[논문]CBM+ 적용을 위한 설계초기단계 센서선정 추론 연구

신백천; 허장욱

doi:10.14248/jkosse.2022.18.1.084

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CBM+ 적용을 위한 설계초기단계 센서선정 추론 연구
A Study of Sensor Reasoning for the CBM+ Application in the Early Design Stage 원문보기

시스템엔지니어링학술지 = Journal of the Korean Society of Systems Engineering, v.18 no.1, 2022년, pp.84 - 89

신백천 (금오공과대학교 기계공학과(항공기계전자융합공학전공)) , 허장욱 (금오공과대학교 기계시스템공학과(항공기계전자융합공학전공))

Abstract ▼ AI-Helper

For system maintenance optimization, it is necessary to establish a state information system by CBM+ including CBM and RCM, and sensor selection for CBM+ application requires system process for function model analysis at the early design stage. The study investigated the contents of CBM and CBM+, analyzed the function analysis tasks and procedures of the system, and thus presented a D-FMEA based sensor selection inference methodology at the early stage of design for CBM+ application, and established it as a D-FMEA based sensor selection inference process. The D-FMEA-based sensor inference methodology and procedure in the early design stage were presented for diesel engine sub assembly.

주제어

표/그림 (7)

그림 [Figure 1] RCM analysis process
그림 [Figure 3] Sensor reasoning task
그림 [Figure 2] Black box functional model
그림 [Figure 4] Sensor reasoning task
그림 [Figure 5] Injection pressure profile(1,500HP engine)
표 D-FMEA of diesel engine
표 Sensor for diesel engine fuel injection system

참고문헌 (10)

USDoD, "Condition Based Maintenance Plus DoD Guidebook", pp. 6-10 2018.
MIMOSA, "Open Systems Architecture for Condition-based Maintenance primer", pp. 2-12, 2006.
S. D. Rudov-Clark, J. Stecki, "The Language of FMEA: on the Effective Use and Reuse of FMEA Data, AIAC-13 Thirteenth Australian International Aerospace Congress, pp. 2-7, 2009.
Stone, R. B., Tumer, I. Y., Van Wie, M., "The Function Failure Design Method" ASME Journal of Mechanical Design, pp. 127-397, 2005.
Kirschman, C. F., Fadel, G. M., Jara Almonte, C. C., "Classifying Functions for Mechanical Design", in Proc. The 1996 ASME Design Engineering Technical Sixth DSTO International Conference on Health & Usage Monitoring, 96-DETC/DTM1504, Irvine, pp. 18-22, 1996.
USNAVY, "NEAVSEA RCM", 1993, pp. 49-71
US DoD, Mil-STD-1629A, pp. 18-28, 1998.
AIAG, Failure Mode and Effects Analysis 4th Edition Overview, pp. 15~66, 2013.
Bidokhti, N., "How to Close the Gap between Hardware and Software using FMEA", in Reliability and Maintainability Symposium, pp. 167-172, 2007.
Schmidhuber, Jurgen, "Deep Learning in Neural Networks: An Overview", Neural Networks, Vol. 61, pp 85-117, 2015.

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