The construction and operation of industrial automation has been actively taking place from manufacturing plan to production for improving operational efficiency of production line and flexibility of equipment. ISO/TC184 is standardizing on operating methods that can share information of programmable device controllers such as PLC and IoT that are geographically distributed in the production line. In this study, the design of the cell controller consists of PLC group and IoT group that perform signals such as temperature sensors, gas sensors, and pressure sensors for thermal processes and corresponding motors or valves. The operation and analysis of the cell controller were performed using SDN(Software Defined Network) and the three types of process services performed in thermal processes are real-time transmission service, loss-sensitive large-capacity transmission service, and normal transmission service. The simulation result showed that the average loss rate improved by about 17% when the traffic increased before and after the application of the SDN route technique, and the delay in the real-time service was as low as 1 ms.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2008.11a
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pp.321-321
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2008
To obtaingood resolution in PDP, one of the important factors is to achieve the accuracy of barrier ribs. The photolithographic process can be used to form patterns of barrier rib with high accuracy and a high aspect ratio. The composition for photolithography is based on the $B_2O_3-SiO_2-Al_2O_3$ glass system including additives such as alkali oxides and alkali earth oxides. The refractive index and thermal properties in glass system are changed by amount of alkali oxides and alkali earth oxides. Therefore, it is important that additives are controlled to have proper refractive index and thermal properties. The additives are contributed to non-bridging oxygen within the glass network, causing a change of density. In addition to a change of the structural cross-link density, the refractive index, dielectric and thermal properties glass are correlated with ionic radius and polarizability of cations. In this study, we investigated the refractive index and the thermal properties such as glass transition temperature, glass softening temperature and coefficient of thermal expansion by changing composition in the $B_2O_3-SiO_2-Al_2O_3$ glass system.
Yoon, Sung Wan;Park, Gwan Yeong;Chung, Se Woong;Kang, Boo Sik
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.30
no.5
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pp.491-502
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2014
As meteorology is the driving force for lake thermodynamics and mixing processes, the effects of climate change on the physical limnology and associated ecosystem are emerging issues. The potential impacts of climate change on the physical features of a reservoir include the heat budget and thermodynamic balance across the air-water interface, formation and stability of the thermal stratification, and the timing of turn over. In addition, the changed physical processes may result in alteration of materials and energy flow because the biogeochemical processes of a stratified waterbody is strongly associated with the thermal stability. In this study, a novel modeling framework that consists of an artificial neural network (ANN), a watershed model (SWAT), a reservoir operation model(HEC-ResSim) and a hydrodynamic and water quality model (CE-QUAL-W2) is developed for projecting the effects of climate change on the reservoir water temperature and thermal stability. The results showed that increasing air temperature will cause higher epilimnion temperatures, earlier and more persistent thermal stratification, and increased thermal stability in the future. The Schmidt stability index used to evaluate the stratification strength showed tendency to increase, implying that the climate change may have considerable impacts on the water quality and ecosystem through changing the vertical mixing characteristics of the reservoir.
Small nuclear reactor features higher power capacity, longer operation life than conventional power sources. It could be an ideal alternative of existing power source applied for special equipment for terrestrial or underwater missions. In this paper, a 25kWe heat pipe cooled reactor power source applied for multiple use is preliminary designed. Based on the design, a thermal-hydraulic analysis code for heat pipe cooled reactor is developed to analyze steady and transient performance of the designed nuclear reactor. For reactor design, UN fuel with 65% enrichment and potassium heat pipes are adopted in the reactor core. Tungsten and LiH are adopted as radiation shield on both sides of the reactor core. The reactor is controlled by 6 control drums with B4C neutron absorbers. Thermoelectric generator (TEG) converts fission heat into electricity. Cooling water removes waste heat out of the reactor. The thermal-hydraulic characteristics of heat pipes are simulated using thermal resistance network method. Thermal parameters of steady and transient conditions, such as the temperature distribution of every key components are obtained. Then the postulated reactor accidents for heat pipe cooled reactor, including power variation, single heat pipe failure and cooling channel blockage, are analyzed and evaluated. Results show that all the designed parameters satisfy the safety requirements. This work could provide reference to the design and application of the heat pipe cooled nuclear power source.
Efficient heat dissipation in current electronics is crucial to ensure the best performance and lifespan of the devices along with the users' safety. Materials with high thermal conductivity are often used to dissipate the generated heat from the electronics to the surroundings. For this purpose, polymer composites have been attracted much attention as they possess advantages rooted from both polymer matrix and thermally conductive filler. In order to meet the thermal conductivity required by relevant industries, composites with high filler loadings (i.e., >60 vol%) have been fabricated. At such high filler loadings, however, composites lose benefits originated from the polymer matrix. To achieve high thermal conductivity at a relatively low filler loading, therefore, constructing the heat conduction pathway by controlling filler structure within the composites may represent a judicious strategy. To this end, this review introduces several recent approaches to manufacturing heat dissipating materials with high thermal conductivity by manipulating thermally conductive filler structures in polymer composites.
