초고온가스로에서 생성된 $950^{\circ}C$ 정도의 초고온 열을 이용하여 수소를 경제적이며 또한 대량으로 생산하기 위한 시스템이 원자력수소생산시스템이며, 공정열교환기는 초고온 열과 황-요오드 공정을 통해 수소를 생산하는 원자력수소생산시스템에서의 핵심 기기이다. 한국원자력연구원에서는 초고온가스로에 사용될 기기에 대한 성능시험을 위해 최대 작동 설계온도 $1000^{\circ}C$인 헬륨가스루프를 구축하고 있으며 공정열교환기를 설계하였다. 본 연구에서는 구축중인 헬륨가스루프에서 성능시험을 수행할 예정으로 설계된 공정열교환기에 대한 고온 구조건전성을 미리 평가하기 위한 작업의 일환으로 고온구조해석 모델링, 열해석 및 열팽창 해석을 수행한 결과를 정리한 것이다. 해석결과를 이용하여 설계된 공정열교환기의 구조건전성을 유지하기 위한 1 차 및 2 차 열매체의 유입/유출 파이프라인에서의 적절한 구속조건을 결정하였으며 이를 향후 제작될 공정열교환기 시제품의 성능시험 장치 설계에 반영할 것이다.
초고온가스로로부터 생성된 $950^{\circ}C$ 정도의 초고온 열을 이용하여 수소를 경제적이며 또한 대량으로 생산하려는 원자력수소생산시스템에서 중간열교환기는 원자로에서 생산된 초고온 열을 수소생산 공장으로 전달하는 핵심 기기중의 하나이다. 한국원자력연구원에서는 초고온가스로에 사용될 핵심 기기에 대한 성능시험을 위해 소형가스루프를 구축하였고 중간열교환기의 유력한 형태로 고려되고 있는 인쇄기판형 열교환기의 소형 시제품을 제작하였다. 본 연구는 인쇄기판형 열교환기 소형 시제품을 소형가스루프에서 시험하기 전에 루프 시험조건하에서 인쇄기판형 열교환기 소형 시제품의 고온 구조건전성을 미리 평가하기 위한 작업의 일환으로 수행한 결과, 즉 고온 구조해석 모델링, 거시적 열 해석 및 구조 해석 결과 등을 정리한 것이다. 해석 결과는 인쇄기판형 열교환기 소형 시제품 성능시험결과외 비교하고 향후 제작될 중형 시제품 설계/제작에 반영할 것이다.
고온에서 운용 중인 설비의 안전성 평가를 위하여 사용기간 동안 열화된 재료의 물성을 측정하여야 하나, 운용 중인 설비에서 열화도가 다른 여러 종류의 시편을 획득하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 열교환기의 튜브와 압력용기의 재료로 널리 사용되고 있는 1Cr-0.5Mo 강을 인공열화시켜 시편으로 사용하였다. 열화도 평가를 위하여 바크하우젠 노이즈의 포락선(envelope)에서 첨두값(peak value) 사이의 간격, 보자력 및 경도를 실온에서 측정하였다. 열화도의 증가에 따라 세 값은 모두 감소하였는데, 이는 기지의 탄화물 입자가 조대화 됨으로써 탄화물 석출에 의한 기지의 연화가 결정립계의 경화보다 우세하게 작용하여 나타나는 것으로 판단되었다. 포락선 첨두값 사이의 간격과 경도값의 선형관계를 이용하여 자기적 특성 측정에 의해 간접적으로 1Cr-0.5Mo 강의 열화도를 비파괴적으로 평가할 수 있는 근거를 제시하였다.
일반적으로 수직형 프로브는 가늘고 긴 S-자형 구조가 중복되기 때문에 신호 전달 특성이 저하되므로 이것에 대한 개선이 필요하다. 본 논문에서 제안된 프로브는 캔틸리버형보다 적은 면적을 차지하는 수직형으로 동시에 많은 메모리를 테스트하기에 적합하며, 특히 외부 압력이 가해졌을 때 분기된 스프링에 의해 폐 루프(closed loop)가 형성되어 기존의 S-자형 수직형 프로브보다 기계적 특성뿐만 아니라 전기적 신호 전달 특성이 개선된 새로운 형태의 수직형 프로브를 제안하였다. 제안된 프로브를 제작하여 측정 및 시뮬레이션을 통해 기존의 S-자형 수직형 프로브보다 오버드라이브(overdrive)는 1.2배, 컨택 포스(contact force)는 2.5배, 신호 전달특성은 $0{\sim}10$ GHz에서 최대 1.4 dB 개선되는 것을 확인하였다. 또한 프로브 카드(probe card)의 신호 전달 특성을 예측할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 이를 위하여 프로브 카드를 구성하는 각 부품의 기하학적 특성에 맞도록 2.5D 또는 3D Full-wave 시뮬레이터를 사용하였으며, 계산된 결과는 측정 결과와 매우 잘 일치 하였다.
