Reliability Centered Maintenance(RCM) was initially developed for the commercial aviation industry in the late 1960s and now is equally applicable to a variety of equipment other than aircraft. RCM is a method for establishing a preventive maintenance program which will efficiently and effectively allow the achivement of the the required safety and availability levels of equipment and structures. RCM provides for the use of a decision logic tree to identify applicable and effective preventive maintenance requirements for equipment and structures according to the safety, maintenance requirements for equipment and structures according to the safety, operational and economic consequences of identifiable failures, and the degradation mechanism, reponsible for the those failures. The end result of working through the decision logic is a judgement as to the necessity of performing a maintenance task. In this paper, we provide guiding principles based on IEC 60300-3-11 for RCM analysis methods and operational method of structure and equipment.
In order to design the large complex structures like VLFS (Very Large Floating Structures), it is essential the cooperation between the experts in various fields; structural engineering expert, fluid mechanics expert, mooring system engineer, and so on. This paper describes the development of an integrated system to support the cooperative design between various experts and project manager. This integrated system is designed to be operated in Web environment and it contains the support of design DB and 3D graphical tool, negotiation tool for task allocation, and various engineering supporting tools for each design step. The user group of this system can be classified as Project Manager, Engineering Expert, DB Builder, and System Administrator. All of the engineering data is saved after and during the process of the design projects and all participants can be connected by Internet without the limit of time or space constraints.
The analysis of thermally induced stresses in engineering structures is a very important and necessary task with respect to design and modeling of pressurized containers, heat exchangers, aircrafts segments, etc. to prevent them from failure and improve working conditions. So, the purpose of this study is to investigate elasto-plastic thermal stresses and deformations in a thin annular plate embedded into rigid container. To this end, analytical research devoted to mathematically and physically rigorous stress/strain analysis is performed. In order to evaluate the effect of logarithmic thermal gradients, commonly applied to structures which incorporate thin plate geometries, different thermal parameters such as temperature mismatch and varying constraint temperature were introduced into the model of elastic perfectly-plastic annular plate obeying the von Mises yield criterion with its associated flow rule. The results obtained may be used in sensitive to temperature differences aircraft structures where the thermal effects on equipment must be kept in mind.
Recent advances in hardware and instrumentation technology have allowed the possibility of deploying very large sensor arrays on structures. Exploiting the huge amount of data that can result in order to perform vibration-based structural health monitoring (SHM) is not a trivial task and requires research into a number of specific problems. In terms of pressing problems of interest, this paper discusses: the design and optimisation of appropriate sensor networks, efficient data reduction techniques, efficient and automated feature extraction methods, reliable methods to deal with environmental and operational variability, efficient training of machine learning techniques and multi-scale approaches for dealing with very local damage. The paper is a result of the ESF-S3T Eurocores project "Smart Sensing For Structural Health Monitoring" (S3HM) in which a consortium of academic partners from across Europe are attempting to address issues in the design of automated vibration-based SHM systems for structures.
지하구조물에 대한 설계 및 시공기술의 많은 발전에도 불구하고 아직도 상당부분 그간의 경험에 의존하며, 또한 많은 불확정성 요소들을 내포하고 있다. 그 중 가장 대표되는 것이 지반계수로서, 이를 설계단계에서 정확히 산정하는 데는 많은 어려움이 따른다. 본 논문의 주된 목적은 지하공간의 설계와 시공을 유기적으로 연결할 수 있는 지반공학적 접근의 일환으로 최적의 지반계수를 산정하는 데 있다. 이를 위하여 초기예측치와 계측치로부터 예측된 간을 합리적으로 조합할 수 있는 Extended Bayesian Method(EBM)을 적용하였으며, 이를 유한요소해석으로부터 구할 수 있도록 하였다. 또한 부산 지하철 현장과 캐나다의 Darlington취수터널에 대한 예제해석을 수행하여 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.
