본 연구에서는 염해에 대한 내구성 저하 요인을 국내외 자료에 의해 요인별 분석, 고찰하고 Fick의 확산 방정식을 적용하여 설계기준강도와 물-시멘트비에 따른 염화물의 확산계수와 내구년한에 의한 환경조건별 소요피복두께를 산출하여 각 변수들의 변화에 따른 영향을 고찰하였다. 물-시멘트비가 감소하고 설계강도가 증가되면 염화이온의 침투속도가 낮아져 소요피복두께를 줄이는 것으로 나타났다. 특히 비말대 환경조건에서 고강도 콘크리트에 고로슬래그 시멘트를 사용할 경우 염화이온의 확산을 막는데 더욱 효과적이였다. 결과적으로 고내구성을 필요로 하는 해양콘크리트 구조물의 경우 최소피복두께 기준인 8cm보다 환경조건에 따라 $3{\sim}8cm$의 피복두께가 증가되어야 1등급 내구년한을 만족시키는 것으로 나타났다.
본 연구는 용접철망을 사용한 반두께 프리캐스트 콘크리트 슬래브의 휨내력 평가 및 연성능력 검토를 위하여 총 10개의 일방향 반두께 프리캐스트 콘크리트 슬래브를 제작하여 2점 단순 재하를 하였다. 주요변수로서는 상부콘크리트 압축강도, 반두께 슬래브의 표면거칠기, 그리고 인장철근비로 구성되었으며, 실험결과는 다음과 같다. 반두께 프리캐스트 콘크리트 슬래브의 휨설계는 국내 극한강도 설계법에 의한 슬래브 설계방식의 사용이 가능한 것으로 나타났다. 슬래브에 $4000kg/cm^2$이상의 용접철망을 사용할 경우 기존의 규준에 따라 항복응력도를 변형율 0.0035에 해당하는 응력도를 사용하는 것이 안정적인 것으로 나타났다. 용접철망을 사용한 슬래브의 경우 철근 콘크리트 연성평가에 따라 분석한 결과 연성부담능력이 저하되어 용접철망을 경우에는 연성증진을 위한 일반철근을 혼용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.
본 논문은 머신러닝을 활용하여 교량 데이터 설계 시 기존 엔지니어의 구조해석결과 또는 경험 및 주관에 따라 슬래브 두께를 예측하여 왔던 프로세스를 머신러닝 기법을 적용하여 디지털 기반 의사결정이 가능하도록 제시한다. 본 연구에서는 슬래브 두께 선정을 구조해석 외에 머신러닝 기법을 활용하여 엔지니어에게 가이드 값을 제공하게 함으로써 신뢰성 있는 설계 환경을 구축하고자 한다. 교량 데이터 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 거더교를 기준으로 상부구조물 중 슬래브 두께를 예측하기 위한 예측모델 프로세스를 정의 하였다. 각 프로세스 별 예측 값을 산출하기 위하여 다양한 머신러닝 모델 (Linear Regress, Decision Tree, Random Forest, Muliti-layer Perceptron)을 프로세스별 경합하여 최적의 모델을 도출하였다. 본 연구를 통해 기존 구조해석을 통해서만 슬래브 두께 예측을 하였던 영역에 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며 정확도 또한 95.4%를 도출하였다, 향후 프로세스 확장 및 데이터를 지속 확보하여 예측모델 정확도를 향상시킨다면 공사 환경에 머신러닝 모델이 지속 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 다양한 두께, loading 및 기공 구조를 갖는 MPL을 형성하여 DMFC용 확산층을 제조하였다. 본 실험에서 제조한 확산층의 경우, 두께가 증가하면서 기공이 micro-pore에서 meso-pore 영역으로 옮겨감을 확인할 수 있었으며, 또한 기공구조에 따라 공기 투과도 특성이 변화하는 것을 확인할 수 있었다 각각의 확산층은 서로 다른 운전 조건에서 우수한 성능(흑은 안정적인 성능)을 갖는 것으로 확인되었으며, 이는 용도에 따른 확산층의 적합한 구조 설계가 요구됨을 의미한다.
환형판은 항공기, 선박, 자동차, 섬유기계 등에서 널리 사용되고 있다. 최근에는 각종기계 또는 구조물을 경량화하고 크기를 줄이기 위하여, 두께가 변화하는 환형판을 기계요소설계에 많이 응용하고 있다. 본 논문에서는 회전관성과 전단변형을 고려하여 두께가 변화($H=h_0(1-{\alpha}x^n)$, n=1, 2, 3, 4)하는 환형판의 동적 모델링을 하였다.
