This paper describes an empirical equation which can be used to predict the engine condition of supersonic aircraft. The equation, which is derived from the trend analysis of JOAP data, represents the concentration of Fe particles in the engine oil. The result of the trend analysis shows that the concentration of Fe particles is a function of running time of engine oil. Meanwhile the slope of Fe concentration is a function of running time of engine. Threfore, the empirical equation was derived as $w=a(t_e).t_o+b$. However, the equation could not enough to diagnose the damaged part of engine quantitatively. To make up for the weak points of the equation, qualitative analysis was carried out. For that purpose wear debris were collected from the abnormal engine and analyzed by EDS to detect the damaged parts of engine.
본 연구에서는 carboxylated SBR latex와 zinc oxide가 SBS 복합재의 내마모성과 debris 특성 개선에 미치는 영향을 관찰하였다. 실리카를 첨가한 SBS 복합재는 실리카 입자간의 수소 결합에 의한 강한 filler-filler interaction으로 인한 낮은 분산성 때문에 기계적 강도, NBS 내마모성, debris 특성이 전체적으로 감소하는 것으로 나타났다. carboxylated SBR latex를 첨가한 SBS 복합재는 carboxyl group과 실리카의 silanol group간의 결합을 통하여 filler-filler interaction이 감소하고 실리카의 분산성이 증가하기 때문에 기계적 강도, NBS 내마모성, debris 특성이 향상되는 것을 확인 하였다. carboxylated SBR latex와 zinc oxide를 동시에 첨가한 경우, carboxyl group에 의한 실리카의 분산성 향상과 더불어 zinc ion과 carboxyl group간의 ion cluster 형성을 통하여 물성이 크게 증가하였다. Zinc ion과 carboxyl group간의 ion cluster 형성은 $1550{\sim}1650cm^{-1}$의 zinc carboxylate group stretch 피크의 FT-IR 분석 결과로 확인하였다. carboxylated SBR latex와 zinc oxide를 첨가한(SC-4) 복합재의 경우, 인장강도 $156kgf/cm^2$, 신장율 936%, 인열강도 59.4kgf/cm의 우수한 기계적 강도를 나타내었으며, NBS 내마모성은 338%로 가장 우수한 특성을 나타내었다. 또한, 표면 마찰 시에 debris 발생 역시 크게 감소하며, 표면 마찰 저항의 증가로 파도 형태의 마모 특성을 나타내었다.
정부는 해양쓰레기에 대한 모니터링 및 환경영향평가 등 과학적인 연구사업을 통해 해양쓰레기의 영향을 저감시키고 체계적으로 관리하기 위한 해양쓰레기 오염대응 기술개발사업의 시행을 고려하고 있다. 이에 본 연구에서는 이 사업에 대한 경제적 타당성을 분석함으로써 정책판단에 있어서 유용한 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 경제성 분석 지표인 순현재가치, 편익/비용 비율, 내부수익률을 분석하여 제시한다. 분석결과 순현재가치, 편익/비용 비율, 내부수익률은 각각 457억원, 2.72, 17.12%로 산정되어 각각 0, 1.0, 5.5%를 상회하므로 해양쓰레기 오염대응 기술개발사업은 비용-편익 분석을 통과한다. 따라서 해양쓰레기 오염대응 기술개발사업을 시행하는 것은 사회적으로 바람직하다.
본 연구에서는 우수관의 조도계수의 변화에 따른 성능불능확률을 산정할 수 있는 신뢰성 모형이 개발되었다. 조도계수는 우수관의 토사의 적체에 따라 다시 산정되었으며 새로운 조도계수를 이용하여 신뢰성 해석이 수행되었다. 해석결과, 우수관에 적체되는 토사의 깊이가 증가함에 따라 우수관의 용량은 크게 감소하고 성능불능확률은 크게 증가함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 우수관에 적체되는 토사의 깊이에 따라 산정된 조도계수를 사용한 신뢰성 모형을 대구와 전주에 적용하였다. 원형 우수관에 적체된 토사의 깊이가 증가할수록 우수관의 조도계수는 커지고 성능불능확률도 역시 크게 증가 하는 것을 알 수 있었다.
지구궤도 상에는 무수히 많은 우주파편(Orbital debris)이 존재하며 매우 높은 속도로 선회하고 있기 때문에 정상가동중인 인공위성과 충돌 시 위성구조체에 치명적인 손상을 일으킬 수 있다. 본 연구에서는 입자완화유체동역학(Smoothed particle hydrodynamics, SPH)을 이용하여 우주파편과의 초고속충돌로 인해 발생 가능한 저궤도 위성구조체의 손상분석을 수행하였다. 위성구조체의 본체 패널(Panel)로 사용되는 허니콤샌드위치패널(Honeycomb sandwich panel, HC/SP)에 대해 충돌속도에 따른 손상분석을 수행하였으며 위성구조체 내부부품의 안전성 분석을 위해 전자박스가 HC/SP에 직접 부착된 경우와 10cm 오프셋 된 경우에 대한 초고속충돌해석 및 손상분석을 수행하였다. 고도 685km의 저궤도에서 2% 정도의 충돌확률을 갖는 우주파편들을 고려할 때, HC/SP 자체에 관통이 발생하는 것으로 나타났으며 부착형 전자박스의 경우와 오프셋형 전자박스의 경우에는 전자박스에 관통이 발생하지 않고 미소 크레이터(Crater)만 발생되는 것으로 나타났다.
