The function of coolant in machining is to reduce the frictional force in the contact area in between the tool and the material, and to increase the precision by cooling the work-piece and the tool, to make the machining surface uniform, and to extend the tool life. However, cutting oil is harmful to the human body because it uses chlorine-based extreme pressure additives to cause environmental pollutants. In this study, the effect of cutting temperature and surface roughness of titanium alloy for medical purpose (Ti-6Al-7Nb) in eco-friendly ADL slot shape machining was investigated using the response surface analysis method. As the design of the experiment, three levels of cutting speed, feed rate, and depth of cut were designed and the experiment was conducted using the central composite planning method. The regression expressions of cutting temperature and surface roughness were respectively obtained as quadratic functions to obtain the minimum value and optimal cutting conditions. The values from this formula and the experimental values were compared. As a result, this study makes and establishes the basis to prevent environmental pollution caused by the use of coolant and to replace it with ADL (Aerosol Dry Lubricant) machining that uses a very small amount of vegetable oil with high pressure.
Two experiments were carried out to study the effects of dietary energy level on nutrient digestion, nitrogen (N) utilization, growth performance, insulin-like growth factor-I (IGF-I), and insulin-like growth factor binding protein-3 (IGFBP-3) in plasma, liver and longissimus dorsi muscle in growing-finishing pigs. In experiment 1 (Exp 1), 15 castrated male pigs (Duroc${\times}$Landrace${\times}$Large White) (Body weight, BW, 55.6${\pm}$1.8 kg) were divided into three groups and fed rations containing 13.33, 14.87 and 17.35 MJ digestible energy (DE)/kg as treatments I, II and III, respectively, using soybean oil as an energy source. The experiment lasted 8 days and faecal and urinary samples were collected during the last 3 days. The results showed that the digestibility of dry matter (DM), energy and N was increased from treatments I to III (p<0.01). N-retention and N-retention rate were not influenced by dietary DE level (p>0.05). In experiment 2 (Exp 2), 36 female pigs (Duroc${\times}$Landrace${\times}$Large White) (BW 41.5${\pm}$3.8 kg) were divided into three groups. The pigs were fed with the same three rations used in Exp 1 for 60 days. At the end of Exp 2, eight pigs were selected from each group for blood sampling and 4 pigs for slaughter trial. The results indicated that average daily feed intake (ADFI) and N-intake were significantly decreased (p<0.01), and DE intake (p<0.01) and average daily gain (ADG) (p<0.05) were increased. IGF-I and IGFBP-3 in plasma were increased (p<0.05). No significant differences in IGF-I and IGFBP-3 in liver and longissimus dorsi muscle were found between different treatments. It was concluded that higher dietary DE level improved nutrient digestibility, ADG and feed/gain ratio when soybean oil was used as an energy source in the ration of growing-finishing pigs. No significant differences were found in Nretention and IGF-I and IGFBP-3 in liver and longissimus dorsi muscle between different treatments.
장수풍뎅이 유충은 쌍별귀뚜라미와 갈색거저리 및 흰점박이꽃무지 유충과 함께 국내 식품의약품안전처의 식품공전에 일반식품원료로 등록되었다. 이에 곤충에 대한 종합적인 관리 시스템 개발이 요구되고, 이와 함께 양질의 곤충을 대량생산하기 위한 위생적이고 안전한 식용곤충 전용 먹이원 개발 등과 관련된 연구를 지속적으로 수행할 필요가 있다. 식품가공 부산물은 단백질, 지질, 무기질 및 기타 여러 가지 생리활성 물질을 함유하고 있어 가축 등 동물 사료의 대체 에너지원으로 활용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 감귤박, 비지박, 대두박, 맥주박 등 4종의 식품가공 부산물을 첨가한 먹이원 급여에 따른 장수풍뎅이 유충에 미치는 효과를 비교하였다. 장수풍뎅이 3령 유충에 10% 맥주박을 첨가한 먹이원을 급여했을 때 가장 높은 생존율을 보였고, 유충의 무게 또한 대조구 대비 약 26% 증가된 것으로 나타났다. 유충기간에 있어서도 10% 맥주박을 첨가했을 때 약 120일로 대조구보다 28일 이상 단축되는 것을 확인하였다. 뿐만 아니라 10% 맥주박 첨가 실험구의 용무게와 용화율이 가장 높게 나타나는 것으로 보아 맥주박이 장수풍뎅이 사육용 사료 소재로서 충분히 활용될 가치가 있을 것으로 생각된다. 더불어 맥주박은 시중에서 쉽고 저렴하게 구매할 수 있어 곤충사육 농가에서 손쉽게 활용할 수 있으며, 식품가공 부산물을 친환경적으로 처리하고 식용곤충을 안전하고 경제적으로 사육하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
Texturization of plant protein means the physical or chemical recomposition method of plant protein damaged during the extracting process of soybean oil. As a stable protein supplement, substituted for meat, needs of texturized products have been increased. Twin screw extruder is a very effective tool for texturization process as a physical method. This research, using defatted soy flour as raw material and twin screw extruder manufactured in domestic, showed that plant protein was texturized successfully on the operating conditions of barrel temperature of $120{\sim}140^{\circ}C$, material feed rate of 30~36kg/hr and water content of 20~25%. It also showed that the shape of die affected the texturization continuity.
