The hydraulic control valve, used in the CPB (cold-pad-Batch) cold dyeing system, passes through a pressurized material that absorbs the dye. The hydraulic control of the hydraulic control panel shall be driven in a uniform and precisely controlled manner, as it interferes directly with the dyschromatism. In this study, an acceleration test model was employed to verify the durability of the hydraulic control of the hydraulic control panel, which was manufactured by the scenic model, and the pre-roll angle was analyzed before the performance of acceleration test. Based on the change in the amount of deformation of the padder roll the durability of the padder roll was analyzed along with verification of the durability of the skin and the rubber coating in contact with the fabric. Furthermore, the accelerated test method used for hydraulic controlled multi-cell padder rolls was verified.
Recently, meteorological disasters have been increasing by climate change, excessive rainfall, and landslide. The purpose is to develop new fabric concrete that can prevent and recover from damages because some of areas are vulnerable to meteorological disaster. Specifically, this technology can minimize time and space constraint when repairing the concrete structure and installing a formwork. The structure of fabric concrete is a mixture of fabric concrete and a high-speed hardened cement, Silica sand, wollastonite mineral fiber, fabric material and waterproof PVC fabric. In this study, the ratio of mechanical properties and durability of the fabric concrete mixture was evaluated by deriving the binder: silica sand mix ratio of the fabric concrete mixture and substituting part of the cement amount with wollastonite mineral fiber. Best binder in performance evaluation: Silica sand mix ratio is 6: 4 and the target mechanical performance and durability are the best when over 15% wollastonite binder is replaced by silicate mineral fiber.
As a part of the effort for improving the durability design based on a set of the deem-to-satisfy specifications, it is important and primary to quantitatively identify the environmental impact to a target reinforced concrete structure. In this work, an effort is made to quantitatively calculate the environmental affecting factor with using a fuzzy inference that it indicates the severity of environmental impact to the exposed reinforced concrete structure or member. This system is composed of input region, output region and rule base. For developing the fuzzy inference system surface chloride concentration{chloride), cyclic degree of wet and dry(CWD), relative humidity(RH) and temperature (TEMP) were selected as the input parameter to environmental affecting factor(EAF) of output parameter. The Rules in inference engine are generated from the engineering knowledge and intuition based on some international code of practises as well as various researcher's experimental data. The devised fuzzy inference system was verified comparing the inferred value with the investigation data, and proved to be validated. Thus it is anticipated that this system for quantifying EAF is certain to be considered into the starting point to develop the performance-based durability design considering the service life of structure.
A waste gate valve (WGV) assembly for a gasoline turbocharger is typically manufactured by means of precision casting. In this study, however, it was newly manufactured in a more innovative way, metal injection molding (MIM) using Inconel 713C alloy, and its performance was tested in a 1.6L direct injection gasoline engine by a thermal shock durability test that lasted 300 hours, after which the results were compared to those of a precision-cast WGV assembly with regard to the engine intake boost pressure, turbine wheel speed, and transient intake pressure. It was found that the two WGV assemblies showed similar performance levels throughout the durability test.
Chloride is one of the most common threats to reinforced concrete (RC) durability. Alkaline environment of concrete makes a passive layer on the surface of reinforcement bars that prevents the bar from corrosion. However, when the chloride concentration amount at the reinforcement bar reaches a certain level, deterioration of the passive protection layer occurs, causing corrosion and ultimately reducing the structure's safety and durability. Therefore, understanding the chloride diffusion and its prediction are important to evaluate the safety and durability of RC structure. In this study, the chloride diffusion coefficient is predicted by machine learning techniques. Various machine learning techniques such as multiple linear regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural networks, extreme gradient boosting annd k-nearest neighbor were used and accuracy of there models were compared. In order to evaluate the accuracy, root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) were used as prediction performance indices. The k-fold cross-validation procedure was used to estimate the performance of machine learning models when making predictions on data not used during training. Grid search was applied to hyperparameter optimization. It has been shown from numerical simulation that ensemble learning methods such as random forest and extreme gradient boosting successfully predicted the chloride diffusion coefficient and artificial neural networks also provided accurate result.
Load variations reduce the lifespan of polymer electrolyte fuel cells (PEFCs). To analyze the impact of load variations on durability of PEFCs, two stacks were built and operated continuously for 400 hours, one under load variations and the other under constant current condition with the same energy output. Using the example model provided by Mathworks, we obtained load variation data for the experiments. The performance curves were measured every 100 hours and analyzed by current interruption method and electrochemical impedance spectroscopy. The degradation comparison shows a much larger decrease in performance under the load variation. The activation resistance, electrical resistance, and mass transfer resistance are all found to increase more.
