Rotating machinery is widely applied in important equipment of nuclear power plants (NPPs), such as pumps and valves. The research on intelligent fault diagnosis of rotating machinery is crucial to ensure the safe operation of related equipment in NPPs. However, in practical applications, data-driven fault diagnosis faces the problem of small and imbalanced samples, resulting in low model training efficiency and poor generalization performance. Therefore, a deep convolutional conditional generative adversarial network (DCCGAN) is constructed to mitigate the impact of imbalanced samples on fault diagnosis. First, a conditional generative adversarial model is designed based on convolutional neural networks to effectively augment imbalanced samples. The original sample features can be effectively extracted by the model based on conditional generative adversarial strategy and appropriate number of filters. In addition, high-quality generated samples are ensured through the visualization of model training process and samples features. Then, a deep convolutional neural network (DCNN) is designed to extract features of mixed samples and implement intelligent fault diagnosis. Finally, based on multi-fault experimental data of motor and bearing, the performance of DCCGAN model for data augmentation and intelligent fault diagnosis is verified. The proposed method effectively alleviates the problem of imbalanced samples, and shows its application value in intelligent fault diagnosis of actual NPPs.
The design of honeycomb sandwich structures is often challenging because these structures can be tailored from a variety of possible cores and face sheets configurations, therefore, the design of sandwich structures is characterized as a time-consuming and complex task. A data-driven computational approach that integrates the analytical method and Artificial Neural Network (ANN) is developed by the authors to rapidly predict the design of sandwich structures for a targeted maximum structural deflection. The elaborated ANN reverse design approach is applied to obtain the thickness of the sandwich core, the thickness of the laminated face sheets, and safety factors for composite sandwich structure. The required data for building ANN model were obtained using the governing equations of sandwich components in conjunction with the Monte Carlo Method. Then, the functional relationship between the input and output features was created using the neural network Backpropagation (BP) algorithm. The input variables were the dimensions of the sandwich structure, the applied load, the core density, and the maximum deflection, which was the reverse input given by the designer. The outstanding performance of reverse ANN model revealed through a low value of mean square error (MSE) together with the coefficient of determination (R2) close to the unity. Furthermore, the output of the model was in good agreement with the analytical solution with a maximum error 4.7%. The combination of reverse concept and ANN may provide a potentially novel approach in designing of sandwich structures. The main added value of this study is the elaboration of a reverse ANN model, which provides a low computational technique as well as savestime in the design or redesign of sandwich structures compared to analytical and finite element approaches.
본 연구는 국내 외의 사질지반에 시공된 타입말뚝에 대해 파괴가 현저하게 나타날 때까지 재하한 정재하시험 실측값을 이용하여 극한하중 항복하중 침하량기준의 각각 판정법으로 극한하중을 추정하였다. 추정된 극한하중을 실측된 파괴하중으로 정규화하고 말뚝특성에 따라 판정법별 비교 분석 하였다. 또한 극한하중 추정시 적합한 판정법을 검토하고 허용하중 결정시 안전율을 재평가하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 극한하중 판정법으로 구한 극한하중은 Chin 방법에 의해 해석된 값이 실측값 보다 과대평가하는 경향을 나타냈으며 B. Hansen 80%기준과 Stability Plot 방법이 실측치와 거의 일치하여 가장 신뢰성이 있는 방법으로 판단되었다. 허용하중 산정시 극한하중 판정법에 의해 구한 파괴하중에 적용해야 할 안전율을 구조물기초설계기준에 적용된 안전율을 기준으로 환산하면 B. Hansen 90% 방법을 제외하고 3.0보다 큰 값이 적용되어야 할 것으로 판단되었으며 항복하중 판정법들의 경우 기준안전율 2.0보다 큰 값이 적용되어야 할 것으로 판단되었다. 침하량 기준에 의해 구한 하중에 적용해야 할 안전율을 극한하중에 대한 안전율 3.0을 기준으로 환산해 보면, 전침하량 기준 및 순침하량 기준은 3.0보다 작은 값이 적용되어야 할 것으로 판단되었다.
