• 제목/요약/키워드: 기공성장모델

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세라믹스 분말 가압 성형 공정 변수 설계(1부: 유한요소 해석) (Design of ceramics powder compaction process parameters (Part Ⅰ : Finite element analysis))

  • 정상철;금영탁
    • 한국결정성장학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.21-26
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    • 2005
  • 세라믹 분말 가압 성형 공정을 전산모사 하고 패킹의 임의성과 입자 배열의 효과를 평가하기 위해서 유사한 임의 다중 입자 배열을 사용하여 2차원 막대 배열 가압 성형 모델을 도입하였다. 3개의 Al₂O₃ 입자와 3개의 Al 입자를 가지고 기공과 관련된 가압 성형 공정을 균질화 탄성계수를 사용하여 외연적 유한요소 해석하였다. 해석 결과는 이전 해석 결과 및 실험 결과와 비교하였다. 마지막으로, 분말 입자의 마찰계수와 상대밀도의 관계를 얻기 위한 해석이 수행되었다.

분자동역학을 이용한 다공성 물질 건조공정 멀티스케일 시뮬레이션(2부: 미시 물성) (Multi-scale simulation of drying process for porous materials using molecular dynamics (part 2: material properties))

  • 백성민;금영탁
    • 한국결정성장학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.162-167
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    • 2005
  • 건조공정 중인 다공성 물질의 물성은 재료의 비균질성 즉 전위, 입자, 입계, 균열, 기공과 같은 미시적인 결함인자들의 영향을 받는다. 따라서 다공성 물질의 건조공정을 전산 시뮬레이션하기 위해서는 원자 스케일 해석을 통한 미시적 물성을 알아야 한다. 본 연구에서는 분자동역학 시뮬레이션을 이용하여 원자 모델을 구성하고 원자 상호간 거동을 예측하여 재료의 미시적 물성을 계산하였다. 이렇게 구한 탄성계수, 열팽창계수, 체적 열용량은 실험 및 이론에 기초한 결과들과 비교하여 검증하였다.

다단 후래시 증발장치내 개수로 유동의 열.수력학적 거동 (Thermo-Hydrodynamic Behaviors of Open Channel Flow Inside A Multi-Stage Flash Evaporator)

  • 설광원;이상용
    • 대한기계학회논문집
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    • 제14권3호
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    • pp.702-715
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    • 1990
  • 본 연구에서는 개수로 후래시 증발기 내부를 단순화된 형태로 가정하여 앞서 언급된 운전조건 및 유입되는 기포의 갯수유량(혹은 기공률)에 따라 증발기 내부의 속 도 및 온도분포를 수치적으로 계산해 보고자 한다. 이를 위해 유동을 정상상태의 난 류유동으로 가정하였으며, 구형의 기포에 대해 평균적인 운동 및 성장을 지배하는 방 정식을 세우고 상변화에 의한 증발량을 구하였다. 즉 입구에서 유입된 기포들이 성 장하면서 자유표면을 통해서 빠져나가는 운동 궤적을 추적함으로써 증발기 내부 유동 의 속도 및 온도분포를 구하고 이를 바탕으로 총 증발량 및 증발성능을 예측해 보고자 하는 것이다. 그리고 이렇게 계산된 결과들을 기존의 실험값과 비교하였다.

머신러닝 기반의 온실 VPD 예측 모델 비교 (Comparison of Machine Learning-Based Greenhouse VPD Prediction Models)

  • 장경민;이명배;임종현;오한별;신창선;박장우
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권3호
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    • pp.125-132
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    • 2023
  • 본 연구에서는 식물의 영양분 흡수에 따른 식물 성장뿐만 아니라 기공 기능 및 광합성에도 영향을 끼치는 온실의 수증기압차(VPD, Vapor Pressure Deficit)예측을 위한 머신러닝 모델들의 성능을 비교해보았다. VPD 예측을 위해 온실 내·외부 환경요소 및 시계열 데이터의 시간적 요소들과의 상관관계를 확인하고 상관관계가 높은 요소들이 VPD에 어떤 영향을 미치는지 확인하였다. 예측 모델의 성능을 분석하기 전 분석 시계열 데이터의 양(1일, 3일, 7일), 간격(20분, 1시간)이 예측 성능에 미치는 영향을 확인하여 데이터의 양과 간격을 조절하였다. 마지막으로 4개의 머신러닝 예측 모델(XGB Regressor, LGBM Regressor, Random Forest Regressor 등)을 적용하여 모델별 예측 성능을 비교했다. 모델의 예측 결과로 20분 간격의 1일의 데이터를 사용했을 때 LGBM에서 MAE는 0.008, RMSE는 0.011의 가장 높은 예측 성능을 보였다. 또한 20분 후 VPD 예측에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 환경적 요인보다는 과거 20분 전의 VPD(VPD_y__71)임을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 VPD 예측을 통해 작물의 생산성을 높이고, 온실의 결로, 병 발생 예방 등이 가능하다. 향후 온실의 환경 데이터 예측뿐만 아니라 더 나아가 생산량 예측, 스마트팜 제어 모델 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.

반응 금속 침투법에 의한 $Al/Al_2O_3$복합체의 제조 및 기계적 특성 (Fabrication and mechanical properties of $Al/Al_2O_3$ composites by reactive metal penetration method)

  • 윤영훈;홍상우;최성철
    • 한국결정성장학회지
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    • 제11권6호
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    • pp.239-245
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    • 2001
  • 뮬라이트 preform과 비정질 실리카를 알루미늄 용융체에서 $1100^{\circ}C$, 5시간 동안 반응시켜 $Al/Al_2O_3$복합체가 제조되었다. 뮬라이트 preform과 알루미늄 용융체 간의 화학적 반응은 상호 연결된 미세구조를 형성하였다. $Al/Al_2O_3$복합체의 금속의 양은 뮬라이트 preform의 소결 온도($1600^{\circ}C$, $1625^{\circ}C$, $1650^{\circ}C$, $1700^{\circ}C$)에 따른 겉보기 기공율의 변수로서 조절되었으며, 복합체의 기계적 특성들은 알루미늄 양에 따라 조사되었다. $1600^{\circ}C$ 이상의 온도에서 소결된 뮬라이트 preform은 침투된 알루미늄 용융체와 화학반응을 이루었으나, $1600^{\circ}C$에서 소결된 뮬라이트 소결체는 알루미늄 용융체에 대해 젖음이 이루어지지 않아 화학반응이 진행되지 않았다. 알루미늄 용융체의 침투 방향에 따른 복합체의 기계적 특성에 대한 영향은 알루미늄 용융체의 수직, 평행한 침투 방향 패턴의 두 가지 다른 모델들에 의해 고려되었다. $Al/Al_2O_3$복합체에서 알루미늄의 양의 증가에 따라 파괴강도는 감소하였으며, 파괴인성은 증가하는 경향을 나타냈다.$ Al/Al_2O_3$복합체의 미세구조는 금속의 침투 방향에 의해 결정되었지만, 복합체의 파괴강도와 파괴인성은 금속 침투 방향에 대한 의존성은 나타내지 않았다.

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