The object of this study is to investigate influences of supplied lubricant quantities on spur gear's pitting life. Pitting is a sort of contact fatigue failures and made by a repetitive load. Basically, pitting is difficult to predict its life by an analysis due to many factors to be considered about tribology problems. In this paper, pitting life was proved by experiment using two roller machine. For a contact fatigue test, operating circumstances should be considered. During the test, temperature and lubricant quantities are considered and to investigate an influence of lubricant quantities, a comparison between optimally enough and not enough lubricant quantity was implemented.
콘택트렌즈 피팅후 기초검사와 베이스커브의 무작위 피팅검사, 그리고 베이스커브의 의도적인 변화에 따른 재피팅검사율 이용하여 중함수의 소프트 콘택트렌즈의 피팅과 베이스커브의 효과에 대하여 조사하였다. 시험렌즈 피팅후 렌즈의 위치, 순목후 렌즈의 움직임, 자각적 착용감을 평가하여 적합한 베이스커브를 평가한 결과 본 연구에 사용한 소재의 소프트 콘택트렌즈에서는 베이스커브가 8.4mm의 경우 최상의 피팅 효과를 보였다. 베이스커브를 8.4mm보다 큰 경우 순목후 렌즈 움직임보다 피팅후 렌즈의 중심이탈정도가 심하고 자각적 검사결과 의도적인 재피팅을 시도하였다. 다른 제조회사렌즈는 정교한 디자인과 제조상의 차이 때문에 언제나 같은 방법으로 피팅 결과가 나오는 것은 아니다. 본 실험에 사용한 중함수율 소프트콘택트렌즈는 대다수의 눈에 최적의 피팅을 제공해 주는 것은 8.4mm 베이스커브렌즈가 효과적이었다.
항공기용 연료탱크는 평상시에는 연료저장 등의 단순한 기능을 한다. 그러나, 항공기 추락과 같은 긴급 상황에서는 연료탱크 구조건전성은 승무원의 생존과 직결되므로, 관련 성능의 보유 여부를 충돌충격시험을 통해 입증하도록 규정되어 있다. 충돌충격시험은 높은 충격하중으로 실패 위험이 높기 때문에 설계 초기 실물시험에서의 시행착오 가능성을 최소화하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 실제 시험 전에 수행하는 수치해석도 그러한 노력의 일환이다. 하지만, 수치해석 결과가 설계에 반영되기 위해서는 수치해석의 신뢰성 확보가 필요하다. 본 연구에서는 회전익항공기 연료탱크의 충돌충격시험 수치해석의 신뢰성 확보를 위해 수치해석 결과와 시험 데이타 간의 비교를 수행하였다. 수치해석은 충돌전용 소프트웨어인 LS-DYNA을 사용하였고, 해석방법은 유체-구조연성해석 방법 중 ALE(arbitary lagrangian eulerian) 방법을 적용하였다. 시험데이터 확보를 위해 연료탱크 금속 피팅부에 변형률게이지를 설치하고 데이터 획득장비와 연동시켰다. 수치해석 결과로써 연료탱크 피팅부의 변형률과 응력을 계산하였다. 그리고, 실물 연료탱크로 수행한 충돌충격시험을 통하여 확보한 상부피팅의 변형률 측정값과 수치해석으로 계산된 변형률과의 오차를 평가함으로써 수치해석의 신뢰성을 제고하였다.
발포 폴리우레탄의 변형거동을 설명하기 위해 제안된 구성방정식을 발포 폴리프로필렌에 적용하였다. 이 방정식은 7개의 매개변수를 갖고 있으며, 그중 5개의 변수는 기준 변형률속도에서 준정적 압축시험을 하여 얻은 결과를 커브 피팅하여 구하고, 나머지 두 변수는 변형률 속도를 다르게 한 준정적 압축시험으로부터 얻은 결과를 커브 피팅하여 구한다. 이렇게 구한 응력-변형률 방정식이 높은 변형률속도에서도 유효한지 알기 위해 충격시험으로부터 얻은 결과와 비교하였으며 30배와 40배로 발포된 폴리프로필렌 폼 시편에 대하여 각각 시행하였다.
