A navigation system was developed for autonomous guidance of a combine. It consisted of a DGPS, a machine vision system, a gyro sensor and an ultrasonic sensor. For an autonomous operation of the combine, target points were determined at first. Secondly, heading angle and offset were calculated by comparing current positions obtained from the DGPS with the target points. Thirdly, the fuzzy controller decided steering angle by the fuzzy inference that took 3 inputs of heading angle, offset and distance to the bank around the rice field. Finally, the hydraulic system was actuated for the combine steering. In the case of the misbehavior of the DGPS, the machine vision system found the desired travel path. In this way, the combine traveled straight paths to the traget point and then turned to the next target point. The gyro sensor was used to check the turning angle. The autonomous combine traveled within 31.11cm deviation(RMS) on the straight paths and harvested up to 96% of the whole rice field. The field experiments proved a possibility of autonomous harvesting. Improvement of the DGPS accuracy should be studied further by compensation variations of combines attitude due to unevenness of the rice field.
The safety problems of giant hydraulic structures such as dams caused by terrorist attacks, earthquakes, and wars often have an important impact on a country's economy and people's livelihood. For the national defense department, timely and effective assessment of damage to or impending damage to dams and other structures is an important issue related to the safety of people's lives and property. In the field of damage assessment and vulnerability analysis, it is usually necessary to give the damage assessment results within a few minutes to determine the physical damage (crack length, crater size, etc.) and functional damage (decreased power generation capacity, dam stability descent, etc.), so that other defense and security departments can take corresponding measures to control potential other hazards. Although traditional numerical calculation methods can accurately calculate the crack length and crater size under certain combat conditions, it usually takes a long time and is not suitable for rapid damage assessment. In order to solve similar problems, this article combines simulation calculation methods with machine learning technology interdisciplinary. First, the common concrete gravity dam shape was selected as the simulation calculation object, and XFEM (Extended Finite Element Method) was used to simulate and calculate 19 cracks with different initial positions. Then, an LSTM (Long-Short Term Memory) machine learning model was established. 15 crack paths were selected as the training set and others were set for test. At last, the LSTM model was trained by the training set, and the prediction results on the crack path were compared with the test set. The results show that this method can be used to predict the crack propagation path rapidly and accurately. In general, this article explores the application of machine learning related technologies in the field of mechanics. It has broad application prospects in the fields of damage assessment and vulnerability analysis.
도심지 터널 건설에서 발파공법은 민원이 제기되는 문제점이 있어 적용에 제약받고 있다. 이에 대한 대안으로 TBM 및 기계굴착 공법 적용이 필수적으로 검토되고 있다. 이 중 쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine)은 굴진과 세그먼트 체결이 번갈아 반복되며 굴진하는 공정을 가지고 있는데, 세그먼트 체결 동안 굴진을 멈추게 된다. 이러한 가동 정지시간을 최소화하고자 세그먼트 체결 중에도 가동할 수 있는 연속굴착형 TBM 기술이 개발되고 있다. 나선형 세그먼트의 굴진 반력을 확보하기 위해 추진잭을 개조하고 신뢰성을 확보하는 연구가 진행 중이다. 또한 체결 중 세그먼트를 제외한 나머지 부분의 추진잭을 가동하는 유압제어 및 유압시스템 설계기술이 개발될 예정이다. 본 보고는 연속굴착형 TBM 과제 중 부품개조 및 유압제어 기술에 대한 일부 내용을 소개한다.
An integrated in-line oil monitoring detector assigned for continuous in situ monitoring multiple parameters of oil performance for predicting economically optimal oil change intervals and equipment condition control is presented in this study. The detector estimates oil deterioration based on the information about chemical degradation, total contamination, water content of oil and oil temperature. The oil oxidation is estimated by "chromatic ratio", total contamination is measured by the changes in optical intensity of oil in three optical wavebands ("Red", "Green" and "Blue") and water content is evaluated as Relative Saturation of oil by water. The detector is able to monitor oils with low light absorption (hydraulic, transformer, turbine, compressor and etc. oils) as well as oils with rather high light absorption in visible waveband (diesel and etc. oils). In a case study that the detector is applied to a diesel engine oil, it is found that the detector provides good results on oil chemical degradation as well as soot concentration.
Recently, products of electronic industry and related parts are required to have the thickness thinner and thinner to reduce the part weight. To go with this trend, LGP(light guide plate) of LCD-BLU(Liquid Crystal Display-Back Light Unit: It is one of kernel parts of LCD) for cell phone has the thickness of ${\sim}0.3mm$ and the battery case of cell phone has ${\sim}0.25mm$. Accordingly, high speed injection molding is required to mold products which have thinner parts. To achieve high speed injection and proper control of hydraulic unit, various design was applied to conventional injection unit. In the present paper, we concentrated on the molding stability of hydro-mechanical high speed injection machine to make an LGP of 0.3mm thickness.
