A universal joint is a device that transmits the power of a combat vehicle engine to a cooling fan. The power of the engine is transmitted to the universal joint as it is without buffering, and play occurs at the joint between the drive shaft connected to the engine and the driven shaft connected to the cooling fan according to the usage time. Accordingly, the universal joint is periodically replaced, and the criterion for this is the degree of torsion of the universal joint. However, if the universal joint is not properly maintained during the replacement cycle, damage to the universal joint as well as damage to the surrounding power supply may occur. Accordingly, a backlash measuring device was developed to determine the limit of durability of the universal joint, and the limit of durability was derived through regression analysis of the backlash value according to the use time obtained from the accelerated life test.

Universal joint damage occurred during the operation of a combat vehicle. Damage to the internal bushing and cracks of the rubber cover occurred, and a design change was promoted based on the cause analysis and improvement measures. The failure of the bushing is due to the occurrence of expansion due to fatigue load when the rotation proceeds in the presence of the assembly clearance of the cross joint. In addition, cracks in the rubber cover are caused by the deterioration of the intermetallic rubber surface. Through this failure mechanism analysis, severe durability factors were selected and accelerated durability tests were conducted. In this paper, the final limit life of universal joints can be evaluated through accelerated endurance tests. Furthermore, the endurance life of the product before the change and the endurance life of the product after the change are compared to prove the improvement effect through design changes.

This study was to evaluate the feed value of whole crop rice silage (WCRS) and to investigate a suitable ratio of the WCRS and concentrate by an analysis of rumen fermentation. A total of 6 treatments were used according to WCRS: concentrate ratio on in vitro rumen fermentation: T1 (100:0), T2 (60:40), T3 (40:60), T4 (20:80), T5 (10:90), and T6 (0:100). The ruminal pH, total gas emission, ammonia nitrogen, and volatile fatty acid (VFA) were determined as fermentation parameters. Total nutrients digestibility trial was conducted by 4 treatments according to WCRS: concentrate ratio at 40:60 (W40), 20:80 (W20), and 10:90 (W10), respectively. Feed value was analyzed according to AOAC (2019) and nutrient digestibility was calculated based on NRC (2001). The levels of crude protein (CP), crude fat, and neutral detergent fiber of the WCRS were 12.29%, 1.67%, and 59.79%, respectively. It was found to be 51.49% as a result of predicting the total digestible nutrient of WCRS using the NRC (2001) model. In vitro rumen fermentation, T4, T5, and T6 treatments showed a greater gas emission and total VFA concentration compared with other treatments (p<0.05). Acetate and acetate to propionate ratio of T4, T5, and T6 were significantly higher than other treatments (p<0.05). There was a significant difference in the level of propionate and butyrate according to the WCRS: concentrate ratio (p<0.05). The digestibility of dry matter and CP was significantly lower in W40 than in other treatments (p<0.05); however, there was no difference in W20 and W10. In conclusion, the 20:80 (WCRS: concentrate) is beneficial for stabilizing the rumen that does not inhibit rumen fermentation and nutrient digestion. This ratio might have a positive effect on the economics of farms as a valuable feed.

The battle vehicle has six types of indicators attached to the instrument panel in consideration of the special battlefield environment. However, many problems of moisture occurred during the operation of combat vehicles. These moisture phenomena can adversely affect aesthetics and functionality. Moisture is generated on the instrument panel due to the inflow of external moist air, the desorption of the moist air inside the parts, and the fluctuation of the dew point temperature. In this paper, we try to derive the root cause of various moisture generation and provide an improvement measures for moisture control. Therefore, the failure mechanism of the instrument panel may be analyzed and the design may be changed depending on the failure factor. Furthermore, the effect of the design change is verified, and the humidity performance is evaluated.

The premature failure of the universal joint connecting the drive gear box and the cooling fan caused a deterioration in serviceability and operability. Universal joint is a device that transmits engine power to a cooling fan. Internal pin breakage and shaft separation can cause secondary damage such as cooling fan malfunction and radiator damage caused by component failure. The purpose of this paper is to analyze the damage phenomenon of universal joints caused by bundles in SPVs and to improve them. In order to verify the improvement, a single part test and a system conformance test were conducted, and durability test was conducted to confirm the improvement effect on the improved prototype. Through these, the effects of increasing the durability of the improved product were estimated.

본 논문에서는 납삽입 적층 고무베어링의 비선형 모델링에 대해 신경망 이론을 적용한 수학적 모델링 기법을 제안하였다. 신경망 모델의 수치검증을 위해 납삽입 적층 고무베어링이 설치된 프레임 축소모델의 진동대 실험 자료가 사용되었는데, 제안된 신경망의 학습 및 예측을 위한 하중 자료로써 백색잡음과 세 종류의 지진파를 선택하였다. 지진파의 경우 PGA의 세기를 달리하여 신경망 모델의 계산정도를 고찰하였다. 그 결과, 납삽입 적층 고무베어링의 전단변위가 신경망의 학습 영역을 벗어나지 않는 경우 실험결과의 복잡한 이력곡선을 잘 추종하였고 신경망 이론에 의한 비선형 모델링 기법이 유용하게 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다.

