The purpose of this study was to investigate and compare the impact of engine load on the emission characteristics of excavator engines, with the aim of improving the method for calculating the emission inventory of construction machinery. The engine load in excavators is directly correlated with the operational workload, and variations in the load factor (LF) can significantly influence the emission inventory. Thus, on-board diagnostic (OBD) data from an excavator at a construction site were systematically collected to measure engine output and emissions. The results revealed discernible differences in emissions based on engine load, even when the average excavator engine performance remained constant. This highlights the significant influence of the type and characteristics of the work being carried out on emission characteristics. Making realistic adjustments to the LF used in emission calculation formulas emerges as a crucial strategy for environmental improvement. Moreover, the analysis of the effects of engine load on emissions from excavators provides valuable insights for enhancing environmental protection measures.
In this study, to prevent accidents in underground facilities during excavation, we developed a Lv.3 automated control system that can be configured as an electronic control system without changing the existing hydraulic system in a general excavator and utilized digital map information of underground facilities. We aimed to develop a strategy to prevent accidents caused by operator error. To implement this, a real-time excavator bucket end position recognition and control system was developed through angle measurement of the boom, arm, and bucket using an electronic joystick, RTK-GPS, and angle sensors. In addition, excavators are large, machine-based equipment, and it is difficult to control overshoot due to inertia with feedback control using position recognition information of the bucket tip. Therefore, feed-forward control is used to calculate the moving speed of the bucket tip in real-time to determine the target position. We developed a technology that can converge and verified the performance of the developed system through actual vehicle installation and field tests.
Song, Sujin;Kang, Hojun;Kim, Hanbeen;Moon, Taenam;Shin, Do Hyoung
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.17
no.3
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pp.116-124
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2016
Work efficiency of earth work which is one of the main works occurring in construction site mainly depends on the performance of individual operators of earth work equipment. Consequently, the skill of individual operators of earth work equipment can significantly affect overall construction schedules. Many invisible areas inevitably exist in construction site because of the nature of construction site where occlusions occur from structures being built, installed or moving equipment, moving workers, etc. The lack of visual information regarding tasks critically impedes the effective performance of operators of earth work equipment. AR (Augmented Reality) is a computer technology that superimposes virtual objects onto the real world scene. This characteristic of AR may address the lack of visual informations in earth work process, thus helping to improve the work efficiency of operators of earth work equipment. The purpose of this study is to present a task-visual information map that identifies visual informations required in tasks of earth work and which of the tasks are suitable for AR technology. This study focuses on visual informations in tasks of earth work with excavators. The map was created based on the investigations on the problems of each task of earth work with excavators and visual informations required to address the problems. Through the map, four visual informations were found to be suitable for AR technology to improve the work efficiency of excavator operators. Based on the findings of this study, AR systems for excavators can be developed more effectively.
Purpose: Looking at the status of fatal accidents in the construction industry in the 2022 Industrial Accident Status Supplementary Statistics, 27.8% of all fatal accidents in the construction industry are caused by construction equipment. In order to overcome the limitations of tours and inspections caused by the enlargement of sites and high-rise buildings, we plan to build a model that can extract construction equipment using computer vision technology and analyze the model's accuracy and field applicability. Method: In this study, deep learning is used to learn image data from excavators, dump trucks, and mobile cranes among construction equipment, and then the learning results are evaluated and analyzed and applied to construction sites. Result: At site 'A', objects of excavators and dump trucks were extracted, and the average extraction accuracy was 81.42% for excavators and 78.23% for dump trucks. The mobile crane at site 'B' showed an average accuracy of 78.14%. Conclusion: It is believed that the efficiency of on-site safety management can be increased and the risk factors for disaster occurrence can be minimized. In addition, based on this study, it can be used as basic data on the introduction of smart construction technology at construction sites.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.674-679
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2002
As the object of this study, a transmission system with the style of HST in combination with mechanical semi-automatic transmission for application in hydraulic wheel excavators was chosen. The dynamic characteristics of the object transmission was studied by numerical analysis of the mathematical model. The results of numerical analysis showed comparatively good agreements with experimental results, so the validity of the numerical analysis process was ascertained.
Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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1999.10a
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pp.36-37
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1999
1990년대에 접어들면서 기업의 제품개발환경은 급속히 변화하였다. 디자인 설계, 시험, 프로토타입 및 생산에 이르는 순차적이고 전통적인 개발환경으로부터 디자인에서 생산까지를 CAID/CAD/CAM을 이용한 통합된 시스템으로 일관되게 진행하는 동시공학을 적용함으로써 제품의 개발기간과 비용을 단축시키고 있다. (중략)
This paper proposes a model-prediction-based collision-avoidance algorithm for excavators for which the recursive-least-squares (RLS) estimation of the excavator's rotational inertia is used. To estimate the rotational inertia of the excavator, the RLS estimation with multiple forgetting and two updating rules for the nominal parameter and the forgetting factors was conducted based on the excavator-swing dynamics. The average value of the estimated rotational inertia that is for the minimizing effects of the estimation error was computed using the recursive-average method with forgetting. Based on the swing dynamics, the computed average of the rotational inertia, the damping coefficient for braking, and the excavator's braking angle were predicted, and the predicted braking angle was compared with the detected-object angle for a safety evaluation. The safety level defined in this study consists of the three levels safe, warning, and emergency braking. The analytical rotational-inertia-based performance evaluation of the designed estimation algorithm was conducted using a typical working scenario. The results of the safety evaluation show that the predictive safety-evaluation algorithm of the proposed model can evaluate the safety level of the excavator during its operation.
Oh, Kwang Seok;Park, Sung Youl;Seo, Ja Ho;Lee, Geun Ho;Yi, Kyong Su
Journal of Drive and Control
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v.13
no.4
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pp.14-22
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2016
This paper presents a stochastic and predictive working-risk-assessment algorithm for excavators based on a one-layer laser scanner. The one-layer laser scanner is employed to detect objects and to estimate an object's dynamic behaviors such as the position, velocity, heading angle, and heading rate. To estimate the state variables, extended and linear Kalman filters are applied in consideration of laser-scanner information as the measurements. The excavator's working area is derived based on a kinematic analysis of the excavator's working parts. With the estimated dynamic behaviors and the kinematic analysis of the excavator's working parts, an object's behavior and the excavator's working area such as the maximum, actual, and predicted areas are computed for a working risk assessment. The four working-risk levels are defined using the predicted behavior and the working area, and the intersection-area-based quantitative-risk level has been computed. An actual test-data-based performance evaluation of the designed stochastic and predictive risk-assessment algorithm is conducted using a typical working scenario. The results show that the algorithm can evaluate the working-risk levels of the excavator during its operation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.6D
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pp.811-818
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2011
Though an excavator is classified as an equipment utilizing a shovel in earthworks, it has been frequently used in lifting work. In this view, lifting capacity is classified as the main functions of the excavator. Thus, its accurate functions need to be provided. However, in domestic conditions, the necessity for the functions of lifting capacity are not perceived. This study shows 1) Many researches about lifting-work of excavators abroad are used as basic data necessary for domestic introduction. 2) For domestic excavators without the information of lifting-work, methodologies of lifting-work available are suggested and reviewed. 3)Lifting zones are divided into safety and caution lifting zones. The information on lifting capacity and lifting zones will be able to used as objective and substantive bases to operational planning and safety management.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.3
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pp.307-312
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2012
This study aims to investigate the effect of the post weld treatments on the fatigue life of T-type welded structure made by a SM50A steel material, generally used for excavators, because changes in the geometry, material and surface properties of welded regions affect the fatigue life of welded structures. T-type test specimens were prepared by the CO2 welding of rolled steel plates (SM50A steel) with a thickness of 10 mm at a welding speed of 30 cm/min and these Ttype welded specimens were further treated by UIT (Ultrasonic Impact Treatment) and/or toegrinding post welding treatment methods. In order to investigate improvements on the fatigue life of the samples. 3-point bending fatigue tests were conducted with a stress ratio of R=0.1 under a cyclic loading environment at a frequency of 5 Hz, via a hydraulic fatigue testing machine (${\pm}100\;kN$, MTS 809). The tests were performed at room temperature. The fatigue life of UIT specimens was approximately 25 times longer than that of as-welded specimens at a stress amplitude of 281 MPa, while toe-grinding specimens exhibited 4.15 times longer fatigue life. The current results could provide important guidelines to determine the proper post weld treatment methodologies of T-type welded parts for excavators with a satisfactory fatigue life although under severe operating conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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