Chae-Young Lim;Chae-Eun Yeo;Seong-Yool Ahn;Sang-Hyun Lee
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.883-888
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2023
Since data centers are places that provide IT services 24 hours a day, 365 days a year, data center power consumption is expected to increase to approximately 10% by 2030, and the introduction of high-density IT equipment will gradually increase. In order to ensure the stable operation of IT equipment, various types of research are required to conserve energy in cooling and improve energy management. This study proposes the following process for energy saving in data centers. We conducted CFD modeling of the data center, proposed an artificial intelligence-based thermal environment prediction model, compared actual measured data, the predicted model, and the CFD results, and finally evaluated the data center's thermal management performance. It can be seen that the predicted values of RCI, RTI, and PUE are also similar according to the normalization used in the normalization method. Therefore, it is judged that the algorithm proposed in this study can be applied and provided as a thermal environment prediction model applied to data centers.
Failure of the power apparatus causes many inconveniences and problems due to power outage in all places using power such as industry and home. The main causes of faults in the Power Apparatus are aging, natural disasters such as typhoons and earthquakes, and animals. At present, the long high temperature status is monitored only by the assumption that a fault occurs when the temperature of the power apparatus becomes higher. Therefore, it is difficult to cope with the failure of the power apparatus at the right time. In this paper, we propose a power apparatus monitoring system as an efficient countermeasure against general faults except for faults caused by sudden natural disasters. The proposed monitoring system monitors the power apparatus in real time by attaching a thermal sensor, collects the monitored data, and predicts the failure using the accumulated information through learning using the artificial neural network. Through the learning and experimentation of artificial neural network, it is shown that the proposed method is efficient.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.11
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pp.2008-2013
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2006
In numerical analysis on evaluating the thermal performance of the thermal equipment, numerical values of thermodynamic properties such as temperature, pressure, specific volume, enthalpy and entropy are required. But the steam table itself cannot be used without modelling. In this study applicability of neural networks in modelling the wide temperature range of wet saturated vapor region was examined. the multi-layer neural network consists of a input layer with 1 node, two hidden layers with 10 and 20 nodes respectively and a output layer with 6 nodes. Quadratic and cubic spline interpoations methods were also applied for comparison. Neural network model revealed similar percentage error to spline interpolation. From these results, it is confirmed that the neural networks could be powerful method in modelling the wide range of the steam table.
The aim of current work is to evaluate thermo-electrical characteristics of graphene nanoplatelets Reinforced Composite (GNPRC) coupled with magneto-electro-elastic (MEE) face sheet. In this regard, a cylindrical smart nanocomposite made of GNPRC with an external MEE layer is considered. The bonding between the layers are assumed to be perfect. Because of the layer nature of the structure, the material characteristics of the whole structure is regarded as graded. Both mechanical and thermal boundary conditions are applied to this structure. The main objective of this work is to determine critical temperature and critical voltage as a function of thermal condition, support type, GNP weight fraction, and MEE thickness. The governing equation of the multilayer nanocomposites cylindrical shell is derived. The generalized differential quadrature method (GDQM) is employed to numerically solve the differential equations. This method is integrated with Deep Learning Network (DNN) with ADADELTA optimizer to determine the critical conditions of the current sandwich structure. This the first time that effects of several conditions including surrounding temperature, MEE layer thickness, and pattern of the layers of the GNPRC is investigated on two main parameters critical temperature and critical voltage of the nanostructure. Furthermore, Maxwell equation is derived for modeling of the MEE. The outcome reveals that MEE layer, temperature change, GNP weight function, and GNP distribution patterns GNP weight function have significant influence on the critical temperature and voltage of cylindrical shell made from GNP nanocomposites core with MEE face sheet on outer of the shell.
Park, Soo-Jin;Kim, Jong-Hak;Choi, Kil-Yeong;Joo, Hyeok-Jong;Jin, Fan-Long
Elastomers and Composites
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v.40
no.3
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pp.166-173
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2005
Effect of thermal aging on the weight loss and water absorption of epoxy adhesives was investigated in the presence of three types of different hardeners, such as D-230, G-5022, and HN-2200. Thermal and mechanical properties of the cured epoxy resins were also studied througth the glass transition temperature and shear adhesion strength measurements. Weight losses of DGEBA/D-230 and DGEBA/HN- 2200 systems were not varied. However, the weight of DGEBA/G-5022 system was significantly decreased with increasing the thermal aging time. The water absorption of the specimens was increased as the thermal aging time increased except that using G-5022. DEGBA/HN-2200 system showed higher $T_g$ value than those of other systems, due to the formation of the fine three-dimensional network structure containing aliphatic ring. Shear adhesion strength of all systems was increased with increasing the thermal aging tine, which is attributed to increased degree of cure and fine three-dimensional network structure formation. And $T_g$ values and shear adhesion strength of all specimens exposed to water was decreased as the immersion time increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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