Titanium based implants are known to improve their osseointegration by controlling surface roughness from nanometers to micrometers. Implants continuously and/or repeatedly receive irregular loads in the human body, and require a deeper understanding of the tensile and fatigue properties that can determine the fracture characteristics of the materials. In this study, the plastic deformation behavior which depends on the surface geometry of the materials during tensile tests was analyzed using the finite element method. As a result, the tensile properties were greatly decreased with increasing the sharpness of the surface. On the other hand, the average roughness had no significant effect on tensile properties. This investigation shed a light on developing titanium implants with improved osseointegration by surface treatments.
Effects of surface roughness on bearing performances are investigated numerically in this study, especially for the parallel thrust bearing. Although mating surfaces are parallel and separated by thin fluid film, the pressure distribution is formed due to asperities. Model surface is generated numerically with given autocorrelation function and some surface profile parameters. Then the average Reynolds equation is applied to predict the effects of surface roughness between hydrodynamic and mixed lubrication regimes. In this equation, flow factors are defined as correction terms to smooth out high frequency surface roughness. The correlation length is proposed to get the minimum load for the parallel thrust bearing for various sliding conditions.
PURPOSE. To determine the extent of treatment traces, the roughness depth, and the quantity of titanium nitride (TiN) removed from the surface of CAD/CAM abutments after treatment with various instruments. MATERIALS AND METHODS. Twelve TiN coated CAD/CAM abutments were investigated for an in vitro study. In the test group (9), each abutment surface was subjected twice (150 g vs. 200 g pressure) to standardized treatment in a simulated prophylaxis measure with the following instruments: acrylic scaler, titanium curette, and ultrasonic scaler with steel tip. Three abutments were used as control group. Average surface roughness (Sa) and developed interfacial area ratio (Sdr) of treated and untreated surfaces were measured with a profilometer. The extent of treatment traces were analyzed by scanning electron microscopy. RESULTS. Manipulation with ultrasonic scalers resulted in a significant increase of average surface roughness (Sa, P<.05) and developed interfacial area ratio (Sdr, P<.018). Variable contact pressure did not yield any statistically significant difference on Sa-values for all instruments (P=.8). Ultrasonic treatment resulted in pronounced surface traces and partially detachment of the TiN coating. While titanium curettes caused predominantly moderate treatment traces, no traces or detectable substance removal has been determined after manipulation with acrylic curettes. CONCLUSION. Inappropriate instruments during regular plaque control may have an adverse effect on the integrity of the TiN coating of CAD/CAM abutments. To prevent defects and an increased surface roughness at the transmucosal zone of TiN abutments, only acrylic scaling instruments can be recommended for regular maintenance care.
In this study, we carried out the each lines of section, using GC (green silicon carbide) whetstone, the SCM415 material which separated by after and before heat treatments process, in 3+2 axis machining centers for integrated grinding after cutting end mill works, the spindle speed 8000 rpm and feed rate 150 mm/min. For the analysis of the centerline average roughness (Ra), we measured by 10 steps stages. Using Finite element analysis, we found the result of the load analysis effect of the assembly parts, when applied the 11 kg's load on both side of the ATC (Automatic tool change) arm. The result is as follows. For the centerline average roughness (Ra) in the non-heat treatment work pieces, are appeared the most favorable in the tenth section are $0.510{\mu}m$, that were shown in the near the straight line section which is the smallest deformation of curve. In addition, the bad surface roughness appears on the path is to long by changing angle, the more inclined depth of cut, because the chip discharging is not smoothly.
헤어미용을 통한 외모 관리는 미용산업의 근간(根幹)을 이루면서 열을 이용한 퍼머넌트 웨이브는 헤어살롱에서 많이 시술되고 있지만, 열 퍼머넌트 웨이브 시술로 인한 모발 손상은 불가피한 현실이다. 따라서 모발 웨이브 형성력을 더욱 높일 수 있고 고객의 모발 손상을 최소화할 수 있는 열 퍼머넌트 웨이브에 대한 효율적인 방안을 제시할 목적으로 본 연구를 진행하였다. 후두부의 버진 헤어를 채취하여 thermal rod pretreatment and thermal permanent wave treatment를 한 후, Atomic Force Microscope를 통한 모발 거칠기 분석과 3D-image를 연구하였다. 연구 결과 평균 거칠기(Ra)와 십점 평균 거칠기(Rz) 모두 4구간이 각각 223nm와 853nm로 산출되면서 가장 높은 수치를 나타냈다. 실험 데이터의 표본이 적은 한계성을 지니고 있으나 본 연구를 통해 웨이브 형성력을 더욱 상승시킬 수 있으며, 고객 모발의 큐티클 보호와 함께 모발 손상을 최소화할 수 있는 열 퍼머넌트 웨이브에 대한 객관적인 방안 제시가 현실적으로 가능해질 것으로 판단한다.
