The basic characteristics of glass are highly fragile and brittle consequences the ultimate purpose of glass manufacturing is to make a transparent glass with complex shape. In order to solve this problem, mechanical properties of glass can be increased by crystallization of its amorphous glass. However, glass-ceramics has become opaque through crystallization process due to the distracted interface of glass by precipitated particles. This study has been investigated thermal processing conditions of LAS transparent glass-ceramic by using DTA (differential thermal analysis), in order to control size of precipitated particle and then fabricate transparent glass-ceramic. DTA indicated that crystallization peak area was declined with increased nucleation temperature. Subsequently, we have been established optimum temperature for crystallization depending on the nucleation temperature. The transmission and thermal expansion were measured after crystallization, and the size of precipitated particle was identified in range of 20~100 nm by FE-SEM. In addition, by setting the optimized crystallization condition, with high transmission and low thermal expansion glass was synthesized through this experiment.
Tonpilz 트랜스듀서에서 head mass에 영향을 미치는 요소로써 그 형상과 무게 및 소재의 영향을 연구하였다. 형상 요소로는 head mass의 옆면이 대칭 축과 이루는 각도를 그 인자로 하여 0도, 35.5도, 60도로 변화시키면서 대역폭과 출력의 변화를 모사하였다. 그 결과 Al의 경우에는 35.5도에서 대역폭이 최대 값이 되었으며 그 때의 대역폭은 86.4 %로 계산되었다. Head mass의 중량은 대역폭에는 큰 영향이 없이 출력에만 영향을 미치는데 중량이 25 % 감소하였을 때 20 % 정도 출력이 증가하였다. 끝으로 head mass의 소재를 Ti로 변경하였을 때에는 밀도의 차이에 의한 무게의 증가에도 불구하고 출력이 100 % 향상되었는데 이는 Ti의 탄성률 같은 기계적 특성의 영향으로 판단되며 최대의 대역폭을 얻기 위한 형상은 45도에서 얻어졌고 대역폭은 88.1 %이었다.
이번 연구에서는 기존 철도차량의 대차 시스템에서 금속재로 제작되어온 대차 프레임 스킨을 대상으로, RTM 공정을 활용하여 복합소재로 제작할 때, 수치 해석 결과를 활용한 공정 특성을 분석하였다. 대차 프레임 스킨의 횡단면을 기준으로 두께의 변화에 따른 성형공정시간을 비교하였으며, 그에 따른 대차 프레임 스킨의 중량 변화도 함께 고려하였다. 결과적으로, 내부 섬유 매트의 부피가 일정하다는 가정하에 프레임 스킨 두께의 증가에 따라 RTM 공정시간은 줄어들었으며, 전체 시스템 중량도 감소하는 효과를 보였다. 이 결과를 토대로 향후 대차 프레임의 제조공정비용과 구조특성, 두 영역의 trade-off를 구현할 수 있는 설계 최적화 연구분야에서 제조공정 분야의 상대적 비용 산출을 위한 기본 자료로 활용할 수 있다.
Optimization of process variables such as arc current, welding voltage and welding speed in terms of the weld characteristics desired is the key step in achieving high quality and improving performance characteristics without increasing the cost. Consequently, incorrect settings of those process variables give rise to deviations in the welding characteristics from the desired bead geometry. Therefore, trainee welders are referred to the tabulated information relating different metal types and thickness as to recommend the desired values of process variables. Basically, the bead geometry plays an important role in determining the mechanical properties of the weld. So that it is very important to select the process variables for obtaining optimal bead geometry. However, it is difficult for the traditional identification methods to provide an accurate model because the optimized welding process is non-linear and time-dependent. In this paper, the possibilities of the Infra-red sensor in sensing and control of the bead geometry in the automated welding process are presented. Infra-red sensor is a well-known method to deal with the problems with a high degree of fuzziness so that the sensor is employed to build the relationship between process variables and the quality characteristic the proposed above respectively. Based on several neural networks, the mathematical models are derived from extensive experiments with different welding parameters and complex geometrical features. The developed system enables to select the optimal welding parameters and control the desired weld dimensions during arc welding process.
The mechanical properties of bellows, such as the extensibility and the strength can be changed depending on the shape. For the shipbuilding material, it is favorable that the fatigue lift is long due to the elastic property and the reduction of thermal stress in piping system. Nowadays, the domestic production and design of bellows are based on the E.J.M.A Code. Therefore, the design standard is in need because of much errors and lack of detailed analysis. In this study, it is attempted to find out the optimal shape of U-type ship's bellows that is applied to design of experiment using the finite element method. The effective factors, mountain height, length, thickness, and number of mountains and the length of joint are considered and the proper values are chosen for the simulation. The number of mountains are increased, the volume increases above the standard volume and the stress obviously increases. In addition, the effect of the thickness of bellows on the stress is very large. Both of the volume and stress are decreasing at a certain lower value region.
