There have three kinds of partial discharge diagnosis testing: online, offline and dismantled testing on high voltage rotating machine. Our lab testing is dismantled testing, taking off pieces into individual parts of stator coil of high voltage rotating machine in laboratory. We investigate internal discharge, slot discharge, corona discharge and normal state on pre-made stator winding by using spiral patch antenna sensor. In this lab test we compare the experimental results of our spiral patch antenna sensor and reference commercial HFCT sensor.
This paper shows a new precision actuator of MUTM(miniature universal testing machine) for the testing of compression and tensile load on the MEMS materials and structures. The MUTM consists of a sample holder, an ultraprecision precision actuator(tranlation stage) and load sensor. The precision actuator has been developed for generating displacements with nanometer accuracy and a dynamic range of 1mm simultaneously. In this paper, it can be made by using the displacement property of bi-morph type PZT, which is able to extend the long range(stroke) according to cantilever size. However, it is not enough to be generated for compression and tensile load in miniature universal testing machine. Therefore, three dozen bi-morph type PZTs are used for generating the load. The load and displacement of the precision actuator are 35g and 0.4mm respectively.
Lee, Sang Hun;Lee, Seung Jun;Park, Jinkyun;Lee, Eun-chan;Kang, Hyun Gook
Nuclear Engineering and Technology
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제50권4호
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pp.570-581
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2018
Recently, a software program has been used in nuclear power plants (NPPs) to digitalize many instrumentation and control systems. To guarantee NPP safety, the reliability of the software used in safetycritical instrumentation and control systems must be quantified and verified with proper test cases and test environment. In this study, a software testing method using a simulation-based software test bed is proposed. The test bed is developed by emulating the microprocessor architecture of the programmable logic controller used in NPP safety-critical applications and capturing its behavior at each machine instruction. The effectiveness of the proposed method is demonstrated via a case study. To represent the possible states of software input and the internal variables that contribute to generating a dedicated safety signal, the software test cases are developed in consideration of the digital characteristics of the target system and the plant dynamics. The method provides a practical way to conduct exhaustive software testing, which can prove the software to be error free and minimize the uncertainty in software reliability quantification. Compared with existing testing methods, it can effectively reduce the software testing effort by emulating the programmable logic controller behavior at the machine level.
테스트 플랫폼을 이용하여 테스트 환경을 꾸밀 때는 테스트 대상에 맞게 테스트 실행기와 인터페이스 환경을 구성하여야 한다. 즉, 테스트 대상의 입출력에 해당하는 신호를 처리할 수 있는 테스트 실행기와 인터페이스 환경을 구축하여야 한다. 따라서 테스트 플랫폼이 확장성이 없다면, 새로운 모델이나 다른 테스트 대상에 테스트마다 큰 수정이 불가피하고, 그에 맞는 새로운 테스트 실행기 및 인터페이스 환경을 구성해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 간단한 실행조건 파일(configuration file)의 수정을 통해서 여러 테스트 대상에 적용 가능한 재구성이 가능한 실시간 테스트 실행기 TEM(test Execution Machine)를 제안한다. 제안한 TEM은 두 개의 실제 시스템 테스트를 통하여 그 효용성을 검증한다.
Object-oriented development methodologies require consistent and seamless object-oriented paradigm to be applied from analysis to testing. Testing must focuses on the state of aggregated objects. This paper suggests testing methods that satisfy such requirements. In order to confirm appropriate implementation of the user requirements, the methods apply extended use case[Jacobson et al., 1992] that are prepared form analysis stage. Testing must be performed based on the use cases because the user requirements are formally documented in the use cases. The notations of the original use case are modified for the state-based testings. The testing methods consist of a unit testing and four-level of integration testing. Particularly, the level 0 testing is based on FREE state machine [Binder, 1995, 1996]. The testing methods have been applied to 3 projects and proved their practicability.
