본 연구는 요부안정화에 도움이 되는 불안정 기저면의 운동인 공운동, 전신진동운동, 매트운동을 선택하여 각 운동조건의 체간과 하지의 근 활성도(%RVC)를 비교한 결과, 배속빗근은 전신진동기조건에서 매트조건보다 유의하게 증가하였고(p<.05), 넙다리곧은근과 장딴지안쪽갈래근은 공과 전신진동기조건에서 매트조건 보다 유의하게 증가하였으며(p<.05), 오금안쪽갈래근은 공조건에서 매트조건 보다 유의하게 증가하였다(p<.05). 세 가지 운동방법으로 4주간 안정화운동프로그램을 진행시킨 결과, 세 운동군 모두 운동전보다 운동 후에 각 방향에서 안정성한계의 유의한 증가가 있었다(p<.05). 각 운동군의 운동 전 후의 안정성한계의 차이 값을 비교한 결과, 각 운동군에서 네 방향(전 후 좌 우)의 안정성한계에 유의한 차이가 없었다(p>.05). 따라서 교각자세에서의 요부안정화 운동방법 중에서 체간근과 하지근육의 근활성도는 공과 전신진동기 운동에서 더 증가되었지만, 안정화운동 4주후에는 세 운동 모두 자세안정성을 증진시키는 것으로 나타났다.
The ball screw is one of the important mechanical parts for the linear motion feeding systems. The usage of the ball screw has been growing in various industrial fields such as CNC machine tool, industrial robot and automated systems. Because of ever increasing demand for ball screws, increased accuracy and quality of the ball screw is needed,especially the surface roughness of the ball contact area in order to diminish noise and vibration. Therefore to improve the surface roughness of the area,we introduced magnetic assisted polishing which is one of the new potential polishing methods. In this study, diamond slurry and iron powder was used for magnetic assisted polishing of the ball bearing surface. This polishing process was experimentally confirmed to improve the surface roughness of the ball bearing.
본 논문에서는 전이학습을 이용하여 볼베어링의 진동진단을 수행하는 방법을 제안한다. 고장을 진단하기 위해 진동신호를 시간-주파수로 분석할 수 있는 STFT을 CNN의 입력으로 이용하였다. CNN 기반의 딥러닝 인공신경망을 빠르게 학습하고 진단 성능을 높이기 위해 전이학습 기반의 딥러닝 학습 기법을 제안하였다. 전이학습은 VGG 기반의 영상 분류 모델을 이용하여 특징 추출기와 분류기를 선택적으로 학습하였고, 학습에 사용한 데이터 세트는 Case Western Reserve University 대학에서 제공하는 공개된 볼베어링 진동 데이터를 사용하였으며, 성능평가는 기존의 CNN 모델과 비교하는 방법으로 수행하였다. 실험 결과 전이학습이 볼베어링 진동 데이터에서 상태 진단에 유용하다는 것을 증명할 수 있을 뿐만 아니라 이를 통해 다른 산업에서도 전이학습을 사용하여 상태 진단을 개선할 수 있다.
This research presents an analytical model to investigate the stability due to the ball bearing waviness i n a rotating system supported by two ball bearings. The stiffness of a ball bearing changes periodically due to the waviness in the rolling elements as the rotor rotates, and it can be calculated by differentiating the nonlinear contact forces. The linearized equations of motion can be represented as a parametrically excited system in the form of Mathieu's equation, because the stiffness coefficients have time -varying components due to the waviness. Their solution can be assumed as a Fourier series expansion so that the equations of motion can be rewritten as the simultaneous algebraic equations with respect to the Fourier coefficients. Then, stability can be determined by solving the Hill's infinite determinant of these algebraic equations. The validity of this research is proved by comparing the stability chart with the time responses of the vibration model suggested by prior researches. This research shows that the waviness in the rolling elements of a ball bearing generates the time-varying component of the stiffness coefficient, whose frequency is called the frequency of the parametric excitation. It also shows that the instability takes place from the positions in which the ratio of the natural frequency to the frequency of the parametric excitation corresponds to i/2 (i=1,2,3..).
The purpose of the work is to improve comfort of a car seat, especially dynamic comfort which affects driver's discomfort during the long time driving. Definition of dynamic comfort was made before the investigation of which parameter affects seat comfort. In order to optimize design parameters so as to maximize seat comfort as well as to know the cause of discomfort, benchmarking on a target vehicle and competitive vehicles was performed, which showed both the vibration transmission characteristics and the compression set due to dynamic loading should be reduced. As a solution ball rebounds was increased by about 10% of the original foam, which showed reduction of S.E.A.T. value by 10% and of compression set by 60%.
Heavy-weight impact sounds generated by impact ball were classified according to the frequency characteristics on the equal loudness contours. Sound quality metrics such as Zwicker's loudness, sharpness, roughness of each classified impact sound were also measured. Loudness spectrum has been regarded as an indication of the characteristics difference of each classified impact sound. The adjectives in Korean expressing the sound quality characteristics of floor impact sounds were also investigated by adoptability and similarity tests. The group of the adjectives was used to evaluate the sound quality of floor impact sound by semantic differential test method.
In this study, metrics for evaluation of heavy-weight impact noise were investigated. Heavy-weight impact noises generated by impact ball were recorded in real apartments using binaural microphone. Those sounds were classified into three groups according to frequency characteristics in order to control aspects which affect subjective responses to heavy-weight impact noise. Sound sources for auditory experiment were selected based on the classification result. Then auditory experiments were conducted to investigate the relationship between level indices and subjective responses. The results showed that $L_{Aeq},\;L_{Amax}$ and $LL_z$ as well as $L_{iFmax,AW}$ were highly correlated with subjective response. Therefore, $L_{Aeq}$ and $L_{Amax}$ can be used as metrics for evaluation of heavy-weight impact noise. In further studies, it is needed to verify classification of heavy-weight impact noise generated by bang machine and impact ball.
In this study, simplified methods on measurement and evaluation of heavy-wight impact sound was proposed due to provide easy quality control method to construction engineers. The simplified methods include using of rubber impact ball instead of bang machine, reduced number of measuring and impact positions which is prescribed as over 4 points, using of hand-held sound level meter as a frequency analyser and prediction equation for $L_{i.Fmax.AW}$, single number rating, using $L_{Amax}$, and $L_{Lmax}$ at each frequency band. The results showed that a method of boundary driving and boundary measuring is the most similar to the current rating method.
Ball bearings are one of main components that support the rotational shaft in high speed rotary machinery. So, it is very important to detect the incipient faults and fault growth of bearing since the damage and failure of bearing can cause a critical failures or accidents of machinery system. In the past, many researchers mainly performed to detect the bearing fault using traditional method such as wavelet, statistics, envelope etc in vibration signals. But study on the detection technique for bearing fault growth has a little been performed. In this paper, we verified the possibility for monitoring of fault growth and detection of fault size in bearing outer-race by using the envelope powerspectrum and probabilistic density function from measured vibration signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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