원자력발전소 열교환기 튜브의 대부분은 구리, 티타늄, 인코넬합금 등의 비자성체로 제작되어 있으나 2차 터빈계통의 습분분리재열기(moisture separator & reheater), 급수가열기 등의 튜브는 고압, 고온 등의 열악한 운전조건에서 상대적으로 고온 강도가 우수한 탄소강 또는 페라이트계열 스테인레스강 등의 자성체로 제작되어 있다. 특히 습분분리재열기 튜브와 같은 열교환 매체가 증기인 경우 열전달 능력을 증가시키기 위해서 핀 튜브를 사용한다. 탄소강 또는 페라이트계열 스테인레스강 등의 자성체 튜브는 고온, 고압에서 강도가 우수하지만 운전 중에 증기 커팅, 침식, 기계적 진동 마모, 응력부식균열 등의 사용 중 결함이 발생하여 발전소 정상운전에 지장을 초래할 수 있기 때문에 전열관의 건전성 평가를 위한 주기적인 비파괴검사의 수행이 필요하다. 하지만 자성체 열교환기 튜브는 투자율이 높은 전기적 특성으로 인하여 기존의 와전류검사기술로는 비파괴검사가 어렵기 때문에 원격장검사기술을 적용해야 한다. 따라서 본 연구에서는 원자력발전소 습분분리재열기세관의 현장적용에 필요한 검사기술을 개발하기 위해서 원격장탐촉자, 인공결함 시험편 및 탐촉자 구동장치를 설계하였으며, 이를 활용하여 발전소 현장 검사에 적용하였다.
본 연구는 7075 알루미늄 합금의 용가재에 따른 GTA용접공정의 기계적 특성을 평가 하기위해 인장시험, 미세경도 시험과 같은 실험을 실시하였다. 방사선비파괴 시험 결과 KS D 0242규격의 1급의 기준에 만족하였으며 용가재에 따른 용접의 결함증가 등의 문제점은 없는 것으로 판단된다. 인장시험 결과 Al 7075를 용가재로 사용하였을 때에만 용접부에서 파단이 일어났으며 Al 7075, ER 4043의 용가재에 따른 인장강도는 각각 240MPa, 253MPa로 나타나며 항복강도는 각각 132MPa, 120MPa로 나타났으며 연신율은 각각 6.6%, 13%로 나타났다. 미세경도시험 결과 Al 7075를 용가재로 사용했을 때 용착금속부는 경화되어 Hv132로 나타났으며 ER 4043을 사용한 시편의 용착금속부의 경도는 각각 약 24% 감소하여 나타났다. Al 7075의 용접의 경우 같은 합금 조성의 용가재를 사용하여 용접 하면 용착금속부가 경화하여 용착금속부에서 파괴가 일어날 수 있으므로 같은 합금의 조성의 용가재를 사용하지 않는 것이 바람직하다. 위와 같은 실험을 통하여 7075 알루미늄합금의 용접시 같은 합금 조성의 용가재인 Al 7075를 사용하는 것 보다는 Al-Si계인 ER 4043을 용가재를 사용하는 것이 바람직하다.
Carlisle, Patricia L.;Guda, Teja;Silliman, David T.;Hale, Robert G.;Baer, Pamela R. Brown
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제45권2호
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pp.97-107
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2019
Objectives: Small animal maxillofacial models, such as non-segmental critical size defects (CSDs) in the rabbit mandible, need to be standardized for use as preclinical models of bone regeneration to mimic clinical conditions such as maxillofacial trauma. The objective of this study is the establishment of a mechanically competent CSD model in the rabbit mandible to allow standardized evaluation of bone regeneration therapies. Materials and Methods: Three sizes of bony defect were generated in the mandibular body of rabbit hemi-mandibles: $12mm{\times}5mm$, $12mm{\times}8mm$, and $15mm{\times}10mm$. The hemi-mandibles were tested to failure in 3-point flexure. The $12mm{\times}5mm$ defect was then chosen for the defect size created in the mandibles of 26 rabbits with or without cautery of the defect margins and bone regeneration was assessed after 6 and 12 weeks. Regenerated bone density and volume were evaluated using radiography, micro-computed tomography, and histology. Results: Flexural strength of the $12mm{\times}5mm$ defect was similar to its contralateral; whereas the $12mm{\times}8mm$ and $15mm{\times}10mm$ groups carried significantly less load than their respective contralaterals (P<0.05). This demonstrated that the $12mm{\times}5mm$ defect did not significantly compromise mandibular mechanical integrity. Significantly less (P<0.05) bone was regenerated at 6 weeks in cauterized defect margins compared to controls without cautery. After 12 weeks, the bone volume of the group with cautery increased to that of the control without cautery after 6 weeks. Conclusion: An empty defect size of $12mm{\times}5mm$ in the rabbit mandibular model maintains sufficient mechanical stability to not require additional stabilization. However, this defect size allows for bone regeneration across the defect. Cautery of the defect only delays regeneration by 6 weeks suggesting that the performance of bone graft materials in mandibular defects of this size should be considered with caution.
