본 연구에서는 하나의 제어보드로 여러 대의 제어 시스템을 동시에 제어 가능하도록 하는 다중채널 제어기능을 갖는 오토튜닝 온도제어기를 설계하고 구현한다. 제어기 보드는 다중채널 입력 및 출력 기능을 가지고 있으며, 여러 개의 제어 알고리듬이 서로 독립적이지만 동시에 동작하는 멀티채널 제어기이다. 먼저 다중채널 제어기능을 갖는 온도제어기 설계방법을 나타내고. 이를 구현하는 센서입력부 회로, 제어신호 출력부 회로, 파워제어부 회로 등의 하드웨어 회로를 설계한다. 또한 다중채널 온도 제어기의 성능을 모니터링 하기 위하여 온도 제어 출력신호의 직렬 통신 데이터 프로토콜을 설계하고, 구현된 다채널 온도제어기의 실제 시험을 통한 성능을 평가한다.
Solid oxide fuel cell (SOFC) operates at high temperatures in range of 600-800℃. Since layers of SOFC are composed of different substances, different thermal expansion in SOFC can result in defects under high temperature conditions. For understanding relation between temperature field and the thermal deformation in SOFC, temperature and strain field were simultaneously estimated using thermographic phosphors by optical measurement. Temperature fields were obtained by the life-time method, and the temperature differences of one specimen was checked with thermocouple. The thermal deformation was estimated by digital image correlation (DIC) method with extracted phosphorescence images. To investigate the deformation accuracy of DIC measurement, thermographic phosphors were coated with and without grid pattern on aluminum surface. Simultaneous measurement of temperature fields and thermal deformation were carried out for YSZ. This study will be helpful to multi-sensing of temperature field and thermal deformation on SOFC cells.
Drawing is one of the oldest metal forming operations and has major industrial significance. This process allows excellent surface finishes and closely controlled dimensions to be obtained in long products that have constant cross sections. In drawing of the high carbon steel wire, exit speeds of several hundreds meters per minute are very common. Drawing is usually conducted at room temperature using a number of passes or reductions through consequently located dies. In multi-stage drawing process like this, temperature rise in each pass affects the mechanical properties of final product such as bend, twist and tensile strength. In this paper, therefore, to estimate the wire temperature in multi-stage wire drawing process, wire temperature prediction method was mathematically proposed. Using this method, temperature rise at deformation zone as well as temperature drop between die exit and the next die inlet were calculated.
항온 유지 장치의 온도구배를 측정하기 위한 다중 접점을 갖는 K형 열전대를 제작하였다. 이 온도계를 사용하여 $800^{\circ}C$로 유지되고 있는 전기로의 온도구배를 측정하였으며, 교정용 기준기급의 S형 열전대와 비교한 결과 K형 열전대의 허용오차 범위 내에서 일치하였다. 더 정확한 온도구배 측정을 위해서는 귀금속 열전대를 사용하는 것이 바람직하다는 것을 제안하였다.
Wearable multi-sensors based on nanocrystals have attracted significant attention, and studies on patterning technology to implement such multi-sensors are underway. Conventional patterning processes may affect material properties based on high temperatures and harsh chemical conditions. In this study, we developed an inkjet printing technique that can overcome these drawbacks through the application of patterning processes at room temperature and atmospheric pressure. Nanocrystal-based ink is used to adjust properties efficiently. Additionally, the viscosity and surface tension of the solvents are investigated and optimized to increase patterning performance. In the patterning process, the electrical, electrothermal, and electromechanical properties of the nanocrystal pattern are controlled by the ligand exchange process. Experimental results demonstrate that a multi-sensor with a temperature coefficient of resistance of 3.82 × 10-3 K-1 and gauge factor of 30.6 can be successfully fabricated using one-step inkjet printing.
In multi-material injection molding, since two or more materials with different process conditions are used, it is essential to maximize process efficiency by operating the cooling or heating system to a minimum. In this study, Liquid silicone rubber (LSR) that can be cured at a low temperature suitable for the multi-material injection molding was selected and the cure behavior according to the process conditions was analyzed through differential scanning calorimetry (DSC). Dynamic measurement results of DSC with different heating rate were obtained, and through this, the total heat of reaction when the LSR was completely cured was calculated. Isothermal measurement results of DSC were derived for 60 minutes at each temperature from 80 ℃ to 110 ℃ at 10 ℃ intervals, and the final degree of cure at each temperature was calculated based on the total heat of reaction identified from the Dynamic DSC measurement results. As the result, it was found that when the temperature is lowered, the curing start time and the time required for the curing reaction increase, but at a temperature of 90 ℃ or higher, LSR can secure a degree of cure of 80% or more. However, at 80 ℃., it was found that not only had a relatively low degree of curing of about 60%, but also significantly increased the curing start time. In addition, in the case of 110 ℃, the parameters were derived from experimental result using the Kamal kinetic model.
