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대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제30권 제5호
발행연도
2006.5
수록면
520 - 527 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2006

인공신경망을 이용한 계측응력 분류 및 피로수명 평가
정성욱 ,  장윤석 ,  최재붕 외 1명 대한기계학회 논문집 A권 2006.05 학술저널

2005

인공신경망을 이용한 동하중 패턴인식 및 피로수명 평가
정성욱 ,  최재붕 ,  장윤석 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2005.05 학술대회자료

초록· 키워드

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The design of major industrial facilities for the prevention of fatigue failure is customarily done by defining a set of transients and performing a calculation of cumulative usage factor. However, sometimes, the inherent conservatism or lack of details as well as unanticipated transients in old plant may cause maintenance problems. Even though several famous on-line monitoring and diagnosis systems have been developed world-widely, in this paper, a new system for fatigue monitoring and life evaluation of crane is proposed to reduce customizing effort and purchasing cost. With regard to the system, at first, comprehensive operating transient data has been acquired at critical locations of crane. The real-time data were classified, by using adaptive resonance theory that is one of typical artificial neural network, into representative stress groups. Then the each classified stress pattern was mapped to calculated cumulative usage factor in accordance with ASME procedure. Thereby, promising results were obtained for the crane and it is believed that the developed system can be applicable to other major facilities extensively.
#Adaptive Resonance Theory(적응공명이론) #Artificial Neural Networks(인공신경망) #Cumulative Usage Factor(누적 피로사용계수) #Stress Classification(응력분류)

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 취득 시스템
3. 계측응력 패턴분류
4. 응력패턴별 피로수명 평가
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Jung, D.K., et al., 2000, “ The Development of Boiler Life Monitoring System,” Korea HeavyIndustries Co. google schola Ricardella, P.C., et al., 1988, “FatiguePro: On-Line Fatigue Usage Transient Monitoring System,” EPRI NP-5835M. google schola Aufort, P., et al., 1991, “On-line Fatiguemeter: A Large Experiment in French Nuclear Plants,” Nuclear Engineering and Design, Vol. 129, pp. 177~184. google schola Huttner, C. and Kroiss, G.., 1993, “Operational Monitoring of the Long-Time Characteristics of Components – Computing Algorithm for Determining the Current Degree of Fatigue,” SMiRT-12, pp. 301~306. google schola Yoo, B., Goo, K.H. and Lee, H.Y., 1993, “Development of K-FAMS Fatigue Damage Monitoring System,” 1st Piping Integrity Assessment Technology Workshop, pp. 89~106. google schola

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