The Distance Measuring Equipment (DME) is a ground-based aircraft navigation system and is considered as an infrastructure that ensures resilient aircraft navigation capability during the event of a Global Navigation Satellite System (GNSS) outage. The main problem of DME as a GNSS back up is a poor positioning accuracy that often reaches over 100 m. In this paper, a novel approach of applying deep reinforcement learning to a DME pulse design is introduced to improve the DME distance measuring accuracy. This method is designed to develop multipath-resistant DME pulses that comply with current DME specifications. In the research, a Markov Decision Process (MDP) for DME pulse design is set using pulse shape requirements and a timing error. Based on the designed MDP, we created an Environment called PulseEnv, which allows the agent representing a DME pulse shape to explore continuous space using the Soft Actor Critical (SAC) reinforcement learning algorithm.
The creep resistance of geogrids is one of the most significant long-term safety characteristics used as the reinforcement in slopes and embankments. The failure of geogrids is defined as creep strain greater than 10%. In this study, the accelerated creep tests were applied to polyester geogrids at various loading levels of 30, 50% of the yield strengths and temperatures using newly designed test equipment. Also, the new test equipment permitted the creep testing at or above glass transition temperature($T_g$) of 75, 80, $85^{\circ}C$. The time-dependent creep behaviors were observed at various temperatures and loading levels. And then the creep curves were shifted and superposed in the time axis by applying time-temperature supposition principles. The shifting factors(AFs) were obtained using WLF equation. In predicting the lifetimes of geogrids, the underlying distribution for failure times were determined based on identification of the failure mechanism. The results confirmed that the failure distribution of geogrids followed Weibull distribution with increasing failure rate and the lifetimes of geogrids were close to 100 years which was required service life in the field with 1.75 of reduction factor of safety. Using the newly designed equipment, the creep test of geogrids was found to be highly accelerated. Furthermore, the time-temperature superposition with the newly designed test equipment was shown to be effective in predicting the lifetimes of geogrids with shorter test times and can be applied to the other geosynthetics.
In order to investigate the ways to enhance the seismic performance of APR1400 seismic fragile equipment by direct design changes, four equipment such as Reactor Vessel Support, Integrated Head Assembly, Remote Shutdown Console, and Pressurizer are reviewed using information of the main dimensions, seismic stress evaluation results, design FRS, etc. in this paper. In addition to the direct reinforcement of equipments, the feasibility of seismic isolation for the safety related cabinet is also investigated and the actual adaption plan of a commercial spring-damper system is briefly reviewed.
본 연구에서는 국내외에서 널리 사용되고 있는 액상화 보강 및 지반 보강 공법들에 대해 공법 특성별로 검토하고, 각 보강방안의 경제성 및 보강효과를 분석하였다. 또한 분석 결과를 바탕으로 신설구조물 및 기존구조물의 액상화 보강시 적절한 보강 방안 적용성 평가를 수행하였다. 보강방안 별 경제성, 보강효과를 바탕으로 보강 방안의 적용성을 평가한 결과, 신설 구조물의 보강시에는 대형장비를 적용하여 시공성이 확보되는 다짐계열 공법이 유리하며, 기존 구조물에서는 저유동성 몰탈 주입공법(C.G.S공법) 및 고압분사공법(J.S.P공법)의 적용이 적절할 것으로 판단된다.
The grouting method is widely used as the impermeable effect and ground reinforcement in construction. But, it has a problem that cement and grout material are not mixed well in the injection tip equipment and an opposite flow and interception state of the chemical grouting is happened. so, continuous work is difficult. McG method installed a special grouting and device, made possible go well mixing of grouting material and prevent flowing backward and block of nozzle also diversify powder rate of cement that is grouting material to select sutible material in layer conditions. YSS that lowered $Na_2O$ influencing durability and circumstance is developed by gel-forming reaction material. so eco-circumstance and durability is increased by minimizing dissolution of underground water. In this study, it is assumed that seepage state of the injection material using a special injection tip equipment and a unconfined compressive strenth by mixing a various injection material of various. And it is confirmed that strenth increase effect and permeable decrease of the improved body through the test execution and field execution.
