본 연구에서는 레이저를 이용한 협대역 표면파의 음향 비선형 계측을 통하여 굽힘피로손상된 알루미늄 합금의 피로열화를 평가하였다. 선배열 레이저를 이용할 경우 발생하는 본질적인 고조파 성분을 이론적으로 분석하고 굽힘피로손상된 알루미늄 6061 합금의 표면으로부터 음향 비선형 파라미터를 성공적으로 측정하였다. 피로사이클의 증가에 따라서 음향 비선형 파라미터는 증가하였고 손상 정도와 매우 밀접한 관계를 보였다. 결과적으로 본 연구에서 다룬 레이저 여기된 표면파의 비선형평가기법은 피로손상된 표면열화 평가에 매우 유용할 것으로 판단된다.
Friction stir welding is a relatively new solid state joining process. A6061-T6 and A5052-H32 aluminium alloy has gathered wide acceptance in the fabrication of light weight structures requiring a high strength to weight ratio and good corrosion resistance. This friction stir process uses a non-consumable tool to generate frictional heat in the abutting surfaces. The welding parameters such as tool rotational speed, welding speed, etc., and tool pin profile play a major role in deciding FSP zone formation in A6061-T6 and A5052-H32 aluminium alloy. Three different tool pin profiles have been used to fabricate the dissimilar butt joints. The formation of friction stir processed zone has been analysed macroscopically. Tensile properties of the joints have been evaluated and correlated with the friction stir processed zone formation.
It was attempted to improve the wear resistance of Al alloy under the load condition by making a formation of the thicker surface hardening alloy layers. The thicker surface hardening alloy layers were formed on 6061 Al alloys overlayed by MIG and TIG welding process with Cu powders feeding. The characteristics of hardening and wear resistance have been investigated in relation to the microstructures of alloyed layers, with a selection of optimum alloying conditions for formation of overlaying layer. The results obtained were summarized as follows With increasing feeding rate of Cu powders by MIG welding, the hardness and specific wear of the overlay weld alloys were increased. It is considered that these high hardness and specific wear of overlay weld alloys were due to the formation of Θ($Al_2Cu$) phases. With increasing feeding rate of Cu powders by TIG welding, the hardness and specific wear of the overlay weld alloys were increased in feeding rates 12 and 18g/min. However, the hardness and specific wear were decreased in the powder feeding rate 38g/min. It is considered that considered that decrease of hardness and specific wear in the powder feeding rate 38g/min due to formation of ${\gamma}$($Al_4Cu_9$) phases.
알루미늄 합금은 질량 대비 강도가 우수하고 내식성 및 저온 특성이 양호하여 구조재로서 널리 사용되고 있다. 또한 그 사용 추세가 점점 증가 하고 있으며 알루미늄 합금의 용접을 위해 현재까지 다양한 용접 공정이 적용되었다. 일반적으로 GMAW, GTAW 등의 아크 용접과 박판의 경우 저항 점용접, 그 외의 $CO_2$ laser, Nd:YAG laser와 같은 고밀도 에너지 용접 공정에 의한 연구 결과들이 많이 발표 되었다. 하지만 알루미늄 합금의 특성 상 용접부에 기공과 균열과 같은 결함들이 각 공정에서 많이 발생하며 이러한 결함을 감소시키기 위한 용접기술에 관해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 GMAW, Plasma-GMAW 공정을 적용하여 알루미늄 합금의 용접특성을 비교하였다. 알루미늄 합금 Al 5052, Al 6061 4mm 두께 모재에 대해 BOP(Bead On Plate) 용접실험을 실시하였으며 생산성 측면에서 각 공정에 따라 완전 용입 시 최대 용접 속도를 측정하여 비교하였다. 용접 품질 측면에서는 비드 표면 및 단면을 검사하고 인장시험을 수행하였으며, 용접 기공과 균열을 X-ray 촬영을 통해 비교하였다. 또한 고속카메라 촬영을 통해 용접 중 플라즈마로 인한 산화막 제거 효과를 확인하고 각 공정별 용접 시작부의 아크 안정성을 평가하였다. 인장시험 결과 모든 모드에서 모재에서 파단됨을 확인 하였고, Plasma-GMAW 공정의 경우 플라즈마의 예열효과로 인하여 GMAW 보다 완전용입 기준 용접속도가 빨랐으며, 청정작용도 우수한 것으로 확인되었다.
