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고로의 3차원 열전달 해석을 위한 파이썬 기반 통합 프로세스
황해성(Hae Seong Hwang),강효림(Hyo Lim Kang),이광기(Kwang Ki Lee),한승호(Seung Ho Han) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集A Vol.45 No.5
고로의 손상으로 발생하는 경제적 손실을 방지하기 위하여 손상의 조기 감지 및 예측에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 연구에서 고로의 내화벽돌의 두께에 따른 열적 거동을 통해 고로의 수리 및 보수시기를 결정하고자 하였다. 저자 등은 내화벽돌의 두께와 물성치를 고려한 고로의 3차원 열적 거동을 해석할 수 있는 Excel-Python-APDL(ANSYS Parametric Design Language) 통합 프로세스를 제안하였다. 제안된 프로세스의 구현을 통해 직관적인 설계 파라미터들의 설정과 자동 반복해석 수행이 가능하였다. 내화벽돌의 두께를 감소시켜가며 반복해석을 9회 수행하였고, 냉각장치의 온도분포를 도출하여 비등현상 발생 여부를 평가하였다. 냉각반과 스테이브로 구성된 냉각장치의 온도분포에 대한 분석을 통해 내화벽돌의 두께가 88 mm일 때 고로의 수리 및 보수가 이루어져야 함을 확인하였으며, 제안된 통합 프로세스로 해석시간과 비용을 절감할 수 있었다. Early fault detection and prediction are required in the field of ironworks to prevent economic loss from blast furnace failures. In this study, the time to repair a blast furnace was determined by an investigation of thermal behaviors depending on the thickness of fire bricks. The authors proposed an integrated process, that is, Excel-Python-ANSYS Parametric Design Language (ADPL), to automatically analyze three-dimensional thermal behaviors of the blast furnace, considering the thickness and properties of the fire bricks. The implementation of the integrated process provided intuitive design parameters and automatically repeated analysis. The repeated analysis was performed nine times while reducing the thickness of the fire bricks, and then the distribution of temperature at the cooling systems with cooling plates and staves was derived to confirm the occurrence of boiling. The results indicated that the blast furnace should be repaired when the thickness of the fire bricks reduced to 88 mm. Furthermore, reducing the time and cost required for the repeated analysis through the integrated process was expected.
기업도시, 혁신도시 및 행정중심복합도시 법제에 대한 토지공법적 검토
황해봉(Hwang Hae Bong) 한국토지공법학회 2007 土地公法硏究 Vol.37 No.2
This paper explores and compares by whom and through what procedure the Enterprise City, the Innovation City and the Multifunctional Administration City are developed, how their developments are to be financed, how expropriation and compensation of land is to be undertaken, and also issues specifically pertaining to each city from the perspective of public land law.<BR> Special provisions to facilitate and speed up development are deemed unavoidable in view of the urgent need to alleviate overpopulation of the metropolitan area and to achieve balance between different regions. Nevertheless, the development plans of each city should be in harmony with overall national territorial plans, and also the autonomy of local governments and the local community in matters of economical and industrial development should be respected and protected. From this viewpoint, the laws which constitute the groundwork for the Enterprise City, the Innovation City and the Multifunctional Administration City can be seen as sacrificing the autonomy of local governments and participation of local residents for the sake of a speedy achievement of balanced regional development initiated, propelled and led by the central government.
다변량 통계분석 기반 구름 베어링 결함 감지 알고리즘에 대한 연구
황해성(Hae Seong Hwang),박형준(Hyung Joon Park),강효림(Hyo Lim Kang),이광기(Kwang Ki Lee),한승호(Seung Ho Han) 대한기계학회 2022 大韓機械學會論文集A Vol.46 No.6
구름 베어링의 결함은 회전기계의 정밀도를 감소시키며 예기치 못한 다운타임(down-time)을 발생시켜 경제적 손실을 야기한다. 따라서 구름 베어링에 발생한 결함을 조기에 감지하고 대응하기 위한 결함 감지 알고리즘의 필요성이 증가하고 있다. 결함 감지 알고리즘은 센서를 통해 수집한 가속도 데이터로부터 통계량을 선정하고 데이터를 분류하는 과정으로 이루어져 있으며, 데이터의 분류는 선정된 통계량들을 종합적으로 평가하여 이루어진다. 이때 통계량 간 상관성이 존재할 경우 다변량 통계분석 방법중 Hotelling의 T² 통계량을 이용한 방법이 효과적이다. 본 연구에서는 통계량 간 상관성을 고려하지 못하는 기존의 유클리디안 거리 기반 결함 감지 알고리즘과 Hotelling의 T² 통계량 기반 결함 감지 알고리즘의 분류 정확도를 비교하여 그 효과를 검증하였다. 결함 분류의 정확도 검증에서 두 알고리즘 모두 90% 이상의 높은 분류 정확도를 보이지만, Hotelling의 T² 통계량 기반 결함 감지 알고리즘의 결함 분류정확도가 97.8%로서 매우 높음을 확인하였다. Failures due to rolling bearing cause a reduction in the machining accuracy and a down-time for rotating machines, which can lead to significant monetary losses. Hence, fault detection algorithms are necessary for the early detection of and rapid response of these failures. The process used by the fault detection algorithms involves selecting the statistics of the extracted acceleration data obtained from sensors, and classifying the fault data through an investigation of the selected statistics. For the fault data classification, the Hotelling’s T² statistic was used, which is multivariate statistical analysis method that can be used effectively if there is a correlation between the selected statistics. In this study, the availability of fault detection algorithms based on the Hotellings T² statistic was investigated by comparing the conventional fault detection algorithm based on the Euclidean distance. Using these algorithms, a satisfactory accuracy for the fault classification data was obtained, with the Hotelling’s T² statistic providing a higher accuracy of more than 97.8%.