Leaves of Aloe vera Linne and bloods of domestic animal were composted in a soild state fermentation reactor (SSFR) by using microbial additive including a bulking and moisture controlling agent. From solid-culture of microbial additive, 10 species of bacteria and 10 species of fungi were isolated and, their enzyme activities including amylase, carboxy methyl cellulase CMCase, lipase and protease were detected. Optimum fermentation conditions of Aloe leaves and domestic animal bloods in SSFR were obtained from the studies of response surface analysis employing microbial additive content, initial moisture content, and fermentation temperature as the independent variables. The optimum conditions for SSFR using Aloe leaves were obtained at 9.45$\pm$73%(w/w) of microbial additives, 62.73$\pm$4.54%(w/w) of initial moisture content and 55.32$\pm$3.14$^{\circ}C$ of fermentation temperature while those for SSFR using domestic animal bloods were obtained at 10.25$\pm$2.04%, 58.68$\pm$4.97% and 57.85$\pm$5.$65^{\circ}C$, respectively. Composting process in SSFR was initially proceeded through fermentation and solid materials were decomposed within 24 hours by maintaining higher moisture level, and maturing and drying steps are followed later. After the fermentation step, the concentrations of solid phase inorganic components were increased while that of organic components were decreased. Also, concentrations of total organic carbon(TOC), peptides, amino acids, polysaccharides, and low fatty acids in water extracts were increased. As fermentation in composting process depends on initial C/N ratios in water extracts of two samples were increased because of increased water-soluble TOC. From these results, it was revealed that solid state fermentation reactor using microbial additives can be used in composting process of organic wastes with broad C/N ratio.
Recently, the fourth industrial revolution has been presented as a new paradigm and additive manufacturing (AM) has become one of the most important topics. For this reason, process monitoring for each cross-sectional layer of additive metal manufacturing is important. Particularly, deep learning can train a machine to analyze, optimize, and repair defects. In this paper, image classification is proposed by learning images of defects in the metal cross sections using the convolution neural network (CNN) image labeling algorithm. Defects were classified into three categories: crack, porosity, and hole. To overcome a lack-of-data problem, the amount of learning data was augmented using a data augmentation algorithm. This augmentation algorithm can transform an image to 180 images, increasing the learning accuracy. The number of training and validation images was 25,920 (80 %) and 6,480 (20 %), respectively. An optimized case with a combination of fully connected layers, an optimizer, and a loss function, showed that the model accuracy was 99.7 % and had a success rate of 97.8 % for 180 test images. In conclusion, image labeling was successfully performed and it is expected to be applied to automated AM process inspection and repair systems in the future.
Recently, considerable attention has been given to nickel-based superalloys used in additive manufacturing. However, additive manufacturing is limited by a slow build rate in obtaining optimal densities. In this study, optimal volumetric energy density (VED) was calculated using optimal process parameters of IN718 provided by additive manufacturing of laser powder-bed fusion. The laser power and scan speed were controlled using the same ratio to maintain the optimal VED and achieve a fast build rate. Cube samples were manufactured using seven process parameters, including an optimal process parameter. Analysis was conducted based on changes in density and melt-pool morphology. At a low laser power and scan speed, the energy applied to the powder bed was proportional to ${\frac{P}{\sqrt{V}}}$ and not ${\frac{P}{V}}$. At a high laser power and scan speed, a curved track was formed due to Plateau-Rayleigh instability. However, a wide melt-pool shape and continuous track were formed, which did not significantly affect the density. We were able to verify the validity of the VED formula and succeeded in achieving a 75% higher build rate than that of the optimal parameter, with a slight decrease in density and hardness.
Suppose that an observed process can be written as the additive model of the signal process and the noise process with unknown parameters. In practice the signal process is not directly observed. We consider the problem of estimating parameter from the observation process using the quasi-likelihood method.
3D printing AM processes have advantages in complex shapes, customized fabrication and prototype development stage. However, due to various parameters based on both the machine and the material, the AM process can produce finished output after several trials and errors in the initial stage. As such, minimizing or optimizing negative factors for various parameters of the 3D printing AM process could be a solution to reduce the trial-and-error failures in the early stages of such an AM process. In addition, this can be largely solved through software simulation in the preprocessing process of 3D printing AM process. Therefore, the objective of this study was to investigate a simulation technology for the AM software, especially Ansys Inc. The metal 3D printing AM process, the AM process simulation software, and the AM process simulation processor were examined. Through this study, it will be helpful to understand 3D printing AM process and AM process simulation processor.
