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MIL-HDBK-470A ProcedureⅤ를 이용한 정비도 예측 방법론
김수주,김영석,허장욱 한국신뢰성학회 2019 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2019 No.5
정비도는 신뢰도와 함께 시스템의 가용도에 영향을 주는 요소로써 가용도를 향상시키기 위하여 초기 개발 단계에서의 정비도 예측이 필요하다. 본 논문에서는 초기 단계의 정비도 예측을 위해 MIL-HDBK-470A의 정비도 절차 Ⅴ를 분석하여 방법론을 정립하고, 정비도 절차 Ⅴ를 적용한 정비도 예측 S/W인 Relex를 참고하여 절차 Ⅴ를 적용한 한국형 정비도 예측 소프트웨어를 구현할 계획이다. MIL-HDBK-470A 절차 Ⅴ의 Method A 및 Method B에 대한 분석과 더 나아가 계산 Logic을 포함한 정비도 예측 알고리즘 개발에 대한 연구가 필요하며, 이를 기반으로 국내 실정에 맞는 정비도 예측 소프트웨어를 구현함으로써 초기 단계의 구성품에 대한 MTTR을 예측하여 시스템의 가용도를 향상시킬 수 있다.
MIL-HDBK-472 Procedure Ⅴ의 Method A를 적용한 정비도 예측 S/W 개발
김수주,허장욱 한국신뢰성학회 2020 신뢰성응용연구 Vol.20 No.2
Purpose: Maintainability is a measure of ease and speed with which a system or equipment can be recovered to an operational state after a failure. In addition, maintainability is an indicator that should be considered as a parameter during system development for calculating availability and reliability in the analysis of Reliability, Availability, and Maintainability (RAM) analysis of a weapons system. Methods: The calculation model for each maintenance task of Method A of Procedure V, which is a method for predicting maintenance as presented in MIL-HDBK-472, is applied according to the maintenance philosophy. Results: The developed software efficiently predicted maintenance plans for a weapons system and can be applied during their development. Conclusion: Using the software, maintainability can be predicted and simulated by applying the required time and ambiguity parameters for each maintenance element.
PVA-전구체법을 적용한 $Li_xNi_{1-y}Co_yO_2$ 다결정성 분말의 합성 : 합성조건에 따른 리튬이온전지의 전기화학적 특성 고찰
김수주,송미영,권혜영,박선희,박동곤,권호진,Kim Sue Joo,Song Me Young,Kwon Hye Young,Park Seon Hui,Park Dong Gon,Kweon Ho-Jin 한국전기화학회 1999 한국전기화학회지 Vol.2 No.1
PVA-전구체법을 사용하여, 리튬전지의 양극물질인 $Li_xNi_{1-y}Co_yO_2$의 다결정성 분말을 합성하였다. 합성된 분말을 양극물질로 사용하여 리튬이온전지를 제조하여 전지의 전기화학적 성질을 측정하였다. PVA와 금속이온간의 상대적 양, PVA의 농도 및 중합도, 열처리조건, 금속의 조성비 등 여러 다른 합성조건을 변화시키면서, 그러한 합성상의 조건 변화가 리튬이온전지의 전지특성과 어떠한 상호관계를 갖는지 조사하였다. 전지의 초기성능에 관한 한, PVA-전구체법으로 합성한 $Li_xNi_{1-y}Co_yO_2$의 경우, 최적의 조성은 x=1.0, y=0.26인 것으로 관찰되었다. PVA-전구체법으로 합성할 경우, 전구체에 남는 잔여탄소로 인해 형성되는 $Li_2CO_3$가 전지의 성능을 저하시키는 것으로 관찰되었다. 이를 제거하기 위해 건조 공기의 흐름 속에서 열처리를 하거나, 합성 후 2차 열처리 과정에서 $500^{\circ}C$의 온도에서 건조공기의 흐름을 유지하며 annealing 처리를 하는 것이 전지의 특성을 크게 개선하는 것으로 관찰되었다. By the PVA-precursor method, polycrystalline powder of $Li_xNi_{1-y}Co_yO_2$, cathode material for lithium battery, was synthesized. Using the powder as the cathode material, lithium ion batteries were fabricated, whose electrochemical properties were measured. The effect of changing synthetic conditions, such as PvA/metal mole ratio, concentration of PVA, degree of polymerization of PVA, pyrolysis condition, and metal stoichiometry, on the battery performance was investigated. Considering the initial performance of the cell, the optimum stoichiometry of the $Li_xNi_{1-y}Co_yO_2$, synthesized by the PVA-precursor method was observed to be x: 1.0 and y=0.26. A minor phase of $Li_2CO_3$, which was generated by the residual carbon in the powder precursor, deteriorated the performance of the cell. In order to eliminate the minor phase, the precursor had to be pyrolyzed under the flow of dry air. Annealing the powder at $500^{\circ}C$ under the flow of dry air also eliminated the minor phase, and the performance of the cell was largely improved by the treatment.
무기체계의 상세 설계단계 정비도 예측을 위한 FD&I 산출방안 연구
김수주,허장욱 한국신뢰성학회 2019 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2019 No.10
정비도란 체계가 고장 발생 시 규정된 정비 요원이 가용한 절차 및 자원을 이용하여 주어진 조건하에서 주어진 시간 내에 그 성능을 원래 상태로 되돌릴 수 있는 확률로 정의되며, 무기체계의 가동률을 향상시키고 수명유지비용을 절감하기 위해서는 신뢰도와 함께 정비도가 고려된 무기체계의 개발이 필수적이다. 그러나 정비도 예측과 관련된 절차나 도구(Tool)에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 특히 우리 군에서 적용하는 RAM 업무 지침에는 MIL-HDBK-472의 Procedure Ⅱ를 적용토록 명시되어 있으나, 미군은 Procedure Ⅱ보다 많은 파라미터를 반영하여 정확성 및 타당성을 향상시킨 Procedure Ⅴ를 적용하고 있으므로 Procedure Ⅴ 적용을 위한 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 MIL-HDBK-472에 기술된 Procedure Ⅴ의 Method B 적용을 위한 핵심 파라미터인 FD&I 산출방법을 제시하고자 한다.
김수주(Suju Kim),악푸도 우고추쿠 에지크(Akpudo Ugochukwu Ejike),허장욱(Jangwook Hur) 한국신뢰성학회 2021 신뢰성응용연구 Vol.21 No.1
Purpose: Fluid pumps are crucial in hydraulic and thermodynamic systems. They compel them for prolonged use leading to varous issues, such as fatigue, stress, contamination, and filter clogging. Vibration monitoring of hydraulic components has shown reliable efficiencies in fault detection and isolation (FD&I), considering that vibrational signals reflect operational conditions. Methods: The data were obtainined by operating the solenoid pumps under five conditions: filter clogging, high viscosity, unspecified input power, and normal state. After that, the data were extracted and selected based on statistical features and applied to machine learning to diagnose and classify faults. Results: We used the robust multi-layer perceptron classifier to perform diagnosis after discriminative feature selection. The results showed a reliable test accuracy of 95.6% with a minimal false alarm rate. Conclusion: Accurate diagnostics across operating conditions can be achieved using artificial intelligence by extracting statistical features from solenoid pump vibrational signals.