Soil stresses were measured beneath the centerline of one new 12.4R28 radial-ply tractor tire. The tire was operated with three inflation pressures(59㎪ 108㎪ and 157㎪) and a dynamic load of 14.2 kN and 20% slip. Soil stress state transducer(SST) measured the stresses in a hardpan soil profile. The depth of the SST was 250mm from soil surface. Analysis of the original soil stress data showed that the inflation pressure of tire did significantly affect the vertical stress. The major principal stresses calculated were more when the inflation pressure was 108㎪ than when it was 157㎪. The peak stresses of the major principal stresses presented more than those of the vertical stresses.
The CFT(Cornering Fatigue test) and RFT(Radial Fatigue Test) are tests for evaluating the endurance of the disc and rim region of the wheel. In recent, automobile wheel safety standards have been revised and the applied load and target life criteria are different from existing conditions. The verification evaluation of all wheels requires a lot of time and cost. In this study, the endurance severity of each test was compared through strain-life approach by selecting 4 steel and 8 aluminum wheels.
In this paper, stability analysis of sandwich toroidal shell segments (TSSs) with carbon nanotube (CNT)-reinforced face sheets featuring various types of auxetic cores, surrounded by elastic foundations under radial pressure is presented. Two distinct types of auxetic structures are considered for the core, including re-entrant auxetic structure and graphene origami (GOri)-enabled auxetic structure. The nonlinear stability equilibrium equations of the longitudinally shallow shells are formulated using the von Karman shell theory, in conjunction with Stein and McElman approximation while considering Winkler-Pasternak's elastic foundation to simulate the interaction between the shell and elastic foundation. The Galerkin method is employed to derive the nonlinear stability responses of the shells. The numerical investigations show the influences of various types of auxetic-core layers, CNT-reinforced face sheets, as well as elastic foundation on the stability of sandwich shells.
The lubrication characteristics of high-speed ball bearings have been investigated empirically using 45mm bore split inner ring ball bearings employed in small industrial gas turbine engines with oil-jet lubrication method. For the close structural simulation, experiments carried out with bearing mounting supports of real engines, such as bearing housings and oil nozzle assemblies with squeeze film dampers. Thus the results of tests can be directly applied to the design and the development of gas turbine engines. Testing was done by varying operating speeds, axial load on bearings, and lubricant flow rates. During testing, the temperature of bearing at outer-ring face, the power consumption of the driving motor, and the rotating resistance of the bearing were measured. From this study, the representative factors for lubrication characteristics at high speed was found, and the most important one was not operating speed but axial load up to 1.95 million dmN speed and 2969 N axial load. Furthermore, the detailed variation of the rotational resistance of the bearing could be visualized by measuring the change of the radial load under the bearing supports. The rotational resistance consists of the frictional resistance and the bearing-cavity oil resistance.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.49
no.3
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pp.107-117
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2000
This paper proposes a systematic method to develop short-term electrical load forecasting systems using neuro-fuzzy models. The primary goal of the proposed method is to improve the performance of the prediction model in terms of accuracy and reliability. For this, the proposed method explores the advantages of the structure learning of the neuro-fuzzy model. The proposed load forecasting system first builds an initial structure off-line for each hour of four day types and then stores the resultant initial structures in the initial structure bank. Whenever a prediction needs to be made, the proposed system initializes the neuro-fuzzy model with the appropriate initial structure stored and trains the initialized model. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop an one hour ahead load forecasting system by using the real load data collected during 1993 and 1994 at KEPCO. Simulation results reveal that the prediction system developed in this paper can achieve a remarkable improvement on both accuracy and reliability compared with the prediction systems based on multilayer perceptrons, radial basis function networks, and neuro-fuzzy models without the structure learning.
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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1996.04b
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pp.86-93
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1996
The lubrication characteristics of high-speed ball bearings has been investigated empirically using 45mm bore split inner ring ball bearings employed in small industrial gas turbine engines with oil-jet lubrication method. For the close structural simulation, experiments carried out with bearing mounting supports of real engines, such as bearing housings and oil nozzle assemblies with squeeze film dampers. Thus the results of tests can be directly applied to the design and the development of gas turbine engines. Testing was done by varying operating speeds, axial load on bearings, and lubricant flowrates. During testing, the temperature of bearing at outer-ring face, the power consumption of the driving motor, and the rotating resistance of the bearing were measured. From this study, the representative factors for lubrication characteristics at high speed was found, and the most important one was not operating speed but axial load up to 1.95 million dmN speed and 303 kgf axial load. Furthermore, the detailed variation of the rotational resistance of the bearing could be visualized by measuring the change of the radial load under the bearing supports. The rotational resistance consists of the frictional resistance and the bearing-cavity oil resistance.