최근 들어 염해환경하의 콘크리트 구조물에 대한 정량적인 사용수명 및 장기적인 성능의 확보를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 확률론에 기초한 새로운 내구성 해석 및 설계개념이 콘크리트 구조물의 사용수명을 증진하기 위해 매우 효과적인 것으로 나타났다. 이와 관련하여 아직까지는 설계변수와 관련한 신뢰성 있는 자료가 부족한 실정이지만, 새로운 콘크리트 구조물의 경우에는 확률론적 내구성 설계 개념을 부분적으로 적용하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 염소이온 확산계수를 고려하여 Fick의 확산방정식에 대한 해를 구하였으며, 이를 이용하여 Monte Carlo Simulation에 기초한 확률론적 내구성 해석을 수행하였다. 또한, 이를 통해 콘크리트 구조물의 내구성과 관련된 각 설계변수들의 영향을 명확히 하였으며, 제시된 확률론적 내구성 해석절차를 다양한 콘크리트 구조물로부터 얻어진 염소이온 침투자료에 적용하여 유용성을 검토하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 확률론적 내구성 해석절차는 향후 염해 환경에 처한 중요 콘크리트 구조물의 내구성 확보 및 기존 구조물의 염해에 기초한 잔존수명 예측에 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
콘크리트 구조물의 성능저하는 여러 성능저하 요인들의 상호작용에 의해 발생한다. 특히 중성화는 시간의 경과에 따라 증가하는 대표적인 성능저하기구로 알려져 있다. 최근 들어 중성화 메카니즘에 관한 기초적인 연구와 더불어 중성화로 성능저하된 구조물의 내구성 증진을 위한 공법 및 기술개발이 활발히 진행중이다. 이에 본 논문에서는 기존에 제안되고 있는 중성화 단계에 따른 보수공법을 바탕으로 중성화된 콘크리트에 침투성 알칼리성부여제를 도포함에 따른 알칼리성 회복성상과 표면피복재의 종류에 따른 알칼리성 유지성능을 정량적으로 비교.분석하였다. 본 실험결과 알칼리성부여제를 토포함에 의해 촉진중성화에 의해 pH가 저하된 콘크리트의 알칼리성 회복성능을 확인 할 수 있었으며, 알칼리성부여제 도포후 표면피복재에 따라 콘크리트의 알칼리성 유지성능은 큰 차이를 나타내는 것으로 나타났다.
For nuclear concrete structures on the coast, the prevention and management against salt damage is needed because they are being under the influence of the sea water at all times. In general, the deterioration of the concrete is generated in concrete surface firstly and then extended into concrete gradually as its service life increases. Therefore, the protective layer on the concrete surface is needed to establish and manage the durability of concrete. To enhance the durability performance of the existing and new concrete, the development and application of a high-performance penetration sealer is needed. The sealer has to have the functions that are able to prevent the attack of the moisture, carbon dioxide, and harmful substance from the outside. Therefore, the aim of this project is to guarantee the long service-life and waterproof performance of a nuclear concrete structures by increasing the density of the existing and new concrete surface layer, and to enhance the dust-proof performance of the uncoating part of the nuclear safety-relative structures.
Recently, it has been studied for the application of nano-materials in the concrete. Applied a small amount of nano-materials can achieve the goal of high strength, high performance and high durability. The small addition of nano clay improves strength, thermal stability, and durability of concrete because of the excellent dispersion. The present study has investigated the effectiveness, when varying with the contents of nano clay, influencing the pull-out behavior of macro synthetic fibers in nano materials cement mortar. Pullout tests conducted in accordance with the Japan Concrete Institute (JCI) SF-8 standard for fiber-reinforced concrete test methods were used to evaluate the pullout performance of the different nano clay. Nano clay was added to the 0, 1, 2, 3, 4 and 5 % of cement weight. The experimental results demonstrated that the addition of nano clay led to improve the pull-out properties as of the load-displacement curve in the precracked and debonded zone. Also, the compressive strength, flexural strength and pullout performance and of Mix No. 1 and No. 2 increased up to the point when nano clay used increased by 2 and 3 % contents, respectively, but decreased when the exceeded 3 and 4 %, respectively. It was proved by verifying increase of the scratching phenomenon in macro synthetic fiber surface through the microstructure analysis on the surface of macro synthetic fiber.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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