최근 구조물 진동제어 연구분야에서는 반능동형 진동제어(제진)장치어 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 반능동형 제진장치는 수동형의 장점인 신뢰성과 경제성 및 능동형의 장점인 적용성(순응성)을 얻을 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 반능동형 제진장치의 일종으로 2톤급 반능동형 오리피스 유체댐퍼를 설계ㆍ제작하여 구조물의 적용을 통해 성능을 검증하였다. 수동형 오리피스 유체댐퍼에 2단 솔레노이드 밸브를 설치하여 반능동형을 구현하였다. 단독 성능시험을 통해 동특성을 파악하고, 시험용 철골구조물 적용시험을 통해 외부하중을 받는 구조물의 진동제어용 장치로서의 가능성을 확인하였다.

침엽수와 활엽수 펄프내의 리그닌(lignin) 제거 효과를 개선하기 위해 호알칼리성 균류인 Cephalospotium sp. RYM-202의 xylanase를 표백 전처리하고 이에 의한 펄프의 표백 증진 효과를 조사하였다. 두 종류의 펄프 모두 50℃에서 효소반응을 수행하였을 때 펄프내 xylan의 가수분해가 가장 높게 나타났다. 펄프내 xylan의 가수분해를 위한 효소의 최적 pH는 8.0이었으며, pH 9.0에서도 최대활성의 90%

본 문에서는 선체 중앙부의 유한요소 모델링과 진동해석이 수행되었다. 횡부재와 종통부재가 만나 3차원적으로 연결되어 있는 선체구조는 복잡한 구조적 특성 때문에 모델링에 많은 노력이 필요하다. 선수, 선미부에 비해 비교적 부재간의 접속이 간단한 중앙평행부의 진동해석과 같은 경우에는 모델링 기법을 개발해 사용할 수도 있다. 중앙부 횡부재와 종통부재가 만나는 부분의 접속성과 형상표현을 위해 keypoint, super element(SE) 개념을 도입하였고 형성된 SE 들을 isoparametric mapping 기법을 접속된 3차원 부재용으로 개선하여 유한요소로 분할하였다. 진동해석용으로 형성된 선체중앙부 요소망을 ANSYS로 가시화하였고 자유진동해석을 수행하였다.

이 연구의 목적은 진동대를 사용한 지진모의 기술의 현상황을 살펴보고 그의 신뢰성을 검토하는 것이다. 1자유도 및 3자유도 알루미늄 전단구조 모델이 사용되었으며, 4m{\times}4m 6자유도 진동대가 1940 El centro 지진 가속도 기록(NS요소)를 재현하기 위해 수평 1방향으로 흔들어졌다. 진동대의 실제 가속도 이력과 목표 가속도 이력을 비교할 때, 전반적인 이력은 매우 흡사했으나 실제 진동의 저 주파수 영역은 목표치보다 후리에 변환 강도에서 낮은 값을 대체로 나타내고 있었다. 자유진동 및 백색파 실험은 고유주파수에 대해서는 거의 일치하는 값을 나타내고 있으나 감쇠계수에 대해서는 자유진동실험의 경우 1.4%, 백색파실험의 경우 14.8%를 나타내어 큰 차이를 보여주고 있다. 층 전단력 대 층간변위의 이력곡선으로부터 전제적으로 선형탄성거동을 나타내고 있으나 이 이력곡선의 모습이 층 강성을 한축으로 하는 타원형을 나타내어 점성감쇠의 영향을 암시하고 있다.

딥러닝 모델은 주어진 학습용 데이터에서 탐지하고자 하는 물체의 특징을 추출하기 때문에, 딥러닝 모델 학습을 위한 학습용 데이터 구축은 매우 중요하다. 본 연구에서는 균열을 탐지하는 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해, 실제 콘크리트 구조물이나 아스팔트 도로 표면에서 자주 발견될 수 있는 나뭇가지, 거미줄, 전선 등을 학습 데이터에 자동으로 포함시키고, negative 영역으로 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 사용하여 학습된 딥러닝 모델을 실제 도로 표면에 발생한 균열 탐지에 적용하여 실제 균열 탐지에 사용될 수 있음을 보였다.

최근 사회기반시설(SOC)의 증가와 노후화에 따라 기존의 인력중심의 육안검사를 기반으로 한 안전점검은 경제성과 안전성, 효율성 면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 육안점검의 한계를 개선하기 위해 딥러닝 모델 기반 물체를 탐지하는 기술을 활용하여 터널 콘크리트 균열을 자동으로 탐지하는 기술을 개발하였으며, 이를 실제 터널 영상에 적용하여 그 성능을 검증하였다.

Last few years, many researches on deep learning-based crack detection model have been reported in order to develop an efficient structure inspection method. While developing crack detection deep learning model, many research results reported the importance of the training data. Since most of the research results only qualitatively discussed the importance of training data, this study examine the influence of the training data by experiment, especially in the case of negative samples such as construction joint, spider web and concrete blocks.

Recently, road maintenance is important for road performance and longevity in accordance with the increase of road infrastructure, so research on efficient damage detection has been actively carried out. In this study, we developed a technology to automatically detect the cracks on the highway road surface by using the road surface image of UAV and deep learning based object detection technology, which was applied to the actual highway image to verify its performance.