Farhadipour, Aref;Veisi, Hadi;Asgari, Mohammad;Keyvanrad, Mohammad Ali
ETRI Journal
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제40권5호
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pp.643-652
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2018
Dysarthria is a degenerative disorder of the central nervous system that affects the control of articulation and pitch; therefore, it affects the uniqueness of sound produced by the speaker. Hence, dysarthric speaker recognition is a challenging task. In this paper, a feature-extraction method based on deep belief networks is presented for the task of identifying a speaker suffering from dysarthria. The effectiveness of the proposed method is demonstrated and compared with well-known Mel-frequency cepstral coefficient features. For classification purposes, the use of a multi-layer perceptron neural network is proposed with two structures. Our evaluations using the universal access speech database produced promising results and outperformed other baseline methods. In addition, speaker identification under both text-dependent and text-independent conditions are explored. The highest accuracy achieved using the proposed system is 97.3%.
The hippocampus and prefrontal cortex are regarded as the highest-order association cortices. The hippocampus has been proposed to store "cognitive maps" of external environments, and the prefrontal cortex is known to be involved in the planning of behavior, among other functions. Considering the prominent functional roles played by these structures, it is not surprising to find direct monosynaptic projections from the hippocampus to the prefrontal cortex. Rhythmic stimulation of this projection patterned after the hippocampal EEG theta rhythm induced stable long-term potentiation of field potentials in the prefrontal cortex. Comparison of behavioral correlates of hippocampal and prefrontal cortical neurons during an a-arm radial maze, working memory task shows a striking contrast. Hippocampal neurons exhibit clear place-specific firing patterns, whereas prefrontal cortical neurons do not show spatial selectivity, but are correlated to different stages of the behavioral task. These data lead to the hypothesis that the role of hippocampal projection to the prefrontal cortex is not to impose spatial representations upon prefrontal activity, but to provide a mechanism for learning the spatial context in which particular behaviors are appropriate.propriate.
Automatic segmentation of brain tissues such as WM, GM, and CSF from brain MRI scans is helpful for the diagnosis of many neurological disorders. Accurate segmentation of these brain structures is a very challenging task due to low tissue contrast, bias filed, and partial volume effects. With the aim to improve brain MRI segmentation accuracy, we propose an end-to-end convolutional based U-SegNet architecture designed with multi-scale kernels, which includes cascaded dilated convolutions for the task of brain MRI segmentation. The multi-scale convolution kernels are designed to extract abundant semantic features and capture context information at different scales. Further, the cascaded dilated convolution scheme helps to alleviate the vanishing gradient problem in the proposed model. Experimental outcomes indicate that the proposed architecture is superior to the traditional deep-learning methods such as Segnet, U-net, and U-Segnet and achieves high performance with an average DSC of 93% and 86% of JI value for brain MRI segmentation.
This paper describes implementation of a robot programming system for automation of manufacturing products, which is embedded in the C programming language. World representation and motion primitives necessary to describe a manipulator task are provided by a set of procedure calls and user defined data structures. Off-line programming is implemented with graphic simulation as a debugging tool. PUMA 560 manipulators are used as a model for one task which inserts a nonstandard power IC Iota PCB. Communication facilities are provided for collision avoidance or two manipulators.
Off-line programming systems are widely spread in assembly lines of minute electronic products to huge offshore structures. Any OLP system has to be calibrated before the on-line robot tasks are performed because there are inherent differences between the CAD model on OLP and the real robot workspace. This paper uses simple geometric expressions to propose a calibration method applicable to an OLP for SCARA robots. A positioning task on the two-dimensional horizontal surface was used in the error analysis of a SCARA robot and the anaysis shows that the inaccuracy results from the two error sources non-zero offset angles of two rotational joints at the zero return and differences in link lengths. Pen marks on a sheet of plotting paper are used to determine the accurate data on the joint centers and link dimensions. The calculated offset angles and link lengths are fed back to the OLP for the calibration of the CAD model of the robot and task environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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