• 제목/요약/키워드: steel processing

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원자현미경을 이용한 세라믹 브라켓 슬롯의 표면조도에 대한 연구 (Surface roughness analysis of ceramic bracket slots using atomic force microscope)

  • 박기호;윤현주;김수정;이기자;박헌국;박영국
    • 대한치과교정학회지
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    • 제40권5호
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    • pp.294-303
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    • 2010
  • 교정용 브라켓과 강선 사이의 마찰저항력에 영향을 미치는 요소들 중 브라켓 슬롯의 표면조도에 대한 연구가 그동안 많이 시행되어 왔는데 기존 연구는 주로 주사전자현미경(SEM)이나 Prophylometer를 사용하여 이루어졌다. 이 연구는 원자현미경(AFM)을 사용하여 다섯 종류의 브라켓 슬롯의 표면조도를 정량적으로 측정하여 세라믹 브라켓이 스테인리스 스틸 브라켓보다 더 거칠고 다결정 알루미나 브라켓이 단결정 알루미나 브라켓보다 더 거친지 규명하는데 목적이 있다. 대조군인 스테인리스 스틸 브라켓($Succes^{(R)}$)과 두 종류의 단결정 알루미나(Inspire $Ice^{(R)}$, $Perfect^{(R)}$)와 두 종류의 다결정 알루미나(Crystalline $V^{(R)}$, $Invu^{(R)}$)를 슬라이드 글라스에 접착하고 슬롯을 노출시키기 위해 치과용 하이스피드 핸드피스와 샴퍼버를 이용해 윙을 연마하였다. 원자현미경 이미지는 Nanostation $II^{TM}$를 사용하여 관찰하였다. Sa, Sq, Sz 모두 $Invu^{(R)}$와 Inspire $Ice^{(R)}$는 대조군인 $Succes^{(R)}$와 유의미한 차이가 없었으며 $Perfect^{(R)}$와 Crystalline $V^{(R)}$$Succes^{(R)}$보다 컸다. $Perfect^{(R)}$와 Crystalline $V^{(R)}$ 사이에서는 Sa, Sq, Sz 모두 유의미한 차이가 없었으며 $Invu^{(R)}$와 Inspire $Ice^{(R)}$ 사이에서도 Sa, Sq, Sz 모두 유의미한 차이가 없었다. 따라서, 대조군인 $Succes^{(R)}$와 단결정 브라켓인 Inspire $Ice^{(R)}$, 다결정 브라켓인 $Invu^{(R)}$가 낮은 조도의 슬롯 표면을 가지고 다결정 브라켓인 Crystalline $V^{(R)}$와 단결정 브라켓인 $Perfect^{(R)}$가 거친 슬롯 표면을 가진 것으로 판단된다. 따라서, 유사한 재질의 브라켓이라도 제조사에 따라 다양한 슬롯 표면조도를 나타낸다고 할 수 있다.

PREPARATION OF AMORPHOUS CARBON NITRIDE FILMS AND DLC FILMS BY SHIELDED ARC ION PLATING AND THEIR TRIBOLOGICAL PROPERTIES

  • Takai, Osamu
    • 한국표면공학회:학술대회논문집
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    • 한국표면공학회 2000년도 추계학술발표회 초록집
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    • pp.3-4
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    • 2000
  • Many researchers are interested in the synthesis and characterization of carbon nitride and diamond-like carbon (DLq because they show excellent mechanical properties such as low friction and high wear resistance and excellent electrical properties such as controllable electical resistivity and good field electron emission. We have deposited amorphous carbon nitride (a-C:N) thin films and DLC thin films by shielded arc ion plating (SAIP) and evaluated the structural and tribological properties. The application of appropriate negative bias on substrates is effective to increase the film hardness and wear resistance. This paper reports on the deposition and tribological OLC films in relation to the substrate bias voltage (Vs). films are compared with those of the OLC films. A high purity sintered graphite target was mounted on a cathode as a carbon source. Nitrogen or argon was introduced into a deposition chamber through each mass flow controller. After the initiation of an arc plasma at 60 A and 1 Pa, the target surface was heated and evaporated by the plasma. Carbon atoms and clusters evaporated from the target were ionized partially and reacted with activated nitrogen species, and a carbon nitride film was deposited onto a Si (100) substrate when we used nitrogen as a reactant gas. The surface of the growing film also reacted with activated nitrogen species. Carbon macropartic1es (0.1 -100 maicro-m) evaporated from the target at the same time were not ionized and did not react fully with nitrogen species. These macroparticles interfered with the formation of the carbon nitride film. Therefore we set a shielding plate made of stainless steel between the target and the substrate to trap the macropartic1es. This shielding method is very effective to prepare smooth a-CN films. We, therefore, call this method "shielded arc ion plating (SAIP)". For the deposition of DLC films we used argon instead of nitrogen. Films of about 150 nm in thickness were deposited onto Si substrates. Their structures, chemical compositions and chemical bonding states were analyzed by using X-ray diffraction, Raman spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy and infrared spectroscopy. Hardness of the films was measured with a nanointender interfaced with an atomic force microscope (AFM). A Berkovich-type diamond tip whose radius was less than 100 nm was used for the measurement. A force-displacement curve of each film was measured at a peak load force of 250 maicro-N. Load, hold and unload times for each indentation were 2.5, 0 and 2.5 s, respectively. Hardness of each film was determined from five force-displacement curves. Wear resistance of the films was analyzed as follows. First, each film surface was scanned with the diamond tip at a constant load force of 20 maicro-N. The tip scanning was repeated 30 times in a 1 urn-square region with 512 lines at a scanning rate of 2 um/ s. After this tip-scanning, the film surface was observed in the AFM mode at a constant force of 5 maicro-N with the same Berkovich-type tip. The hardness of a-CN films was less dependent on Vs. The hardness of the film deposited at Vs=O V in a nitrogen plasma was about 10 GPa and almost similar to that of Si. It slightly increased to 12 - 15 GPa when a bias voltage of -100 - -500 V was applied to the substrate with showing its maximum at Vs=-300 V. The film deposited at Vs=O V was least wear resistant which was consistent with its lowest hardness. The biased films became more wear resistant. Particularly the film deposited at Vs=-300 V showed remarkable wear resistance. Its wear depth was too shallow to be measured with AFM. On the other hand, the DLC film, deposited at Vs=-l00 V in an argon plasma, whose hardness was 35 GPa was obviously worn under the same wear test conditions. The a-C:N films show higher wear resistance than DLC films and are useful for wear resistant coatings on various mechanical and electronic parts.nic parts.

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주문생산 기업을 위한 기계학습 기반 총생산시간 예측 기법 (A Machine Learning-based Total Production Time Prediction Method for Customized-Manufacturing Companies)

  • 박도명;최형림;박병권
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.177-190
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    • 2021
  • 4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.