Bi-2212 HTS tube was fabricated by centrifugal forming process(CFP). As a variation of melt casting process(MCP) or centrifugal casting technique, the centrifugal forming process is a flexible method for manufacturing Bi-2212 bulk tubes and has been optimized to achieve smooth surface and uniform thickness. At this process, the slurry was prepared in the mixing ratio of 10:1 between Bi-2212 powder and binder and initially charged into the rotating mold under the speed of 300~450 rpm Heat-treatment was performed at the temperature ranges of 860 ~ $890^{\circ}C$ in air for partial melting. The HTS tube fabricated by centrifugal forming process at $890^{\circ}C$ under the rotating speed of 450 rpm was highly densified and the plate-like grains with more than 20$\mu$m were well oriented along the rotating axis. The measured Tc and Jc at 10K were around 85K and 3,000A/cm2 respectively.
Riveting is mainly used to assemble the aircraft fuselage. An average of 2~3 workers is needed to assemble an aircraft fuselage consisting of various size frames by riveting. In this study, a riveting process that enables one-person operation using an automated C-frame riveting machine was proposed for improving the efficiency of productivity. The proposed process was verified stability through structural analysis. In the range that can maintain structural stability, panel thickness of the riveting machine and shape were modified to optimizing the shape for reducing the weight of the riveting process. The structural analysis was performed by software ANSYS workbench 19.2. The optimized riveting machine was reduced by 257kg compared to the existing model.
As the integrated circuit device shrinks to the smaller dimension, the chemical mechanical polishing (CMP) process has been widely used in microelectronics and semiconductor processes. Indium tin oxide (ITO) thin film was polished by CMP by the change of process parameters for the improvement of CMP performance. Removal rate and planarity were improved after CMP process at the optimized process parameters compared to that before CMP process.
Dislocations are often found at Shallow Trench Isolation (STI) process after repeated thermal cycles. The residual stress after STI process often leads defect like dislocation by post STI thermo-mechanical stress. Thermo-mechanical stress induced by STI process is difficult to remove perfectly by plastic deformation at previous thermal cycles. Embedded flash memory process is very weak in terms of post STI thermo-mechanical stress, because it requires more oxidation steps than other devices. Therefore, dislocation-free flash process should be optimized.
Generally, the forming process of suspension system parts have been considered only considered with the formability and have not been considered with the durability of suspension system. But the durability of suspension system is very important characteristic for the dynamic performance of vehicle. Therefore, the suspension system should be manufactured to consider the durability as well as the formability. This paper is about an optimum forming process design with the effect of section properties to consider the roll durability of torsion beam type suspension. In order to determine the tube hydroforming process for the satisfaction the roll durability, the stamping and hydroforming simulation by finite element method were performed. And the results from finite element analysis and roll durability examination showed the tube hydroforming process of torsion beam is optimized as satisfying the durability performance.
A ceramic glass mold was developed for micro hot-embossing and replicated polymer parts are fabricated. The glass-ceramic micro mold could be fabricated with a laser process and a wet etching process and the fabrication time could be saved a lot. Various polymer micro structures can be obtained by hot-embossing. The process parameters such as ho-embossing temperatures or pressures were investigated and optimized. This process can be applied for fabrication of micro structures for flip-chips or micro fluidic channels for bio-engineering. The advantages and disadvantages of this process are discussed, too.
고농도 비소 오염토양에 대한 fold규모 연속 토양세척공정의 적용 가능성을 평가하기 위해 경상남도 D광산 광미 혼합토양에 대하여 적용하였다. 초기 비소오염 농도는 $321\pm32 mg/kg$ dry soil 이었으며 pilot규모 실험에서 도출된 기본 운전조건을 적용한 결과, 세척된 토양의 잔류 비소농도는 2.03 mg/kg dry soil로서 $99\%$의 높은 제거효율을 나타내었다. 경제성 및 효율성을 개선하기 위하여 세척제의 농도, cut-off size, 진탕비를 조절하며 운전한 결과, 토양세척 공정 운전시 원활한 운전관리와 처리단가 등을 고려한 최적의 운전조건은 1) 각 단계의 세척제 농도 0.2M HCl-1.0M HCl-1.0M NaOH, 2) cut-off size 0.15mm(sieve $\sharp$100), 3) 진탕비 1:3으로 처리한 결과 세척된 토양의 잔류 비소농도는 2.03mg/kg이었으며 세척유출수 처리에서는 형성된 Hoc의 과포화로 인한 침전방해가 발생하지 않는 pH 6이 (33 ppb) 최적의 처리조건으로 판단되었다. 최종 배출된 청정자갈 및 토양, 티ter cake에 대하여 TCLP법을 적용한 용출실험 결과, 각각 1.04, ND, 0.07 mg/L 모두 용출비소 농도기준(5 mg/L)을 만족하며, 탈수슬러지의 함수율$(48\%)$도 폐기물관리법의 슬러지 수분함량 기준$(85\%)$을 만족하여 매립처리가 가능함을 알 수 있었다. 따라서 본 연구의 field 규모 연속 토양세척공정은 고농도 비소 오염부지의 정화를 위한 기술로 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
In this rarer, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNs)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNs based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNs-like structurenamed Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. In considering the structures of FPNN-like networks such as FPNN and FSPNN, they are almost similar. Therefore they have the same shortcomings as well as the same virtues on structural side. The proposed design procedure for networks' architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IG) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using gas furnace process dataset.
In this paper, we propose a new architecture of Genetic Algorithms(GAs)-based Self-Organizing Polynomial Neural Networks(SOPNN), discuss a comprehensive design methodology and carry out a series of numeric experiments. The conventional SOPNN is based on the extended Group Method of Data Handling(GMDH) method and utilized the polynomial order (viz. linear, quadratic, and modified quadratic) as well as the number of node inputs fixed (selected in advance by designer) at Polynomial Neurons (or nodes) located in each layer through a growth process of the network. Moreover it does not guarantee that the SOPNN generated through learning has the optimal network architecture. But the proposed GA-based SOPNN enable the architecture to be a structurally more optimized network, and to be much more flexible and preferable neural network than the conventional SOPNN. In order to generate the structurally optimized SOPNN, GA-based design procedure at each stage (layer) of SOPNN leads to the selection of preferred nodes (or PNs) with optimal parameters- such as the number of input variables, input variables, and the order of the polynomial-available within SOPNN. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. A detailed design procedure is discussed in detail. To evaluate the performance of the GA-based SOPNN, the model is experimented with using two time series data (gas furnace and NOx emission process data of gas turbine power plant). A comparative analysis shows that the proposed GA-based SOPNN is model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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