A microstructure-dependent dynamic model for silicon nanobeams with axial motion is developed by considering the effects of nonlocal elasticity and surface energy. The nanobeam is considered to subject to both transverse and longitudinal loads arising from nanostructural surface effect and all positive directions of physical quantities are defined clearly prior to modeling so as to clarify the confusions of sign in governing equations of previous work. The nonlocal and surface effects are taken into consideration in the dynamic behaviors of silicon nanobeams with axial motion including circular natural frequency, vibration mode, transverse displacement and critical speed. Various supporting conditions are presented to investigate the circular frequencies by a numerical method and the effects of many variables such as nonlocal nanoscale, axial velocity and external loads on non-dimensional circular frequencies are addressed. It is found that both nonlocal and surface effects play remarkable roles on the dynamics of nanobeams with axial motion and cause the frequencies and critical speed to decrease compared with the classical continuum results. The comparisons of the non-dimensional calculation values by present and previous studies validate the correctness of the present work. Additionally, numerical examples for silicon nanobeams with axial motion are addressed to show the nonlocal and surface effects on circular frequencies intuitively. Results obtained in this paper are helpful for the design and optimization of nanobeam-like microstructures based sensors and oscillators at nanoscale with desired dynamic mechanical properties.
The yield criterion, or called yield function, plays an important role in the study of plastic working of a sheet because it governs the plastic deformation properties of the sheet during plastic forming process. In this paper, we propose a modified version of previous anisotropic yield function (Trans. Mater. Process., 31(4) 2022, pp. 214-228) based on J2 and J3 stress invariants. The proposed anisotropic yield model has the 6th-order of stress components. The modified version of the anisotropic yield function in this study is as follows. f(J20,J30) ≡ (J20)3 + α(J30)2 + β(J20)3/2 × (J30) = k6 The proposed anisotropic yield function well explains the anisotropic plastic behavior of various sheets such as aluminum, high strength steel, magnesium alloy sheets etc. by introducing the parameters α and β, and also exhibits both symmetrical and asymmetrical yield surfaces. The parameters included in the proposed model are determined through an optimization algorithm from uniaxial and biaxial experimental data under proportional loading path. In this study, the validity of the proposed anisotropic yield function was verified by comparing the yield surface shape, normalized uniaxial yield stress value, and Lankford's anisotropic coefficient R-value derived with the experimental results. Application for the proposed anisotropic yield function to AA6016-T4 aluminum and DP980 sheets shows symmetrical yielding behavior and to AZ31B magnesium shows asymmetric yielding behavior, it was shown that the yield locus and yielding behavior of various types of sheet materials can be predicted reasonably by using the proposed anisotropic yield function.
The yield criterion, or called yield function, plays an important role in the study of plastic working of a sheet because it governs the plastic deformation properties of the sheet during plastic forming process. In this paper, we propose a novel anisotropic yield function useful for describing the plastic behavior of various anisotropic sheets. The proposed yield function includes the anisotropic version of the second stress invariant J2 and the third stress invariant J3. The anisotropic yield function newly proposed in this study is as follows. F(J2)+ αG(J3)+ βH (J2 × J3) = km The proposed yield function well explains the anisotropic plastic behavior of various sheets by introducing the parameters α and β, and also exhibits both symmetrical and asymmetrical yield surfaces. The parameters included in the proposed model are determined through an optimization algorithm from uniaxial and biaxial experimental data under proportional loading path. In this study, the validity of the proposed anisotropic yield function was verified by comparing the yield surface shape, normalized uniaxial yield stress value, and Lankford's anisotropic coefficient R-value derived with the experimental results. Application for the proposed anisotropic yield function to aluminum sheet shows symmetrical yielding behavior and to pure titanium sheet shows asymmetric yielding behavior, it was shown that the yield curve and yield behavior of various types of sheet materials can be predicted reasonably by using the proposed new yield anisotropic function.
Conventionally, metal materials are produced by subtractive manufacturing followed by melting. However, there has been an increasing interest in additive manufacturing, especially metal 3D printing technology, which is relatively inexpensive because of the absence of complicated processing steps. In this study, we focus on the effect of varying powder size on the synthesis quality, and suggest optimum process conditions for the preparation of AlCrFeNi high-entropy alloy powder. The SEM image of the as-fabricated specimens show countless, fine, as-synthesized powders. Furthermore, we have examined the phase and microstructure before and after 3D printing, and found that there are no noticeable changes in the phase or microstructure. However, it was determined that the larger the powder size, the better the Vickers hardness of the material. This study sheds light on the optimization of process conditions in the metal 3D printing field.
The principal objective of this study was to determine the optimal mixing conditions for three amounts of onion powder, sugar, and butter to prepare onion powder cookies. The experimental design was based on the central composite design methodology of response surface, which included 16 experimental points including two replicates for onion powder, sugar, and butter. The mechanical and sensory properties of the cookies were measured, and these values were applied to the mathematical models. A canonical form and perturbation plot showed the influence of each ingredient on the mixed final product. The results of the spread ratio did not show significant results, but hardness increased with increasing quantities of onion powder and sugar but decreased with butter (p<0.01). The color lightness "L" value increased with increasing quantities of sugar and butter but decreased with added onion powder. In contrast, the redness color "a" value increased with increasing quantities of onion powder and sugar. Sugar did not affect the yellowness color "b" value, but the color b value increased with increasing onion powder and sugar. The results of a sensory evaluation using the predicted model showed significant values for flavor (p<0.01), texture (p<0.05), taste (p<0.05), and overall quality (p<0.01). As a result, the optimum formulation by numerical and graphical methods was calculated as 12.58 g onion powder, 35 g sugar, and 52.38 g butter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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