• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.855-856
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• 2012

• International Journal of Korean Welding Society
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• 제1권2호
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• pp.36-44
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• 2001

To get the appropriate welding process variables, mathematical modeling in conjunction with many experiments is necessary to predict the magnitude of weld bead shape. Even though the experimental results are reliable, it has a difficulty in accurately predicting welding process variables for the desired weld bead shape because of nonlinear and complex characteristics of welding processes. The welding condition determined for the desired weld bead shape may cause the weld defect if the welding current/voltage/speed combination is improperly selected. In this study, the $2^{n-1}$ fractional factorial design method and correlation parameter were used to investigate the effect of the welding process variables on the fillet joint shape, and the multiple non-linear regression analysis was used for modeling the gas metal arc welding(GMAW）parameters of the fillet joint. Finally, a fuzzy rule-based method and a neural network method were proposed so that the complexity and non-linearity of arc welding phenomena could be effectively overcome. The performance of the proposed neuro-fuzzy system was evaluated through various experiments. The experimental results showed that the proposed neuro-fuzzy system could effectively check the welding conditions as to whether or not weld defects would occur, and also adjust the welding conditions to avoid these weld defects.

• KSBB Journal
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• 제24권1호
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• pp.30-40
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• 2009

Aspergillus terreus에 의한 이타콘산 생산 발효공정에서 생산균주의 성장을 어느 정도 제한시킴으로써 배양생리적 특성이 이타콘산 생합성 쪽으로 치우치도록 통계적 방법을 적용하여 itaconic acid의 생산배지 조성을 최적화하는 연구를 수행하였다. 이타콘산은 TCA회로를 거쳐 합성된 cis-aconitic acid의 디카르복실화 반응에 의해 생합성되는 고부가 화학원료물질이다. 우선 One factor at a time (OFAT) 방법을 이용하여 이타콘산의 생산성 증가에 크게 영향을 미치는 중요한 탄소원들로 sucrose, glucose, fructose와 soluble starch를 확인할 수 있었고, 질소원들로는 cottonseed flour와 soybean meal을 찾을 수 있었다. Fractional factorial design을 통하여 이들 6가지 요인들 간의 상호작용의 정도를 확인한 결과 sucrose와 cottonseed flour간의 상호작용의 정도가 가장 컸고, 나머지 요인들 간의 상호작용의 정도는 작거나 혹은 이타콘산 생산에 오히려 부정적인 결과를 나타냈다. 또한 full factorial design (FFD) 실험을 통해 생산배지에 $KH_2PO_4$와 $MgSO_4$가 과량 첨가되면 이타콘산의 생산성이 심각하게 저해됨을 알 수 있었다. FFD의 1차모델식을 근간으로 하여 최급상승법 (steepest ascent method, SAM)을 적용하여 sucrose, cottonseed flour, $KH_2PO_4$ 및 $MgSO_4$의 최적 농도로 향하는 가장 가파른 기울기를 구함으로써, 신속하고 효율적으로 최적 농도지점에 대한 정보를 얻을 수 있었다. SAM이 제시해주는 농도 부근에서 반응표면분석 (response surface method, RSM)을 적용하여 각 배지성분의 농도를 최적화시키기 위해, 2개의 중요한 요인인 sucrose와 cottonseed flour를 이용하여 중심합성계획 (central composite design, CCD) 실험을 수행하였다. 그 결과 이타콘산의 최적 배지 조건은 sucrose 90.4 g/L, cottonseed flour 53.8 g/L인 것으로 관찰되었고, 이 농도에서 이타콘산의 생산성은 초기 사용된 배지에서의 생산성에 비해 약 7배 증가한 4360 mg/l로 나타났다. 이로부터 탄소원 (C)으로 사용한 sucrose와 질소원 (N)으로 사용한 cottonseed flour 간의 C/N 비율이 이타콘산의 생산성에 큰 영향을 미친다는 것을 확인할수 있었다.