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저자정보
양동헌 (부산대학교) 이주엽 (부산대학교) 이상헌 (부산대학교) 정준하 (아주대학교) 전병찬 (한국기계연구원) 김병옥 (한국기계연구원) 신윤호 (부산대학교)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제44권 제5호
발행연도
2024.10
수록면
371 - 379 (9page)
DOI
10.7779/JKSNT.2024.44.5.371

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전기, 수소 등 친환경 연료에 대한 사회적 요구가 증가하면서 이에 맞는 고성능 · 고효율 장비에 대한 요구가 높아지고 있다. 특히, 동력 전달원으로 가장 빈번하게 사용되는 회전 기기의 성능 요구조건이 높아짐에 따라 저진동, 저소음, 신뢰성 등의 확보를 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 회전체의 수명 확보를 위하여 필수적으로 수행되는 밸런싱은 여러 번의 진동 계측 결과를 바탕으로 불균형량을 도출하기 때문에 측정 불확도에 따라 밸런싱 결과의 편차가 커진다. 더욱이, 대량 생산 라인에서 짧은 시간 내에 높은 정확도로 밸런싱을 수행하는 것은 경제성, 안전성 등 다양한 측면에서 필수적인 사항으로, 본 연구에서는 장비의 동적 신뢰성을 높이고자 자동 적응형 DBSCAN(Automatic-Adaptive DBSCAN) 알고리즘을 실적용하고 이에 따른 성능 향상 정도를 실험을 통해 고찰하였다. 영향 계수 행렬, 회전 불균형량 도출 등의 과정에서 AA-DBSCAN 알고리즘을 통한 불확도 감소 정도를 고찰하였으며, 불균형량 추정의 정확도가 평균 20% 이상 향상됨을 확인하였다.
#자동 적응형 DBSCAN #밸런싱 머신 #측정 불확실도 #영향계수 #동적 신뢰성 #Automatic-Adaptive DBSCAN #Balancing Machine #Measurement Uncertainty #Influence Coefficients #Dynamic Reliability

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 비지도 학습 기반 인공지능 기법을 활용한 불균형량 산출
3. 밸런싱 동적 신뢰성에 대한 실험적 고찰
4. 결론
References

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