수명예측 방법에 따른 계전기의 수명분석

신건영; 이덕규; 이희성

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 신건영 (서울과학기술대학교 철도전문대학원 철도차량시스템공학과) 이덕규 (서울도시철도공사) 이희성 (서울과학기술대학교 철도전문대학원 철도차량시스템공학과)

저널정보: 한국안전학회 한국안전학회지 한국안전학회지 제27권 제4호

발행연도: 2012.1

수록면: 115 - 120 (6page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2012

수명예측 방법에 따른 계전기의 수명분석

신건영 , 이덕규 , 이희성 한국안전학회지 2012.01 학술저널

2011

수명예측 방법에 따른 계전기의 수명분석 및 신뢰도 예측

신건영 , 지정건 , 한재현 외 3명 한국철도학회 학술발표대회논문집 2011.05 학술대회자료

2010

계전기 및 접촉기 수명분석에 의한 신뢰성 향상에 관한 연구

신건영 , 이덕규 , 손영진 외 2명 한국철도학회 학술발표대회논문집 2010.10 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

In order to establish preventive maintenance standards through analysis & reliability prediction of about 60,000pcs of 20kindsof relays and contractors used for Seoul subway trains, several life prediction methodologies were applied. Firstly, Occurrence, Severity, Detection were defined and predicted by applying operation characteristic of EMU to the number of actions of relays & contactors which the manufacturers generally offer as the life cycle data. Secondly, failure distribution and average life of parts were analyzed through interpretation of field data based on a lot of experience which had built up in the field for a long time. Finally, using the 217PLUS standard as a reliability prediction program, comparative analysis of use reliability and inherent reliability was done through reliability prediction at the part level and system level.

#life analysis #reliability prediction #RELEX #RCM #relay #operation characteristic

참고문헌 (7)

참고문헌 신청

John Moubray / 1997 / Reliability-Centered Maintenance Ⅱ

J.G. JI / 2012 / Life Analysis and Relaiability Prediction of Micro-Switches / International Journal of Railway 5(1):1~9

D.K. Lee / 2010 / Reliability Prediction using Telcordia SR-332 Issue / Spring Conference & Annual Meeting of the Korean Society for Railway :2242~2248

Railway applications -Specification and demonstration of reliability, availability, maintainability and safety(RAMS) / KS C IEC 62278

RIAC-HDBK-217Plus / 2006 / HANDBOOK OF 217PlusTM RELIABILITY PREDICTION MODELS / RIAC

이 논문의 저자 정보

신건영

소속기관 서울과학기술대학교 철도전문대학원 철도차량시스템공학과

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 안전공학

논문수 1 이용수 5

이덕규

소속기관 서울도시철도공사

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 교통공학 공학 > 전기전자공학 > 전기공학

논문수 28 이용수 4,048

이희성

소속기관 서울과학기술대학교 철도차량시스템공학과

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 공학 > 기타공학 > 안전공학

논문수 6 이용수 24

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (7)

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)