An issue of major concern in the utilization of laminated composites based epoxy resin is associated with the occurrence of delaminations or interlaminar cracks, which may be related to manufacturing defects or are induced in service by low-velocity impacts. A strong interfacial filament/brittle epoxy resin bonding can, however, be combined with the high fracture toughness of weak interfacial bonding, when the filaments are arranged to have alternate sections of shear stress. To improve this drawback of the epoxy resin, UV-thermal dual curable resin were developed. This paper presents UV-thermal dual curable resin which were prepared using epoxy acrylate oligomer, photoinitiators, a thermal-curing agent and thermoset epoxy resin. The UV curing behaviors and characteristics of UV-thermal dual curable epoxy resin were investigated using Photo-DSC, DMA and FTIR-ATR spectroscopy. The mechanical properties of UV-thermal dual curable epoxy resin impregnated CF prepreg by UV curable resin content were measured with Tensile, Flextural, ILSS and Sharpy impact test. The obtained results showed that UV curable resin content improves the epoxy toughness.
The effect of novel N-crotyl-N,N-dimethyl-4-methylanilinium hexafluoroantimonate (CMH) curing agent as a thermal latent initiator on thermal behaviors, rheological properties, and thermal stability of diglycidylether of bisphenol A (DGEBA) epoxy cationic system was investigated. From DSC measurements of DGEBA/CMH system, it was shown that this system exhibits an excellent thermal latent characteristic at a given temperature. The conversion and conversion rate of DGEBA/CMH system increased with increasing the concentration of initiator, due to high activity of CMH. Rheological properties of the system were investigated under isothermal condition using a rheometer The gelation time was obtained from the analysis of storage modulus (G'), loss modulus (G"), and damping factor (tan $\delta$). As a result, the reduction of gelation time was affected by high curing temperature and concentration of CMH, resulting in high degree of network formation in cationic polymerization, due to difference of activity. The thermal stability of the cured epoxy resin was discussed in terms of the activation energy for decomposition and thermal factors determined from TGA measurements.ents.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.23
no.6
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pp.421-429
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2011
Experimental and theoretical studies on cooling performance of two-channel thermoelectric air-cooling system in parallel flow are conducted. The effects of operating temperature to physical properties of thermoelectric module (TEM) are experimentally examined and used in the analysis of an air-cooling system considering thermal network and energy balance. The theoretical predicted temperature variation and cooling capacity are in good agreement with measured data, thereby validating analytic model. The heat absorbed rate increases with increasing the voltage input and decreasing thermal resistance of the system. The power consumption of TEM is linearly proportional to mean temperature differences due to variations of the physical properties on operation temperature of TEM. Furthermore thermal resistance of hot side has greater effects on cooling performance than that of cold side.
Temperature distribution of battery module consists of 11 batteries of 90Ah rate is analyzed using commercial software NISA II. Equivalent thermal resistance network is used to reduce the number of element in calculating heat transfer through a medium composed of several different thermal conductivity layers. Orthotropic model is used to put different thermal conductivity values according to Cartesian coordinate. Aluminum cooling fins are inserted in the middle of batteries to reduce battery module temperature. The cooling fin at the end of the module does not necessary in reducing maximum temperature. Combined effect of front and side cooling fin is analyzed to reduce the temperature difference among batteries. The maximum temperature difference among batteries is reduced within $3^{\circ}C$ when 4 aluminum cooling tin of 1mm thickness is inserted in battery module.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2011.04a
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pp.465-465
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2011
Rolls-Royce is a global company producing advanced power systems for use on land, at sea and in the air. In order to develop competitive products and services, Rolls-Royce invests in technology, infrastructure and capability with much of the research carried out in a global network of University Technology Centres, such as the UTC in Thermal management at Pusan National University. Heat exchangers and thermal management play a critical role in today's gas turbine engines, maintaining the fuel and oil temperatures within the correct operational range. Future products are likely to place an increased duty on the thermal management system and thus require advances in heat exchanger design, installation and manufacturing. Heat exchangers further have the potential to play a vital role in Advanced Cycle Gas Turbine products. The Intercooled and recuperated WR21 marine gas turbine engine recently entered service with the Royal Navy and is delivering very attractive fuel burn in service. The development of an advanced cycle aero-engine is a significantly greater challenge, requiring better understanding of compact and light weight heat exchanger surfaces, novel installations and ducting systems and may required novel manufacturing techniques to achieve the volume, weight and cost necessary to realise a viable advanced cycle gas turbine aero-engine.
