• 제목/요약/키워드: Actual Peeling Area

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A New Perspective on the Advanced Microblade Cutting Method for Reliable Adhesion Measurement of Composite Electrodes

  • Song, Jihun;Shin, Dong Ok;Byun, Seoungwoo;Roh, Youngjoon;Bak, Cheol;Song, Juhye;Choi, Jaecheol;Lee, Hongkyung;Kwon, Tae-Soon;Lee, Young-Gi;Ryou, Myung-Hyun;Lee, Yong Min
    • Journal of Electrochemical Science and Technology
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    • 제13권2호
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    • pp.227-236
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    • 2022
  • The microblade cutting method, so-called SAICAS, is widely used to quantify the adhesion of battery composite electrodes at different depths. However, as the electrode thickness or loading increases, the reliability of adhesion values measured by the conventional method is being called into question more frequently. Thus, herein, a few underestimated parameters, such as friction, deformation energy, side-area effect, and actual peeing area, are carefully revisited with ultrathick composite electrodes of 135 ㎛ (6 mAh cm-2). Among them, the existence of side areas and the change in actual peeling area are found to have a significant influence on measured horizontal forces. Thus, especially for ultrahigh electrodes, we can devise a new SAICAS measurement standard: 1) the side-area should be precut and 2) the same actual peeling area must be secured for obtaining reliable adhesion at different depths. This guideline will practically help design more robust composite electrodes for high-energy-density batteries.

위상 잠금 열화상 기법을 이용한 콘크리트 마감재 내부 균열 검출 (Concrete Crack Detection Inside Finishing Materials Using Lock-in Thermography)

  • 이명훈;우욱용;최하진;김종찬
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제27권6호
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    • pp.30-38
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    • 2023
  • 안전점검 대상 노후 건축물이 증가함에 따라 안전관리 주체인 지정기관 및 관리주체의 부담이 증가하고 있다. 이에 안전점검 대상 건축물 선정에 있어 적절한 안전전검 기준과 그에 따르는 적절한 기술은 필수적이다. 현행 노후 건축물 대상 안전점검 수행 기준은 마감재로 인해 구조 부재 균열 등의 손상 확인이 어려울 경우 낮은 점수를 부여하고 있다. 이는 구조물의 실체 안전상태와 관계없이 평가 결과가 과소평가되어 안전점검 대상 노후화 건축물을 증가시키는 원인이다. 이에 본 연구에서는 마감재 내부의 균열 탐지를 위해 비파괴·비접촉 검사인 열화상 기법을 제안하였다. 열화상 카메라를 이용한 마감재 내부 균열 관측을 위해 콘크리트 시편을 제작하였으며, 콘크리트 표면 및 균열부에 열원을 가진하여 열화상 데이터를 계측하였다. 계측 결과, 너비 0.3mm, 0.5mm, 0.7mm의 마감재 내부 균열 관측이 가능함을 확인하였으나, 표면 박리, 도배지 들뜸으로 인한 불균일한 온도 분포로 인해 균열 판단이 어렵다. 이에 열화상 데이터의 진폭 및 위상 차이를 도출하여 데이터 분석을 수행한 결과, 0.5mm, 0.7mm 균열에 대해 선명한 균열 계측이 가능하였다. 본 연구를 토대로 추후 마감재 내부 균열 손상 진단에 있어 빅 데이터 기반 딥러닝을 이용한 기술개발을 통해 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.