Currently, the demand for eco-friendly energy sources is high, which has prompted research on polymer electrolyte membrane fuel cells. Both aluminum alloys and nickel alloys, which are commonly considered as materials of bipolar plates in fuel cells, oxide layers formed on the metal surface have excellent corrosion resistance. In this research, the electrochemical characteristics of 6061-T6 aluminum alloy and Inconel 600 were investigated with chloride concentrations in an acid environment that simulated the cathode condition of the PEMFC. After potentiodynamic polarization experiments, Tafel analysis and surface analysis were performed. Inconel 600 presented remarkably good corrosion resistance under all test conditions. The corrosion current density of 6061-T6 aluminum alloy was significantly higher than that of Inconel 600 under all test conditions. Also, 6061-T6 aluminum alloy and Inconel 600 presented uniform corrosion and intergranular corrosion, respectively. The Ni, Cr, and Fe, which are the main chemical compositions of Inconel 600, are higher than Al in the electromotive force series. And a double oxide film of NiO-Cr2O3, which is more stable than Al2O3, is formed. Thus, the corrosion resistance of Inconel 600 is better.
Artificial neural network techniques show an excellent ability to predict the data (output) for various complex characteristics (input). It is primarily specialized to solve nonlinear relationship problems. This study is an experimental investigation that applies artificial neural network techniques and an experimental design to predict the cyclic polarization curves of the super-austenitic stainless steel AL-6XN alloy with sensitization. A cyclic polarization test was conducted in a 3.5% NaCl solution based on an experimental design matrix with various factors (degree of sensitization, temperature, pH) and their levels, and a total of 36 cyclic polarization data were acquired. The 36 cyclic polarization patterns were used as training data for the artificial neural network model. As a result, the supervised learning algorithms with back-propagation showed high learning and prediction performances. The model showed an excellent training performance (R2=0.998) and a considerable prediction performance (R2=0.812) for the conditions that were not included in the training data.
Additively manufactured (AM) Ti-6Al-4V alloys exhibit a dominant acicular martensite phase (α'), which is characterized by an unstable energy state and highly localized corrosion susceptibility. Electrochemical critical localized corrosion temperature (E-CLCT, ISO 22910: 2020) and electrochemical critical localized corrosion potential (E-CLCP, ISO AWI 4631: 2021) were measured to analyze the localized corrosion resistance of the AM Ti-6Al-4V alloy. Although E-CLCP was measured under mild corrosive conditions such as human body, the validity of evaluating localized corrosion resistance of AM titanium alloys was demonstrated by comparison with E-CLCT. However, the mechanisms of resistance to localized corrosion on the as-received and heat-treated AM Ti-6Al-4V alloys under E-CLCT and E-CLCP differ at various temperatures because of differences in properties under localized corrosion and repassivation. The E-CLCT is mainly measured for initiation of localized corrosion on the AM titanium alloys based on temperature, whereas the E-CLCP yields repassivation potential of re-generated passive films of AM titanium alloys after breaking down.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.9
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pp.57-62
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2021
CNC machining is used to fabricate various components. This has led to the development of processing-based industries for the production of automobile, appliances, semiconductors, and rockets. Additionally, this machining has enabled economical mass production of high-quality products in industries. Magnesium alloy with a hexagonal closed packed configuration is prone to difficulties during plastic machining, has a high oxygen affinity, and exhibits poor corrosion resistance to seawater and the atmosphere. In this research, Al alloy A5083 was used to investigate and analyze the surface roughness with a certain depth of cut fixed by the machining center (DVM-500II) and various feed rates, speeds, and processing methods after modeling and simulated machining with Gibbs CAM.
A typical three-dimensional finite element model for a fuel assembly is established, which is composed of 16 monolithic U-10Mo fuel plates and Al alloy frame. The distribution and evolution results of temperature, displacement and stresses/strains in all the parts are numerically obtained and analyzed with a self-developed code of FUELTM. The simulation results indicate that (1) the out-of-plane displacements of Al alloy side plates are mainly attributed to the bending deformations; (2) enhanced out-of-plane displacements appear in fuel plates adjacent to the outside Al plates, which results from the occurred bending deformations due to the applied constraints of outside Al plates; (3) an intense interaction of fuel foil with the cladding occurs near the foil edge, which appears more heavily in the fuel plates adjacent to the outside Al plates. The maximum first principal stresses in the fuel foil are similar for all the fuel plates and appear near the fuel foil edge; while, the through-thickness creep strains of fuel foil in the fuel plate near the central region of fuel assembly are larger, and the induced creep damage might weaken the fuel skeleton strength and raise the fuel failure risk.