Kim, Kyung Sook;Han, Se Jik;Lee, Tae-Hee;Park, Tae-Joon;Choi, Samjin;Kang, Yoon-Goo;Park, Ki-Ho
대한치과교정학회지
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제49권1호
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pp.12-20
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2019
Objective: The aim of this study was to analyze the surface composition, roughness, and relative friction of metal clips from various ceramic self-ligating brackets. Methods: Six kinds of brackets were examined. The control group (mC) consisted of interactive metal self-ligating brackets while the experimental group (CC, EC, MA, QK, and WA) consisted of interactive ceramic self-ligating brackets. Atomic force microscopy-lateral force microscopy and scanning electron microscopy-energy-dispersive X-ray spectroscopy were used to analyze the surface of each bracket clip. Results: All the clips in the experimental groups were coated with rhodium except for the QK clip. The results showed that the QK clip had the lowest average roughness on the outer surface, followed by the MA, EC, WA, and CC clips. However, the CC clip had the lowest average roughness on the inner surface, followed by the QK, WA, MA, and EC clips. The QK clip also had the lowest relative friction on the outer surface, followed by the MA, EC, CC, and WA clips. Likewise, the CC clip had the lowest relative friction on the inner surface, followed by the QK, WA, MA, and EC clips. Conclusions: The surface roughness and relative friction of the rhodium-coated clips were generally higher than those of the uncoated clips.
본 연구에서는 현장에서 실측된 유량 및 수위로부터 산정된 조도계수의 오차를 분석하고 그 타당성과 한계를 검토하였다. 자연 하천흐름을 등류로 가정하여 산정된 조도계수는 저유량 규모에서 부등류로 계산된 조도계수와 큰 차이를 나타내었으며, 이는 속도수두의 차이보다 평균 단면적, 동수반경 등 단면정보에 크게 영향을 받았다. 상대적으로 긴 구간에서 홍수량 규모의 평균 조도계수 산정에서는 구간 상하류만의 수위 자료를 이용하여 조도계수를 산정하는 수정 Newton-Raphson 방법이 구간 내 다수의 실측 수위로 산정된 평균 조도계수와 비교하여 효율적이고 정확한 해를 제공하였다. 현장 실측으로 조도계수를 산정할 경우, 수위 및 유량 측정오차로 인하여 홍수기보다 저유량 규모에서 산정된 조도계수의 불확실도가 증가되지만 이로 인하여 발생되는 수심 및 유속의 불확실도는 유량규모와 무관하게 5% 내외의 유사한 결과가 나타남으로써 실측 수위를 이용한 조도계수 산정의 타당성을 확인하였다.
The surface roughness of the inner and outer surfaces of a tube is an important requirement for nuclear fuel cladding. When an inner SiC clad tube, which is considered as an advanced Pressurized Water Cooled Reactor (PWR) clad with a three-layered structure, is fabricated by Chemical Vapor Deposition (CVD), the surface roughness of the substrate, graphite, is an important process parameter. The surface character of the graphite substrate could directly affect the roughness of the inner surface of SiC deposits, which is in contact with a substrate. To evaluate the effects of the surface roughness changes of a substrate, SiC deposits were fabricated using different types of graphite substrates prepared by the following four polishing paths and heat-treatment for purification: (1) polishing with #220 abrasive paper (PP) without heat treatment (HT), (2) polishing with #220 PP with HT, (3) #2400 PP without HT, (4) polishing with #2400 PP with HT. The average surface roughnesses (Ra) of each deposited SiC layer are 4.273, 6.599, 3.069, and $6.401{\mu}m$, respectively. In the low pressure SiC CVD process with a graphite substrate, the removal of graphite particles on the graphite surface during the purification and the temperature increasing process for CVD seemed to affect the surface roughness of SiC deposits. For the lower surface roughness of the as-deposited interlayer of SiC on the graphite substrate, the fine controlled processing with the completed removal of rough scratches and cleaning at each polishing and heat treating step was important.
The purpose of this study was to present the method to choose the optimization machining condition for the wire electric machine. This was completed by examining the ever-changing quality of the material and by improving the function of the wire electric discharge machine. Precision metal mold products and the unmanned wire electric discharge machining system were used and then applied in industrial fields. This experiment uses the wire electric discharge machine with brass wire electrode of 0.25mm. To measure the precision of the machining surface, average values are obtained from 3 samples of measures of center-line average roughness by using a third dimension gauge and a stylus surface roughness gauge. In this experiment, we changed no-node voltage to 7 and 9, pulse-on-time to $6{\mu}s,\;8{\mu}s$ and $10{\mu}s$, pulse-off-time to $8{\mu}s,\;10{\mu}s$ and $13{\mu}s$, and experimented on wire tension at room temperature by 1000gf, 1200gf, and 1400gf, respectively.
The magnetic abrasive polishing (MAP), for online monitoring with AE sensor attachment, was performed in this study. To predict the surface roughness after the magnetic abrasive polishing of NAK80, the signal data acquired from the AE sensor were analyzed. A dimensionless coefficient, which consisted of average of AErms and standard deviation of AE signal, was defined as a characteristic of the MAP and a prediction model was obtained using least square method. A neural network, which had multiple input parameters from AE signals and polishing conditions, was applied for predicting the surface roughness. As a result of this study, it was seen that there was very close correlation between the AE signal and the surface roughness in the MAP. And then on-line prediction of the surface roughness after the MAP of the NAK80 was possible by the developed prediction model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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