented. The example drone for crop dusting is sized for easy transportation with a maximum takeoff weight of 200 kg. The two main rotors that are mechanically connected to the internal combustion engine provides most of the lift. The drone is controled by four electric motors that are driven by the generator. By analyzing the flow of the energy, a methodology to select the optimum propeller and motor among the commercially available models is described. Then, a procedure of finding the optimum operational condition along with the proper gear reduction ratios for the internal combustion engine based on the test data is presented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.517-522
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2019
This paper proposes a new motor parameter estimation method. Because the proposed method is based on difference equations, it does not affect the error in the voltage magnitude so called dead-time effect. Information on the motor constant may be needed to improve the motor control performance. For example, a control technique called DTC (Direct Torque Control) requires a motor constant when calculating the torque and flux magnitude. As another example, in the case of predictive control, information on the motor parameters is required to generate voltage references. Because the constant of the motor fluctuates according to the driving environment, it is essential to estimate the correct motor constant because the control performance is degraded when incorrect motor information is used. In the proposed scheme, the motor constant estimated based on the voltage difference equation is obtained using the RLS (Recursive Least Square) technique. The RLS algorithm is applied to obtain the value through an iterative calculation so that the estimation performance is robust to noise. The simulation results carried out with surface mounted permanent magnet motors confirmed the validity of the proposed method.
The precipitates, hardness, and tensile properties of Al-6.2Si-2.9Cu AC2B alloy were investigated with respect to solution treatment time at $500^{\circ}C$. $Al(Cu)-Al_2Cu$ eutectic, Si, ${\theta}-(Al_2Cu)$, and $Q-(Al_5Cu_2Mg_8Si_6)$ phases were observed in the as-cast specimen. With increasing the solution treatment time at $500^{\circ}C$, the $Al(Cu)-Al_2Cu$ eutectic and ${\theta}-(Al_2Cu)$ phases were gradually reduced and finally almost disappeared in 5 h. The mechanical properties, such as hardness, tensile strength, and elongation, were improved with solution treatment time until about 5 h due to the dissolution of the $Al_2Cu$ particles. With further holding time, the mechanical properties did not change much. The solution treated specimens for over 5 h at $500^{\circ}C$ exhibit almost the same tensile properties even after aging at $250^{\circ}C$ for 3.5 h. Accordingly, the optimal solution treatment condition of the Al-Si-Cu AC2B alloy is considered to be 5 h at $500^{\circ}C$.
Song, Young Han;Kim, Young;Jung, Gisun;Kim, Yun Bae
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.29
no.4
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pp.55-64
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2020
Since the European Union-South Korea Free Trade Agreement entered into force in 2011, the Korean automobile market has grown rapidly, resulting in intensifying competition among companies in the market. European automakers gained price competitiveness, which intensified competition with Korean automakers. In such a situation, various studies on the Korean automobile market have been conducted, but studies such as market influencing factor analysis and consumer analysis have mainly been conducted, and there is no research on the analysis of competitive dynamics in the market. In this study, the competitive dynamics between Hyundai Motors, Kia Motors, Mercedes-Benz, and BMW, which are major automakers in the Korean automobile market, are analyzed. The competitive relationship between major automakers are modeled using the Lotka-Volterra (LV) model and the competitive dynamics over time are analyzed by applying the Moving Window. In order to explain the competitive dynamics effectively, we analyze it by subdividing it based on various influencing factors.
Motor failure in manufacturing plays an important role in future A/S and reliability. Motor failure is detected by measuring sound, current, and vibration. For the data used in this paper, the sound of the car's side mirror motor gear box was used. Motor sound consists of three classes. Sound data is input to the network model through a conversion process through MelSpectrogram. In this paper, various methods were applied, such as data augmentation to improve the performance of classifying fault motors and various methods according to class imbalance were applied resampling, reweighting adjustment, change of loss function and representation learning and classification into two stages. In addition, the curriculum learning method and self-space learning method were compared through a total of five network models such as Bidirectional LSTM Attention, Convolutional Recurrent Neural Network, Multi-Head Attention, Bidirectional Temporal Convolution Network, and Convolution Neural Network, and the optimal configuration was found for motor sound classification.
