인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
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.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091145700