Maintenance of semiconductor equipment processes is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. The process must always be upheld in optimal condition to ensure a smooth supply of numerous parts. Additionally, it is imperative to monitor the status of the robots that play a central role in the process. Just as many senses of organs judge a person's body condition, robots also have numerous sensors that play a role, and like human joints, they can detect the condition first in the joints, which are the driving parts of the robot. Therefore, a normal state test bed and an abnormal state test bed using an aging reducer were constructed by simulating the joint, which is the driving part of the robot. Various sensors such as vibration, torque, encoder, and temperature were attached to accurately diagnose the robot's failure, and the test bed was built with an integrated system to collect and control data simultaneously in real-time. After configuring the user screen and building a database based on the collected data, the characteristic values of normal and abnormal data were analyzed, and machine learning was performed using the KNN (K-Nearest Neighbors) machine learning algorithm. This approach yielded an impressive 94% accuracy in failure diagnosis, underscoring the reliability of both the test bed and the data it produced.
The main goal of the present study is to establish the techniques and methodolgies of turbine performance test through evaluating the objective turbine test piece, and checking the reliability of the self-developed test facility by performing a series of turbine tests under ambient temperature condition. A high speed coupling, a lubrication system and a test bed of the test facility were modified through a series of preliminary test in order to reduce the vibration and oil leakage. The flowrate control of the test facility and data acquisition were accomplished by using a software called "Labview" The measurement of shaft horse power and control of rotational speed according to the conditions of turbine rotation were performed by a separate system. The preliminary evaluation of the measured data suggests that the developed test facility and the test technique can be used reliably for the performance test of turbines with the minor improvement.provement.
Recently, advanced manufacturing system with high speed and intelligent have been developed for the betterment of machining ability. In this case, reliability prediction work with motion characteristic evaluation of sliding cover has also important roll from design procedure to manufacturing and assembly process. Accordingly in this study, H/W test -bed system for reliability evaluation of sliding cover has been developed to obtain proper reference data for design of new model, and also prevention trouble, quality and life cycle improvement extremely for advanced mother machinary.
In Pistol, the peak recoil force affects the reliability of the frame and the accuracy of target shooting. To attenuate the peak recoil force of pistol, we develop measuring test bed, which consists of force sensors, linear sensor and a high speed video camera, execute tests with several Pistol models and compare the results measured.
재래시장의 전기재해로 인한 재산 및 인명 피해를 줄이기 위하여 재래시장 특성을 고려한 상가 분전반에서 재래시장에 사용되는 전기설비의 상태(과부하, 누전, 아크발생, 전력량, 화재발생 지수 등)를 원격으로 모니터링할 수 있는 전기안전감시시스템을 개발하였다. 개발된 전기안전감시시스템의 신뢰성과 안전성을 확인하기 위해 분전반 실험 및 전기안전감시시스템의 운영 방향을 토대로 재래시장 전기안전감시시스템 Test-Bed를 구성하였다. 본 논문은 추후에 재래시장 실증 부하들의 운영에 따른 안전성과 신뢰성을 검증하기 위한 자료로 사용될 것이다.
Currently, various studies and applications related BIM based quantity take-off have been attempted, because of the accuracy of cost estimating and reliability by using the BIM model information in automatical calculation. Finishing works that have a large number of various types and materials need the higher accuracy and reliability on the BIM-based quantity take-off. Therefore, this study compared and analyzed 2D and 3D based quantity through Test-bed and determine the cause of the quantity difference. This verified the accuracy and efficiency in the BIM-based quantity take-off for finishing works. Also this study has been proposed opinions for calculating the exact BIM-based quantity take-off.
The Ti-6Al-4V lattice structure is widely used in the aerospace industry owing to its high specific strength, specific stiffness, and energy absorption. The quality, performance, and surface roughness of the additively manufactured parts are significantly dependent on various process parameters. Therefore, it is important to study process parameter optimization for relative density and surface roughness control. Here, the part density and surface roughness are examined according to the hatching space, laser power, and scan rotation during laser-powder bed fusion (LPBF), and the optimal process parameters for LPBF are investigated. It has high density and low surface roughness in the specific process parameter ranges of hatching space (0.06-0.12 mm), laser power (225-325 W), and scan rotation (15°). In addition, to investigate the compressive behavior of the lattice structure, a finite element analysis is performed based on the homogenization method. Finite element analysis using the homogenization method indicates that the number of elements decreases from 437,710 to 27 and the analysis time decreases from 3,360 to 9 s. In addition, to verify the reliability of this method, stress-strain data from the compression test and analysis are compared.
DuraMote is a remote sensing system developed for the "NIST TIP project: next generation SCADA for prevention and mitigation of water system infrastructure disaster". It is designed for supervisory control and data acquisition (SCADA) of ruptures in water pipes. Micro-electro mechanical (MEMS) accelerometers, which record the vibration of the pipe wall, are used detect the ruptures. However, the performance of Duramote cannot be verified directly on a water distribution system because it lacks an acceptable recordable level of ambient vibration. Instead, a long-span cable-stayed bridge is an ideal test-bed to validate the accuracy, the reliability, and the robustness of DuraMote because the bridge has an acceptable level of ambient vibration. The acceleration data recorded on the bridge were used to identify the modal properties of the structure and to verify the performance of DuraMote. During the test period, the bridge was subjected to heavy rain, wind, and a typhoon but the system demonstrates its robustness and durability.
위성탑재컴퓨터(OBC, On-Board Computer)는 인공위성의 자세제어, 임무수행, 지상명령 송수신 및 처리 등 다양한 기능을 수행한다. 위성탑재컴퓨터는 다양한 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 매우 중요한 기능을 수행하기 때문에 이중화로 설계되어 있다. 이중화된 모듈은 그 특성에 따라 Hot/Cold Redundancy 정책을 적용하여 운영한다. 각 모듈을 이중화로 설계함으로써 위성의 신뢰성을 높이고, 특정 모듈에 문제가 발생하였을 때 정상적인 모듈로 위성탑재컴퓨터를 재구성을 함으로써 위성의 정상적인 동작을 보장한다. 본 논문에서는 저궤도 위성에서 위성탑재컴퓨터의 재구성 처리방법에 대해 기술하고 해당 기능을 ETB(Electrical Test Bed) 시험환경에서 검증한 내용에 대해 기술한다.
A photovoltaic (PV) generator is significantly regarded as one important alternative of renewable energy systems recently. Fault detection and diagnosis of engineering dynamic systems is a fundamental issue to timely prevent unexpected damages in industry fields. This paper presents an intelligent monitoring approach and fault detection technique for PV generator systems by means of artificial neural network and statistical signal detection theory. We devise a multi-Fourier neural network model for representing dynamics of PV systems and apply a general likelihood ratio test (GLRT) approach for investigating our decision making algorithm in fault detection and diagnosis. We make use of a test-bed of ubiquitous sensor network (USN) based PV monitoring systems for testing our proposed fault detection methodology. Lastly, a real-time experiment is accomplished for demonstrating its reliability and practicability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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