Miscanthus had a higher lignin content (19.5 wt%) and carbohydrate (67.6 wt%) than other herbaceous crops, resulting in higher pellet strength and positive effect on combustion. However, miscanthus also contains a high amount of hydrophobic waxes on its outer surface, cuticula, which limits the pellet quality. The glass transition of lignin and cuticula were related to forming inter-particle bonding, which determined mechanical properties of pellet. To determine the effects of surface waxes, both on the pelletizing process and the pellet strength were compared with raw and extracted samples through solvent extraction. In addition, to clarify the relationship between pellet process parameters and bonding mechanisms, the particle size and temperature are varied while maintaining the moisture content of the materials and the die pressure at constant values. Furthermore, kraft lignin was employed to determine the effect of kraft lignin as an additive in the pellets. As results, the removal of cuticula through ethanol extractions improved the mechanical properties of the pellet by the formation of strong inter-particle interactions. Interestingly, the presence of lignin in miscanthus improves its mechanical properties and decreases friction against the inner die at temperatures above the glass transition temperature ($T_g$) of lignin. Consequently, it could found that the use of kraft lignin as an additive in pellet reduced friction in the inner die upon reaching its glass transition temperature.
(YNdSm)-Ba-Cu-O system high Tc composite superconductors were directionally grown by zone melting process, having large temperature gradient, in air atmosphere. Cylindrical green rods of $(YNdSm)_{1.8}Ba_{2.4}Cu_{3.4}O_x$ [(YNS)1.8]composite oxides by CIP (cold isostatic pressing) method using rubber mold were fabricated. The microstructure and superconducting properties were investigated by XRD, TEM and SQUID magnetometer. The size of nonsuperconducting $(YNdSm)_2BaCuO_5$ inclusions of the melt-textured (YNS)1.8 sample with $CeO_2$ additive were remarkably reduced and uniformly distributed within the superconducting (YNS)1.8 matrix. (YNS)1.8 samples, with / without $CeO_2$ additive, showed an onset $T_c{\geq}90K$ and sharp superconducting transition. The critical current density $J_c$ value of the (YNdSm)1.8 superconductor with $CeO_2$ additive were 840 A, $1.2{\times}104A/cm^2$ in 77 K, 0 Tesla by direct current transport method.
This study investigated the effect of 2-methoxy ethanol (2-Me) non-solvent as additive included in casting solution. Macroporous polymer membranes were prepared by using polyethersufone (PES)/N-methyl-2-pyrrolidone (NMP)/2-Me casting solution and water coagulant. The phase separation co-process of the vapor-induced phase separation (VIPS) and liquid-induced phase separation (LIPS) were used by means of membrane preparation method. The pore size and pore size distribution were controlled with additive (non-solvent), and measured with Automated Perm Porometer. By increasing additive (non-solvent) in the casting solution, the membranes produced changed from finger structure to sponge structure. That is due to the different diffusion rates. At slow diffusion process, sponge-like structure was formed and at fast diffusion process, finger-like structure was formed. Also relative humidity, evaporation time, temperature of casting solution and coagulation bath etc. had effects on the pore size distribution and the porosity of the membrane.
In this paper, a density based topology optimization is proposed for generating of supports required in additive manufacturing to maintain the overhanging regions of main structures during layer by layer fabrication process. For this purpose, isogeometric analysis method is employed to model geometry and structural analysis of main and support structures. In order to model the problem two cases are investigated. In the first case, design domain of supports can easily be separated from the main structure by using distinct isogeometric patches. The second case happens when the main structure itself is optimized by using topology optimization and the supports should be designed in the voids of optimum layout. In this case, in order to avoid boundary identification and re-meshing process for separating design domain of supports from main structure, a parameterization technique is proposed to identify the design domain of supports. To achieve this, two density functions are defined over the entire domain to describe the main structure and supporting areas. On the other hand, since supports are under gravity loads while main structure and its stiffness is not completed during manufacturing process, in the proposed method, stiffness of the main structure is considered to be trivial and the gravity loads are also naturally applied to design support structures. By doing so, the results show reasonable supports are created to protect, continuously, overhanging surfaces of the main structure. Several examples are presented to demonstrate the efficiency of the proposed method and compare the results with literature.
한국막학회 2004년도 Proceedings of the second conference of aseanian membrane society
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pp.166-169
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2004
Microfiltration membranes were prepared from aromatic polyethersulfone (PES) polymer, using aprotic solvent (N-methyl-2-pyrrolidone, NMP) and non-solvent additive (2-methoxy ethanol, 2-ME) by the phase inversion co-process of the vapor-induced phase inversion (VIPI) and the nonsolvent-induced phase inversion (NIPI). According to the change of the additive amount, the solvent amount and the relative humidity, membrane characterization was studied. The non-solvent additive in casting solution played an important role in membrane morphology. During the vapor-induced phase inversion, the relative humidity led to water sorption on the surface of casting dope at which pore formation was generated. The prepared membranes were characterized by scanning electron microscope observations, measurements of capillary flow porometer and pure water flux (PWP). Also the thermodynamic and kinetic properties of membrane-forming system were studied through coagulation value, light transmittance and viscosity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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