배관시스템은 다양한 산업 분야에서 이용되는 중요한 설비이며 생활 및 안전과 관련된 영역에서 사용되고 있다. 배관시스템은 건축물 및 시설의 주요 구조부에 고정되어 있으나 외부 하중을 지지하지 않으며 주어진 고유기능을 수행하는 비구조요소이다. 지진하중으로 인한 배관시스템은 두 지지점 사이의 서로 다른 거동으로 발생하는 위상차로 인한 상대 변위의 영향을 받으며 변위 지배적인 반복거동 때문에 손상이 발생할 가능성이 있다. 배관시스템에서 피팅과 조인트는 지진하중에 취약한 대표적인 요소이다. 배관시스템의 피팅과 조인트에 대한 내진성능과 한계상태를 평가하고자 한다면 상대변위를 모사하기 위한 높은 스트로크를 가지는 엑츄에이터가 필요하나 실험을 수행할 수 있는 설비가 많지 않아 어려움이 있다. 따라서 피팅과 조인트로 연결된 배관시스템의 내진성능과 한계상태를 평가하기 위해서는 요소 단위의 실험이 필요하다. 이 연구에서는 수직배관시스템에서 지진하중에 취약한 요소인 피팅과 조인트를 포함하는 엘보 시험체에 대하여 내진성능을 평가하는 방법을 제시하였다. 엘보 시험체는 90° 배관 엘보의 양단에 직관부를 유동식 그루브 조인트를 이용하여 연결하였다. 엘보 시험체에 대하여 변형각에 기반을 둔 주기하중 프로토콜을 이용하여 내진성능을 평가하였다. 평가된 내진성능에 대한 여유도를 확인하기 위하여 일정한 진폭에 대한 주기하중을 적용하여 한계상태를 평가하였다.
In this study, we are to analyze the life and the main failure mode of flexible tubes fitting for pneumatic that are usually applied in the factory automation line. Flexible tubes fitting for pneumatic have complicated failure cause because they are organized as a complex of various elements. Therefore, in this paper, we analyzed the main failure mode of flexible tubes fitting for pneumatic, and then performed life test and performance test according to the international standards. On the basis of these processes, we estimate shape parameter that is the main factor for the calculation of test time for the reliability of flexible tubes fitting for pneumatic and their data analysis of life distribution.
전단파괴 이전 지반의 동적비선형거동특성은 일반적으로 함수형 피팅모델과 Masing 법칙을 이용하여 수치해석프로그램에 사용된다. 그러나 대부분의 함수형 피팅모델은 특정 전단변형률 영역에서 실험결과 대비 전단탄성계수와 감쇠비의 오차를 유발하는 것이 일반적인 현상이다. 이러한 오차의 원인은 현재 피팅모델로 표현하기 어려운 지반재료의 고유 특성에 기인할 수 있다. 지금까지 상기 문제를 해결하기 위하여 몇몇 피팅모델이 제안되었으나, 오차의 영향이 지진 시 부지응답해석에 미치는 영향은 아직까지 구체적으로 검토된 바는 없다. 본 논문에서는 상기 영향 검토를 응답이력해석을 통하여 실시하였다. 세 개의 서로 다른 함수형 피팅모델을 이용하여 부지응답해석을 시행하였으며, 그 결과는 동적원심모형시험 결과의 원형 계측치를 기준으로 검증을 실시하였다. 실험과 해석 간의 오차는 입력지진 크기가 증가함에 따라 커짐을 알 수 있었다. 저-중간 강도의 입력지진 범위에서 함수형 피팅모델에 따른 해석의 정확도 차이는 실용적인 측면에 있어서 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다.
CNN 은 합성곱 연산을 사용하는 인공신경망의 한 종류이다. 이러한 인공 신경망에서는 훈련 데이터에 대한 과도한 학습으로 인해 시험 데이터에 제대로 반응하지 못하는 오버피팅이 발생할 우려가 있다. 이를 해결하기 위해 DropOut 과 DropConnect 를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 DropOut 과 DropConnect 를 통한 학습 정도를 실험을 통해서 비교해보고, 인공 신경망에서 이 방법의 효과를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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