본 논문에서는 실내대기 가스모니터링 시스템에서의 센서 고장 진단을 위한 신경회로망 기반 고장진단방법을 제안한다. 제안한 고장진단 방법에서는 신호패턴추출을 위해 센서히터 온도조절방법을 이용하였으며, 분류를 위해서는 ART2 신경회로망을 이용하였다. 그리고 가스모니터링 시스템의 실제 데이터를 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 ART2 신경회로망 기반 센서고장진단방법의 성능과 유용성을 확인하였다.
The MAFSAP(Monitoring and Forecasting System of Air Pollution) was developed to measure the weather and air pollution data automatically, then make them input to microcomputer and analyze them for monitoring and forecasting air pollution at all times. And the air pollution telemetering systems installed at Young-Dong Thermal Power Plant was analyzed and an ideal telemetering system utilizing MAFSAP was suggested.
Thermal drift of the machine tool spindle due to temperature increase dominates the major source of the machine tool error. To compensate the thermal errors, software based error correction methods could be implemented. In th~s case, we need model to map the relationship between temperature and thermal distortion. Traditionally, two or three different methods have been trled: step increase of spindle speed, constant, random. The latter two methods are described in the document of ISOlDIS230-3. In this research, three different methods were verified through the experiments from the viewpoint of compensation of thermal distortion. Constant spindle speed turned out good enough for monitoring the behavior of the thermal drift and modeling the relationship between temperature and thermal distortion.
The knowledge of the behavior of any roller compacted concrete (RCC) dam and its foundation is gained by studying the service action of the dam and its foundation using measurements of an external and internal nature. The information by which a continuing assurance of structural safety of the RCC dam can be gauged is of primary importance. Similarly, the fact that the information on structural and thermal behavior and the properties of concrete that may be used to give added criteria for use in the design of future RCC dams is of secondary importance. Wide spread attention is now being given to the installation of more expensive instrumentation for studying the behavior of concrete dams and reservoirs and forecasting of any adverse trends. In view of this, the paper traces installation and need of the comprehensive instrumentation scheme implemented to monitor the structural and thermal behavior of 102.4 m high RCC dam constructed near Mumbai in India. An attempt is made in the present paper to emphasize the need to undertake an instrumentation program and evaluate their performance during construction and post construction stage of RCC structures. Few typical results, regarding the thermal and structural behavior of the dam, obtained through instrumentation installed at the dam site are presented and compared with the design considerations. The fair agreement is seen in the response observed through instrumentation with that governing the design criteria.
About 40% of reactors in the world are being operated beyond design life or are approaching the end of their life cycle. During long-term operation, various degradation mechanisms occur. Fatigue caused by alternating operational stresses in terms of temperature or pressure change is an important damage mechanism in continued operation of nuclear power plants. To monitor the fatigue damage of components, Fatigue Monitoring System (FMS) has been installed. Most FMSs have used Green's Function Approach (GFA) to calculate the thermal stresses rapidly. However, if temperature-dependent material properties are used in a detailed FEM, there is a maximum peak stress discrepancy between a conventional GFA and a detailed FEM because constant material properties are used in a conventional method. Therefore, if a conventional method is used in the fatigue evaluation, thermal stresses for various operating cycles may be calculated incorrectly and it may lead to an unreliable estimation. So, in this paper, the modified GFA which can consider temperature-dependent material properties is proposed by using an artificial neural network and weight factor. To verify the proposed method, thermal stresses by the new method are compared with those by FEM. Finally, pros and cons of the new method as well as technical findings from the assessment are discussed.
