Kim, Eun-Young;Lee, Jae-Chun;Kim, Min-Seuk;Jung, Jin-Ki;Yoo, Kyoung-Keun
Resources Recycling
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v.17
no.6
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pp.24-33
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2008
The leaching of Cu from waste PCBs was investigated with electro-generated chlorine as an oxidant. The leaching experiments were carried out according to the design of experiments to analyze quantitatively the effect of parameters on copper leaching. From the analysis of variance (ANOVA) it was suggested that the effective parameters were current density, temperature, concentration of HCl, and the interaction between the concentration of HCl and temperature. Especially, the effect of current density was analyzed to contribute to the interpretation of result for copper leaching up to 95.7%. A multiple regression model obtained from the analysis of effective parameters explained 99% of leaching results. From the model equation, it was found that the effect of HCl concentration on copper leaching increased with temperature.
Kang, An-Soo;Yeo, Kyung-Mok;Kim, Yong-Ryeol;Kim, Bok Nam;An, Hyung-Hwan;Lee, Han-Seob
Applied Chemistry for Engineering
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v.7
no.6
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pp.1147-1155
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1996
In the spray drying with rotating wheel atomizer of cheese powder, the relationships among variables were analyzed with Response Surface Methodology in which several independent variables such as total solid content, wheel rotation speed, and outlet temperature influenced dependent variables such as particle diameter, moisture content, bulk density, and viscosity of suspended liquid. Significance and correlation were tested according to central composite design. As a results of analyzing the correlations between independent and dependent variables, particle diameter and moisture content of cheese powder were decreased with increasing wheel rotation speed, and bulk density was decreased with increasing outlet temperature. Viscosity of suspended liquid were increased with increasing wheel rotation speed and total moisture content. In correlation among dependent variables, moisture content was proportional to bulk density, and particle diameter was inversly proportional to moisture content and bulk density.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.10
no.1
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pp.69-79
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2008
Prediction of ground condition ahead of tunnel face might be the most important factor to prevent collapse during tunnel excavation. In this study, a non-destructive method to evaluate the phase velocity in model rock mass using wavelet transform of surface wave was proposed aiming at ground condition assessment ahead of tunnel face. Model tests using gypsum as a rocklike material composed of two layers were performed. A Piezoelectric actuator with frequencies ranging from 150 Hz to 5 kHz was selected as a harmonic source. The acceleration history was measured with two accelerometers. Wavelet transform analysis was used to obtain the dispersion curves from the measured data. The experimental results showed that the near-field effects can be neglected if the distance between two receivers is chosen to be three times the wavelength. A simple inversion method using weighted factor based on the normal distribution was proposed. The inversion results showed that the predicted phase velocity agreed reasonably well with the measured one when the wavelength influence factor was 0.2. The depth of propagation of surface wave was from 0.42 to 0.63 times the wavelength. The range of wavelength varying with phase velocity in dispersion curve matched well with that estimated by inversion technique.
An automated ultrasonic velocity measurement system adopting pulse-echo-overlap (PEO) method has been constructed, which is known to be a precise and versatile method. It has been applied to velocity measurements for 5 kinds of engineering plastic cores and compared to first arrival picking (FAP) method. Because it needs multiple reflected waves and waves travel at least 4 times longer than FAP, PEO has basic restriction on sample length measurable. Velocities measured by PEO showed slightly lower than that by FAP, which comes from damping and diffusive characteristics of the samples as the wave travels longer distance in PEO. PEO, however, can measure velocities automatically by cross-correlating the first echo to the second or third echo, so that it can exclude the operator-oriented errors. Once measurable, PEO shows essentially higher repeatability and reproducibility than FAP. PEO system can diminish random noises by stacking multiple measurements. If it changes the experimental conditions such as temperature, saturation and so forth, the automated PEO system in this study can be applied to monitoring the velocity changes with respect to the parameter changes.
