하이브리드 프로토타입 듀얼 로드 셀 구조 개발

함주혁

doi:10.3744/SNAK.2020.57.6.373

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자료유형: 학술저널

저자정보: 함주혁 (한라대학교)

저널정보: 대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제57권 제6호(통권 제234호)

발행연도: 2020.12

수록면: 373 - 380 (8page)

DOI: 10.3744/SNAK.2020.57.6.373

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We have developed the hybrid prototype load cell structures. These developed load cell structures may increase the reliability of the load sensing by deriving the load values through the double sensing method through the vertical maximum deflection and bending stress of the simple beams. For this purpose, the structure design was performed so that the load value, the deflection and stress value could be output to the same value through the optimal structure design. The structurally designed dimensions reaffirmed the accuracy of the design through the structural analysis program and the matching of the load value and the deflection value. Based on the designed structural dimension, the prototype form was constructed through laser cutting and production using hot rolled steel materials. The developed prototype load cell structure can be used as good educational material in various subjects such as material mechanics, steel structure design, measurement engineering, and mechatronics engineering. It is also believed that the measurement system ideas can inform the occurrence of errors in the event of a problem, and if a major accident caused by a sensing error is predicted, it will show good utilization to prevent accidents.

#Development of load cell structure(로드 셀 구조 개발) #Hybrid dual load cell(하이브리드 듀얼 로드 셀) #Optimal structural design(최적 구조 설계) #Structural analysis(구조 해석)

참고문헌 (11)

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Andreas, M. / 2017 / Introductory to Machine Learning with Python, Hanbit Media / Hanbit Media

Beckwith, T. G. / 2007 / Mechnical Measurements / Young

Green Economic Daily / "Walker death." Uber autonomous car crash shock. Why?

Ham, J. H. / 2019 / A study on the prediction of major prices in the shipbuilding industry using artificial intelligence / Autumn Conference of the Society of Naval Architects of Korea

Ham, J. H. / 2019 / A study on the prediction of stock preice of large shipyards using deep learning / Autumn Conference of the Society of Naval Architects of Korea

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