In the age of industry 4.0, artificial intelligence is being widely used to realize machinery condition monitoring. Due to their excellent performance and the ability to handle large volumes of data, machine learning techniques have been applied to realize the fault diagnosis of different equipment. In this study, we performed the failure mode effect analysis (FMEA) of an aluminum electrolytic capacitor by using deep learning and big data. Several tests were performed to identify the main failure mode of the aluminum electrolytic capacitor, and it was noted that the capacitance reduced significantly over time due to overheating. To reflect the capacitance degradation behavior over time, we employed the Vanilla long short-term memory (LSTM) neural network architecture. The LSTM neural network has been demonstrated to achieve excellent long-term predictions. The prediction results and metrics of the LSTM and Vanilla LSTM models were examined and compared. The Vanilla LSTM outperformed the conventional LSTM in terms of the computational resources and time required to predict the capacitance degradation.
The purpose of this paper is to deduct components that are in the group of highest risk(top 10%). the group is conducted for classification into groups by values according to risk priority through risk priority number(RPN) of FMEA(Failure modes and effects analysis) sheet. Top 10% of failure mode among total potential failure modes(72 failure modes) of ESS included 5 BMS(battery included) failure modes, 1 invert failure mode, and 1 cable connectors failure mode in which BMS was highest. This is because ESS is connected to module, try, and lack in the battery part as an assembly of electronic information communication and is managed. BMS is mainly composed of the battery module and communication module. There is a junction box and numerous connectors that connect these two in which failure occurs most in the connector part and module itself. Finally, this paper proposes RPN by each step from the starting step of ESS design to installation and operation. Blackouts and electrical disasters can be prevented beforehand by managing and removing the deducted risk factors in prior.
최저 안전율 또는 최대 파괴확률을 기반으로 하는 기존의 사면안정해석에 대하여, 지반물성과 해석모델이 갖는 고유 불확실성을 최소화하고, 사면안정해석에서 다양한 안정해석모델과 그에 따른 파괴형상을 반영할 수 있도록, 다중 파괴모드를 고려한 사면의 신뢰성해석기법을 제안하였다. 파괴확률의 산정에는 체계 신뢰성해석분야에서 최근 도입된 선형계획법에 의한 최적화를 이용하였다. 이를 통하여 여러 가지 해석모델을 신뢰성 기반으로 동시에 고려하여 해석할 수 있다. 선형계획법에 의한 다중 파괴 모드를 고려한 파괴확률 산정기법을 이용하여 단순 사면의 경사도 결정을 위한 최적 설계를 검토하였다. 그 결과, 동시 파괴확률을 이용하면, 대상으로 하는 사면안정해석모델과 파괴형상 및 파괴확률을 복합적으로 고려할 수 있기 때문에 개선된 안전성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기존의 모르타르 충전식 슬리브 철근이음에 대한 부착강도식으로부터 유도한 이 철근이음의 파괴모드 추정방법을 이용하여, AIJ 규준에 의하여 평가한 이 슬리브 철근이음의 강성을 검토하였다. 이것을 위하여 261개 모르타르 충전식 슬리브 철근이음의 기존 실험자료를 채택하여 실험의 결과를 분석한 결과에 의하면 모르타르 충전식 철근이음의 파괴모드 추정방법은 돌기가 없는 강관 슬리브에 SD500 철근을 사용한 철근이음을 제외한 모르타르 충전식 슬리브 철근이음에 대한 강성을 효과적으로 평가할 수 있었다. 그리고 이 슬리브 철근이음의 파괴모드 추정방법에 적용하여 철근의 인장파단 영역에 있는 실험체 중에 주물 슬리브와 돌기가 있는 강관 슬리브를 사용한 실험체에서 SD400 철근을 사용한 경우는 98%, SD500 철근을 사용한 경우는 모든 실험체가 단조가력 시의 강성이 AIJ 규준의 A급 이상인 것으로 나타났고, 철근의 인장파단 영역에 있는 모든 실험체는 슬리브의 종류와 슬리브에 매입한 철근 종류에 관계없이 반복가력 시의 강성이 AIJ 규준의 A급 이상인 것으로 나타났다.
Web-based analysis programs for reliability assessment of machine tools were developed in this study. First, the reliability data analysis program was developed to search for failure rate using failure data and reliability test data of mechanical part. Second, failure mode analysis was developed through performance tests like circular movement test vibration test for machine tools. This analysis program shows correlation between failure mode and performance test result. Third, tool life was predicted by correlation between flank wear and cutting time, using the extended Taylor tool life equation in turning data and the equivalently converted equation in order to apply ball endmill data to Taylor tool life equation in milling data. All the information related to input and result data can be stored in theses programs.