This study investigates the structural characteristics of oil-free, gas beam foil journal bearings (GBFJBs) for use in high speed motors. Mathematical modeling was carried out, and reaction force modeling for static load was performed to predict the structural characteristics of the GBFJB. Mathematical modeling and reaction force modeling for static load are performed to predict the structural characteristics of GBFJBs. The reaction force of the test bearing against static loads was measured during experiments and compared with the predicted results. The measured experimental data reveal the nonlinear stiffness characteristics of the GBFJB against varying displacement and agree well with the predictions. Dynamic load tests using an exciter allow to identify the vibration characteristics of the GBFJB. Test results show that the vibration displacement, dynamic force, and acceleration measured on the test bearing are most dominant at the applied dynamic load (synchronization) frequency. Futhermore, the test results show that the hysteresis area recorded during the dynamic tests increases with the excitation amplitude and frequency, and that the beam stick phenomena occurr at high excitation frequencies. The single degree of freedom (DOF) vibration model aids to identify the stiffness and damping coefficient of the GBFJB, which decrease as the excitation frequency increases.
Fluid pumps in chemical processes are typically driven by electric motors. Even if the motor is separated from the pump with seals, wear resulting from friction and misalignment can lead to leakage of chemical fluid, causing corrosion in the bearing supporting the motor, and, eventually, failure of the motor. It is thus a standard procedure to replace bearings at regular intervals. In this article, we propose 3D-printed plastic ball bearings for use as an alternative to commercial stainless-steel ball bearings. The plastic bearings are easy to manufacture, require less time to replace, and are chemically resistant. To validate the applicability of the plastic bearings, we first conducted chemical resistance tests. Bearings were immersed in 30 caustic acid and 30 nitric acid for 30 min and 24 h, respectively. The test results showed no corrosive damage to the bearings. A test rig was set up to compare the performance of the plastic bearings with that of the commercially equivalent deep-groove ball bearings. Loading test results showed that the plastic bearings performed as well as the commercial bearing in terms of vibration level and load-handling capability. Finally, a plastic bearing was subjected to a clean-in-place process for three months. It actually outperformed the commercial bearing in terms of chemical resistance. Thus, 3D-printed plastic bearings are a viable alternative to stainless-steel ball bearings.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.2_2
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pp.327-332
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2023
As interest in eco-friendly and fuel-efficient electric vehicles has increased globally, there has also been a growing interest in the efficiency, vibration, and noise of motors for electric vehicles Electric vehicles generally have significantly lower driving ranges per charge compared to the maximum driving range per fueling of internal combustion engine vehicles. Additionally, there are issues with various vibrations and noise generated by the motor that can cause discomfort for passengers. Therefore, research is necessary to reduce losses, vibration, and noise of the motor to improve the driving range of electric vehicles. IPMSM with a purchased design can obtain additional reluctance torque by utilizing the difference in inductance between the d and q axes. However, due to this reluctance torque, torque ripple occurs larger than other motors. The increase in torque ripple also increases noise and vibration. Since the reluctance torque, which is the main cause of torque ripple, is determined by the shape of the motor components, torque ripple can be reduced through shape optimization. In this paper, a rotor shape for reducing torque ripple and core loss that causes vibration, noise, and efficiency to decrease of IPMSM for electric vehicles was proposed. Optimization design was carried out by changing the shape of the q-axis path of the rotor to reduce the difference in inductance of the d and q-axis of the rotor. Finally, in order to verify the validity of the design variables derived through the optimal design, the original model and the improved model were compared through the FEM. Compared to the original model, the improved model's torque verifying ripple was reduced by about 62% and core loss was reduced by about 29%, the superiority of the improved model.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.2
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pp.21-30
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2023
As the adoption and high-performance enhancement of Electric Vehicles continue, the demand for high-output motors and high-capacity Magnetizer for producing large-scale IPMSM is increasing. The maximum peak current of the magnetization and the capacitor discharge time, which are important factors in the magnetization process, are determined by the circuit constants of the magnetizer. In this paper, we analyze the magnetizing system using MATLAB SIMULINK to design the circuit constant of the magnetizing yoke for magnetizing design and present the design procedure for Design the circuit constant. As a result, the parameters of the magnetizing yoke were derived to be 0.015[ohm] and 0.035[mH] based on the capacitance of 15,000[uF] and voltage of 5,000[V].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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