하이브리드 자동차용 리듐 배터리의 수명을 예측하기 위한 듀얼 슬라이딩 모드 관측기를 설계하는 방법에 대해서 논의한다. 단순화된 R-C 모델을 사용하여 리듐 배터리를 전기적으로 모델링하고, 듀얼 슬라이딩 모드 관측기를 설계하는 방법에 대해서 순차적으로 서술한다. 제안된 시스템의 구조는 단순하고 구현이 쉬운 장점이 있으며, 외란에 대해서 강인하다는 특징도 가지고 있다. Lyapunov 조건에 의한 관측기의 수렴성이 증명되고 시스템의 성능은 UDDS(Urban dynamometer driving schedule) 시험에 의해서 입증되었다. 제안된 시스템은 실제 주행 상황에서도 짧은 계산시간과 뛰어난 추적 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 건전성을 유지하고 예측하는 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하고 설명한다. 이번 연구에서는 딥러닝 기술을 이용함으로서 특정장치에 종속되지 않고 범용적으로 수집된 소음데이터를 사용하여 현장 적용의 유연성을 높이고, 딥러닝 모델 중 GRU를 이용하여 기존 연구 결과와 비교 실험을 하여 더 우수한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시하였다. 제시된 예측 방법은, 새로운 계측 데이터가 있을 때 베이스 이론에 근거하여 지속적인 업데이팅이 가능하며 모델 매개변수의 확률론적인 특성이 고려된다. 탄산화 내구성 해석 모델의 절차는 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법(LHS)으로 간단하게 정리되고, 이를 통해 얻는 표본으로 결정된다. 이 방법은 콘크리트 구조물의 설계에 유용하게 사용될 수 있으며, 모니터링을 통한 콘크리트 구조물의 잔존수명을 예측할 수 있다. 본 논문에서 사전예측치는 탄산화에 노출된 국내 콘크리트 구조물 데이터(3700개 시편)를 이용하여 콘크리트 탄산계수의 확률 특성을 고려하여 나타내었으며, 우도함수는 현장 모니터링 데이터를 이용하였으며 사후예측치는 사전예측치와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 또한, 몬테 카를로 시뮬레이션(MCS)과 LHS의 비교를 통하여 본 논문에서 수행된 LHS를 이용한 샘플링기법이 보다 효율적인 시뮬레이션 수행이 가능함을 확인하였다.
하이테크 제품 중에서 이동통신 단말기는 빠른 속도로 혁신이 이루어지고 있으며 이에 따라 제품수명주기도 짧아지고 있다. 이렇게 짧아진 제품수명주기를 정확히 예측하기 위해서는 정확한 수요예측방법론의 선택이 중요하며 이는 전략적 경영계획 수립에 가장 기본적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 이동통신 단말기의 전체 확산 수명에 적용될 수 있는 최적의 모형을 제시하는 것이다. 우리는 2013년 3월부터 2014년 8월까지 국내 특정 이동통신 서비스 사업자의 이동통신 단말기 판매 데이터를 활용하여 이동통신 단말기의 판매추이 및 수요예측을 위한 최적의 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 네 가지 모형의 성능을 비교분석하였는데 두 가지 S자형 확산모형인 Gompertz와 logistic 모형, 두 가지 비선형 회귀모형인 Michaelis-Menten과 logarithmic 모형을 비교한다. 모형 적합도에 따르면 logistic 모형이 모형일치성에 있어서 다른 세 개의 모형보다 성능이 우수한 것으로 발견되었으며 수요예측모델로는 확산이 정체하기 전까지는 logistic 모형이 우수하며 포화단계에 근접할수록 Gompertz 모형이 적합한 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 이동통신 단말기 시장 규모를 추정하거나 이동통신 단말기의 재고 및 주문관리를 하는데 있어서 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
슈퍼커패시터는 전력밀도가 높고 사이클 수명이 길며 깨끗한 특성으로 인해 신재생에너지원의 동특성 보상 및 배터리의 동작시간이나 수명연장을 목적으로 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 개선된 슈퍼커패시터의 동특성 모델을 전기화학적 임피던스 분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy)을 이용하여 개발한다. 개발된 모델은 슈퍼커패시터의 정확한 동적 행동을 예측하거나 특정 충전상태(State-Of-Charge)에서의 정확한 정전용량 값을 계산하는데 사용될 수 있다. 주파수영역에서 개발된 모델은 Matlab/Simulink 시뮬레이션을 위하여 시간영역으로 등가 변환된다. 시뮬레이션 결과는 실험 결과와 일치하였으며, 이를 통해 개발된 모델의 유용함과 정확성을 증명하였다.