알루미늄휠의 크롬도금은 휠의 복잡한 형상 때문에 고전류 부분인 스포크에 비해 저전류 부분인 윈도우는 도금의 두께가 얇아 부식이 발생할 가능성이 높아 도금두께를 향상시키기 위하여 보조양극을 설계, 개발하였으며 고전류와 저전류의 도금두께 편차를 줄이고 균일도금의 가능성을 확인하고 캐스시험을 통해 내식성이 향상됨을 알 수 있었다.
풍력발전기 블레이드 설계에 적용하기 위한 에어포일의 선택 혹은 설계에 있어서 가장 중요한 요소 가운데 하나는 표면 거칠기 변화에 따른 에어포일 성능의 민감도이다. 블레이드 표면은 대기 중의 먼지, 곤충 시체 등에 따라 계속적으로 오염되며 이는 에어포일의 설계 당시의 성능을 계속적으로 저감시킨다. 이러한 표면 거칠기의 증가는 에어포일의 종류에 따라 성능을 50% 이상 저감시키며 이는 블레이드의 설계 성능을 저감시키므로 블레이드 설계를 위한 에어포일 선정 단계에서 표면거칠기 민감도가 가능한 낮은 에어포일을 선정하여 블레이드의 공력 설계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 표면 거칠기 변화로 인한 에어포일의 성능 저감이 실제 블레이드의 성능에 어떠한 영향을 주는지를 살펴 보았다. 에어포일은 표면이 깨끗한 상태와 ZZ 테입을 부착하여 표면이 심각하게 오염된 상황을 모사하여 두 경우 모두를 풍동 시험한 DU 에어포일 시리즈를 선정하였다. 3MW 급의 블레이드에 대하여 두께비 40%~18%의 에어포일을 적용하여 설계를 수행하였으며 두께비 30%~18%에어포일에 대하여 표면이 깨끗한 경우와 오염된 경우의 데이터를 적용하여 블레이드 성능 변화 및 다른 성능 변수들의 변화를 살펴보았다. 블레이드 성능에 대하여는 BEMT를 적용하여 설계 및 시뮬레이션을 수행하였다. 연구 결과 에어포일의 성능 저하는 블레이드 공력 효율에 있어서 8%의 저감을 나타내며 7%의 극한하중 저감을 보이는 것으로 나타났다.
HIT Solar Cell은 단결정 실리콘 웨이퍼가 초박막 amorphos 실리콘 층으로 싸여있는 구조이다. HIT Solar Cell에서 amorphos 실리콘의 두께와 도핑 농도는 태양전지의 효율을 결정하는 매우 중요한 요인이다. 본 논문에서는 높은 효율을 갖는 태양전지 설계를 위해 AFORS HET 프로그램을 이용하여 TCO_a-Si:H(p)_a-Si:H(i)_c-Si(n)_Al 구조를 설계했다. 후에 a-Si:H(p)의 두께와 a-Si:H(i) 의 두께를 가변하며 효율을 측정하였고, p-i-n 구조에서 n+ 층을 추가함에 따라 변하는 효율을 측정하였다. 최적화 한 결과 $V_{oc}$ = 693mV, $J_{sc}$ = 3891mA/$cm^{-2}$, FF = 8363%, $E_{ff}$ = 22.55% 의 고효율을 얻었다.
전류 센싱 MOSFET의 센싱 셀과 메인 셀의 온저항 모델을 달리 세워 원자재 산포에 따른 소자의 특성 산포 분량의 원인을 규명하였다. 에피의 농도와 두께가 증가할수록 센싱 셀의 온저항이 메인셀보다 작아지며 농도와 두께의 변화가 있을때의 온저항 변화율도 작은것으로 나타났다. 원자재 산포에 의한 SENSE FET 특성 산포를 줄이기 위해서는 정사각형 형태의 SENSE cell 배치가 효과적이며 센스 셀과 메인 셀의 간섭을 방지하기 위해서는 센싱 저항을 센스 셀의 온저항의 1/10 이하로 설계하고 간격이 최소한 에피 두께 이상이 되어야함을 밝혔다.
반사형 펄스와전류(Pulsed Eddy Current; PEC) 탐상을 위한 여러 가지 탐촉자를 설계하고, 수치해석 방법을 사용하여 신호특성과 두께변화에 대한 만감도를 조사하였다. 구리와 페라이트를 차폐체로 사용한 결과, 구리로 차폐한 여자코일이 페라이트로 차폐한 센서코일보다 안쪽에 있는 것이 두께변화에 더 민감하였고, 페라이트만으로 차폐한 경우에도 여자코일이 안쪽에 있는 것이 더 민감하다는 것을 알 수 있었다. 한편, 두께가 두꺼워지면 펄스신호의 피크치는 감소하며 피크 발생시간이 변화하는 것을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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