Austempered Ductile Iron (ADI) castings having various chemical composition and heat treatment conditions were investigated. Especially, this study was investigated the influence of various parameters on austempering temperature and alloying elements. The addition of Mo, Cu, and Ni individually or combined in these alloys also investigated. The alloying elements influence the austempering reaction, the microstructures, mechanical properties and amount of retained austenite. In this study, the mechanical properties (ultimate tensile strength(UTS), hardness, elongation) are analysed to show the relationship between alloying elements, austempering temperatures and amount of retained austenite. The amount of retained austenite was the range of 15 - 40%. In case of the alloy to witch Mo, Cu, and Ni was added, the amount of retained austenite was the largest at a constant austempering temperature.
A series of investigations for Austempered Ductile Iron (ADI) castings were carried out by using the specimens with various chemical compositions and heat treatment conditions. The rolling wear characteristics of alloyed austempered ductile irons under an unlubricated dry rolling condition was evaluated by the Amsler type test with 9.09% sliding ratio. Generally, the wear amount was increased with the austempering temperature and decreased when the hardness of the matrix was higher. The alloying elements also influenced the austempering reaction, the microstructure and the mechanical properties. In this study, the mechanical properties (i.e.) ultimate tensile strength (UTS), hardness, elongation) and the wear resistance are analysed to show the relationship between the alloying elements and the austempering temperatures. Mo, Cu and Ni are alloyed individually or in combination. It has been found that when Cu and Ni alloyed individually to a casting, the wear amount is increased than others with elements alloyed in combination. The amount of rolling wear loss was decreased when Mo was alloyed in cast iron, individually or in combination.
The ${\beta}$-transus temperature in titanium alloys plays an important role in the design of thermo-mechanical treatments. It primarily depends on the chemical composition of the alloy and the relationship between them is non-linear and complex. Considering these relationships is difficult using mathematical equations. A feed-forward neural-network model with a back-propagation algorithm was developed to simulate the relationship between the ${\beta}$-transus temperature of titanium alloys, and the alloying elements. The input parameters to the model consisted of the nine alloying elements (i.e., Al, Cr, Fe, Mo, Sn, Si, V, Zr, and O), whereas the model output is the ${\beta}$-transus temperature. The model developed was then used to predict the ${\beta}$-transus temperature for different elemental combinations. Sensitivity analysis was performed on a trained neural-network model to study the effect of alloying elements on the ${\beta}$-transus temperature, keeping other elements constant. Very good performance of the model was achieved with previously unseen experimental data. Some explanation of the predicted results from the metallurgical point of view is given. The graphical-user-interface developed for the model should be very useful to researchers and in industry for designing the thermo-mechanical treatment of titanium alloys.
Process safety incidents and loss events can be prevented if we identify and adequately take measures on process safety incident precursors in a timely manner. If we look into and take action against the process safety hazard factors causing the incident in the refinery and petrochemical plant, major process safety incidents can be prevented through eliminating or decreasing hazardous factors. We conducted a survey for the major process safety incident precursor to look specifically into the potential process safety hazardous factors of refineries and petrochemical plants in the Yeosu chemical complex. A self-assessment checklist, which was published by Center for Chemical Process Safety "Recognizing catastrophic incident warning signs in the process industry" on major incidents warning sign, was used for the survey. Through this survey, the major process safety incident leading indicators in the process industry were found by process safety management elements, and each site and/or facility can use these leading indicators for activities for process safety incident prevention. In addition, we proposed action items required to eliminate the root cause of those process safety incident leading indicators.
Here are summarized the trends and the problems of process control. And both the structure and the elements of digital computer based process control systems are also illuminated ; Briefly introduced the factors, of importance, influencing design strategy, and those to be considered when the process control is applied to physical systems using computer and computer-related instruments.
Factors controlling water quality, water-quality standards, and normal ranges of concentrations in unpolluted fresh water and the sources of elements were explained in this paper. In particular, the sources of groundwater contamination such as the disposal of domestic waste water, landfills, chemical spills and leaking underground tanks, and agricultural and mining activities were discussed.