This paper describes applications of cure monitoring techniques by using embedded fiber optic strain sensors, which are extrinsic Fabry-Perot interoferometric (EFPI) and/or fiber Bra99 grating (FBG) sensors, to three kinds of molding methods of autoclave, FW and RTM molding methods. In these applications, internal strain of high-temperature curing resin was monitored by EFPI sensors. From theme experimental results, it was shown that strain caused by thermal shrink at cooling stage could be measured well. In addition, several specific matters to these molding methods were considered. As thor an autoclave molding of unidirectional FRP laminates, it was confirmed that off-axis strain of unidirectional FRP could be monitored by EFPI sensors. As for FW molding using room-temperature (RT) cured resin, it was found that the strain outputs from EFPI sensors represented curing shrinkage as well as thermal strain and the convergence meant finish of cure reaction. It was also shown that this curing shrinkage should be evaluated with consideration on logarithmic change in stiffness of matrix resin. As for a RTM melding, both EFPI and FBC sensors were employed to measure strain. The results showed that FBG sensors hale also good potential for strain monitoring at cooling stage, while the non-uniform thermal residual strain of textile affected the FBG spectrum after molding. This study has proven that embedded fiber optic strain sensors hale practical ability of cure monitoring of FRP. However, development of automatic installation methods of sensors remains as a problem to be solved for applications to practical products.
광섬유 브래그 격자/외부 패브리-페로 간섭 (FBG/EFPI) 센서를 이용하여 비대칭 적층판의 성형시 및 성형후 변형률과 온도를 동시에 모니터링 하였따. 본 논문에서는 광섬유 센서의 출력에 대한 변형률 및 온도의 관계를 수치적으로 유도하였으며 이를 통해 센서의 특성 행렬을 구하였다. 따라서 각각의 센서에 대해 특성 행렬을 구하기 위해 센서의 보정실험을 수행할 필요가 없다. 광원으로는 파장 이동 광섬유 레이저를 사용하였다. 두 개의 FBG/EFPI 센서를 Gr/Ep 비대칭 직교적층 복합적층판에 방향과 위치를 달리하여 삽입하고 오토클레이브 내에서 성형하는 동안 두 지점에서의 성형변형률과 온도를 실시간으로 모니터링 하였다. 또한 열챔버 내에서 제작된 적층판의 열변형률과 온도를 측정하였다. 이러한 실험들을 통해 복합재료의 효울적인 스마트 프로세싱에 대한 기초를 마련할 수 있으며 비대칭 직교적층 복합적층판의 열적 거동에 대해 알 수 있을 것이다.
Seok, Yun-Jeong;Her, Jae-Young;Kim, Yong-Gun;Kim, Min Yeop;Jeong, Soo Young;Kim, Mina K.;Lee, Jee-yeon;Kim, Cho-il;Yoon, Hae-Jung;Lee, Kwang-Geun
Toxicological Research
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제31권3호
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pp.241-253
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2015
Furan ($C_4H_4O$) is a volatile compound formed mostly during the thermal processing of foods. The toxicity of furan has been well documented previously, and it was classified as "possible human carcinogen (Group 2B)" by the International Agency for Research on Cancer. Various pathways have been reported for the formation of furan, that is, thermal degradation and/or thermal rearrangement of carbohydrates in the presence of amino acids, thermal degradation of certain amino acids, including aspartic acid, threonine, ${\alpha}$-alanine, serine, and cysteine, oxidation of ascorbic acid at higher temperatures, and oxidation of polyunsaturated fatty acids and carotenoids. Owing to the complexity of the formation mechanism, a vast number of studies have been published on monitoring furan in commercial food products and on the potential strategies for reducing furan. Thus, we present a comprehensive review on the current status of commercial food monitoring databases and the possible furan reduction methods. Additionally, we review analytical methods for furan detection and the toxicity of furan.
본 논문에서는 칩저항을 실장하는 솔더에 대한 온도사이클 시험을 수행하고, 그 결과로부터 고장 예지 실현을 위한 열하중에서의 솔더실장의 고장메커니즘을 연구하였다. 시험 중 솔더의 고장을 모니터링하기 위하여 실장된 칩저항 양단간의 저항 변화를 데이터 측정기로 실시간 관찰하였다. 관찰 데이터로부터 솔더의 크랙 진전 중과 크랙 진전 완료 시점의 고장 메커니즘을 제시하였다. 제시된 고장 메커니즘을 유한요소법으로 검증하여 솔더의 크랙이 진전 중에는 저온조건에서 크랙이 열리고 저항이 증가하며, 크랙의 진전이 완료된 후에는 고온조건에서 크랙이 열리고 저항이 증가하는 조건으로 바뀜을 보였다. 이런 결과에 기반하여 온도 사이클에서 저항측정을 통해 칩저항 실장 솔더의 고장예지가 가능함을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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