Development on the mechanical properties of steel sheet for the automobile body panel is very important in the BAF(Batch annealing furnace) annealing process. Because of the heat treatment method in the BAF, mechanical properties was decided on the heat treatment method of the coil. So, we tested on the development of mechanical properties according to heat treatment method at the annealing furnace using the Ax atmospheric gas and the HNx atmospheric gas. As a result of several investigations. We confirmed the following characteristics ; mechanical properties was changed under the influence of the annealing cycle, the heat treatment method and the atmospheric gas. And, elongation in the HNx BAF was better than the Ax BAF. Finally, most important thing in the BAF is using proper annealing cycle in order to get a good quality.
The shotpeening treatment were conducted for improving the strength of rolling contact fatigue of machine element like a gear. This paper was undertaken to analyze the influence of shotpeening treatment for inner race of ball bearing on the roiling contact fatigue. Shotpeening treatment were applied to the full hardened and the carbonitrided bearing. And the rolling contact fatigue life test and X-ray diffraction test were carried out. The results of this study showed that the fatigue life of ball bearing in the clean and the contaminated oil could be improved by shotpeening treatment. This effect was found to be more pronounced to the full hardened bearing.
Purpose: To investigate shear bonding strength between dental zirconia ceramics with different surface treatment and metal bracket. Methods: Zirconia ceramics(LAVA, 3M ESPE, USA) were divided to 4 groups according to their surface treatment; no surface treatment(G1), sand blasting(G2), silane coating(G3), and sand blasting+silane coating(G4). Specimens were bonded to metal bracket using resin bond($Transbond^{TM}XT$, 3M Unitek, USA). Shear bond strength was measured using universal test machine(3366 INSTRON. U.S.A) with cross head speed of 1 mm/min. Microstructural investigation for fracture surface was performed after shear test. Results: Shear bonding strengths of single surface treatment groups (G2 and G3) were higher than no treatment group(G1). Combined Treatment Group (G4) showed the highest shear bond strength of 9.15MPa. Microstructural observation shows that higher shear bonding strength was obtained when debonding was occurred at metal bracket/resin interface rather than zirconia ceramic/resin interface. Conclusion: Surface treatment of zirconia is necessary to obtain higher bonding strength. Combined treatment can be more effective when surface the surfaces are kept clean and homogeneous.
목 적: 용적변조회전 방사선치료는 겐트리 회전과 다엽콜리메이터, 선량률이 연동되어 진행되며 치료 중 선량 전달의 중단이 발생한 경우 겐트리와 다엽콜리메이터가 최초위치부터 다시 동작하여 정지된 지점부터 선량전달이 재개된다. 본 연구는 용적 변조회전 방사선치료의 치료 중단과 재 진행에 따른 선량전달의 오차를 분석하고자 하였다. 대상 및 방법: 10명의 환자를 대상으로 전산화치료계획시스템(Eclipse V10.0, Varian, USA)을 이용하여 용적변조회전 방사선 치료 계획을 수립하였다. TRILOGY (Varian, USA)의 6 MV 선속을 이용하여 계획된 선량을 이차원 배열 검출기와 CUBE (IBA dosimetry, Germany)팬텀에 조사하였다. OmniPro I'mRT system (V1.7b, IBA dosimetry, Germany)을 통해 4회에 걸쳐 일반적인 선량전달의 일관성을 평가 하고 선량 전달의 중단 또는 도어 인터락 발생으로 인해 선량 전달이 중단되고 최초지점부터 다시 시작되어 조사되는 경우와 비교하여 감마지수(Gamma index)의 변화를 분석하였다. 결 과: 선량 전달이 정상적으로 이루어진 경우에 각각의 감마 평균 신호 값의 차이는 0.1로 나타났고, 선량 전달의 중단이 발생한 경우 0.128로 나타났으며 도어 인터락의 경우 0.141로 나타났다. 각각의 경우 감마 표준편차 값의 차이는 0.071, 0.091, 0.099로 나타났고, 감마 최대값의 차이는 0.286, 0.379, 0.413으로 나타났다. Gamma pass rate (3%, 3 mm)는 허용 오차 범위를 만족하였고, T검증 결과 95% 신뢰구간에서 P-value가 0.05 미만으로 유의한 차이를 보였다. 결 론: 본 실험에서 치료 중 선량 전달의 중단 및 재시작에 관한 정확성을 평가해 본 결과 통계적으로는 차이가 있으나 임상적으로 허용 오차 범위이내로 문제가 없다는 것을 알 수 있었다. 그러나 겐트리와 다엽콜리메이터, 선량률의 연동으로 정확성이 요구되는 치료방법인 만큼 선량적인 측면에서 치료 중단에 따른 차이는 간과할 수 없다. 그러므로 갑작스러운 치료 중단 상황이 발생한 경우 추가적인 정도관리 절차를 통해 정확한 선량평가가 이루어져야 할 것으로 사료된다.