모델 중심 개발 방법론은 시스템 개발의 추상화 수준을 높임으로써 구현 세부 사항과는 독립적으로 중요한 요구사항과 설계 문제 등을 개발 단계 초기에 점검할 수 있도록 해준다. 그러나 현재까지 많은 소프트웨어가 코드중심, 상향식 개발방식을 통해 개발되어 왔고, 따라서 적절한 도구의 지원 없이는 이러한 모델 중심 개발 방법을 도입하는 것이 쉽지 않다. 현재 코드 중심으로 개발된 시스템에 모델 중심 개발 방법론을 도입할 수 있도록 코드로부터 모델을 생성하는 역공학적인 접근방법이 연구되고 있으나 대부분 코드에서 일차적인 모델을 추출하는 데 그치고 있다. 하지만 추상컴포넌트 개념을 이용하면 이러한 모델을 일차적으로 추출에 그치지 않고, 추출된 일차 모델을 상위수준의 추상화 단계로 연속적으로 추출할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 추상컴포넌트의 연속적인 추출 과정 중 첫 번째 단계인 코드로부터 최하위 기반(base) 추상컴포넌트를 추출하는 과정을 자동화할 수 있는 기법을 제안하고, 실제 도구 구현을 통해 그 기법의 타당성을 평가한다. 실험 대상으로 선택된 코드는 무선센서 네트워크 운영체제인 TinyOS의 소스 코드이며, 해당 소스 코드는 nesC 언어로 작성되었다.
본 논문에서는 항공기 자세 변화를 고려한 항공기 보조연료탱크 연료량측정시스템을 제시하였다. 개발된 연료량측정시스템은 연료센서, 데이터 처리장치, 계기 및 센서 데이터로부터 연료량을 추정하는 소프트웨어로 구성되었다. 지상에서의 롤 및 피치 자세 변화를 모사하기 위해 모사시험 장치가 개발되었다. 모사시험장치를 이용하여 다양한 연료량, 롤 및 피치 각도의 센서 데이터를 자동으로 측정하여 트레이닝 데이터 세트를 획득하였다. 연료량을 추정하는 연료량 측정 소프트웨어를 트레이닝 데이터 세트와 함께 삼선형보간법을 사용하여 개발하였다. 개발된 연료량측정시스템은 참값을 알고 있는 테스트 데이터 세트의 연료 추정 오차를 측정하여 검증하였다. 테스트를 통해 개발된 연료량측정시스템의 오차가 TSO-C55 문서의 기준을 충족하는 것을 확인하였다.
EXPRESS는 공학 분야의 제품 정보를 기술하는 언어로서 서로 다른 시스템 사이의 데이터 교환이 가능하게 한다 그러나 EXPRESS를 사용할 수 있는 소프트웨어의 종류는 제한적이며 이에 비용이 소요된다. 한편, XML은 웹 상에서 데이타의 관리 및 유지를 가능하게 한다. 웹은 사용 및 접근이 쉽고 저렴하기 때문에 XML로 쓰여진 데이타는 특정 애플리케이션이나 시스템에 의존하지 않아도 되므로 데이타 교환에도 유용하게 쓰일 수 있다. 따라서, EXPRESS로 기술된 정보를 XML로 표현할 경우, 누구나 사용하기 쉬운 웹 상에서 그 정보를 사용할 수 있으므로 제품 정보가 기존보다 더 폭넓고 손쉽게 사용되어 원활한 정보 교환이 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이를 위하여, EXPRESS 정보를 각각 그에 대응하는 XML DTD와 XML 스키마로 변환하는 방법을 제시한다. EXPRESS의 각 문법 요소들을 분류하고 이 요소들로 인해 발생할 수 있는 복합적인 경우를 고려하여, 이에 대응하는 XML DTD 요소와 XML 스키마 요소로 나타내는 번역 규칙을 제시한다. 또한, 이 번역 규칙에 의해 각각의 경우에 대응하는 XML DTD와 XML 스키마로 변환하는 번역기를 구현한다.
