UT(Ultrasonic Test), one of the non-destructive tests, is the most common thickness measurement method for evaluating the wear rate in NPPs(Nuclear Power Plants). UT is used widely because it is easy and safe for use. However some amount of error inevitably occurs in attempting to measure the thickness. The error, that could make the thickness data thicker or thinner, may affect estimation of wear rate in pipes. NPPs are composed of a lot of pipes and components. Some of them are tested to check the current status during RFO(Re-Fueling Outage). Reliability analysis of UT is essential for evaluating pipe wear rate and establishing the long-term management plan in NPPs. This paper reviewed the cause of error occurrence and presented the UT data reliability analysis method. Also, this paper shows the application result of reliability analysis to the UT data acquired in NPPs.
The wear particle analysis has been known as very effective method to foreknow and decide a moving situation and a damage of machine parts by using the digital computer image processing. But it was not laid down and trusted to calculate shape parameters of wear particle and wear volume. In order to apply image processing method in the foreknowledge and decision of lubricated condition, it needs to verify the reliability of the calculated data by the image processing and to lay down the number of images and the amount of wear particle in one image. In this study, the lubricated friction experiment was carried out in order to establish the optimum image capture with the SM45C specimen under experiment condition. The wear particle data were calculated differently according to the number of image and the amount of wear particle in one image.
This paper deals with hardness and wear characteristics of ion-nitrided metal, and with ion-nitride processing which is concerned with the effects of added carbon content in gas atmosphere. A small optimal amount of carbon content in gas atmosphere increase compound layer thickness, as well as to increase diffusion layer thickness and hardness, and reduces wear rate when the applied wear load is small. It is found in the analysis that under small applied wear load, the critical depth where voids and cracks may be created and propagated is located at the compound layer, so that the abrasive wear where hardness is an important factor, is created and the existence of compound layer reduces the amount of wear. When the load becomes large, the critical depth is located below nucleation and propagation, is created and the existence of compound layer increase wear rate.
To evaluate the effect of spring shape on the fretting wear of nuclear fuel rod, sliding wear tests were performed using three kinds of space grid springs in room temperature air and water. With increasing slip amplitude, wear volume of each spring gradually increased. It is apparently shown that spring with convex shape had a relatively high wear resistance compared with concave shape springs. It is suggested that the ratio of the wear volume to the worn area can be suggested as an efficient and valid parameter to evaluate the wear resistibility of a fuel grid spring.
This paper presents a numerical technique to analyze wear life of automotive disk brake pad, where FFT-FEM method is adopted to determine the transient temperature distribution of the disk surface. A specimen ova frictional material is tested on a small scale brake dynamometer to find the dependency of the wear rate on temperature change, from which and the temperature analysis results, given the wear test mode, wear behavior of the pad material fur the vehicle can be predicted. Numerical examples show the predicted wear life of the vehicle coincides with the manufacture's recommended time interval for replacing the pads.
This paper was undertaken to recognize the pattern of the wear debris by neural network as a link for the development of diagnosis system for movable condition of the lubricated machine surface. The wear test was carried out under different experimental conditions using the wear test device was made in laboratory and wear testing specimen of the pin-on-disk type were rubbed in paraffine series base oil, by varying applied load, sliding distance and mating material. The neural network has been used to pattern recognition of four parameter (diameter, elongation, complex and contrast) of the wear debris and learned the friction condition of five values (material 3, applied load 1, sliding distance 1). The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristic and recognized the friction condition and materials very well by the neural network. The characteristic parameter of the large wear debris over a few micron size enlarged recognition ability.
This paper was undertaken to analyze the morphology of wear debris generated from lubricated moving machine surfaces by image processing. The lubricati, ng wear test was performed under different experimental conditions using the wear test device made in our laboratory and wear test specimen of the pin on disk type wear rubbed in paraffme series base oil, by varying applied load, sliding distance. The four parameters (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) to describe the morphology have been developed and outlined in the paper. A system using such techniques promises to obviate the need for subjective, human interpretation of particle morphology in machine condition monitoring, thus to overcome many of the difficulties with current methods and to facilitate wider use of wear particle analysis in machine condition monitoring.
During the hot forging process, the most common cause of tool failure is wear. Tool wear results in the gradual loss of part tolerances, after which eventually the tool must be replaced or repaired. In order to maximize the lifetimes of forging tools, it is important to investigate the wear mechanisms of these tools. In this study, the hot forging of the outer race of an automotive constant-velocity joint was analyzed by a finite element method to investigate the wear distribution, especially the amount and location of the maximum expected wear damage, using Archard's wear model, which was modified considering the forging temperature. Forging analyses were carried out after modifying blocker forging tools based on established versions. The modified blocker tools resulted in an increase in the tool life up to 31% with a finisher punch.
This study show a numerical method to predict roll wear in the roll forming process. Archard's wear model was reformulated in an elemental form to predict volume of roll wear and then wear depth on the roll was calculated using the results of finite element analysis. Abrasive wear occurs at contact area in the roll forming process and the results of simulation are compared with experimental data in production line. The wear simulation approach with 3-D FEM program for roll forming process, SHAPE-RF is in good agreement with it in tendency.
Wear of steel plate was measured during unlubricated sliding against TiC composites. These composites consist of round TiC grains and steel matrix. TiC grain itself exhibits low surface roughness and round shape, which does not bring its counterpart into severe damage from friction. In our work a classical experimental design was applied to find out a dominant factor in counterpart wear. The analysis of the data showed that only the applied load has a significant effect on the counterpart wear. Wear rate of counterpart increased non-linearly with applied load. Amount of wear was discrepant from expectation of being in proportion to the load by analogy with friction force. Our experimental result from treating matrix variously revealed bimodal wear behavior between the composites and counterpart where a mode seems to result from the special lubricant characteristic of TiC grains, and the other is caused by metal-to-metal contact. The two wear mechanisms were discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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