최근의 기후변화는 산지가 많은 우리나라에서 토석류를 발생시켜 하류에 많은 재난을 야기하였다. 산지에서 발생한 토석류는 퇴적과 침식을 반복하며 하류로 이동하고, 유동화된 토사-물 혼합물 형태로 나타난다. 이처럼 강한 운동성의 토석류를 해석하기 위하여 연속방정식 및 운동량 방정식을 적용하였고, 퇴적 및 침식에 관한 속도식은 세립사가 포한된 수정형을 적용하였다. 본 연구는 산지 상류부에서 발생 가능한 퇴적토사량의 변화에 대한 하류부에서의 토석류 거동을 분석한 것이다. 조립토사의 포설 길이 변화에 따른 수로 하류단에서 토사체적농도를 분석해 보면, 공급유량이 많고 포설길이가 길수록 토사농도의 고저차가 크게 나타났고, 변곡점 발생 시점도 빨라진 것을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 급경사의 비탈사면에서의 침식 및 퇴적 가능 여부를 알 수 있는 침식-퇴적 속도를 판단하여 토석류 재해에 대한 대책을 세우는 데 좋은 정보를 제공할 것이다.
전세계 플라스틱 해양쓰레기의 유입량과 현존량을 추정하였다. 한국에서 플라스틱 해양쓰레기의 연간 유입량(72,956톤)은 플라스틱의 연간 소비량(5.2백만톤)의 1.4%로 추정되었다. 유출량이 0이라는 가정과 함께, 이 1.4% 유입률을 1950년부터 2013년까지 전세계 플라스틱 생산량에 적용함으로써, 2013년 전세계 연간 플라스틱 해양쓰레기 유입량은 4.2백만톤이며, 2013년말 현재 플라스틱 해양쓰레기 현존량은 86백만톤으로 추정되었다. 또한 로지스틱 모델에 따라, 석유생산량의 4%가 플라스틱으로 생산될 때 플라스틱 해양쓰레기의 최종 현존량은 199백만톤이 될 것으로 추정되었다. 유입량과 현존량은 전혀 다른 측정단위이기 때문에, 유입 저감 정책의 효과성을 평가할 수 있는 개선된 지표가 필요하다. 또한, 플라스틱 해양쓰레기 오염은 거의 회복불가능하기 때문에, 이를 예방하는 대책의 가치는 훨씬 더 높게 평가되어야 하며, 사전주의의 원칙에 따라 더 강력한 예방 대책이 시행되어야 한다. 본 연구는 제한적인 정보에 근거한 예비 연구에 해당하므로 플라스틱 해양쓰레기의 유입량과 현존량의 경향을 규명하기 위한 추가 연구가 필요하다.
국내 해안 쓰레기 모니터링은 노동 집약적 방식과 한정적인 조사 범위로 세밀한 분포 확인이 어렵다. 따라서 해안 쓰레기 자료수집의 효율성 증대를 위해 원격탐사 기법을 이용한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 국내 원격탐사 기반 해안 쓰레기 모니터링 방안에 대한 기준이 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 국내 연구 결과를 기초로 메타분석 방법을 적용하여 원격탐사체 중 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 연구 19건에 대해 모니터링 방법과 결과에 대해 분석하였다. 모니터링 방법을 대상으로 데이터 수집 방법, 수집 데이터 정보, 모니터링 대상지 정보에 대해 분석하였으며, 모니터링 결과를 대상으로 모니터링 실태, 탐지대상 및 활용모델에 대해 분석하였다. 또한, 메타분석 결과를 바탕으로 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 수행 시 고려 항목과 권장 항목, 수행 기준에 대한 모니터링 기준 항목을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 운용 기준 마련에 필요한 조건 및 기준을 정의하였으며, 추후 외국 사례 분석 및 현장 적용 결과를 추가하여 국가 차원의 원격탐사체를 이용한 해안 쓰레기 모니터링 지침 마련이 가능할 것으로 보인다.
Wherever there are rotating equipment and contact between surface, there is wear and the generation of wear particles. The particles contained in the lubricating oil carry detailed and important information about the condition monitoring of the machine. This information may be deduced from particle shape, composition, size distribution, and concentration. Therefore, This paper was undertaken to Ferrography system of wear debris generated from lubricated moving machine surface. The lubricating wear test was performed under different experimental conditions using the Falex wear test of Pin and V-Block type by Ti(C, N) coated. It was shown from the test results that wear particle concentration (WPC) and wear severity Index( $I_{S}$), size distribution in normal and abnormal wear have come out all the higher value by increases sliding friction time. Wear shape is observed on the Ferrogram it was discovered a thin leaf wear debris as well as ball and plate type wear particles. This kind of large wear shape have an important effect not only metals damage, but also seizure phenomenon.
The morphologies of the wear particles are directly indicative of wear process occuring in the machine. The analysis of wear particle morphology can therefore provide very early detection of a fault and can also ofen facilitate a dignosis. For this work, the neural network was applied to identify friction coefficient through four shape parameters (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris generated from the machine. The averages of these parameters were used as inputs to the network. It is shown that collect identification of friction coefficient depends on the ranges of these shape parameters learned. The various kinds of the wear debris had a different pattern characteristics and recognized relation between the friction condition and materials very well by neural network. We discuss how the network determines difference in wear debris feature, and this approach can be applied for machine condition monitoring and fault diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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