복합재는 높은 비강도와 비강성을 가지고 있어 자동차, 항공기 등 전반적인 산업분야에서 널리 사용되는 재료이다. 우주선의 노즐 부분과 같이 높은 온도뿐만 아니라 높은 압력이 작용하는 환경에서 사용하기 위한 재료로 복합재가 필요하다. 복합재의 물성치를 아는 것은 매우 중요한데 모재(matrix)와 강화섬유(fiber) 각각의 물성치를 수치적으로 대입해 얻는 결과는 실험값과의 오차가 커 예측하는데 있어 더 정확한 방법이 필요할 것이다. 본 연구에서는 유한요소법을 이용한 EDISON용 CASADsolver 프로그램을 활용해 분석하였다. Matrix와 fiber의 물성치를 대입해 복합재의 물성치를 구해 실험으로 측정된 물성치, 경험식으로 계산된 물성치와 비교를 하였다.
본 연구에서는 라드와 기지의 강성행렬의 중첩을 통해서 임의의 방향에서 공간적으로 보강된 복합재(SRC)의 강성을 예측하였다. 예측치를 실험과 비교하기 위하여 SRC의 물성치를 측정하였다. 라드방향에서는 강성행렬의 중첩을 통해서 예측된 물성치가 실험치와 일치하였고, 라드에서 벗어난 방향에서는 연성행렬의 중첩을 통해서 예측된 물성치가 실험치와 비교적 일치하였다. 이런 이유로 강성행렬과 연성행렬의 중첩을 공간적으로 조합한 물성치 조화함수를 이용하여, SRC의 모든 방향에서 물성치를 예측하였다. 이러한 물성치 조화함수를 이용한 결과, 예측치와 실험치가 라드방향과 라드에서 벗어난 방향 모두에서 일치하였다
본 연구에서는 제진재의 최적화를 수행하기 위한 선행 단계로써 제진재 모델링에 필요한 제진재 물성치 산출법과 모델링 기법을 확립하였다. 1. 제진재 물성치(Loss factor ; .eta., Young's Modulus; E) 산출이론. 2. 실험을 통한 제진재 물성치 산출. 3. 제진재 모델링 방법 및 실험과의 비교.
복합재는 높은 비강도와 비강성을 가지고 있어 자동차, 항공기 등 전반적인 산업분야에서 널리 사용되는 재료이다. 우주선의 노즐 부분과 같이 높은 온도뿐만 아니라 높은 압력이 작용하는 환경에서 사용하기 위한 재료로 복합재가 필요하다. 복합재의 물성치를 아는 것은 매우 중요한데 모재(matrix)와 강화섬유(fiber) 각각의 물성치를 수치적으로 대입해 얻는 결과는 실험값과의 오차가 커 예측하는데 있어 더 정확한 방법이 필요할 것이다. 본 연구에서는 유한요소법을 이용한 EDISON용 CASAD solver 프로그램을 활용해 분석하였다. matrix와 fiber의 물성치를 대입해 복합재의 물성치를 구해 실험으로 측정된 물성치, 경험식으로 계산된 물성치와 비교를 하였다.
본 논문에서는 지반 구조물의 재료 물성치에 대한 추계장 세트를 이용하여 재료 물성치의 공간적 임의성 및 확률 특성을 역추정한다. 이러한 추정된 재료 물성치의 확률분포 및 확률특성을 이용하여 구조 형상에 대한 위상 최적화를 수행하고, 기존의 결정론적 위상 최적화 결과와 비교한다. 재료 물성치에 대한 한 세트의 추계장들을 생성하고, 각 추계장에서 재료 물성치의 공간적 임의성을 모사한다. 각 추계장에서 재료 물성치의 부분값들을 이용하여 실제 재료 물성치의 확률분포와 확률 특성을 추정한다. 추정된 실제 재료 물성치의 확률특성을 추계장 세트의 확률 특성과 비교한다. 또한, 임의성을 가진 재료탄성계수를 가지는 지반구조물의 최적화 응답변화도와 임의성이 없는 재료탄성계수를 가지는 지반구조의 응답변화도를 비교한다. 따라서, 실제 재료 물성치의 공간적 임의성을 고려한 정량화된 확률론적 위상 최적화 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 3차원 엮임 재료의 재료 물성치들을 효율적으로 분석하고 추후 최적설계 연구에 활용하기 위해서 파라메트릭 배치 해석 워크플로우를 제시하였다. 3차원 엮임 재료를 구성하는 와이어들 사이의 간격을 설계 매개변수로 하는 파라메트릭 모델에 대해서 임의의 변수 조합을 가지는 2,500개의 수치 모델을 생성하였으며, 상용 프로그램인 매트랩과 앤시스의 여러 모듈을 사용하여 체적탄성계수, 열전도도, 유체투과율과 같은 다양한 재료 물성치들을 배치 해석을 통해서 자동으로 얻어질 수 있도록 구성하였다. 