The purpose of this study is to evaluate the residual stresses at the multi-pass FCA weldment using the finite element analysis (FEA). In order to do it, an H-type specimen was selected as a test specimen. The variable used was in-plane restraint intensity. The temperature distribution at the multi-pass FCA butt weldment was evaluated in accordance with the relevant guidance recommended by the KWJS. The effective conductivity for the weld metal corresponding to each welding pass was introduced to control the maximum temperature below the vaporization temperature of weld metal. The heat flux caused by welding arc was assumed to be applied to the weld metal corresponding to welding pass. With heat transfer analysis results, the distribution of transverse residual stresses was evaluated using the thermo-mechanical analysis and compared with the measured results by XRD and uniaxial strain gage. In thermo-mechanical analysis, the plastic strain resetting at the temperature above melting temperature of $1450^{\circ}C$ was considered and the weld metal and base metal was assumed to be bilinear kinematics hardening continuum. According to the comparison between FEA and experiment, transverse residual stresses at the multi-pass FCA butt weldment obtained by FEA had a good agreement with the measured results, regardless of in-plane rigidity. Based on the results, it was concluded that thermo-mechanical FE analysis based on temperature distribution calculated in accordance with the KWJS’s guidance could be used as a tool to predict the distribution of residual stress of the multi-pass FCA butt weldment.
Fully Ceramic Microencapsulated (FCM) fuel is emerging advanced fuel material for the future nuclear reactors. The fuel pellet in the FCM fuel is composed of matrix and a large number of TRistructural-ISOtopic (TRISO) fuel particles which are randomly dispersed in the SiC matrix. The minimum layer thickness in a TRISO fuel particle is on the order of 10-5 m, and the length of the FCM pellet is on the order of 10-2 m. Hence, the heat transfer in the FCM pellet is a multi-scale phenomenon. In this study, three multi-scale heat conduction models including the Multi-region Layered (ML) model, Multi-region Non-layered (MN) model and Homogeneous model for FCM pellet were constructed. In the ML model, the random distributed TRISO fuel particles and coating layers are completely built. While the TRISO fuel particles with coating layers are homogenized in the MN model and the whole fuel pellet is taken as the homogenous material in the Homogeneous model. Taking the results by the ML model as the benchmark, the abilities of the MN model and Homogenous model to predict the maximum and average temperature were discussed. It was found that the MN model and the Homogenous model greatly underestimate the temperature of TRISO fuel particles. The reason is mainly that the conventional equivalent thermal conductivity (ETC) models do not take the internal heat source into account and are not suitable for the TRISO fuel particle. Then the improved ETCs considering internal heat source were derived. With the improved ETCs, the MN model is able to capture the peak temperature as well as the average temperature at a wide range of the linear powers (165 W/cm~ 415 W/cm) and the packing fractions (20%-50%). With the improved ETCs, the Homogenous model is better to predict the average temperature at different linear powers and packing fractions, and able to predict the peak temperature at high packing fractions (45%-50%).
In this study, we have carried out development and performance evaluation of optimized MEMS(Multi-Effect-Multi-Stage) fresh water generator with $7m^2/day$ for solar thermal desalination system. The developed MEMS was composed of high temperature part and low temperature part. This arrangement has the advantage of increasing the availability of solar thermal energy. The MEMS consists of 2 steam generators, 5 evaporators, and 1 condenser. Tubes of heat exchanger used for steam generators, evaporators and condenser were manufactured by corrugated tubes. The performance of the MEMS was tested through in-door experiments, using an electric heater as heat source. The experimental conditions for each parameters were $20^{\circ}C$ for sea water inlet temperature to condenser, $8.16m^2$ /hour sea water inlet volume flow rate, $70^{\circ}C$ for hot water inlet temperature to generator of high temperature part, 3.6 4.8, 6.0 $m^2/hour$ for hot water inlet volume flow rate. As a result, The developed MEMS was required about 85 kW heating source to produce $7m^2/day$ of fresh water. It was analyzed that the performance ratio of MEMS was about 2.6.
The power consumption of a high-end microprocessor increases very rapidly. High power consumption will lead to a rapid increase in the chip temperature as well. If the temperature reaches beyond a certain level, chip operation becomes either slow or unreliable. Therefore various approaches for Dynamic Thermal Management (DTM) have been proposed. In this paper, we propose a learning based temperature prediction scheme for a multi-core system. In this approach, from repeatedly executing an application, we learn the thermal patterns of the chip, and we control the temperature in advance through DTM. When the predicted temperature may go beyond a threshold value, we reduce the temperature by decreasing the operation frequencies of the corresponding core. We implement our temperature prediction on an Intel's Quad-Core system which has integrated digital thermal sensors. A Dynamic Frequency System (DFS) technique is implemented to have four frequency steps on a Linux kernel. We carried out experiments using Phoronix Test Suite benchmarks for Linux. The peak temperature has been reduced by on average $5^{\circ}C{\sim}7^{\circ}C$. The overall average temperature reduced from $72^{\circ}C$ to $65^{\circ}C$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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