Chiller system plays an important role of maintaining room temperature constantly by supplying chilled water to Heating, Ventilating and Air Conditioning(HVAC)or area room cooler equipment during plant normal operation or accident condition. Chiller failures are one of the most frequently occurring equipment failures. If the types of chiller failures are analyzed and grouped thoroughly, it would be helpful to make chiller maintenance strategy at the plants. That would enhance equipment reliability of chiller in the end. In this paper, chiller failure data during three years were analyzed and categorized by specific failure code. In addition, the various proposals to improve equipment reliability of chiller were suggested such as Preventive Maintenance Optimization(PMO) strategy and performance monitoring reinforcement and so on.
Recently, various studies have been conducted to apply deep learning and AI to various fields of autonomous driving, such as recognition, sensor processing, decision-making, and control. This paper proposes a controller applicable to path following, static obstacle avoidance, and pedestrian avoidance situations by utilizing reinforcement learning in autonomous vehicles. For repetitive driving simulation, a reinforcement learning environment was constructed using virtual environments. After learning path following scenarios, we compared control performance with Pure-Pursuit controllers and Stanley controllers, which are widely used due to their good performance and simplicity. Based on the test case of the KNCAP test and assessment protocol, autonomous emergency steering scenarios and autonomous emergency braking scenarios were created and used for learning. Experimental results from zero collisions demonstrated that the reinforcement learning controller was successful in the stationary obstacle avoidance scenario and pedestrian collision scenario under a given condition.
The purpose of this study is to research dampers, which are applied mainly to buildings adjacent to the coast, such as nuclear facilities, and used for ventilation and can safely protect lives and equipment in emergency situations. Comparing the equivalent stress for three models with hinge reinforcement and support reinforcement based on the early design model for Damper, in the Base model, the highest stress occurred in the part of hinge, especially in the centrally mounted hinge, and after reinforced the hinge, it was occurred in the rear support. For models reinforced hinges and supports, it is considered that reinforcement for stiffness will be required in the future as it entered within the range of allowable stress. For the safety factor distribution, the minimum safety ratio was sufficiently secured at least 1 and was high at the edge of the Damper frame and the Blade. As the hinge was reinforced, the safety factor distribution of Blade was increased, and it was verified that the safety factor was secured through the support reinforcement.
This study is a basic study on the seismic reinforcement method of anchors of fixed parts in order to reduce the effect of seismic motion that affects the facilities in the event of an earthquake. By applying the test method of ICC ES AC 156, a seismic simulation experiment was performed on the vibration table with three axes simultaneously using the number of connecting bolts between cabinets and channels as a parameter. In addition, the reliability of the experiment was verified using numerical analysis, and the part about the dynamic characteristics that could not be performed according to the experimental limit was investigated through numerical analysis. As a result of the experiment, it was confirmed that the natural frequency of the main body was increased due to the increase in the number of connecting bolts between the cabinet-channel. Accordingly, it was judged that the rigidity of the lower part of the cabinet was increased due to seismic reinforcement. It was analyzed that the impact delivered to the body was effectively reduced. In the future, if the reinforcement of the connection parts mentioned in this study is added to the existing seismic reinforcement of the electrical cabinets, it is expected that the damage to the electrical cabinets of the power plant equipment caused by an earthquake will be effectively reduced.
최근 제조업체들은 제품의 생산방식이 고도화 되고, 복잡해지면서 생산 장비를 효율적으로 사용하는데 어려움을 겪고 있다. 제조공정의 효율성을 방해하는 대표적인 요인들로는 작업물 종류 변경(job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost) 등이 있다. 특히 반도체/LCD 공정과 같이 고가의 생산 장비를 사용하는 공정의 경우 장비의 효율적인 사용이 매우 중요한데, 상호 충돌하는 의사결정인 납기 준수를 최대화 하는 것과 작업물 종류 변경으로 인한 작업 준비 비용을 최소화 하는 것 사이에서 균형을 유지하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 연구에서는 납기와 작업 준비 비용이 있는 병렬기계에서 강화학습을 활용하여 납기 및 셋업 비용의 최소화 목표를 달성하는 일정계획 모델을 개발하였다. 제안하는 모델은 DQN(Deep Q-Network) 일정계획 모델로 강화학습기반의 모델이다. 제안모델의 효율성을 측정하기 위해 DQN 모델과 기존에 개발하였던 심층 신경망 기반의 일정계획 생성기법과 휴리스틱 원칙의 결과를 비교하였다. 비교 결과 DQN 일정계획 생성기법이 심층신경망 방식과 휴리스틱 원칙에 비하여 납기 및 셋업 비용이 적은 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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