본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.
본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 복합재 적층판의 파괴 모드를 결정하는 방법을 제안하였다. 수많은 엔지니어링 응용 분야에서 적층 복합재의 사용이 증가함에 따라 무결성과 성능을 보장하는 것이 중요해졌다. 그러나 재료의 이방성으로 인해 복잡하게 나타나는 파괴모드를 식별하는 것은 도메인 지식이 필요하고, 시간이 많이 드는 작업이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 적층 복합재의 파괴 모드 분석을 자동화하는 것을 목표로 하였다. 이 목표를 달성하기 위해 적층된 복합재에서 파손된 인장 시험편의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 얻어 다양한 파괴 모드를 확보하였다. 이러한 SEM 이미지는 섬유 파손, 섬유 풀아웃, 혼합 모드 파괴, 매트릭스 취성 파손 및 매트릭스 연성 파손과 같은 다양한 파손 모드를 기준으로 분류하였다. 다음으로 모든 클래스의 집합 데이터를 학습, 테스트, 검증 데이터 세트로 구분하였다. 두 가지 딥 러닝 기반 사전 훈련 모델인 DenseNet과 GoogleNet을 이용해 각 파괴 모드에 대한 차별적 특징을 학습하도록 훈련하였다. DenseNet 및 GoogleNet 모델은 각각 (94.01% 및 75.49%) 및 (84.55% 및 54.48%)의 훈련 및 테스트 정확도를 보여주었다. 그런 다음 훈련된 딥 러닝 모델은 검증 데이터 세트를 활용해 검증하였다. 더 깊은 아키텍처로 인해 DenseNet 모델이 고품질 특징을 추출하여 84.44% 검증 정확도(GoogleNet 모델보다 36.84% 더 높음)를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 DenseNet 모델이 높은 정밀도로 파괴 모드를 예측함으로써 적층 복합재의 파손 분석을 수행하는 데 효과적이라는 것을 알 수 있다.
본 연구는 수분함량과 스크루 회전속도가 식물성 단백질의 조직화 및 물리적 특성에 미치는 영향을 분석하기 위해 스크루 회전속도 250 rpm, 배럴 온도 $140^{\circ}C$로 고정하고, 수분함량을 40, 50, 60%로 조절하였다. 또 다른 압출성형공정은 수분함량 55%, 용융물의 온도 $140^{\circ}C$로 고정하고 스크루 회전속도를 150, 250, 330 rpm으로 조절하였다. 분리대두단백 압출성형물의 팽화율은 수분함량과 스크루 회전속도가 감소할수록 증가하였으나, 비길이는 수분함량과 스크루 회전속도가 증가할수록 증가하였다. 조각밀도는 수분함량과 스크루 회전속도가 감소할수록 증가하였다. 색도는 수분함량이 40%일 때 가장 낮은 명도($46.68{\pm}0.42$)와 황색도($19.37{\pm}0.52$)를 나타내었다. 수분함량이 50%에서 60%로 증가할수록 명도는 $52.25{\pm}0.27$, $52.70{\pm}0.42$로 증가하였다. 색도 차는 수분함량이 60%, 스크루 회전속도 250 rpm 일 때 $30.88{\pm}0.38$로 기존 원료의 색도와 차이가 가장 작았다. 수분흡착지수는 수분함량이 40%일 때 가장 큰 값인 482.24%였으며, 스크루 회전속도가 150 rpm에서 330 rpm으로 증가할수록 $258.90{\pm}8.26$, $294.71{\pm}4.30$, $347.84{\pm}10.30%$로 증가하였다. 탄성력과 응집력은 양의 상관관계를 보였으며, 수분함량이 40%일 때 탄력성과 응집성이 각각 $80.15{\pm}0.93$, $51.71{\pm}5.50%$였다. 50%에서 60%로 증가할수록 탄력성과 응집성은 감소하였으나 스크루 회전속도가 증가할수록 값은 증가하는 경향을 보였다. 절단강도는 수분함량이 40%에서 60%로 증가할수록, 스크루 회전속도가 낮을수록 높은 값을 나타냈다. 수용성 질소지수는 수분함량 55%, 스크루 회전속도 330 rpm일 때 가장 높은 값인 $80.57{\pm}3.06%$였다. 또한, 수분함량이 40%에서 50%로 증가할수록 $75.25{\pm}0.59$에서 $66.06{\pm}2.63%$로 감소하였다. 조직잔사지수는 수분함량이 증가할수록, 스크루 회전속도가 낮을수록 증가하였고, 스크루 회전속도가 150 rpm일 때 가장 높은 값(30.92%)을 나타내었다. 결론적으로 고수분함량(60%)과 낮은 스크루 회전속도(150 rpm)일 때 조직감과 조직잔사지수가 높고 수용성 질소지수가 낮았으므로 조직결착력이 향상된 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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