본 논문은 압력차로 인한 유체의 유동장에서 서스펜션의 입자 밀도를 분포 규명하기 위해 적용할 수 있는 Electric Impedance Tomography (EIT)의 새로운 기법에 대한 효율성을 다루고 있다. Regularized Newton-Raphson iterative method를 근간으로 inverse problem의 해를 구하는데, 이는 곧 목적 함수(object function)를 몇 가지의 제한조건(constraints) 하에서 최소화시키는 과정이라 할 수 있다. 한편, 관련 forward problem은 유한요소법(FEM)을 이용하여 해결하며, 기존의 연구와는 달리 선형 형상 함수(linear shape function)를 이용하여 전도도가 연속적인 물성치로 유동장에 분포되어 있는 것으로 가정하였다. 여러 경우의 test run에 대한 결과는 본 논문에서 적용한 방법론의 타당성을 보여 주고 있다. 태양에너지의 추출을 위해 직접촉식 열교환기가 종종 이용되고 있는데, 본 연구는 열교환기 내부의 분산 유체에 대한 해석에 일조를 할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.690-693
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2005
In this paper, probabilistic distribution of fatigue life of chassis component is determined statistically by applying the design of experiments and the Pearson system. To construct $p-\varepsilon-N$ curve, the case that fatigue data are random variables is attempted. Probabilistic density function(p.d.f) for fatigue life is obtained by design of experiment and using this p.d.f fatigue reliability about any aimed fatigue life can be calculated. Lower control arm and rear torsion bar of chassis component are selected as examples for analysis. Component load histories, which are obtained by multi-body dynamic simulation for Belsian load history, are used. Finite element analysis are performed using commercial software MSC Nastran and fatigue analysis are performed using FE Fatigue. When strain-life curve itself is random variable, probability density function of fatigue life has very little difference from log-normal distribution. And the case of fatigue data are random variables, probability density functions are approximated to Beta distribution. Each p.d.f is verified by Monte-Carlo simulation.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.14
no.5
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pp.81-87
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2015
In this paper, the finite element method was used for the flow and strength analysis of aluminum alloy under friction stir welding. The simulations were carried out using Sysweld s/w, and the modeling of the sheet was executed using Unigraphics NX6 s/w. The welding variables for the analysis were the shoulder diameter, rotating speed, and welding speed of the tool. Additionally, a three-way factorial design method was applied to confirm the effect of the welding variables on the flow and strength analysis with variance analysis. From these results, the rotating speed had the greatest influence on the maximum temperature, and the maximum temperature was $578.84{\pm}12.72$ at a confidence interval of 99%. The greater the rotating speed and shoulder diameter, the greater the difference between maximum and minimum temperature. Furthermore, the shoulder diameter had the largest influence on von Mises stress, and the von Mises stress was $184.54{\pm}12.62$ at a confidence interval of 99%. In addition to the increased shoulder diameter, welding speed, and rotating speed of the tool increased the von Mises stress.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.24
no.2
s.191
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pp.110-117
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2007
In this paper, probabilistic distribution of chassis component fatigue life is determined statistically by applying the design of experiments and the Pearson system. To construct p - ${\varepsilon}$ - N curve, the case that fatigue data are random variables is attempted. Probabilistic density function (p.d.f) for fatigue life is obtained by the design of experiment and using this p.d.f fatigue reliability, any aimed fatigue life can be calculated. Lower control arm and rear torsion bar of chassis components are selected as examples for analysis. Component load histories which are obtained by multi-body dynamic simulation for Belsian load history are used. Finite element analysis is performed by using commercial software MSC Nastran and fatigue analysis is performed by using FE Fatigue. When strain-life curve itself is random variable, the probability density function of fatigue life has very little difference from log-normal distribution. And the cases of fatigue data are random variables, probability density functions are approximated to Beta distribution. Each p.d.f is verified by Monte-Carlo simulation.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.16
no.3
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pp.166-171
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2008
In this paper, the optimization design module for the brake system of a vehicle is developed. As using this module, design variables, that minimize an object function and satisfy nonlinear constraint conditions, can be found easily. Before an optimization is operated, Plackett-Burman design, one of the factorial design methods, is used to choose the design variables which affect a response function significantly. Using the response surface analysis, second order recursive model function, which informs a relation between design variables and response function, is estimated. In order to verify the reliability of the model function, analysis of variances(ANOVA) table is used. The value of design variables which minimize the model function and satisfy the constraint conditions is predicted through Sequential Quadratic-Programming (SQP) method. As applying the above procedure to a real vehicle simulation model and comparing the values of object functions of a current and optimized system, the optimization results are verified.
This paper presents an approach to detect premature ventricular contractions(PVC) using the neural network with weighted fuzzy membership functions(NEWFM), NEWFM classifies normal and PVC beats by the trained weighted fuzzy membership functions using wavelet transformed coefficients extracted from the MIT-BIH PVC database. The eight most important coefficients of d3 and d4 are selected by the non-overlap area distribution measurement method. The selected 8 coefficients are used for 3 data sets showing reliable accuracy rates 99,80%, 99,21%, and 98.78%, respectively, which means the selected input features are less dependent to the data sets. The ECG signal segments and fuzzy membership functions of the 8 coefficients enable input features to interpret explicitly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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