The Yongin Light Rail train was manufactured by Bombardier Transportation in Canada in 2008 and is a privately invested railway line that has been operating in Yongin-si, Gyeonggi-do, since 2013. When the frequency of train failure increases due to aging, and there is a delay in the delivery period of imported parts used in the Bombardier manufactured trains, timely vehicle maintenance may not be performed due to lack of parts. To solve this problem, it is necessary to build a 'vehicle parts maintenance demand forecasting system' that analyzes the accurate and actual maintenance demand annual based on the condition of vehicle parts. The full scope of analysis in this paper analyzes failure data from various angles after opening of Yongin light rail vehicle to analyze failure patterns for each part and identify replacement cycles according to possible failures and consumption of parts. Based on this study, it is expected that Yongin Light Rail's maintenance system will change from the existing time-based replacement (TBM) concept to the condition-based maintenance (CBM) concept. It is expected that this study will improve the efficiency of the Yongin Light Rail maintenance system and increase vehicle availability. This paper is a fundamental for establishing of a system for predicting the replacement timing of vehicle parts for Yongin Light Rail. It reports the results of data analysis on some vehicle parts.
In this work, we analyze the relationship between the accumulated mileage of hybrid electric vehicle(HEV) and the data provided from vehicle parts. Data were collected while traveling over 70,000 Km in various paths. The data collected in seconds are aggregated for 10 minutes and characterized in terms of centrality, variability, normality, and so on. We examined whether the statistical properties of vehicle parts are different for each cumulative mileage interval of a hybrid car. When the cumulative mileage interval is categorized into =< 30,000, <= 50,000, and >50,000, the statistical properties are classified by the mileage interval as 82.3% accuracy. This indicates that if the data of the vehicle parts is collected by operating the hybrid vehicle for 10 minutes, the cumulative mileage interval of the vehicle can be estimated. This makes it possible to detect the abnormality of the vehicle part relative to the accumulated mileage. It can be used to detect abnormal aging of vehicle parts and to inform maintenance necessity.
The Korean Auto industry has developed remarkably over the past 30 years. In 2000 alone, Korea produced 3.11 million vehicles, and the number of vehicles registered surpassed the ten million mark. As the number of vehicles registered in Korea has increased, yew after you, a rising number of cars have been scrapped. In 2000, a total of 455,592 automobiles were scrapped, up dramatically from only 101,158 in 1989. The system for handling of ELV(End-of-Life Vehicles) in Korea is governed by the "Motor Vehicle Control Act". The Act places the responsibility for vehicle scrapping directly on the vehicle owners. h vehicle owner can only can eel a vehicle registration after he gets a certificate from an authorized vehicle dismantler showing that his vehicle was properly scrapped according to the law. The take-back rate of ELV reaches nearly 100% in Korea. The vehicle scrapping process in Korea is very similar to those in other countries. fluids such as fuels and oils are first removed, and recyclable parts are collected and separated. Engines and transmissions are dismantled and recycled for use as raw material. Plastics, which are not easily reused, are generally treated as industrial wastes. The "Motor Vehicle Control Act" prohibits reuse of certain parts in order to guarantee the safety of the used auto parts. However, some restrictions on the reuse of auto parts have recently been eased to promote recycling. In this paper, additionally, car recycling policy of the foreign countries such as Japan, Germany and EU were reviewed.
Kim, KyungDeuk;Son, SuRak;Jeong, YiNa;Lee, ByungKwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4123-4141
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2019
Autonomous driving technology is divided into 0~5 levels. Of these, Level 5 is a fully autonomous vehicle that does not require a person to drive at all. The automobile industry has been trying to develop Level 5 to satisfy safety, but commercialization has not yet been achieved. In order to commercialize autonomous unmanned vehicles, there are several problems to be solved for driving safety. To solve one of these, this paper proposes 'A Deep Learning Part-diagnosis Platform(DLPP) based on an In-vehicle On-board gateway for an Autonomous Vehicle' that diagnoses not only the parts of a vehicle and the sensors belonging to the parts, but also the influence upon other parts when a certain fault happens. The DLPP consists of an In-vehicle On-board gateway(IOG) and a Part Self-diagnosis Module(PSM). Though an existing vehicle gateway was used for the translation of messages happening in a vehicle, the IOG not only has the translation function of an existing gateway but also judges whether a fault happened in a sensor or parts by using a Loopback. The payloads which are used to judge a sensor as normal in the IOG is transferred to the PSM for self-diagnosis. The Part Self-diagnosis Module(PSM) diagnoses parts itself by using the payloads transferred from the IOG. Because the PSM is designed based on an LSTM algorithm, it diagnoses a vehicle's fault by considering the correlation between previous diagnosis result and current measured parts data.
