두개의 장약공에 시차를 주고 발파할 경우 파의 특징인 상호 간섭현상이 발생한다. 이러한 파의 간섭현상은 중첩을 통하여 파가 서로 증폭이 되거나 상쇄가 된다. 따라서 이러한 파의 특성을 이용하여 시험발파 시 단공발파를 통한 발파진동 데이터를 측정하여 각각의 파형을 합성한 뒤 최적지연초시를 찾고 이 합성초시를 전단면에 적용하여 그 효율성을 입증하는데 이번 실험의 목적이 있다. 기존뇌관(비전기, 전기뇌관)의 정형화된 초시(20, 25ms)가 아닌 현장암질에 적합한 전자뇌관의 최적초시를 도출하여 발파 진동을 최소화 하고 굴착효율을 높이는 발파 굴착공법의 개발을 모색하고 시험시공을 통한 현장 적용성을 평가하였다.
In this study, to reduce vibration of step motor we use Microstep control. Microstep control of stepmotor is usually thought of as an extension of conventional stepmotor control technology. The essence ofmicro stepping is that we divide the full step of a stepmotor into a number of substep called microstep and cause the stepmotor to move through a substep per input pulse. In ideal case, bycontrolling the individual phase currents of a two-phase step motor sinusoidally we can get uniform torque and step angles. But due to the monlinear characteristics of the step motor, we need to compensate current waveform to improve the overall smoothness of the conventional micro stepping system. We implement digital Pulse Width Modulation(PWM) driver to drive step motor and microphone was used for detecting vibration. Driver enables speed change automatically byincreasing or decreasing micro stepping ratio which we call Automatic Switching on the Fly. To compensate the torque harmonics, Neural Networks is applied to the system and we foundcompensated optimal input current waveform. Finally we can get smooth motion of step motor in a wide range of motor speed.
In this study, We use microstep control to reduce vibration of step motor. Microstep control of step motor is usually thought of as an extension of conventional step motor control technology. The essence of micro stepping is that we divide the full step of a step motor into a number of substep called microstep and cause the stepmotor to move through a substep per input pulse. In ideal case, by controlling the individual phase currents of a two-phase step motor sinusoidally we can get uniform torque and step angle. But due to the nonlinear characteristics of the step motor, we need to compensate current waveform to improve the over-all smoothness of the conventional micro stepping system. We implement digital Pulse Width Modul- ation (PWM) driver to drive step motor and microphone was used for detecting vibration. Driver enables speed change automatically by increasing or decreasing micro stepping ratio which we call Automatic Switching on the Fly. To compensate the torque harmonics, neural network is applied to the system and we found compensated optimal input current waveform. Finally we can get smooth motion of step motor in a wide range of motor speed.
The aim of this paper is to present the method of identifying the impact location on the plate. This basic research has the future purpose to achieve the human-interaction technology based on the signal processing, piezoelectric materials, and wave propagation. The present work concerning the location identification of a single impact on the plate simulated the waveform numerically generated by impact force and applied the SWFOM(sliced Wigner higher fourth order moment) to the waveform to get the arrival time differences due to impact force between three sensors attached to the plate. The simulated signal is useful to get the information for time interval for the only direct wave. This information is used the source localization by using experimental work. The measured signal is also used for source localization of a single impact based on the higher order time frequency as a novel work.
Since blast-induced vibration may cause serious problem to the rock mass as well as the nearby structures, the prediction of blast-induced nitration and the stability evaluation must be performed before blasting activities. Dynamic analysis has been increased recently in order to analyze the effect of the blast-Induced vibration. Most of the previous studies, however, were based on the continuum analysis unable to consider rock joints which significantly affect the wave propagation and attenuation characteristics. They also adopted pressure corves estimated tv theoretical or empirical equations as input detonation load, thus there were very difficult to reflect the characteristics of propagating media. In this study, therefore, we suggested a dynamic distinct element analysis technique which uses velocity waveform obtained from a test blast as an input detonation load. A distinct element program, UDEC was used to consider the effect of rock joints. In order to verify the validity of proposed method, the test blast was simulated. The predicted results from the proposed method showed a good agreement with the measured vibration data from the test blast. Through the dynamic numerical modelling on the planned road tunnel and slope, we evaluated the effect of blast-induced nitration and the stability of rock slope.
The acoustic emission (AE) technique is a well-known non-destructive test technique, both in research and for industrial applications. It is mainly used to monitor the onset of cracking processes in materials and components. Predicting and preventing the crack phenomenon has attracted the attention of many researchers and has continued to provide a large incentive for the use of condition monitoring techniques to detect the earliest stages of cracks. In this research, goal is in grasping features of AE signal caused by crack growth. The envelope analysis with discrete wavelet transform (DWT) is used to find the characteristic of AE signal. To estimate feature of divided into three by crack length, the time waveform and the power spectrum were generated by the raw signals and the transferred signal processed by envelope analysis with DWT.
Reduction unit is one of the most important components for railway vehicle because torque of motor must be transmitted to wheels of vehicle by reduction unit. However, According to advanced studies, it has been often broke down due to the damage, fatigue and wear of gear. To solve this problem, defect diagnosis methods of gear have been mainly using the vibration diagnosis technology through vibration waveform and frequency analysis. However, We should know vibration characteristics of normal state reduction unit prior to defect diagnosis. So in this paper, We had analyzed vibration characteristics of reduction unit in order to utilize monitoring system development. Comparison of targets is the vibration characteristics of normal state reduction unit about Electric Multiple Unit(EMU) and the High-speed trains(KTX, KTX II).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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