Convolution Neural Network(CNN) is a class of deep learning algorithms and can be used for image analysis. In particular, it has excellent performance in finding the pattern of images. Therefore, CNN is commonly applied for recognizing, learning and classifying images. In this study, the surface defect classification performance of Al 6061 extruded material using CNN-based algorithms were compared and evaluated. First, the data collection criteria were suggested and a total of 2,024 datasets were prepared. And they were randomly classified into 1,417 learning data and 607 evaluation data. After that, the size and quality of the training data set were improved using data augmentation techniques to increase the performance of deep learning. The CNN-based algorithms used in this study were VGGNet-16, VGGNet-19, ResNet-50 and DenseNet-121. The evaluation of the defect classification performance was made by comparing the accuracy, loss, and learning speed using verification data. The DenseNet-121 algorithm showed better performance than other algorithms with an accuracy of 99.13% and a loss value of 0.037. This was due to the structural characteristics of the DenseNet model, and the information loss was reduced by acquiring information from all previous layers for image identification in this algorithm. Based on the above results, the possibility of machine vision application of CNN-based model for the surface defect classification of Al extruded materials was also discussed.
Al alloy matrix composite with TiNi shape memory fiber as reinforcement has been fabricated by hot pressing to investigate microstructures and mechanical properties. The analysis of SEM and EDS showed that the composites have shown good interface bonding. The stress-strain behavior of the composites was evaluated at temperatures between 363K and room temperature as a function of prestrain, and it showed that the yield stress at 363K was higher than that of the room temperature. Especially, the yield stress of this composite increases with increasing the amount of prestrain, and it also depends on the volume fraction of fiber and heat treatment. The smartness of the composite is given due to the shape memory effect of the TiNi fiber which generates compressive residual stress in the matrix material when heated after being prestrained. Microstructural observation has revealed that interfacial reactions occur between the matrix and fiber, creating two intermetallic layers.
The horizontal continuous casting process with the heating mold was adopted for fabricating defect-free 4043 Al alloy rods of 3.2m dia. with mirror surfaces. These rods were drawn into 2.4mm dia. rods for GTAW welding. The GTAW welding tests were carried out by use of these welding rods with 6061 Al alloy as a base metal. After welding, the X-ray tests, tensile strength tests, bending tests, and microstructural analysis of welded zone and HAZ were carried out. The results represented that the welding rods with good surfaces and welding properties could be made by the horizontal continuous casting, and followed by the drawing process.
본 논문에서는 실험적 연구를 통해 고체 입자의 크기가 입자 침식에 미치는 영향에 대해 논하였다. 고밀도 폴리에틸렌 입자를 최고 속도 마하 3으로 이단 가스건을 이용해 발사하였다. 발사된 입자를 Al1050, Al6061 T6 알루미늄 합금과 ZnS, 사파이어 적외선창 시편과 충돌시켜 입자침식을 일으켰다. 알루미늄 합금의 표면에는 크레이터가 생성되었다. 크레이터의 크기를 통해, 알루미늄 합금의 입자침식 저항성을 살펴보았다. 적외선창은 시편 표면에 크랙이 생성될 때까지 반복해서 시험하였다. 이를 통해 적외선창의 입자침식 저항 특성을 나타내는 충돌 임계 곡선을 정의할 수 있었다. 다양한 크기의 고체 입자를 이용한 입자침식 시험을 통해, 고체 입자의 크기가 재료의 입자침식 저항성에 선형적으로 영향을 끼친다는 것을 확인할 수 있었다.
As a trend of lightening automobiles and electronic products, several studies are currently underway to replace parts of metals with resins. In particular, heterojunctions between metals and resins are now under the spotlight. This study aims to evaluate the variation in bonding strength with process conditions when the polybutylene terephthalate (PBT) polymer is bonded to a specimen of the lightweight 6061 aluminum alloy (AL6061). Conditions of the bonding surface of the AL6061 specimen, the temperature of the injection mold, and the content of the glass fiber were considered to be process variables. Bonded specimens were manufactured for different values of these variables. Bonding strength tests were then performed on these specimens and variations were analyzed in their characteristics corresponding to those of the process conditions. Fractures in these specimens were assessed using scanning electron microscopy (SEM) to assess the fracture surface. This was then used to analyze the fracture shape and determine whether anodizing the specimen led to the development of cracks on the joint surface. Results of the above test indicated that while the surface condition of the specimen and the temperature of the injection mold significantly influenced the strength of bonding, the content of the glass fiber did not.
For the evaluation of corrosion resistance, Al 6061-T6 alloy was welded by Friction Sti. Welding(FSW) and Gas Metal Arc Welding(GMAW) evaluated by Tafel method and immersion test. The Tafel and immersion test results indicated that GMA weld was severely attacked compared with those of friction stir weld. It may be mainly due to the galvanic corrosion mechanism act on the CMA weld.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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