Rubber components are widely used in many application such as vibration isolators, damping, ride quality. Rubber spring is used in primary suspension system for railway vehicle. Characteristics and useful life prediction of rubber spring was very important in design procedure to assure the safety and reliability. Non-linear properties of rubber material which are described as strain energy function are important parameter to design and evaluate of rubber spring. These are determined by physical tests which are uniaxial tension, equi-biaxial tension and pure shear test. The computer simulation was executed to predict and evaluate the load capacity and stiffness for rubber spring. In order to investigate the useful life, the acceleration test were carried out. Acceleration test results changes as the threshold are used for assessment of the useful life and time to threshold value were plotted against reciprocal of absolute temperature to give the Arrhenius plot. By using the acceleration test, several useful life prediction for rubber spring were proposed.
In this study, about the fatigue life of welded structure material under fluctuation loading, the prediction life which is produced by using the Histogram Recorder System was compared with the experimental life which is produced by the RMC model which is imported by conception of equivalent stress. In this result, this is represented few difference by comparing prediction life which is produced by damage analysis depended on Miner's rule, by using the Histogram Recorder System, with experimental life which is produced by the RMC load model which is imported by conception of equivalent of stress, therefore fatigue life is easily predicted by using Histogram Recorder System, and result of prediction has equivalent accuracy with other method which is more complex than the Histogram Recorder System. Besides the damage which is produced by stress which is high thirty percentage rank in the stress range of damage inducing, is nearly equal to the damage which is induced the rest of seventy percentage, there fore we can see that damage accumulation which is induced few time overload which is effected welded structure material is great.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.21
no.3
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pp.368-375
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2012
Durability performance evaluation of automotive components is very important and time consuming task. In this paper, to reduce vehicle component development time and cost virtual testing simulation technology is used to evaluate durability performance of a passenger car front aluminum sub-frame. Multibody dynamics based vehicle model and virtual test simulation model of a half car road simulator are validated by comparisons between rig test results and simulation results. Durability life prediction of the sub-frame is carried out using the model with road load data of proving ground which can evaluate accelerated durability life. We found that the durability performance of the sub-frame is sufficient and it can be predicted within short time compared to rig test time.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.4
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pp.142-148
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2015
Due to advancements in technology and manufacturing capability, it is not uncommon that life tests yield no or few failures at low stress levels. In these situations it is difficult to analyse lifetime data and make meaningful inferences about product or system reliability. For some products or systems whose performance characteristics degrade over time, a failure is said to have occurred when a performance characteristic crosses a critical threshold. The measurements of the degradation characteristic contain much useful and credible information about product or system reliability. Degradation measurements of the performance characteristics of an unfailed unit at different times can directly relate reliability measures to physical characteristics. Reliability prediction based on physical performance measures can be an efficient and alternative method to estimate for some highly reliable parts or systems. If the degradation process and the distance between the last measurement and a specified threshold can be established, the remaining useful life is predicted in advance. In turn, this prediction leads to just in time maintenance decision to protect systems. In this paper, we describe techniques for mapping product or system which has degrading performance parameter to the associated classical reliability measures in the performance domain. This paper described a general modeling and analysis procedure for reliability prediction based on one dominant degradation performance characteristic considering pseudo degradation performance life trend model. This pseudo degradation trend model is based on probability modeling of a failure mechanism degradation trend and comparison of a projected distribution to pre-defined critical soft failure point in time or cycle.