This paper describes the machinability of the sintered carbide and tool-die steel(STD-11) by electric discharge drilling with various tubular electrodes which have multi-holes. Various types of electrode which have different diameters and materials are used with the application of continuous direct current and axial electrode feed. Inner part of electrodes are inserted with smaller tubes or Y-channel or bar. In ED-Drilling, the dielectric flushed down the interior of the rotating tube electrode, in order to remove machining debris from the hole. As result of experiments, the bigger the diameter of the electrode is, the lower the material removal rate is. Machinability of copper electrode is higher than that of brass. In machining of sintered carbide, to use oil is better than distilled water as dielectric.
Semi dry cutting known as MQL (Minimum Quantity Lubrication) machining is widely spreaded into the machining shops nowadays. The objective of this research is to suggest how to derive optimum cutting conditions for the milling process in MQL machining. To reach these goals, a bunch of finish milling experiments was carried out while varying cutting speed, feed rate, oil quantity, depth of cut and so on with MQL. Then, response surface analysis was introduced for the variance analysis and the regression model with the experimental data. Finally, desirability function based on regression model was used to obtain optimal cutting parameters and verification experiment was done.
A geortor type pump is widely used in lubrication and actuator systems. Especially the pump is an essential machine element of an automotive engine to feed lubrication oil and power source of automatic transmission. A gerotor is a planar mechanism consist of a pair of rotor and circular tooth of stator assembly which forms a closed space. However, related industries do not have necessary technology to design and optimize the pump and paid royalties of gerotor profile on an advanced company. Also, gerotor profiles with setting design parameter have not been sufficiently analyzed from a theoretical view. Therefore, it is very difficult for designer to decide the specifications of the gerotor profiles, and calculation and fluctuation of flow rate is not yet confirmed. In this study, theoretical analyses and optimal design of the gerotor profiles have been performed numerical method by mathematical base. An automated design system of the tooth profile has been developed through MATLAB GUI Program considering various design parameters.
High pressure common rail injection technology has revolutionized the diesel industry. Over the last decade it has allowed engine builders to run higher injection pressures as much as above 1,300bar in order to increase engine efficiency, while reducing emissions. This common rail system has low pressure circuit which is consist of low pressure pump, cascade overflow valve and flow metering unit. The low pressure pump's purpose is to feed fuel oil to the high pressure pump. The cascade overflow valve keeps pressure in front of the metering unit constant and provides lubrication for the high pressure pump. The metering unit, known as the MPROP or fuel pressure regulator, regulates the maximum flow rate delivers to the rail. In this paper, we have investigated the performance characteristics of each components and total low pressure circuit of common rail system.
The Al3003 aluminum plate was cut by grinding, milling, sawing, and shearing, and the hard-anodizing surface of the material was investigated. Large burrs were formed during grinding and milling. The brittle anodized film split and migrated along the deformed aluminum surface. During shearing, the hard-anodized film on the blade entry surface cracks and slides along the deforming aluminum. The cutting heat increased the ductility of the aluminum and further promoted burr formation. The oil-based coolant suppressed burrs and prevented chips from sticking to the endmill. It is better to avoid the high cutting speed and slow material feed rate conditions, which increase the cutting temperature and burr in the band saw.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.641-649
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2021
Fuel oil consumption (FOC) must be minimized to determine the economic route of a ship; hence, the ship power must be predicted prior to route planning. For this purpose, a numerical method using test results of a model has been widely used. However, predicting ship power using this method is challenging owing to the uncertainty of the model test. An onboard test should be conducted to solve this problem; however, it requires considerable resources and time. Therefore, in this study, a deep feed-forward neural network (DFN) is used to predict ship power using deep learning methods that involve data pattern recognition. To use data in the DFN, the input data and a label (output of prediction) should be configured. In this study, the input data are configured using ocean environmental data (wave height, wave period, wave direction, wind speed, wind direction, and sea surface temperature) and the ship's operational data (draft, speed, and heading). The ship power is selected as the label. In addition, various treatments have been used to improve the prediction accuracy. First, ocean environmental data related to wind and waves are preprocessed using values relative to the ship's velocity. Second, the structure of the DFN is changed based on the characteristics of the input data. Third, the prediction accuracy is analyzed using a combination comprising five hyperparameters (number of hidden layers, number of hidden nodes, learning rate, dropout, and gradient optimizer). Finally, k-means clustering is performed to analyze the effect of the sea state and ship operational status by categorizing it into several models. The performances of various prediction models are compared and analyzed using the DFN in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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