이번 연구를 통해 고등학교 1,2학년 학생들이 학습하는 2009 개정 교육과정 화학 I 검정 교과서 4종을 선정하여 과학적 지식 외에 어떠한 STEAM 요소를 포함하고 있는지 분석하였다. 각 단원별, 출판사 별, 교과서의 영역별로 포함된 STEAM 요소의 종류와 수는 어떻게 다르게 나타나는가에 관한 연구 문제를 선정하고 결과를 분석해 보았다. 현 교과서의 내용과 잘 맞지 않는 STEAM 요소의 새로운 하위요소들을 정하고, 새로운 분류 틀을 만들어 그 분류틀을 기준으로 분류 하였다. 먼저 예술 분야의 경우 방법적인 면에서의 예술 분야를 '표현예술'로 만화, 토의, 역할놀이의 하위요소를 가지며 내용적인 면에서의 예술 분야를 '문화예술'로 사회문화, 과학자 이야기, 인류의 역사, 직업탐구, 미술의 하위 요소를 갖는다. 기술과 공학요소는 서로 분류하기 어려우므로 '기술공학' 이라는 하나의 분야로 통일하고, '과학적 내용을 활용한 기술'과 '과학적 발전에 활용된 기술'의 두 가지 하위 요소를 포함한다. 마지막으로 수학요소는 수, 연산, 단위변환, 구조모형의 하위 요소를 갖는다. 또한 교과서에 포함된 STEAM요소의 교과서 안의 위치영역을 도입부, 본문, 보충자료의 세 영역으로 분류하고, 본문의 경우 내용과 탐구영역으로 세분화 하여 분석하였다. 분석 결과 대부분의 교과서가 개정 교육과정의 의도를 파악하여 다른 분야를 통해 학습이 일어나게 하기위해 STEAM 요소를 포함 하고 있었다. 그러나 교과서 별로 활용하는 학습 방법이 제한되어 있으며, 교과서의 종류에 따라 조금 다르게 나타났다. 또한 포함하고 있는 세부요소의 종류는 전체 14종류 밖에 되지 않으며, 그것도 교과서 별로 몇 가지 요소에 집중돼는 경향을 나타내는 것으로 보아 현재 화학교육에서 활용되는 STEAM 교육에는 한계가 있는 것으로 보인다. 단원별로는 수업내용에 따라 포함된 STEAM 요소가 다르게 나타났는데, 많은 수의 STEAM 요소가 I단원에 포함되어 있는 것으로 보아 수업 내용에 수학, 역사 들이 포함되어 있지 않는 경우 STEAM 요소가 포함되기 어려움을 알 수 있었다. 마지막으로 영역별로 포함된 STEAM 요소의 경우 요소들이 대부분이 보충자료 영역에 포함되어 있고, 그 요소가 문화 예술이 가장 많은 것으로 보아 실제적으로 화학 지식에 대한 활용적인 면에만 STEAM이 활용되며 화학지식에 대한 접근 방법적 융합교육이 매우 부족함을 알 수 있었다. 현재, 국내 교육계에서 STEAM 교육에 관해 주시하고 있는 만큼, 새로운 교육적 경향인 STEAM 교육이란 무엇인지에 관해 면밀히 탐구하고, STEAM 교육의 효과와 프로그램 및 교재 개발에 대한 엄밀한 연구가 필요하다. 이러한 연구들을 통해서 저학년들에게 집중되어 있는 융합교육을 전 학생들에게 확대하고, 궁극적으로 평생에 걸친 학습 시대에 스스로 활용 할 수 있게 될 것이다.
본 연구는 지화학적 재해를 평가하는 좋은 지시자인 하상퇴적물에 대하여 지질집단별 지구화학적 특성과 하천수의 특성을 장흥지역 1차 수계를 중심으로 밝히고자 한다. 암석의 생성시기와 지질학적 환경에 따라 풍화에 영향을 받은 정도에 차이가 많은 점을 고려하여 연구지역의 지질을 화강암류지역, 화강암질편마암류(일부 변성퇴적암류포함)지역, 응회암류지역으로 나누어 주성분원소, 미량원소, 희토류원소, 독성원소 등의 분포특성에 대하여 기술하였다. 하천수에 대한 온도, pH. 전기전도도 등의 물리화학적 특성은 1999년과 2001년에 현장에서 측정하였고, 하상퇴적물 시료는 1999년 4월과 5월에 걸쳐 채취하였으며, XRF ICP-AES, NAA를 이용하여 화학분석을 실시하였다. 주성분원소의 함량은 지질집단에 관계없이 비슷한 함량비를 나타냈으며, 희토류원소는 화강암질편마암류(일부 변성퇴적암류 포함)지역에서 다른 두 지역에 비해 낮게 나타났고, 독성원소 중 Zn과 Cu가 비교적 높은 함량을 나타내었다. 부화계수와 부화지수를 도출한 결과 주성분 원소에서는 $Fe_2O_3$, MgO, $TiO_2$, MnO가, 희토류원소에서는 응회암류지역의 시료들 중 Eu. Yb가, 독성원소에서는 Co, Cr, Zn에서 약간의 부화경향을 나타냈다.
In this paper, with the aid of information which is included within data, preprocessing algorithm-based black plastic classifier is designed. The slope and area of spectrum obtained by using laser induced breakdown spectroscopy(LIBS) are analyzed for each material and its ensuing information is applied as the input data of the proposed classifier. The slope is represented by the rate of change of wavelength and intensity. Also, the area is calculated by the wavelength of the spectrum peak where the material property of chemical elements such as carbon and hydrogen appears. Using informations such as slope and area, input data of the proposed classifier is constructed. In the preprocessing part of the classifier, Principal Component Analysis(PCA) and fuzzy transform are used for dimensional reduction from high dimensional input variables to low dimensional input variables. Characteristic analysis of the materials as well as the processing speed of the classifier is improved. In the condition part, FCM clustering is applied and linear function is used as connection weight in the conclusion part. By means of Particle Swarm Optimization(PSO), parameters such as the number of clusters, fuzzification coefficient and the number of input variables are optimized. To demonstrate the superiority of classification performance, classification rate is compared by using WEKA 3.8 data mining software which contains various classifiers such as Naivebayes, SVM and Multilayer perceptron.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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