Park, S.;Chung, J.Y.;Song, J.I.;Kim, D.J.;Seok, Chang Sung
Journal of the Korean Society of Safety
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v.33
no.6
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pp.1-7
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2018
The Continuous Ship Unloader (CSU) is an equipment that unloads freight from the ship docked in the port to the land. And the design target life time is designed to be 30 to 50 years, and it is classified as a semi-permanent large facility. However, cracks may occur due to structural defects, abnormal loads, and corrosion, and fatigue failure may occur before the design life is reached. In this study, we predicted the remaining life time of the main component of the CSU considering crack. And also proposed inspection cycle for maintenance of CSU based on the results of the remaining life time prediction. For this purpose, the structure, operational stresses of the CSU were analyzed and main members were selected. And tensile tests and fatigue crack propagation tests were performed with SM490YA and SM570TMC, which are used as main materials for CSU.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.27
no.1
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pp.48-55
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2022
This paper proposes a battery remaining useful life (RUL) prediction method using a deep learning-based EMD-CNN-LSTM hybrid method. The proposed method pre-processes capacity data by applying empirical mode decomposition (EMD) and predicts the remaining useful life using CNN-LSTM. CNN-LSTM is a hybrid method that combines convolution neural network (CNN), which analyzes spatial features, and long short term memory (LSTM), which is a deep learning technique that processes time series data analysis. The performance of the proposed remaining useful life prediction method is verified using the battery aging experiment data provided by the NASA Ames Prognostics Center of Excellence and shows higher accuracy than does the conventional method.
A comprehensive framework for numerical simulation of time-dependent performance change of reinforced concrete (RC) structures subjected to chloride attack is presented in this paper. The system is composed of simplified computational models for transport of moisture and chloride ions in concrete pore structure and crack, corrosion of reinforcement in concrete and mechanical behavior of RC member with reinforcement corrosion. Service-life of RC structures under various conditions is calculated.
A guideway vehicle is used in automobile, semiconductor and LCD manufacturing industries to transport products efficiently. Since the operating speed of the guideway vehicle should be increased for maximum productivity, the weight of the vehicle has to be reduced. This may cause parts in the system to fail before the life of the system. Therefore estimation of the fatigue life of the parts becomes an important problem. In this study, the fatigue life of the driving wheel in the guideway vehicle is estimated using a S-N curve. To obtain the fatigue life of a part, the S-N curve, load time history applied on a driving wheel and material property are required. The S-N curve of the driving wheel is obtained using the fatigue experiment on wheels. Load time history of the wheel is obtained from multibody dynamics analysis. To obtain the material properties of the driving wheel, which is composed of aluminum with urethane coating, a compression hardware testing has been done with the static analysis of the FE model. The fatigue life prediction using computational analysis model guarantees the safety of the vehicle at the design stage of the product.
Kim, Mi-Suk;Kim, Jin-Hak;Kim, Jin-Kuk;Kim, Seok-Jin
Macromolecular Research
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v.15
no.4
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pp.315-323
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2007
The present manuscript deals with the prediction of the lifetime of NBR compound based rubber gaskets for use as fuel cells. The material was investigated at 120, 140 and $160^{\circ}C$, with aging times from 3 to 600 h and increasing $H_2SO_4$ concentrations of 5, 6, 7 and 10 vol%. Both material and accelerated acid-heat aging tests were carried out to predict the useful life of the NBR rubber gasket for use as a fuel cell stack. To investigate the effects of acid-heat aging on the performance characteristics of the gaskets, the properties of the NBR rubber, such as crosslink density and elongation at break, were studied. The hardness of the NBR rubber was found to decrease with decreasing acid concentration at both $120\;and\;140^{\circ}C$, but at $160^{\circ}C$, the hardness of the NBR rubber increased abruptly in a very short time at different acid concentrations. The tensile strength and elongation at break were found to decrease with increases in both the $H_2SO_4$ concentration & temperature. The observed experimental results were evaluated using the Arrhenius equation.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.16
no.8
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pp.1503-1512
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1992
The strength evaluation and life prediction on the corrosion part of structure is one of the most important subjects, as a viewpoint of reducing economic loss by regular inspection, maintenance, repair and replace. For this purpose, it has been difficult to obtain the available data on growth of pit depth or growth rate of each pit which depends on time. In this paper, the life prediction and strength evaluation method was suggested for the structure with irregular stress concentration part by surface corrosion. The statistical distribution pattern of corrosion depth and the degree of fatigue strength decline were confirmed according to corrosion period by artificial corrosion of SS41 steel. The life prediction and the fatigue strength evaluation of materials with consideration of the corrosion period on the extreme value statistic analysis by the data of maximum depth of corrosion and on random variable was studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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