• Title/Summary/Keyword: 특성 수명

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A study on lifetime characteristics for dimming of 32W fluorescent lamp (32W 형광등의 디밍에 의한 수명특성 연구)

  • Jin, Sang-Min;Kim, Hyun-Joong;Ku, Sung-Mo;Yi, Chin-Woo
    • Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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    • 2009.10a
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    • pp.185-187
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    • 2009
  • 본 논문에서는 디밍으로 인한 32W 형광등의 수명특성과 동정을 실험을 통해서 분석하였다. 기존의 형광 램프용 전자식 안정기 내부의 인버터 공진특성을 이용해 주파수를 변환시켜 소비전력을 낮추면서 형광등의 조도를 조정하였다. 조정된 형광등의 안정기를 소비전력의 퍼센트별로 분류해서 조도특성을 위주로 수명의 측정을 실시하였다. 수명특성 실험은 2개월간 실험실 내에 형광등을 설치 할 수 있는 실험대를 제작하였으며 주기적으로 형광등의 주위온도와 조도의 측정을 실시하였다. 본 논문에서 분석한 형광등의 수명특성 결과는 향후 형광등 전용 디밍 전자식 안정기 설계 시 활용 될 수 있을 것이다.

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Life and Performance Degradation Characteristics for Small-Sized Plug-In Type Pneumatic Manifold Valves (플러그인형 소형 공기압 매니폴드 밸브의 수명 및 성능열화특성에 관한 연구)

  • Kang, Bo-Sik;Lee, Choong-Sung;Kim, Hyoung-Eui
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.35 no.11
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    • pp.1445-1451
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    • 2011
  • Pneumatic valves are widely used parts that have the ability to control the air supplied to automation systems. However, if failure occurs in a pneumatic valve, it may affect the entire system and could lead to huge losses, depending on the characteristics of the system at the time of failure. Because of this significant risk and the level of consumer demand for reliability, there has been much study on ensuring the reliability of products by predicting valve lifetime distributions and degradation characteristics. In this paper, in order to determine the main factors useful for predicting the lifetime of a pneumatic valve, the scale parameter and $B_{10}$ life time value of the widely used plug-in-type pneumatic manifold valves were measured using complete observational data on the valve lifetimes. And also the property of life distribution has been distribution-suitabilityreviewed by correlation coefficients, the degradation characteristics of valve has been presented by the result of analysis through dynamic response time test and leakage test.

Real-time Task Scheduling exploiting Battery Characteristics in Sensor Networks (센서 네트워크에서 배터리 특성을 고려한 실시간 태스크 스케쥴링)

  • Hong Seungki;Kim Daeyoung;Kim Jae-eon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07a
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    • pp.430-432
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    • 2005
  • 센서 네트워크를 구성하는 대부분의 센서 노드들은 제한된 용량의 배터리로부터 전력을 공급받는다. 그러한 센서 노드들의 수명은 장착된 배터리의 수명에 의해 결정되기 때문에 배터리의 수명을 최대화시키는 것이 센서 네트워크 응용 설계에서 중요한 고려 사항이 된다. 한편, 배터리는 전력 소모 패턴에 따라 전지가 제공할 수 있는 총 용량이 일정하지 않으며 방전이 진행됨에 따라서 비선형적인 특성을 보이기 때문에, 배터리의 수명은 연결된 로드의 특성에 따라서 항상 다르게 결정된다. 본 논문에서는 그러한 배터리의 방전 특성을 고려한 실시간 태스크 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 얻은 결과는 제안된 배터리의 특성을 고려한 태스크 스케줄링 알고리즘이 그렇지 않은 태스크 스케줄링 알고리즘에 비해 배터리 수명을 향상시킴을 보인다.

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터빈 부품의 수명평가와 주요재료 특성

  • 정순호
    • Journal of the KSME
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    • v.32 no.4
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    • pp.371-378
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    • 1992
  • 발전용 터빈 부품중 회전체인 로터의 수명평가를 간단히 소개하고 수명평가시 고려되는 주요 재질특성에 대하여는 간단한 설명과 데이터를 이용하는 방법을 기술했다. 정확한 수명평가를 위해서는 금속학적인 고찰을 병행하여 경년열화와 효과를 고려하고, 실제 가동 조건과 동일시할 수 있는 각종 데이터를 적용해야 하나 본문에서와 같이 실험에 따르는 제약이 많아 추정 또는 가공된 데이터를 이용한다. 신뢰성 높은 수명평가를 위해선 각종 데이터 확보를 위한 실험장치의 개선과 실험방법의 개발이 매우 중요하다고 본다. 또한 현존하는 재료제조 기술상 초기부터 일 정한 허용결함을 인정하면서 설계, 제조, 가동되고 있는 각종 설비에 경제성을 극대화시키면서 동시에 안전을 확보하는 것은 매우 어렵지만 피할 수 없는 당면과제라 생각한다.

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Evalustion and Prediction for the Fatigue crack Initiation and Growth Life by Reliability Approach (I) -Statistical Consideration for Fatigue Crack Growth Life- (신뢰성 공학적 피로 균열의 발생, 진전 수명 평가 및 예측에 관한 연구 ( I ) -피로 균열 진전 수명의 통계학적 분포 특성-)

  • 권재도;최선호;황재석;곽상국;전경옥;장재영
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.14 no.6
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    • pp.1583-1591
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    • 1990
  • Life prediction and residual life prediction of structures of machines are one of the most strongly world wide needed problems as requirement in the stage of slowly developing economy which comes after rapidly and highly developing stage. For the purpose of statistical life prediction, fatigue test was conducted under the 4 stress levels, and for each stress level, about 20 specimens are used. The statistical properties of crack growth parameter m and C in the fatigue crack growth law of da/dN=C(.DELTA.K)sup m/, and the relationship between m and C, and the statistical distribution pattern of fatigue crack growth rate can be obtained by experimental results.