Haeri, Hadi;Mirshekari, Nader;Sarfarazi, Vahab;Marji, Mohammad Fatehi
Smart Structures and Systems
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제26권5호
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pp.605-617
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2020
In this study, the experimental tests for the direct tensile strength measurement of Ultra-High Performance Concrete (UHPC) were numerically modeled by using the discrete element method (circle type element) and Finite Element Method (FEM). The experimental tests used for the laboratory tensile strength measurement is the Compressive-to-Tensile Load Conversion (CTLC) device. In this paper, the failure process including the cracks initiation, propagation and coalescence studied and then the direct tensile strength of the UHPC specimens measured by the novel apparatus i.e., CTLC device. For this purpose, the UHPC member (each containing a central hole) prepared, and situated in the CTLC device which in turn placed in the universal testing machine. The direct tensile strength of the member is measured due to the direct tensile stress which is applied to this specimen by the CTLC device. This novel device transferring the applied compressive load to that of the tensile during the testing process. The UHPC beam specimen of size 150 × 60 × 190 mm and internal hole of 75 × 60 mm was used in this study. The rate of the applied compressive load to CTLC device through the universal testing machine was 0.02 MPa/s. The direct tensile strength of UHPC was found using a new formula based on the present analyses. The numerical simulation given in this study gives the tensile strength and failure behavior of the UHPC very close to those obtained experimentally by the CTLC device implemented in the universal testing machine. The percent variation between experimental results and numerical results was found as nearly 2%. PFC2D simulations of the direct tensile strength measuring specimen and ABAQUS simulation of the tested CTLC specimens both demonstrate the validity and capability of the proposed testing procedure for the direct tensile strength measurement of UHPC specimens.
상태 머신 다이어그램 결함 주입을 통하여 강건성 테스트 케이스를 생성하기 위한 연구가 수행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 상태 머신 다이어그램의 구조적인 측면만을 단순 고려하고 있기 때문에 작은 크기의 모델임에도 불구하고 많은 결함이 주입될 수 있다. 본 논문에서는 강건성 테스트의 효과성은 유지한 채, 주입될 결함의 수를 줄이기 위한 결함 주입 방법을 제안한다. 제안 방법은 전자레인지 상태 머신 다이어그램을 이용하여 설명되었으며, 유효성을 검증하기 위하여 해쉬 테이블 상태 머신 다이어그램에 제안 방법을 적용하였다. 해쉬 테이블에 적용된 실험 결과, 제안 연구는 강건성 테스트의 효과성은 유지하였으며, 주입된 결함의 수는 43%, 생성한 테스트 케이스의 수는 63% 감소시킨 것을 확인할 수 있었다.
This study investigates the possibility of coupling empirical mode decomposition (EMD) for runoff prediction from machine learning (ML) models. Here, support vector regression (SVR) and convolutional neural network (CNN) were considered for ML algorithms. Precipitation (P), minimum temperature (Tmin), maximum temperature (Tmax) and their intrinsic mode functions (IMF) values were used for input variables at a monthly scale from Jan. 1973 to Dec. 2020 in the Grand river basin, Canada. The support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) technique was applied for finding the best combination of predictors among input variables. The results show that the proposed method outperformed the individual performance of SVR and CNN during the training and testing periods in the study area. According to the correlation coefficient (R), the EMD-SVR model outperformed the EMD-CNN model in both training and testing even though the CNN indicated a better performance than the SVR before using IMF values. The EMD-SVR model showed higher improvement in R value (38.7%) than that from the EMD-CNN model (7.1%). It should be noted that the coupled models of EMD-SVR and EMD-CNN represented much higher accuracy in runoff prediction with respect to the considered evaluation indicators, including root mean square error (RMSE) and R values.
The technique of experimentally determining concrete's compressive strength for a given mix design is time-consuming and difficult. The goal of the current work is to propose a best working predictive model based on different machine learning algorithms such as Gradient Boosting Machine (GBM), Stacked Ensemble (SE), Distributed Random Forest (DRF), Extremely Randomized Trees (XRT), Generalized Linear Model (GLM), and Deep Learning (DL) that can forecast the compressive strength of ternary geopolymer concrete mix without carrying out any experimental procedure. A geopolymer mix uses supplementary cementitious materials obtained as industrial by-products instead of cement. The input variables used for assessing the best machine learning algorithm not only include individual ingredient quantities, but molarity of the alkali activator and age of testing as well. Myriad statistical parameters used to measure the effectiveness of the models in forecasting the compressive strength of ternary geopolymer concrete mix, it has been found that GBM performs better than all other algorithms. A sensitivity analysis carried out towards the end of the study suggests that GBM model predicts results close to the experimental conditions with an accuracy between 95.6 % to 98.2 % for testing and training datasets.
A miniature shear testing machine was designed and developed, adopting a piezoelectric actuator with mechanical advantage using 4 levers in order to investigate shear behavior of a small solder ball. The final output displacement was initially expected to be 2.88 mm without load resistance, considering the lever ratio of 24 and the piezo displacement of 0.12 mm with an exciting voltage of 10 V. However, the final plunger displacement ${\Delta}{\upsilon}$ can be expected as ${\Delta}{\upsilon}=2.88-3.04{\times}10^{-4}F$ as a function of piezoelectric force F due to the stiffness of various levers and connectors and piezo actuator. The shear behavior of lead-free solder ball in diameter of $760{\mu}m$ was successfully investigated in a speed range of 2 mm/s~0.0035 mm/s using this designed device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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