The purpose of this study is to evaluate the proposed jig for turning process of large-scale aluminum tube of D500mm through Finite Element Analysis (FEA). Also, a machining evaluation is conducted with general heat-treated and cryogenic heat-treated tubes. Dimensions of the specimens are determined to be suitable for collet appearance. The characteristics of equivalent stress and strain according to the expansion of the collet are evaluated by FEA. The aluminum tubes which are heat-treated by T4/T6 condition and cryogenic condition are machined by using a large-scale lathe machine and the roundness of machined tube is evaluated by using a 3D measuring machine. Through the results of this study, effects of each heat treatment and residual stress on the roundness are established.
The objective of this study was to evaluate the effect of the amount of water and several kinds of sweeteners on the texture such as grain appearance, softness, moistness, chewiness, cohesiveness, gumminess and elasticity of Backsulgi when one manufactures Backsulgi. Different amount of water of 30 ml, 60 ml and 90 ml/350 g of powdered rice and such sweetners as sugar, honey and syrup were employed for the experimental treatments. The evaluation of these results were dependent on statistical data of some scores that were obtained through sensory evaluation and Instron Universal Testing Machine. According to this sensory evaluation, the texture of Backsulgi was more affected by the change of water quantity than that of sweeteners. Judging from the results of Instron Universal Testing Machine, it was found that there were no statistically significant differences in each treatment of the cohesiveness, elasticity and hardness of Backsulgi, but some statistically significant difference was observed in each treatment of the gumminess and chewiness of Backsulgi(p<0.05).
원적외선 복사 물질인 세라믹 분말을 벼 기계이앙상토에 혼합하였을 때 벼 유묘의 생장에 미치는 효과를 분석하고, 세라믹 분말의 적정혼합비를 구명하기 위하여 실험을 실시하였다. 공시 품종은 화성벼로 하였고, 세라믹 분말은 $Al_2$O$_3$계를 사용하였다. 시험한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 시험에 사용한 세라믹 분말의 복사파장 범위는 6~11$mu extrm{m}$이었다. 2. 세라믹 분말의 혼합처리는 무처리에 비하여 초장이 뚜렷하게 증가하였다. 3. 세라믹 분말의 혼합처리는 모의 건물중을 증가시키는 것으로 나타났다. 4. 벼 유묘의 초장을 증가시키는 세라믹 분말의 추정 적정혼합비는 9.6%(240g)인 것으로 나타났다.
To enhance the strength of gears for transmission, Generally caburizing heat treatment is applied. But there are some problems in this technology the distortion of gears during heat treatment process, and the discontinuity of manufacturing process. For these reasons, the high frequency induction hardening process is widely used. This method is one of the surface hardening process to improve the wear resistance and fatigue life of the machine components. In this study, to compare the bending fatigue strength of caburized gear with that of induction hardened gear, bending fatigue testing of gears with two different cases was performed by using an electrohydraulic servo-controlled fatigue testing machine and double tooth bending fatigue test fixture. Fatigue life distributions at constant stress levels were established directly from fatigue data. For gear design, the fatigue strength distribution at specified life is more important. This distribution is obtained by statical transformation from fatigue life distribution. Reliability of bending fatigue strength was estimated by P-S-N curves and Weibull distribution.
In this study, we present a system for identifying equivalent grades of standardized wire rod steel based on alloy composition using machine learning techniques. The system comprises two models, one based on a supervised multi-class classification algorithm and the other based on unsupervised autoencoder algorithm. Our evaluation showed that the supervised model exhibited superior performance in terms of prediction stability and reliability of prediction results. This system provides a useful tool for non-experts seeking similar grades of steel based on alloy composition.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1080-1099
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2023
Digital healthcare combined with telemedicine services in the form of convergence with digital technology and AI is developing rapidly. Digital healthcare research is being conducted on many conditions including shock. However, the causes of shock are diverse, and the treatment is very complicated, requiring a high level of medical knowledge. In this paper, we propose a shock detection method based on the correlation between shock and data extracted from hemodynamic monitoring equipment. From the various parameters expressed by this equipment, four parameters closely related to patient shock were used as the input data for a machine learning model in order to detect the shock. Using the four parameters as input data, that is, feature values, a random forest-based ensemble machine learning model was constructed. The value of the mean arterial pressure was used as the correct answer value, the so called label value, to detect the patient's shock state. The performance was then compared with the decision tree and logistic regression model using a confusion matrix. The average accuracy of the random forest model was 92.80%, which shows superior performance compared to other models. We look forward to our work playing a role in helping medical staff by making recommendations for the diagnosis and treatment of complex and difficult cases of shock.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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