이와 같이 얻어진 대용량의 재료 물성치 데이터베이스를 활용해서 회귀 분석을 수행하였으며, 그 결과 설계 변수들과 재료 물성치 사이의 경향성과 수치 해석 결과의 정확도를 검증하였다. 또한 확보된 데이터베이스를 통해서 3차원 엮임 재료의 물성치를 예측할 수 있는 인공 신경망을 구성하고 학습시켰으며, 그 결과 임의의 설계 매개변수 값들을 가지는 엮임 재료 모델에 대해서 구조 및 유체해석 과정 없이도 높은 정확도로 재료 물성치들을 추정할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 Indolene-Methanol Plus Higher Alcohols(MPHA)의 연료 특성에 관한 연구로서, 연료의 물성치를 측정하여 조사하였다. 특히 연료의 물성치 중에서 증류특성, 발열량, 인화점, 비중 및 내수성 등을 조사하여 나타내었다. 이때 알콜의 농도는 청정 Indolene의 용적에 따라서 0 에서부터 100%까지 변화하였다. 연료 물성치 측정에서 Indolene-MPHA 혼합물들이 일반적으로 Indolent-Methanol 혼합물과 비교해서 높은 내수성, 유사한 비중과 인화점, 서로 다른 증류특성을 가지고 있음을 알 수 있다. 여기에서 혼합물 물성치 중 상당수는 실제 값과 비교하여 성분들의 중량비를 사용하여 계산하였다.
통신용 지하 관로 자재로는 주로 100mm관(PVC관, FC관)과 50mm관(FC관)이 사용되고 있으며, 이들 관자재의 품질은 관로 시공 품질 뿐 아니라 케이블 포설을 위한 선로 구성에 큰 영향을 미치고 있어, 관자재의 품질 확보는 매우 중요하다고 할 수 있다. 관자재의 품질 성능을 나타내는 방법으로는 편평시험(5% 및 100% 변형하중)과 충격시험 결과를 많이 사용하고 있으나, 관로 시공 현장에서 이러한 성능 시험을 한다는 것은 현실적으로 불가능하여, 대부분의 현장에서는 관자재의 두께나 무게와 같은 물성치 측정으로 품질관리를 하고 있다. 이에 본 논문에서는 관자재의 물성치와 품질 성능간 상호 관계를 분석한 후, 상관성이 높은 항목들을 도출함으로써, 관종 별의 관자재의 물성치와 품질 성능간에는 상관성이 매우 높은 인자들이 있다는 것을 규명하였으며, 이를 통하여 관자재의 물성치 만으로도 품질 성능을 객관적으로 판단할 수 있는 근거를 제시하였다. 이를 이용하여 관로 시공 현장에서 관자재 품질관리와 시공 품질 향상에 활용할 수 있도록 하였다.
고체산화물연료전지는 세라믹 물질로 이루어지며, 세라믹 물질의 물성치는 작동조건에 따라 달라진다. 따라서, 높은 신뢰성을 가지는 시뮬레이션 모델을 개발하기 위해서는 세라믹 물질의 물성치를 정확하게 예측할 수 있어야한다. 본 논문에서는 고체산화물연료전지의 성능에 영향을 미치는 여러가지 물성치를 선택하고 그 물성치를 위한 시뮬레이션 모델이 개발되었다. 개회로전압을 위한 깁스에너지, 활성화손실을 위한 교환전류밀도, 저항손실을 위한 전기전도도가 계산되었다. 또한, 다공성 전극 내부의 물질전달 해석을 위해서 분자확산과 누센확산을 함께 고려하는 유효확산계수가 계산되었다. 이러한 계산과정 후에 물성치 모델과 전기화학반응 모델이 동시에 시뮬레이션 되었다. 해석코드의 검증을 위해서 전산해석 결과는 실험결과 및 Chan 등에 의해서 수행된 이전 연구결과와 비교되었다.
본 리뷰 논문에서는 최근에 연구된 평균장 균질화법을 이용한 다양한 물성치 예측 연구의 동향에 대해 소개한다. 유효 강성 예측에 사용되는 기존의 균질화법을 소개하고 이를 확장하여 유효 열/전기 전도성 및 유전 상수를 예측하는 방법을 소개한다. 압전 및 열전과 같이 2개의 물리현상이 중첩된 다중 물리 현상의 구성방정식은 훅 법칙과 같이 단순한 선형 형태로 변환하여 복합재의 유효 물성치를 예측하는 연구를 소개하고 마지막으로 복합 재료의 유효 물성치를 예측하기 위한 일반화된 식을 제시하고 유한 요소 해석과 비교한 검증/연구를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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