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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.5
- 수록면
- 393 - 399 (7page)
- DOI
- 10.7467/KSAE.2025.33.5.393
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Automotive components experience performance degradation and fatigue failure due to operational loads and environmental factors. Accelerated durability testing is conducted, but this testing must accurately replicate real-world damage. Existing data extrapolation methods, such as ARMA, Rainflow, and Markov histograms, rely on parameter tuning and expert knowledge, limiting their efficiency and scalability. This study proposes a non-parametric probability-based dat a extrapolation method of durability testing to overcome said limitations. Using RLDA data from a K151 tactical vehicle, component loads were analyzed with Rainflow Counting and Miner’s rule. The proposed method was validated through repeated measurements on various road conditions. Compared to conventional superposition methods, the probability-based approach reduced extrapolation error by up to 47 %, demonstrating improved accuracy. This research contributes to enhancing reliability assessment in durability testing and can be applied to military vehicles as well as the rail and aerospace industries.
목차
Abstract
1. 서론
2. 손상도 확률 분포
3. 데이터 확장
4. 데이터 확장법 정합성 검증
5. 결론
References
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