대부분의 고체와 액체의 연소는 고체의 열분해에 의해 생성되는 가연성 기체나 액체의 증발에 의한 가연성증기가 공기중에 확산되는 형태의 확산연소이다. 이런 확산 연소에서 연소속도를 지배하는 요소는 연료와 산화제의 확산속도이며 고체와 액체 연료의 경우 기체상태의 열분해 생성물이나 증기의 생성속도가 연소속도에 영향을 미치는 요소가 된다. 이러한 형태의 연소에서 연료와 산화제의 공급상태에 따라 발열량 및 화염의 형태 등이 영향을 받게 된다. 화재에서 화재의 확대에 영향을 미치는 요소들 중에 화염의 높이와 복사열 에너지 등이 있다.(중략)
산업혁명이 증기기관의 발명에 기인하고 있음은 주지의 사실이다. 증기기관을 동력으로 한 기계가 출현케 되었는데 이 기계의 동력도 그 후내연기관, 그리고 전동기의 등장과 Flywheel식 구동방식의 발표 등으로 기계의 동력원도 다양화가 되었다고 하겠다. 그러나 이들 중 전동기는 전기와 기계의 결합기술이라 하겠는데 오늘날 기계의 system화를 중요시하는 기술적 동향으로 보아서 전동기는 전기기술의 점유물이라고 단언하기가 어렵고 기계기술자의 영역이라고 하기도 곤란하다. 기계기술자가 이해하기엔 기계와 다소 다른 전기적인 기초지식을 필요로 하기 때문이다. 이에 기초적인 지식을 기계기술자를 위해 소개해 보기로 한다.
국내 전자력 발전소 J-1호기의 증기발생기 전열관에 발생한 1차측 응력부식균열(PWSCC) 결함 데이터를 기초로하여, PWSCC 발생률 및 성장률에 대한 Shot-Peening 효과를 조사하였다. 이를 위하여, (i) Weibull 기울기, (ⅱ) 주기별 성장률 및 (ⅲ) 평균 결함길이 등을 분석하였다. Shot-Peening에 의해 PWSCC 결함 발생틀 및 성장틀은 전반적으로 감소하였으나, Shot-Peening 직후에는 급격한 증가 양상물 보인 후 다시 감소하였다. 한편 Shot-Peening의 PWSCC 절함 성장에 대한 감소 효과는 새로운 결함에 국한되며, 기존의 결함에 대해서는 영향이 거의 없는 것으로 나타났다.
증기 분사식 가습기의 소비전력량을 줄이기 위하여 전극의 재질 및 전극간 거리를 분석하여 단위 전력량당 증기발생량을 향상하여 에너지 소비량을 줄이고자 한다. 이를 위하여 물의 전도도, 전극간 저항, 전극 크기 및 전극간 거리 등의 변수가 있으나 우선 전극간의 거리를 변화시켜 이에 대한 상태변화를 살펴보았다. 본 실험을 위하여 극간 거리를 40, 50, 60, 70, 80, 90mm 순서로 가습기 본체를 제작하여 실험하였다.
원자력발전소는 우라늄 핵연료를 태워서 물을 끓여 증기를 발생시키고 이 고압 증기로 터빈을 돌려 전기를 생산하는데, 이와 같은 일련의 과정은 고압 용기나 배관을 사용하여 가능하게 된다. 이와 같은 고압 용기 및 고압 배관은 그 기기 안에 핵반응 물질이 들어 있다는 점을 고려해 볼 때 그 기기의 건전성 확보는 매우 중요한 일 중 하나이다. 본고에서는 원자력발전소의 원자로 압력 용기를 비롯하여 압력 배관의 용접부에 대한 결함 탐지에 사용되는 자동 초음파 탐상 기기에 관하여 서술하고자 한다.
강릉에 위치한 신복사지 석조보살좌상 보물 제84호 얼굴부에 광택이 있는 수지상 오염물이 고착되어 있었다. 오염의 범위는 백호부터 턱 밑까지이며 광택이 발생하여 미관을 해치고 있었다. 오염물 중 일부를 수거하여 FT-IR 분석을 실시한 결과 시아노아크릴계 순간접착제인 것을 확인하였다. 분석된 접착제는 면봉 등에 아세톤을 묻혀 녹이면서 제거하는 방법이 일반적이다. 그러나 석조보살좌상이 야외에 오랜 시간 노출되어 있어 표면 풍화가 많이 진행된 상태이므로 이를 고려하여 물리적 손상을 최소화하는 방법으로 제거하였다. 기존에 처리된 삼전도비의 페인트 낙서 제거에 적용된 습포법과 도토기의 수지제거에 이용된 증기법을 검토하여 물리적 손상 없이 제거할 수 있는 방법을 찾아보았다. 습포법과 증기법을 같이 적용하면 면봉을 이용한 물리적 작업없이 24시간 이내에 수지가 제거되는 것을 확인하였고 이를 토대로 현장에 적용하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권4호
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pp.374-380
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2015
본 연구에서는 연료전지 캐소드 가스 확산층에서의 물의 영향이 연료전지 성능에 미치는 영향을 검토하기 위하여 연료전지 스택의 부하 변동에 따른 가스 확산층에서의 2상 현상의 구현이 가능한 동적 모델을 개발하였다. 개발된 모델에 대하여 2상의 영향에 의한 연료전지 부하변동에 따른 연료전지 스택 성능, 가스 확산층 내부에서의 물 증기와 산소의 농도분포, 가스 확산층의 두께 및 다공성이 연료전지 스택 전압에 미치는 영향에 대하여 검토하였다. 그 결과 본 연구의 범위 내에서 연료전지 스택 전압은 부하에 관계없이 2상 모델이 1상 모델보다 낮아짐을 알 수 있다. 촉매층 부근 가스 확산층에서의 산소 농도는 가장 낮고 물 증기의 농도는 가장 높음을 알 수 있었다. 또한, GDL의 두께가 두꺼울수록 GDL의 다공성이 작을수록 연료전지 스택 전압이 낮아짐을 알 수 있었다.
본 논문은 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용하여 폭발물 성분의 용량별로 분류할 때의 성능을 평가하는 연구이다. 기존의 폭발물 분류 방식 중에 IMS 증기 탐지기 방식은 폭발물의 농도가 사용자가 장비에서 설정한 임계치를 넘어야만 폭발물의 존재 여부를 판단한다. IMS 증기 탐지기는 폭발물이 존재하더라도 임계치를 넘지 않는 양이면 폭발물이 존재하지 않는다고 판단하는 문제가 있다. 따라서 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분을 검출하는 방안이 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 폭발물 시계열 데이터를 Gramian Angular Field(GAF) 알고리즘으로 이미지화를 진행한 후 이미지와 영상처리뿐만 아니라 시계열 데이터 처리에도 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 모델인 컨볼루션 신경망(CNN)으로 직접 label을 설정해서 지도학습을 진행한 결과 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분이 존재한다고 판단함과 동시에 폭발물 성분의 종류와 폭발물 성분의 농도의 양을 같이 판단할 수 있는지 성능평가를 진행했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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