The randomness and incipient nature of certain faults in reactor systems warrant a robust and dynamic detection mechanism. Existing models and methods for fault diagnosis using different mathematical/statistical inferences lack incipient and novel faults detection capability. To this end, we propose a fault diagnosis method that utilizes the flexibility of data-driven Support Vector Machine (SVM) for component-level fault diagnosis. The technique integrates separately-built, separately-trained, specialized SVM modules capable of component-level fault diagnosis into a coherent intelligent system, with each SVM module monitoring sub-units of the reactor coolant system. To evaluate the model, marginal faults selected from the failure mode and effect analysis (FMEA) are simulated in the steam generator and pressure boundary of the Chinese CNP300 PWR (Qinshan I NPP) reactor coolant system, using a best-estimate thermal-hydraulic code, RELAP5/SCDAP Mod4.0. Multiclass SVM model is trained with component level parameters that represent the steady state and selected faults in the components. For optimization purposes, we considered and compared the performances of different multiclass models in MATLAB, using different coding matrices, as well as different kernel functions on the representative data derived from the simulation of Qinshan I NPP. An optimum predictive model - the Error Correcting Output Code (ECOC) with TenaryComplete coding matrix - was obtained from experiments, and utilized to diagnose the incipient faults. Some of the important diagnostic results and heuristic model evaluation methods are presented in this paper.
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.
A hydraulic tensile test machine (HSTM) is one of the devices used to obtain the flow stress of a material during high-speed elongation. This paper first describes some features of a newly built HSTM. The improvement histories of the upper and lower jigs, which are the most vital parts of the HSTM, are also presented. We have frequently witnessed test failures with 1st generation jigs and specimens due to slip between the jig and specimen. 2nd generation jigs provide more stable test results, but the use of a longer upper jig induces excessive vibration and consequently makes it difficult to attach an environment chamber. 3rd generation jigs have some advances in terms of the symmetric fastening between the upper jig and specimen, as well as an exemption from direct contact between the lower jig and specimen. The performance of an environment chamber is verified by high and low temperature tests. A high-speed displacement measurement system is introduced based on a high-speed camera and motion-tracking software with aid of a surface grid device for the specimen.
석탄하역기는 화력발전소의 주 원료인 석탄을 체인 버킷을 구동하여 선박으로부터 컨베이어 벨트로 하역하는 장비이다. 그러나 국내에서는 석탄하역기의 하역위치에 따라 붐 각도를 제어하는 유압시스템인 붐 호이스팅 실린더에 대한 연구가 이루어지지 않아, 전량 수입하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 두꺼운 실린더에서 접촉면압의 이론 값을 FEM 을 수행하여 얻은 결과 값과 비교하여 접촉면압 해석기법의 타당성을 확립하였고, 이를 통하여 브이 실을 갖는 붐 호이스팅 실린더에서 작동유의 누설 여부 판단과 접촉면압을 최대로 갖는 브이 실 형상을 설계하였다. 또한, 실린더의 스트로크에 따른 구동시뮬레이션을 수행하였고, 최대 출력 상태에서의 붐 호이스팅 실런더의 구조 안전성을 검증하였다.
본 연구에서는 토크로드의 여러가지 성능시험이 하능한 시험기의 설계와 개발 에 관하여 논하려 한다. 토크 로드의 정적 성능은, 반경방향 스프링 특성시험 및 비 틀림 방향 스프링 특성시험 그리고 회전토크 특성시험 등을 통하여 평가된다. 그러 나, 이들 세가지 성능시험을 위한 시험기를 각각 개발할 경우 소요비용이 과다해진다. 따라서, 한정된 예산과 시험기 개발후 시험평가 공정의 간소화 등을 고려하여, 본 시 험기는 3대의 시험기로써 하여야 할 기능을 한대의 시험기로써 할수 있도록 개발하였 다. 시험기 개발에 따른 기술적인 고찰과, 본 시험기로 정하중에서의 토크 로드 부 품의 성능시험을 수행하고 서어보 유압식 구조물 피로 시험기를 사용하여 동 부품의 피로 내구성 시험을 실시하고, 고무의 조성변화, 접착성 개선 등을 통해 내구성을 향 상시킴으로 국산화 개발을 가능케 한 기술적 내용들을 살펴 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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