Objective: This study aims to understand the occupational injury characteristics of the workers in the motor vehicle parts (automobile parts) manufacturing industry and to present basic guidelines on accident prevention through accident analysis. Background: There occur many occupational injuries in the motor vehicle parts manufacturing industry. But there were few researches for the occupational injuries of the workers in the motor vehicle parts manufacturing industry. Method: This study analyzed the data of occupational injuries of 1,609 workers in the motor vehicle parts manufacturing industry in 2015. The accident characteristics were analyzed by dividing them into worker related factors and accident related factors. Results: Among the occupational injuries of the workers in the motor vehicle parts manufacturing industry, 80.6% of the victims were males, 64.0% were older than 40. 57.8% of the victims were employed by the companies with less than 50 workers. In addition, there was a difference in accident characteristics according to age, work experience, employment type, events or exposures, accident time of the day, agents, natures of injuries and illnesses, injured organs and injured body part. Conclusion: It is important to prevent equipment/machinery accidents. For this purpose, more efforts should be made to establish safety measures faithful to the basics of safety devices and safety work procedures. It is also suggested that prevention of disasters should be intensively carried out for workplaces with less than 50 employees and middle-aged and elderly people. Application: The result can be used to present guidelines for preventative measures for the workers in the motor vehicle parts manufacturing industry including safety education/training.
가시광촉매가 처리된 자동차내장재의 VOC 분석방법에 있어서 샘플백에 충진하는 질소 대신 공기를 충진하여 시험하였다. 그 결과 자동차내장재의 VOC 분석시 질소를 충진한 샘플백은 VOCs 및 폼알데히드의 저감효과가 나타나지 않았다. 그러나 질소대신 공기를 충진한 샘플백에서는 VOCs 및 폼알데히드가 현저하게 감소하였으며 자동차 내장재의 VOCs 분석시 샘플백에 질소 대신 공기를 충진하여야 가시광촉매에 의한 효과를 발휘할 수 있다는 것을 확인하였다.
가시광촉매를 이용하여 자동차 내장재에서 발생하는 VOCs의 저감 효과를 알아보았다. 가시광촉매는 sol-gel법으로 제조하였으며 UV-vis peak가 420 nm에서 적색이동 되어 가시광영역에서 감응하는 것으로 나타났다. 이러한 특성을 갖는 가시광촉매를 자동차 내장재에 코팅처리하고, 자동차 내장재에서 발생하는 VOCs를 측정한 결과 분해 저감율이 우수하게 나타났다.
Due to the increasing competition, automotive manufacturers have to manufacture highly safe and light vehicles. The parts which make up the body of the vehicle and absorb the energy in case of a crash, are usually manufactured with sheet metal forming methods such as deep drawing, bending, trimming and spinning. The part may get thinner, thicker, folded, teared, wrinkled and spring back based on the manufacturing conditions during manufacturing and the type of application methods. Transferring these effects which originate from the forming process to the crash simulations that are performed for vehicle safety simulations, makes accurate and reliable results possible. As a part of this study, firstly, the one-step and incremental sheet metal forming analysis (deep drawing + trimming + spring back) of vehicle front bumper beam and crash boxes were conducted. Then, crash performances for cases with and without the effects of sheet metal forming were assessed in the crash analysis of vehicle front bumper beam and crash box. It was detected that the parts absorbed 12.89% more energy in total in cases where the effect of the forming process was included. It was revealed that forming history has a significant effect on the crash performance of the vehicle parts.
The purpose of the present study is to investigate the relationship between Managerial overconfidence and vehicle and parts manufacturing firm value of the listed companies on the Tehran Stock Exchange (TSE). The population includes 25 firms selected through systematic sampling. The data is collected from the audited financial statements of the firms provided by TSE's website from 2010 to 2015. In this study the variables, Overconfidence based on earning per share (OEPS), Overconfidence based on capital cost (OCC) has been used to investigate Managerial overconfidence. The results of multiple linear regression analysis show that there is a significant relationship between Overconfidence based on earning per share (OEPS) and firm value. In addition, there is a significant relationship between Overconfidence based on capital cost (OCC) The present research examined the relationship between Managerial overconfidence and vehicle and parts manufacturing firm value of the listed in Tehran Stock Exchange. The results of multivariate regression accepted two the hypotheses of the research. There is a significant relationship between Managerial overconfidence and vehicle and parts manufacturing firm value.
In this paper, we propose the mathematical model for the vehicle system including running characteristics. The well defined model for a system is necessary to study and to enhance system performance. To model the dynamic properties of vehicle system, we have considered two fundamental parts. The first part is the motion equations for vehicle based on Newton's second law. The second part is the torque dynamics of the traction motor. These parts are affected by outer conditions such as adhesive coefficient, running resistance and gradient resistance. The each parts are presented by the numerical formula. To test the driving characteristics of the developed model, we performed the simulations by dynamic system simulation software, "SIMULINK" and the results are given for several conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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