Liquid filtration by membrane filters is essential for the preparation of ultrapure water in semiconductor manufacturing processes. The separation of submicrometer particles suspended in ultrapure water with a laminated fibrous membrane filter was studied numerically and experimentally in the present work. We found that an electrical double layer around a single fiber expanded to a large extent at a low ion concentration, as in ultrapure water, and deformed toward the upstream of the fiber with increasing filtration velocity. Since an increase in the electrical double-layer thickness leads to a decrease in the electrical potential gradient, particles with the same polarity as the fiber approach the fiber more easily and are captured at a high filtration velocity. Experimental results also confirmed that the collection efficiency of polystyrene latex(PSL) particles through a PTFE filter became higher as the filtration velocity increased.
In this study, we confirmed that the crystallinity and the mechanical properties of polycrystalline Silicon(poly-Si) deposited on the poly-oxide are better than those of poly-Si on the conventional sacrificial layers that is CVD oxide layer or PSG. But the etch rate of poly-oxide is poor than that of the CVD oxide layer or PSG. Therefore, to make the best use of small stress and fast etch rate, we fabricated the double oxide layer; 10%-thick poly-oxide on 90%-thick CVD oxide or PSG. To estimate structure deformation by stress, we fabricated the test structures; cantilever. bridge and ring/beam structure and estimated by SEM. As the results, all structure is expressed the deformed structure by residual stress(tensile stress) and the deformation of the structure layer on the double oxide layer is small compared with that of the structure layer on the CVD oxide layer or PSG. And, the etch rate of the double oxide layer is enhanced compared with that of the poly-oxide.
It is well known that metal cutting leaves a plastically deformed layer in the machined surface. This residual phenomenon affects in various forms the physical properties of machined components such as the fatigue strength, the dimensional instability, microcracks, and the stress corrosion cracking. These physical properties, so called surface integrity, are very important for designing highly stressed and critically loaded components. Typical plastic strains in the machined surface are very difficult to measure, since they are located within a very short distance from the surface and they change very rapidly. There is an alternative way to determine the residual strain in plastically deformed materials by measuring the grain size after a subsequent recrystallization process. Although, this technique has been successfully applied by several researchers to find the plastic zone around notches and cracks in various materials and welding beads, few works have been reported using the recrystallization method to determine the residual strains in machined surface. Therefore, the purpose of this investigation Is to explore the effectiveness of the recrystallization technique in machining applications, and in particular, to find the effect of cutting parameters, i.e., depth of cut and rake angle on the plastic strains.
This paper presents a preform design method that combines the analytic method and inference of known knowledge with neural network. The analytic method is a finite element method that is used to simulate backward extrusion with pre-defined process parameters. The multi-layer network and back-propagation algorithm are utilized to learn the training examples from the simulation results. The design procedures are utilized to learn the training examples from the simulation results. The design procedures are two methods the first the neural network infer the deformed shape from the pre-defined processes parameters. The other the network infer the processes parameters from deformed shape. Especially the latest method is very useful to design the preform From the desired feature it is possible to determine the processes parameters such as friction stroke and tooling geometry. The proposed method is useful for shop floor to decide the processes parameters and preform shapes for producing sound product.
It is difficult to estimate the properties of multilayered sheet because they are composed of one or more different materials. Plastic deformation behavior of the multilayered sheet is quite different as compared to each material individually. The deformation behavior of multilayered sheet should be investigated in order to prevent forming defects and to predict the properties of the formed part. In this study, the mechanical properties and formability of stainless steel-aluminum-magnesium multilayered sheet were investigated. The multilayered sheet needs to be deformed at an elevated temperature because of its poor formability at room temperature. Uniaxial tensile tests were performed at various temperatures and strain rates. Fracture patterns changed mainly at a temperature of $200^{\circ}C$. Uniform and total elongation of multilayered sheet increased to values greater than those of each material when deformed at $250^{\circ}C$. The limiting drawing ratio (LDR) was obtained using a circular cup deep drawing test to measure the formability of the multilayered sheet. A maximum value for the LDR of about 2 was achieved at $250^{\circ}C$, which is the appropriate forming temperature for the Mg alloy. Fracture patterns on a circular cup and thickness of formed part were predicted by a rigid-viscoplastic FEM analysis. Two kinds of modeling techniques were used to simulate deep drawing process of multilayered sheet. A single-layer FE-model, which combines the three different layers into a macroscopic single layer, predicted well the thickness distribution of the drawn cup. In contrast, the location and the time of fracture were estimated better with a multi-layer FE model, which used different material properties for each of the three layers.