In general, a drilled shaft embedded in weathered rock has a large load bearing capacity. Therefore, most of the load tests are performed only up to the load level that confirms the pile design load capacity, and stopped much before the failure load of the pile is attained. If a reliable failure load value can be extracted from the premature load test data, it will be possible to greatly improve economic efficiency as well as pile design quality. The main purpose of this study is to propose a standard for judging the reliability of the failure load of piles that is obtained from extrapolated load test data. To this aim, eleven static load test data of load-displacement curves were obtained from testing of piles to their failures from 3 different field sites. For each load-displacement curve, loading was assumed as 25%, 50%, 60%, 70%, 80%, and 90% of the actual pile bearing capacity. The limited known data were then extrapolated using the hyperbolic function, and the failure load was re-determined for each extrapolated data by the ASCE 20-96 method (1997). Statistical analysis was performed on the reliability of the re-evaluated failure loads. The results showed that if the ratio of the maximum-available displacement to the failure-load displacement exceeds 0.6, the extrapolated failure load may be regarded as reliable, having less than a conservative 20% error on average. The applicability of the proposed standard of judgment was also verified with static load test data of driven piles.
Sensor network is used to obtain sensing data in various area. The interval to sense the events depends on the type of target application and the amounts of data generated by sensor nodes are not constant. Many applications exploit long sensing interval to enhance the life time of network but there are specific applications that requires very short interval to obtain fine-grained, high-precision sensing data. If the number of nodes in the network is increased and the interval to sense data is shortened, the amounts of generated data are greatly increased and this leads to increased amount of packets to transfer to the network. To transfer large amount of packets fast, it is necessary that the delay between successive packet transmissions should be minimized as possible. In Sensor network, since the Operating Systems are worked on the event driven, the Timer Event is used to transfer packets successively. However, since the transferring time of packet completely is varies very much, it is very hard to set appropriate interval. The longer the interval, the higher the delay and the shorter the delay, the larger the fail of transfer request. In this paper, we propose ESTEO which reduces the delay between successive packet transmissions by using SendDone Event which informs that a packet transmission has been completed.In ESTEO, the delay between successive packet transmissions is shortened very much since the transmission of next packet starts at the time when the transmission of previous packet has completed, irrespective of the transmission timee. Therefore ESTEO could provide high packet transmission rate given large amount of packets.
EPC 플랜트 프로젝트는 규모와 복잡성 측면에서 시공 이전 단계의 계획 업무가 프로젝트 성패에 큰 영향을 미치기 때문에 프로젝트에 참여하는 주체간의 긴밀한 협력과 의사소통이 필수적이다. 본 연구는 이러한 필요성을 기반으로 플랜트 프로젝트에서 자산데이터를 활용하여 공정계획의 요소정보를 추출하고, 이를 패키지로 구성하여 초기 공정계획을 수행하는 방법론을 상호계획 (IAP, Interactive Planning)의 개념을 통해 제시한다. 프로젝트 초기단계에서 효과적인 IAP를 수행하기 위하여 자산 데이터로부터 공정요소정보를 추출하고 작업 패키지 단위의 공정 계획을 작성하며 작성된 공정계획을 평가하는 세 가지 단계를 제시하였으며 이를 샘플 프로젝트 사례에 적용하였다. 제시된 IAP 방법론을 통해 자산 데이터 활용성 증진과 공정 리스크 사전식별 및 대응책 개발을 도모할 수 있으며 이는 프로젝트를 성공적으로 완료하기 위한 공정 전략 수립의 기반이 될 수 있다.
Fiber-reinforced concrete (FRC) is a composite material where small fibers made from steel or polypropylene or similar material are embedded into concrete matrix. In a material model each constituent should be adequately described, especially the interface between the matrix and fibers that is determined with the 'bond-slip' law. 'Bond-slip' law describes relation between the force in a fiber and its displacement. Bond-slip relation is usually obtained from tension laboratory experiments where a fiber is pulled out from a matrix (concrete) block. However, theoretically bond-slip relation could be determined from bending experiments since in bending the fibers in FRC get pulled-out from the concrete matrix. We have performed specially designed laboratory experiments of three-point beam bending with an intention of using experimental data for determination of material parameters. In addition, we have formulated simple layered model for description of the behavior of beams in the three-point bending test. It is not possible to use this 'forward' beam model for extraction of material parameters so an inverse model has been devised. This model is a basis for formulation of an inverse model that could be used for parameter extraction from laboratory tests. The key assumption in the developed inverse solution procedure is that some values in the formulation are known and comprised in the experimental data. The procedure includes measured data and its derivative, the formulation is nonlinear and solution is obtained from an iterative procedure. The proposed method is numerically validated in the example at the end of the paper and it is demonstrated that material parameters could be successfully recovered from measured data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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