This paper discusses the service life prediction methods for CFRP bar for concrete reinforcement using accelerated degradation tests. The relationship between performance degradation and the rate of a failure-causing chemical reaction is assumed for the temperature accelerated degradation tests. Methods of obtaining acceleration factors and predicting service life of the CFRP bar using the degradation model are presented.
Purpose: The current study analyzed trends in thermal insulation performance with aging, and condensation characteristics caused by the former. Method: Thermal insulation and condensation prevention performance of an architecture were assessed using Temperature Difference Ration Inside, or TDRi. Subjects of this quantitative analysis in thermal insulation performance change due to aging included recently constructed apartments and aged apartments older than 40 years. Time series comparison and analysis were conducted to observed changes in the thermal insulation performance and condensation characteristics. Result: Analysis showed that wall insulation performance degraded with aging regardless of fortified insulating material usage or insulating material type, which caused increased danger of condensation. In addition, when fortified insulating material was installed on the connection between the walls, insulation performance degradation was lower compared to cases in which fortified materials were not used. In all cases from 1 to 10, the rate of thermal insulation performance degradation increased after 20 years of aging.
This paper investigates the varying characteristics of the performance degradation resulting from the different combination of wordlength in fixed-point implementation of recursive sinusoidal transform. The performance degradation is analytically derived in the form of noise-to-signal power ratio. The best wordlength combination is shown to be the equal length distribution of the given number of bits between the transform coefficients and the data. The analysis results are also verified through the computer simulations.
In this study, the degree of performance changes between the guaranteed performance and the performance after a certain operating start time is calculated by using the performance test of gas turbine CHP. The reason of the performance degradation will then be analysed. For some results of the CHP plant performance tests the comprehensive electric power output was 8,380 kW lower than the guaranteed performance, and the gas turbine's output was reduced to about 250 kW whenever ambient temperatures rose to $1^{\circ}C$. Also, causes of the performance degradation of gas turbines are ambient temperature rise, temperature aging and air compressor's efficiency drop.
Purpose: This paper presents a method to evaluate the stockpile reliability of propelling charge for performance and storage safety with storage time. Methods: We consider a performance failure level is the amount of muzzle velocity drop which is the maximum allowed standard deviation multiplied by 6. The lifetime for performance is estimated by non-linear regression analysis. The state failure level is assumed that the content of stabilizer is below 0.2%. Because the degradation of stabilizer with storage time has both distribution of state and distribution of lifetime, it must be evaluated by stochastic process method such as gamma process. Results: It is estimated that the lifetime for performance is 59 years. The state distribution at each storage time can be shown from probability density function of degradation. It is estimated that the average lifetime as $B_{50}$ life is 33 years from cumulative failure distribution function curve. Conclusion: The lifetime for storage safety is shorter than for performance and we must consider both the lifetime for storage safety and the lifetime performance because of variation of degradation rate.
Recently, natural disasters due to abnormal climates are frequently outbreaking, and there is rapid increase of damage to aged agricultural infrastructure. As agricultural infrastructure facilities are in contact with water throughout the year and the number of them is significant, it is important to build a maintenance management system. Especially, the current maintenance management system of pumping and drainage stations among the agricultural facilities has the limit of lack of objectivity and management personnel. The purpose of this study is to develop a performance evaluation model using the factors related to performance degradation of pumping and drainage facilities and to predict the performance of the facilities in response to climate change. In this study, we focused on the pumping and drainage stations belonging to each climatic zone separated by the Korea geographical climatic classification system. The performance evaluation model was developed using three different statistical models of POLS, RE, and LASSO. As the result of analysis of statistical models, LASSO was selected for the performance evaluation model as it solved the multicollinearity problem between variables, and showed the smallest MSE. To predict the performance degradation due to climate change, the climate change response variables were classified into three categories: climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. The performance degradation prediction was performed at each facility using the developed performance evaluation model and the climate change response variables.
To investigate degradation mechanism of PEMFC operated with repetitive startup/shutdown cycling, i-V characteristics, impedance, cyclic voltamograms were measured. OCV decreased from 0.967 to 0.951 V while the cell voltage at 800mA/$cm^2$ from 0.657 to 0.563V, implying that the electrodes rather than membrane electrolyte was damaged during the cycling operation. Electrochemical analyses supported that the performance degradation could be mainly attributed to degradation of the electrodes such as a decrease in electrochemical active surface area rather than degradation of membrane.
Accelerated and field degradation tests are performed for reliability assessment of an anticorrosive paint for steel structures. Test data were analyzed to obtain the degradation model and the life time distributions of the paint. A power law degradation model and lognormal performance distribution were used to predict the lifetime of the anticorrosive paint and the method of finding an acceleration factor is provided.
When photovoltaic module is used for a long time, its performance decreases due to several reasons. In this paper, we focus on the possibilities mainly contributing to the degraded efficiency of the polycrystalline silicon photovoltaic modules. The analysis is based on the modules that have been used for 15 years. These are two main reasons that cause the efficiency degradation, the corrosion and thermal decomposition. The former phenomenon of electrode is mainly due to the moisture from damaged back sheet in some module. However the other reason of the degraded efficiency comes from the thermal decomposition, which can not be observed from the outside but only by experiment. In this study, the comparison between the efficiency of normal modules and degradation modules is presented. Module having degraded cell was seen to cause increase of series resistance by about 80%, in comparison to normal samples efficiency which reduce by about 20%. This study shows that the effects of series resistances on module performance are critical. These effects must be understood and taken into consideration when analyzing performance degradation.
In general, the product is used under several circumstances including environmental and usage conditions. According to the circumstances, the product has various performance degradation processes. In order to optimize the lifecycle of product usage, it is important to observe the degradation process and make suitable decisions on product operations. However, there are not much research works in evaluating the degree of product degradation based on product usage data. Recently, due to emerging ICT (Information and Communication Technology) technologies, it becomes possible to get the product usage data. Based on the gathered data, it is possible to analyze the degree of product degradation. The analysis of product usage data can improve product use and product design with advanced decisions. To this end, this study addresses one approach based on FMEA/FMECA method, called PDMCA (Performance, Degradation Modes and Criticality Analysis) for evaluating product degradation status and making suitable decisions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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