To find proper lathe machining parameters for SA182 Grade 304 stainless steel (SS), six kinds of samples with different machining surface states were prepared using a lathe. Surface morphologies and microstructures of near surface deformed layers on different samples were analysed. Surface morphologies and chemical composition of oxide films formed on different samples in simulated primary water with $100{\mu}g/L\;O_2$ at $310^{\circ}C$ were characterized. Results showed that surface roughness was mainly affected by lathe feed. Surface machining caused grain refinement at the top layer. A severely deformed layer with different thicknesses formed on all samples. In addition to high defect density caused by surface deformation, phase transformation, residual stress, and strain also affected the oxidation behaviour of SA182 Grade 304 SS in the test solution. Machining parameters used for # 4 (feed, 0.15 mm/r; back engagement, 2 mm; cutting speed, 114.86 m/min) and # 6 (feed,0.20 mm/r; back engagement, 1 mm; cutting speed, 73.01 m/min) samples were found to be proper for lathe machining of SA182 Grade 304 SS.
A fundamental study for developing a system of fault diagnosis of a pump is performed by using neural network. The acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The signals were obtained in various driving frequencies in order to obtain many types of data from a limited number of pumps. The acoustic data in frequency domain were managed to multiples of real driving frequency with the aim of easy comparison. The neural network model used in this study was 3-layer type composed of input, hidden, and output layer. The normalized amplitudes at the multiples of real driving frequency were chosen as units of input layer, Various sets of teach signals made from original data by eliminating some random cases were used in the training. The average errors were approximately proportional to the number of untaught data. The results showed neural network trained by acoustic signals can be used as a simple method far a detection of machine malfunction or fault diagnosis.
A fundamental study for developing a system of fault diagnosis of a pump is performed by using neural network. The acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The signals were obtained in various driving frequencies in order to obtain many types of data from a limited number of pumps. The acoustic data in frequency domain were managed to multiples of real driving frequency with the aim of easy comparison. The neural network model used in this study was 3-layer type composed of input, hidden, and output layer. The normalized amplitudes at the multiples of real driving frequency were chosen as units of input layer. Various sets of teach signals made from original data by eliminating some random cases were used in the training. The average errors were approximately proportional to the number of untaught data. The results showed neural network trained by acoustic signals can be used as a simple method for a detection of machine malfuction or fault diagnosis.
This paper has comparatively analyzed the characteristics of the machined surface of a specimen made by machining Die Steel STD11 and a specimen obtained by W-EDM steel. If a press die is manufactured through W-EDM, products of shapes that cannot easily be made through machining can be manufactured easily. However, the life of the press die is significantly reduced compared with the press die made through machining. This is believed to be caused by the deformed layer that has occurred on the surface of the press die that was made through W-EDM. The roughness of the 2 specimens was measured, and it was learned that the distribution of the roughness of the specimen made through the 1st W-EDM was rough.
In this study, we experimented the properties of SOG film as sacrificials layers in surface micromachining and made $SiO_2$ films through spin, bake, cure process. When we culled SOG films once, SOG film thickness is 1000 $\sim$ 3000 ${\AA}$. Then we coaled 200-${\AA}$ SOG film on 9000 ${\AA}$-CVD oxide and then we fabricated test structure, cantilever and ring/beam structure. We estimated deformed structure by SEM. As the results, The deformation of the structure layer in the SOG-coated sacrificial layers is small compared with that or the structure layer on CVD oxide or PSG. In the future, we use multi coated SOG films, SOG film become adequate material as sacrificial layer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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