Prestressed prefabricated hollow core concrete slabs with spans of 5 m and 10 m are commonly used since last century and still in service due to the advantage of construction convenience and durability. However, the end slabs are regularly subjected to cracks at the top and fail with brittleness due to the asymmetric boundary conditions. To better maintain such widely used type of hollow core slabs, the effect of asymmetric constraint in the end slabs are systematically studied through detailed nonlinear finite element analyses and experimental data. Experimental tests of slabs with four prestressed tendons and seven prestressed tendons with different boundary conditions were conducted. Results observe three failure modes of the slabs: the bending failure mode, shear and torsion failure mode, and transverse failure mode. Detailed nonlinear finite element models are developed to well match the failure modes and to reveal potential damage scenarios with asymmetric boundary conditions. Recommendations regarding ultimate capacity of the slabs with asymmetric boundary conditions are made to ensure a safe and rational design of prestressed concrete hollow slabs for short span bridges.
A practical scheme to reduce failure of the PCB(Printed Circuit Board) of a monitor is introduced using deformed mode shape under mechanical shock. When the monitor is given critical shock loads, cracks are commonly initiated at the tip of a hole on the PCB. Accordingly, a deformed mode shape of the PCB is obtained using a FEM code to define a weak point on the PCB under mechanical shock, and then the position and direction of the hole is determined to prevent the failure at the critical mode shape. Also, the stress intensity factor around the weak point on the PCB is calculated to check the possibility of fracture by normal tensile stress. In conclusion, present research is useful to assist the practical design of components-layout on the PCB.
Design analysis for underground spaces requires evaluating stability related to tunnel collapses. A failure mode is one of the critical factors in the conventional methods of stability analysis. Therefore identification of failure modes is essential in securing safe construction in the phase of design analysis, instrumentation planning and implementation of reinforcing measures. In this study failure modes at the tunnel heading in granular soils are investigated using physical model tests and numerical simulation for various tunnel depths and ground surface inclinations. Test results indicated that the effect of depth and inclination of ground surface on a failure mode are significant. It is identified that, with an incase in depth, failure modes become localized in a region close to the tunnel. It is also known that an increase in the inclination of ground surface results in inclined and wide failure modes.
Existing test methods for thick-section specimens ( 4mm) have not provided precise compressive properties to date for the analysis and design of thick structure. A survey of the failure behaviour of such thick specimens revealed that the failure initiated at the top corner of the specimen and propagated down and across the width of the specimen as premature failure, not typically reported for thin compression specimens. In the current study, the premature failure was successfully avoided during compressive testing and the failure mode was quite similar regardless of increasing specimen thickness and specimen volume. Failure mode was similar regardless of increasing specimen thickness and specimen volume, i.e. brooming failure mode combined with longitudinal splitting, interlaminar cracking, fibre breakage and kinkband formation (fibre microbuckling). Nevertheless, average failure strengths of the specimens decreased with increasing specimen thicnkiness from 2mm to 8mm with the T800/924C system (36% strength reduction) and specimen volumes from scaling factor I to scaling factor 4 with the IM7/8552 system (46% strength reduction). It was revealed from the literature$^{11}$ that the thickness effect and scaling effect arc caused by manufacturing defects such as void content and fibre waviness.
The bond performance of glass fibre reinforced polymer (GFRP) bars and that of steel bars embedded in Alkali Activated Cement (AAC) concrete are analysed and compared using pull-out specimens. The bond failure modes, the average bond strength and the free end bond stress-slip curves are used for comparison. Tepfers' concrete ring model is used to further analyse the splitting failure in ribbed steel bar and GFRP bar specimens. The angle the bond forces make with the bar axis was calculated and used for comparing bond behaviour of ribbed steel bar and GFRP bars in AAC concrete. The results showed that bond failure mode plays a significant role in the comparison of the average bond stress of the specimens at failure. In case of pull-out failure mode, specimens with ribbed steel bars showed a higher bond strength while specimens with GFRP bars showed a higher bond stress in case of splitting failure mode. Comparison of the bond stress-slip curves of ribbed steel bars and GFRP bars depicted that the constant bond stress region at the peak is much smaller in case of GFRP bars than ribbed steel bars indicating a basic bond mechanism difference in GFRP and ribbed steel bars.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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