The static and fatigue tensile tests have been conduted to predict the fatigue life of 8-harness satin woven and plain woven carbon/epoxy composite plates containing a circular hole. A fatigue residual strength degradation model, based on the assumption that the residual strength for unnotched specimen decreases monotonically, has been applied to predict statistically the fatigue life of materials used in this study. To determine the parameters(c, b and K) of the residual strength degradation model, the minimization technique and the maximum likelihood method are used. Agreement of the converted ultimate strength by using the minimization technique with the static ultimate strength is reasonably good. Therefore, the minimization technique is more adjustable in the determination of the parameter and the prediction of the fatigue life than the maximum likelihood method.
In bulk metal forming processes prediction of tool life is very important for saving production cost and achieving good material properties. Generally the service life of tools in metal forming process is limited to a large extent by wear, fracture and plastic deformation of tools. In case of hot and warm forging processes, tool life depends on wear over 70%. In this study finite element analyses are applied to warm forging and hot forging by adopting suggested wear model. By comparision of simulation and real profile of die, suggested model is verified
The service life of tools in metal forming process is to a large extent limited by wear, fatigue fracture and plastic deformation. In warm forging processes wear is the predominant factor for operating lives of tools. To predict tool life by wear, Archard's wear model is generally applied. Usually hardness of die is considered to be a function of temperature in Archard's wear model. But hardness of die is a function of not only temperature but also operating time of die. To consider softening of die by repeated operations, it is necessary to express hardness of dies by a function of temperatures and operating time. By experiment of reheating of dies, die softening curves were obtained. Finally modified Archard's wear model in which hardness of die was expressed as a function of main tempering curve was proposed.
LNG 저장탱크에 사용되는 멤브레인은 전체적으로는 선형거동을 하나, 국부적으로는 탄소성거동을 하며, 굽힘과 인장의 복합적인 응력을 받는 구조이다. 즉, 멤브레인 평가는 복합적인 하중을 부과하기가 어려워 소재의 피로특성만으로 평가할 수가 없으며, 실제 대형구조 멤브레인 실 모델을 이용하여 평가해야 하는데 이는 상당한 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 멤브레인의 피로특성을 파악하여 LNG 저장탱크에 활용하기 위한 멤브레인 피로수명 예측식을 제안하고자 한다.
제조산업 분야의 디지털트랜스포메이션의 일환인 스마트공장은 데이터 기반으로 모니터링 및 분석 그리고 예측을 통해서 의사결정 방식을 획기적으로 변화시키고 있다. 특히 설비에 대한 예지보전은 스마트공장의 핵심적인 요소로서 필요성이 증대되고 있다. 본 연구의 목적은 철강 도금공정의 예지보전을 위해 도금로 설비의 열화 특성을 고려한 잔존수명 분석과 예측모델을 산출하는 것이다. 상관성 분석, 다중회귀 분석, 주성분회귀 분석 그리고 시간의 경과에 따른 열화의 추이 파악을 위하여 이동회귀 방식을 제안하여 진행하였다. 그 결과 도금로 열화는 생산성 인자들과 주된 의존적 관계가 있으며, 특히 환경 온도 인자들의 영향성이 열화의 추이 변화에 관계가 있음을 추론할 수 있었다. 예측된 잔존수명을 활용하여 도금로 교체가 필요한 시점을 사전에 알려주는 예지보전을 구현하였다. 향후 설비의 열화 추이 파악에 본 연구에서 수행한 방안이 적절한 사례가 되어 보다 정합성 있는 예지보전 구현이 가능해지기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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