Demand for Ti-6Al-4V alloy is increasing in various industries because of its superior strength to weight and high-temperature strength properties. However, due to its low formability at room temperature, it is formed at high temperature, where its productivity and efficiency are low. The current high-temperature forming method has many limitations because it involves heating the specimen by heating the lower mold. It is expected that a process using high frequency induction heating, which can locally heat the product, can improve its productivity. In addition, time and cost can be saved if the process is simulated in advance with a reliable analysis. In this paper, we verified the reliability of the analysis by comparing the result of heating the specimen to 850 ℃ by high frequency induction heating and the temperature obtained through the co-simulation analysis.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.54
no.4
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pp.184-193
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2021
This study demonstrates formation behavior and morphological changes of PEO (Plasma Electrolytic Oxidation) films on AZ91 Mg alloy as a function of pre-treatment time in 1 M HF solution at 25 ± 1 ℃. The electrochemical behavior and morphological changes of AZ91 Mg alloy in the pre-treatment solution were also investigated with pre-treatment time. The PEO films were formed on the pre-treated AZ91 Mg alloy specimen by the application of anodic current 100 mA/cm2 of 300 Hz AC in 0.1 M NaOH + 0.4 M Na2SiO3 solution. Vigorous generation of hydrogen bubbles were observed upon immersion in the pre-treatment solution and its generation rate decreased with immersion time. It was also found that 𝛽-Mg17Al12 in AZ91 Mg alloy was dissolved and a protective thin film of MgF2 was formed on the AZ91 Mg alloy surface during the pre-treatment process in the 1 M HF solution. PEO film did not grow on the AZ91 Mg alloy specimen when the surface was not pre-treated and irregular PEO films with nodular defects were formed for the specimens pre-treated up to 1 min. Uniform PEO films were formed when the AZ91 Mg alloy specimen was pre-treated more than 3 min. The growth rate of PEO films on AZ91 Mg alloy increased significantly with increasing pre-treatment time.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.54
no.5
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pp.285-293
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2021
High-entropy TiAlCrSiN nano-composite coating was designed to improve mold life for high temperature liquid molding. Alloy design, powder fabrication and single alloying target fabrication for the high-entropy nano-composite coating were carried out. Using the single alloying target, an arc ion plating method was applied to prepare a TiAlCrSiN nano-composite coating had a 30 nm TiAlCrSiN layers are deposited layer by layer, and form about 4 ㎛-thickness of multi-layered coating. TiAlCrSiN nano-composite coating had a high hardness of about 39.9 GPa and a low coefficient of friction of less than about 0.47 in a dry environment. In addition, there was no change in the structure of the coating after the dissolution loss test in the molten metal at a temperature of about 1100 degrees.
Due to the superior corrosion resistance and mechanical properties of TiAl alloy at high temperature, it has been utilized as a turbine wheel of a turbocharger. The dissimilar metallic bonding is usually applied to combine the TiAl turbine wheel with the SCM440 structural steel which is used as a driving shaft. In this study, the TiAl and SCM440 joint were fabricated by using a friction welding technique. During bonding process, to suppress the martensitic transformation and the formation of cracks, which might reduce a strength of the joints, Cu was used as an insert metal to relieve stress. As a result, the intermetallic compounds (IMCs) layer was observed at TiAl/Cu interface while no IMC formation was formed at SCM440/Cu interface. Since understanding of the IMCs effects on the mechanical performance of welded joint is also essential for ensuring the reliability and integrity of the turbocharger system, we estimated the nanohardness of welded joint region through nanoindentation. The relation between the microstructural feature and its mechanical property is discussed in detail.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.5
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pp.55-60
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2021
We applied an artificial neural network (ANN) and evaluated surface roughness prediction in lateral milling using an endmill. The selected workpiece was AL6061-T4 to obtain data of surface roughness measurement based on the spindle speed, feed, and depth of cut. The Bayesian optimization algorithm was applied to the number of nodes and the learning rate of each hidden layer to optimize the neural network. Experimental results show that the neural network applied to optimize using the Expected Improvement(EI) algorithm showed the best performance. Additionally, the predicted values do not exactly match during the neural network evaluation; however, the predicted tendency does march. Moreover, it is found that the neural network can be used to predict the surface roughness in the milling of aluminum alloy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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