Fatigue Life Estimation Method Considering Traffic Properties for Steel Highway Girder Bridge (교통특성을 고려한 강도로교의 피로수명 평가 방안)

  • Lee, Hee-Hyun;Kyung, Kab-Soo;Jeon, Jun-Chang
    • Journal of Korean Society of Steel Construction
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    • v.22 no.3
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    • pp.209-218
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    • 2010
  • The fatigue phenomenon, which is induced by stress accumulation due to the repeated loading of vehicles in the long term, is one of the main factors of the span of life of a steel bridge. In this paper, the effects of traffic properties on the fatigue life of ordinary short- and medium-span steel plate girder bridges that are exposed to relatively large dynamic effects are investigated. From the analysis, it was known that the fatigue life of the bridge becomes shorter with increasing traffic volume and number of large vehicles, and is affected by the weights of the vehicles. Based on the analysis results, a new parameter that can represent the traffic property that affects the fatigue life of the subject bridge is suggested, and the validity of the parameter is confirmed.

Life Time Estimation of Biodiesel and Biodiesel Blend Fuel from the Oxidation Stability Analysis (바이오디젤 및 바이오디젤 혼합연료의 산화특성 연구에 의한 사용 수명 예측)

  • Jung, Chung-Sub;Dong, Jong-In;Lee, Young-Jae
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 2007.06a
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    • pp.579-584
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    • 2007
  • 대두유로부터 생산된 바이오디젤과 바이오디젤 혼합 연료유를 대상으로 지방산메틸에스터 함량과 화학적 분석을 통해 산화 특성과 오일의 수명 예측 연구를 수행하였다. 바이오디젤, 경유, BD5, BD20은 산화가 진행될수록 산가(Acid number), 동점도(Kinematic Viscosity) 및 밀도(Density)는 증가하였다. 산가 측정결과의 활용에 의해 임의의 온도조건에서 정확한 사용수명을 예측하기 위하여 화학속도론에 의거하여 각각의 연료에 대한 사용수명식을 도출하였다. 도출된 사용수명식으로부터 바이오디젤이 가장 빠르게 산화가 진행되었고 바이오디젤 혼합량이 증가할수록 사용수명이 단축되는 것을 확인할 수 있었다.

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Life Time Estimation of Biodiesel and Biodiesel Blend Fuel from the Oxidation Stability Analysis (바이오디젤 및 바이오디젤 혼합연료의 산화특성 연구에 의한 사용 수명 예측)

  • Jung, Chung-Sub;Lee, Young-Jae;Dong, Jong-In
    • New & Renewable Energy
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    • v.3 no.2 s.10
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    • pp.17-23
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    • 2007
  • 대두유로부터 생산된 바이오디젤과 바이오디젤 혼합 연료유를 대상으로 지방산메틸에스터 함량과 화학적 분석을 통해 산화 특성과 오일의 수명 예측 연구를 수행하였다. 바이오디젤, 경유, BD5, BD20은 산화가 진행될수록 산가(Acid number), 동점도(Kinematic Viscosity) 및 밀도(Density)는 증가하였다. 산가 측정결과의 활용에 의해 임의의 온도조건에서 정확한 사용수명을 예측하기 위하여 화학속도론에 의거하여 각각의 연료에 대한 사용수명식을 도출하였다. 도출된 사용수명식으로부터 바이오디젤이 가장 빠르게 산화가 진행되었고 바이오디젤 혼합량이 증가할수록 사용수명이 단축되는 것을 확인할 수 있었다.

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Study on Fatigue Behavior of Carbon Fiber Reinforced Polyimide Composites (탄소섬유강화 복합적층판의 피로특성에 관한 연구)

  • 이창수;황운봉;한경섭;윤병일
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.15 no.1
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    • pp.49-60
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    • 1991
  • Fatigue behavior of carbon fiber reinforced polyimide composite materials was studied experimentally and analytically. The physical variables, such as cyclic displacements and hysteresis loop energy were observed during fatigue tests. Fatigue life of the investigated [0/90]$_{2S}$ laminates was predicted by H'||'&'||'H models which was proposed based on the fatigue modulus and resultant strain. The predicted fatigue life by H'||'&'||'H curves was reasonably close to the experimental data. Fractography study shows that fatigue failure mechanism of [0/90]$_{2S}$ laminated composite materials involves failure break, matrix tearing and fiber-matrix debonding as well as delamination of layers.

The prediction of fatigue life of muffler by artificial neural network (인공신경망을 이용한 머플러의 피로 수명 예측)

  • Park, Soon-Cheol;Kang, Sung-Su;Yoon, Jin-Ho;Kim, Gug-Yong
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • v.37 no.8
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    • pp.869-876
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    • 2013
  • In order to estimate the fatigue life of mufflers at the early stage of researches and designs, the new prediction process was developed by the artificial neural network, which has the algorism of weldment properties. Bending fatigue test was carried out for defining the characteristics of muffler weldment fatigue life and damage. For considering and predicting mechanical and fatigue properties of the muffler, the maximum stress of weldment was adapted as the variable of artificial neural network training. Also, it was compared with the fatigue life predicting results using fatigue notch factors, for proving the newly developed process of the artificial neural network.