Ali Chen;Omidreza Masoudian;Gholamreza Soleimani Jafari
Structural Engineering and Mechanics
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v.91
no.6
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pp.567-581
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2024
In this paper, an effort is made to present a detailed analysis of dynamic behavior of functionally graded carbon nanotube-reinforced pipes under the influence of an accelerating moving load. Again, the material properties of the nanocomposite pipe will be determined by following the rule of mixtures, considering a specific distribution and volume fraction of CNTs within the pipe. In the present study, temperature-dependent material properties have been considered. The Navier-Stokes equations are used to determine the radial force developed by the viscous fluid. The structural analysis has been carried out based on Reddy's higher-order shear deformation shell theory. The equations of motion are derived using Hamilton's principle. The resulting differential equations are solved using the Differential Quadrature and Integral Quadrature methods, while the dynamic responses are computed with the use of Newmark's time integration scheme. These are many parameters, ranging from those connected with boundary conditions to nanotube geometrical characteristics, velocity, and acceleration of the moving load, and, last but not least, volume fraction and distribution pattern of CNTs. The results indicate that any increase in the volume fraction of CNTs will lead to a decrease in the transient deflection of the structure. It is also observed that maximum displacement occurs with an increase in the load speed, slightly delayed compared to decelerating motion.
Sin, Hyeong-Seop;O, Sang-Yeop;Choe, Su-Yong;Seo, Chang-Min;Jang, Sun-Nam
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.4
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pp.787-793
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2002
In this study, a bar impact test of low velocity was carried out to gain an insight into the damage mechanism and sequence induced in alumina plates(AD 85 and AD 90) under impact conditions. An experimental setup utilizing an instrumented long bar impact was devised, that can measure directly the impact force applied to the specimen and supply a compressive contact pressure to the specimen. During the bar impact testing, the influences of the contact pressure applied along the impact direction to the specimen on the fracture behavior were investigated. The measured impact force profiles explained well the damage behavior induced in alumina plates. The higher contact pressure to the specimen led to the less damage due to the suppression of radial cracks due to the increase in the apparent flexural stiffness of plate. It had produced the change of damage pattern developed in the specimen; from the radial cracks to the local contact stress dominant damage. It would contribute to the improvement of the ballistic property in ceramic plates. The observed results showed the following sequence in damage developed: The development of cone crack at impact region, the formation of radial cracks from the rear surface of plate depending on the plate thickness, the occurrence of crushing within the cone envelope and the fragmentation.
In this paper, multi-region based Radial Graph Convolutional Network (MRGCN) algorithm which can perform end-to-end action recognition using the optical flow and gradient of input image is described. Because this method does not use information of skeleton that is difficult to acquire and complicated to estimate, it can be used in general CCTV environment in which only video camera is used. The novelty of MRGCN is that it expresses the optical flow and gradient of the input image as directional histograms and then converts it into six feature vectors to reduce the amount of computational load and uses a newly developed radial type network model to hierarchically propagate the deformation and shape change of the human body in spatio-temporal space. Another important feature is that the data input areas are arranged being overlapped each other, so that information is not spatially disconnected among input nodes. As a result of performing MRGCN's action recognition performance evaluation experiment for 30 actions, it was possible to obtain Top-1 accuracy of 84.78%, which is superior to the existing GCN-based action recognition method using skeleton data as an input.
This study was carried out to investigate the effect of three factors(dynamic load, inflation pressure and multiple passes of the tire) on the contact pressure and the soil stresses under the tire. A series of soil bin experiment was conducted with a 6.00R14 radial-ply tire for sandy loam soil. Tire contact pressure at soil surface and soil stresses at 10cm and 20cm soil depth were measured for the three levels of dynamic load(1.17kN, 2.35kN and 3.53kN), for the three levels of tire inflation pressure(103.42kPa, 206.84kPa and 413.69kPa), and for five different number of passes(1, 2, 3, 4 and 5 pass). The following results were drawn from this study 1) As dynamic load, inflation pressure and number of passes of the tire increased, tire contact pressure at soil surface and soil stresses at 10cm and 20cm soil depth increased accordingly. Thus increased in dynamic load, inflation pressure and number of passes of the tire would increase soil compaction. 2) The effect of three different factors, or dynamic load, inflation pressure and number of passes of the tire, decreased as the soil depth increase. Consequently, it was found that the soil compaction at a shallow depth in soil is larger than that at deep place in soil. 3) The increase of dynamic load and number of passes increased soil stress exponentially, but the increase of inflation pressure increased soil stress linearly. The effect of tire inflation pressure on soil stress was relatively less than that of the dynamic load. Therefore, it was concluded that dynamic load is more important factor affecting soil compaction in comparison to the inflation pressure of tire.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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