About 40% of reactors in the world are being operated beyond design life or are approaching the end of their life cycle. During long-term operation, various degradation mechanisms occur. Fatigue caused by alternating operational stresses in terms of temperature or pressure change is an important damage mechanism in continued operation of nuclear power plants. To monitor the fatigue damage of components, Fatigue Monitoring System (FMS) has been installed. Most FMSs have used Green's Function Approach (GFA) to calculate the thermal stresses rapidly. However, if temperature-dependent material properties are used in a detailed FEM, there is a maximum peak stress discrepancy between a conventional GFA and a detailed FEM because constant material properties are used in a conventional method. Therefore, if a conventional method is used in the fatigue evaluation, thermal stresses for various operating cycles may be calculated incorrectly and it may lead to an unreliable estimation. So, in this paper, the modified GFA which can consider temperature-dependent material properties is proposed by using an artificial neural network and weight factor. To verify the proposed method, thermal stresses by the new method are compared with those by FEM. Finally, pros and cons of the new method as well as technical findings from the assessment are discussed.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
The objective of this study is to conduct a thermal-hydraulic analysis on the spent fuel pool and to evaluate a parametric effect for the thermal-hydraulic analysis of spent fuel pool. The selected parameters are the Reynolds Number and the gap flow through the oater gap between fuel cell and fuel bundle. The simplified flow network for a path of fuel cells is used to analyze the natural circulation phenomenon. In the flow network analysis, the pressure drop for each assembly from the entrance of the fuel rack to the exit of the fuel assembly is balanced by the driving head due to the density difference between the pool fluid and the average fluid in each spent fuel assembly. The governing equations ore developed using this relation. But, since the parameters(flow rate, pressure loss coefficient, decay heat, density)are coupled each other, iteration method is used to obtain the solution. For the analysis of the YGN 3&4 spent fuel rack, 12 channels are considered and the inputs such as decay heat and pressure loss coefficient are determined conservatively. The results show the thermal-hydraulic characteristics(void fraction, density, boiling height)of the YGN 3&4 spent fuel rack. There occurs small amount of boiling in the cells. Fuel cladding temperature is lower than 343.3$^{\circ}C$. The evaluation of parametric effect indicates that flow resistances by geometric effect are very sensitive to Reynolds number in the transition region and the gap flow is negligible because of the larger flow resistance in the gap flow path than in the fuel bundle.
Slabs prevent harmful effects of fire that may occur in any floor. However, it is necessary to protect the slabs from fire. Insulation materials may be appropriate to protect reinforced concrete (RC) slab from elevated temperature. In the present study, a model has been developed in artificial neural network (ANN) to predict the moment capacity ($M_r$) of RC slabs exposed to fire with insulation material. 672 data were obtained for ANN model through author's prepared program. Input layer in model consisted of seven input parameters; such as effective depth (d), ratio of d'/d, thermal conductivity coefficient ($k_{insulation}$), insulation materials thickness ($L_{insulation}$), reinforcement area ($A_{st}$), fire exposure time ($t_{\exp}$), and concrete compressive strength ($f_c$). The predicted $M_r$ by ANN was consistent with the obtained $M_r$ by author. It is proposed to ease computational complexity in determining $M_r$ using ANN. The effects of using insulation material on the moment capacity in RC slabs were also investigated. Insulating material with low thermal conductivity has been found to be more effective for durability to high temperature.
Polyurethanes(PUs) were synthesized by reaction of isophorone diisocyanate, acetylbutyl citrate, and 3 types of polycaprolactone diol. Their structures were confirmed by FT-IR and NMR spectrometer. And, their thermal and mechanical properties were measured by TGA ud UTM. The effective network chain lengths ($\bar{M}_c$), measured by compressive modulus apparatus, were about $8000\~24000$ g/mol. As crosslinking density and amount of hard segment increased, tensile strength increased and elongation decreased. As the crosslinking density of PUs increased, thermal property inproved. When the ratio of NCO/OH is 1.1, maximum crosslinking density was achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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