Aluminum nitride (AlN) is used by the semiconductor industry that has requirements for high thermal conductivity. The theoretical thermal conductivity of single crystal AlN is 320W/mK. Whereas, the values measured for polycrystalline AlN ceramics range from 20 W/mK to 280 W/mK. The variability is strongly dependent upon the purity of the starting materials and non-uniform dispersibility of the sintering additive. The conventional AlN sintering additive used yttria ($Y_2O_3$), but the dispersibility of the powder in the mixing process was important. In this study, we investigated the mechanical and thermal conductivity of yttrium nitrate ($Y(NO_3)_3{\cdot}6H_2O$), as a sintering additive in order to improve the dispersibility of $Y_2O_3$. The sintering additives content was in the range of 2 to 4.5wt.%. The density of AlN gradually increased with increasing contents of sintering additive and the flexural strength gradually increased as well. The flexural strength of the sintered body containing 4 wt% of $Y_2O_3$ and $Y(NO_3)_3{\cdot}6H_2O$ was 334.1 MPa and 378.2 MPa, respectively. The thermal conductivities were 189.7W/mK and 209.4W/mK, respectively. In the case of hardness, there was only a slight difference and the average value was about 10 GPa. Therefore, densification, density and strength values were found to be proportional to its content. It was confirmed that AlN using $Y(NO_3)_3{\cdot}6H_2O$ displayed relatively higher thermal conductivity and mechanical properties than the $Y_2O_3$.
Using lightweight materials in vehicle manufacturing in order to reduce energy consumption is one of the most effective approach to decrease pollutant emissions. As a lightweight material, magnesium is increasingly employed in automotive parts. However, because of its hexagonal closed-packed(HCP) crystal structure, in which only the basal plane can move, the magnesium alloy sheets show low ductility and formability at room temperature. Thus the press forming of magnesium alloy sheets has been performed at elevated temperature within range of $200^{\circ}C{\sim}250^{\circ}C$. Here we try the possibility of sheet metal forming at room temperature by adopting incremental forming technique with rotating tool, which is so called as rotational-incremental sheet forming(RISF). In this rotational-incremental sheet forming the spindle tool rotates on the surface of the sheet metal and moves incrementally with small pitch to fit the sheet metal on the desired shape. There are various variables defining the formability of sheet metals in the incremental forming such as speed of spindle, pitch size, lubricants, etc. In this study, we clarified the effects of spindle speed and pitch size upon formability of magnesium alloy sheets at room temperature. In case of 0.2, 0.3 and 0.4mm of pitch size with hemispherical rotating tool of 6.0mm radius, the maximum temperature at contact area between rotating tool and sheet metal were $119.2^{\circ}C,\;130.8^{\circ}C,\;and\;177.3^{\circ}C$. Also in case of 300, 500, and 700rpm of spindle speed, the maximum temperature at the contact area were $109.7^{\circ}C,\;130.8^{\circ}C\;and\;189.8^{\circ}C$.
In this study, IF steel, which has a body-centered cubic (BCC) crystal structure, was fabricated as a 25 mm-long cube, and then processed for one cycle without intermediate heat treatment by applying MADF Ver.1 and Ver.2 processes. MADF processing was performed with graphite lubrication for each pass at room temperature. The development of the microstructure and texture was analyzed and compared by the location of the specimen using EBSD measurements of the IF steel. Vickers hardness test and miniature tensile test were also performed to analyze the mechanical properties. The coarse grain size of 742.6 ㎛ of the as-received IF steel was refined to a grain size of 53.0 ㎛ after one cycle of MADF Ver.1 processing and 27.0 ㎛ after MADF Ver.2 processing. Vicker's hardness of the as-received IF steel at 94 Hv was increased to 185.6 Hv and 191.2 Hv after one cycle of MADF Ver.1 and Ver.2 processing, respectively.
We are generally interested in the analysis, detection and prediction of structural motifs in proteins, in order to infer compatibility of amino acid sequence to structure in proteins of known three-dimensional structure available in the Protein Data Bank. In this context, we are analyzing some of the well-characterized structural motifs in proteins. We have analyzed simple structural motifs, such as, ${\beta}$-turns and ${\gamma}$-turns by evaluating the statistically significant type-dependent amino acid positional preferences in enlarged representative protein datasets and revised the amino acid preferences. In doing so, we identified a number of ‘unexpected’ isolated ${\beta}$-turns with a proline amino acid residue at the (i+2) position. We extended our study to the identification of multiple turns, continuous turns and to peptides that correspond to the combinations of individual ${\beta}$ and ${\gamma}$-turns in proteins and examined the hydrogen-bond interactions likely to stabilize these peptides. This led us to develop a database of structural motifs in proteins (DSMP) that would primarily allow us to make queries based on the various fields in the database for some well-characterized structural motifs, such as, helices, ${\beta}$-strands, turns, ${\beta}$-hairpins, ${\beta}$-${\alpha}$-${\beta}$, ${\psi}$-loops, ${\beta}$-sheets, disulphide bridges. We have recently implemented this information for all entries in the current PDB in a relational database called ODSMP using Oracle9i that is easy to update and maintain and added few additional structural motifs. We have also developed another relational database corresponding to amino acid sequences and their associated secondary structure for representative proteins in the PDB called PSSARD. This database allows flexible queries to be made on the compatibility of amino acid sequences in the PDB to ‘user-defined’ super-secondary structure conformation and vice-versa. Currently, we have extended this database to include nearly 23,000 protein crystal structures available in the PDB. Further, we have analyzed the ‘structural plasticity’ associated with the ${\beta}$-propeller structural motif We have developed a method to automatically detect ${\beta}$-propellers from the PDB codes. We evaluated the accuracy and consistency of predicting ${\beta}$ and ${\gamma}$-turns in proteins using the residue-coupled model. I will discuss results of our work and describe databases and software applications that have been developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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