• 제목/요약/키워드: 밸브성능

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LPG 용기용 밸브의 밀봉부품 크랙 및 결함에 관한 실험적 고찰 (Experimental Investigation on Cracks and Defects of a Valve Sealing Components for a LPG Cylinder)

  • 김청균;이병관;김태환
    • 한국가스학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.23-28
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    • 2007
  • 본 본문에서는 LPG 용기용 가스밸브의 O-링과 밸브패킹의 밀봉결함과 크랙에 관련된 실험적 연구를 수행하고자 한다. LP 가스의 누출을 방지하기 위해 사용하는 O-링은 LPG 밸브의 밀봉 안전성을 확보하는 핵심부품으로 대단히 중요하다. 밸브패킹은 LPG 연료의 공급과 충전을 하는데, 가스 공급구를 열고 닫는 중요한 역할을 담당한다. 이들 두개의 밀봉부품에 대한 성능은 밸브의 누설 안전성과 장수명에 밀접한 관련이 있다. 연구결과에 의하면, O-링의 대부분은 파티션 부근의 결합불량과 과도한 압축률로 인해 원주방향으로 크랙이 발생하는 것으로 분석되었다. 그 이외의 결함으로 거론된 경우는 LP가스의 과도한 가스압력으로 인한 압출현상의 발생은 압출크랙을 일으키는 원인으로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 가스밸브의 누설 안전성을 확보하고 수명을 연장하기 위해 O-링과 밸브패킹에 대한 엄격한 품질관리와 인증제도의 도입을 권장하고자 한다. 결국에는 LPG용기용 밸브의 품질과 안전성 확보를 위해 밀봉장치에 대한 품질안전 보증제도를 도입해야 밸브를 오랫동안 사용할 수 있을 것이다.

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진공 밸브 성능평가

  • 임인태;신용현;홍승수;정광화
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2003년도 제25회 학술발표회 초록집
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    • pp.59-59
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    • 2003
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휠로더 시뮬레이션 모델의 개발과 검증 (Development and Validation of Wheel Loader Simulation Model)

  • 오광석;윤승재;김학구;고경은;이경수
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제37권5호
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    • pp.601-607
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    • 2013
  • 본 논문은 Matlab/simulink 기반 휠로더 시뮬레이션 모델의 개발과 검증에 대한 논문이다. 휠로더 시뮬레이션 모델의 개발 및 검증은 실제 휠로더의 생산단계에 앞서 휠로더의 성능을 평가하고 개선하기 위한 목적을 두고 있다. 휠로더 시뮬레이션 모델은 전체적으로 주행부/유압부 동력전달계 모델, 주행부/작업장부 동역학 모델을 포함한 4 가지 모델로 나뉘어져 있다. 휠로더의 주행 및 작업성능을 평가하고 개선하기 위해서는 언급된 4 가지 모델의 통합 시뮬레이션이 필요하며 통합된 시뮬레이션 모델은 성능평가 외의 연료효율의 최적화, 하이브리드 시스템 및 지능형 휠로더 모델의 개발로써 작업효율 향상에 기여할 수 있을 것이다. 본 논문에 제안된 시뮬레이션 모델은 주행부와 작업부 실험 데이터와의 비교를 통해 검증 되었다.

선박용 밸브의 내부 누설 진단을 위한 음향방출신호의 머신러닝 기법 적용 연구 (Diagnosis of Valve Internal Leakage for Ship Piping System using Acoustic Emission Signal-based Machine Learning Approach)

  • 이정형
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.184-192
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    • 2022
  • 밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.