Part I에서 도출된 기초 식을 적용하여 입자 분산 강화형, 섬유 강화형 및 적층형 복합재료의 유효탄성제수 및 열팽창계수를 산정 하였다. 일방향 섬유 강화 복합재료의 경우 섬유의 유효 축비 (aspect ratio)가 고려되었으며, 유효 탄성계수는 다른 연구 결과들과 비교하였다. 입자 분산 강화형 복합재료의 유효 체적탄성률 및 전단 탄성률은 Korner의 표식 및 Hanshin과 Shtrikman의 하한치 (lower bounds)와 일치하고 있다. 일방향 섬유 강화 복합재료에서는 6개, Hanshin과 Rosen의 모델에 나타낸 4개의 독립 탄성계수와 일치하고 있다.
본 연구는 섬유/입자 혼합금속복합재료의 강화기구를 분석하는 이론적 해석방법을 제시하였다. 혼합금속복합재료의 인장강도 및 탄성계수는 같은 보강재의 부피분율 가진 단섬유복합재료에 비해서 강도가 최대 20%까지 증가한다. 이러한 증가효과는 본 연구에서 새로이 제안된 클러스터 모델을 도입한 후 이에 따른 강화효과를 Modified Rule of Mixture을 적용하여 분석하였다. 해석결과 클러터구조는 인장강도에 대해서 섬유의 효율을 탄성계수에 대해서는 배향인자를 증가시키는 것으로 나타났다. 이론적 해석 결과는 $Al_2O_3$섬유/입자 예비성형체에 AC8A를 침투시켜 제조한 금속복합재료에 대한 실험결과와 비교되었으며 이를 통해 해석이론이 타당함을 확인하였다.
C형 및 중공형 탄소섬유는 방직(spinning)시 홀의 전단응력을 원형의 그것에 비해서 더 광범위하게 걸쳐받게 됨으로 분자배향을 고도로 유도할 수가 있다. 핏치계 이방성 중공 및 C형 탄소섬유 강화재의 축 횡방향 열전도도를 에폭시 모재 하에서 실험하였다. 열이방성 정도에 있어 원형 탄소섬유 보강재인 경우 50 정도 였으나, C형과 중공형 보강재는 최고치로 대략 130과 118 정도를 보임으로써 원형 강화재 보다 200%이상 우수한 열이방성을 보였다.
유리섬유강화플라스틱(GFRP : Glass fiber reinforced plastic) 보강 집성재를 제작한 후 유리섬유강화플라스틱의 체적비에 따른 휨강도 성능을 평가하였다. 집성재 제작에는 평균함수율 8%, 비중 0.54의 국산 낙엽송(Larix kaempferi Carr.) 제재판($2cm(h){\times}10cm(b){\times}360cm(l)$)을 7층으로 적층하여 집성재($10cm(b){\times}14cm(h){\times}180cm(l)$)를 제작하였다. 유리섬유강화플라스틱은 인장응력을 받는 하층의 최외각층과 윗층 사이에 두께 0.1 cm (체적비 0.7%)와 0.3 cm (체적비 2.1%)로 보강하였다. 유리섬유강화플라스틱을 체적비 0.7% 보강한 집성재의 경우 Control 집성재보다 휨강도가 12% 정도 증가하였으며 체적비 2.1%를 보강한 집성재의 경우 휨강도가 28% 정도 증가하였다. 또한, 유리섬유강화플라스틱 보강층이 파단의 진행을 억제하였으며 파괴되지 않은 부분은 약 90%의 휨강도를 유지하고 있었다. 접착성능 평가 결과 블록 전단 강도는 KS F3021의 합격기준 $7.1N/mm^2$를 만족하였으며 침지박리시험과 삶음박리시험 결과 박리율 5% 이하로 접착성능도 양호하였다.
섬유 강화 복합재료는 방향성을 가지고 있기 때문에 적층 순서에 따라서 구조물의 기계적인 특성은 매우 달라질 수 있다. 따라서, 상황과 용도에 따른 복합재료 구조물의 적층 설계는 필수적이다. 그러나 제작된 복합재료 구조물의 적층 각도는 제작 환경이나 구조물 형상에 따라 설계 값과 편차를 가지는 경우가 많으며, 이는 구조적 성능에 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 구조물의 신뢰성 확보를 위해서는 적층 설계 뿐만 아니라 제작된 복합재료의 적층각에 대한 분석 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(Convolutional neural network; CNN) 기반의 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 섬유 강화 복합재료의 실제 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측하였다. 여러 적층 각도를 가지는 탄소 섬유 강화 복합재료 시편을 제작하고, 광학 현미경을 이용하여 Micro-scale로 실제 단면을 촬영하였다. 다양한 적층 각도에 따른 복합재료 시편의 단면 이미지 데이터를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 모델에 대하여 학습을 수행하였다. 그 결과 높은 정확도로 실제 섬유 강화 복합재료 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측할 수 있었다.
1934년 Formhals[1,2]에 의해 최초로 특허화된 전기방사(electrospinning)는 최근에 나노기술의 급격한 부각과 함께 과학분야에서 큰 관심의 대상이 되고 있다. 이러한 전기방사는 전형적인 섬유제조방법인 습식ㆍ건식ㆍ용융방사와는 달리 전기적인 힘(electric force)을 이용하여 머리카락 굵기의 100분의 1의 작은 크기의 직경을 갖는 섬유를 제조할 수 있는 방법이다[1,2]. 전기방사에 의해 제조된 웹은 단위 면적당 큰 표면적, 작은 기공, 높은 다공성을 가지고 있기 때문에 필터, 복합체의 강화제, 조직공학에서의 담체(scallold)뿐만 아니라 의료 분야 등에 응용될 수 있다[1,2]. (중략)
섬유강화 복합재료의 동탄성계수와 감쇠특성을 규명하기 위하여 랜덤하게 분포된 무한 실린더 형상의 산란체를 가진 점탄성 매질내에서 , 축방향으로 분극되어 조화 운동을 하는 탄성파의 전파에 관하여 연구하였다. 다중 산란에 관한 이론으 이용하여 매질내에서의 파동전파 특성을 내포하는 분산관계식을 얻었다. 다중산란에 의한 실린더간의 상호작용을 수식화하기위하여 필요한 실린더의 쌍분포함수는 몬테카를로 모의 실험을 이용하여 구하였다. 수치적으로 구한 감쇠계수 및 유효전단강성을 주파수와 체적율의 함수로 제시하였다. 또한 감쇠계수의 주파수에 따른 변화에 있어서, 저주파에서는 매질의 점탄성 손실이 지배적이며, 고주파수로 갈수록 다중산란에 의한 손실이 지배적인 것으로 나타났다.
This paper describes the need for a ductile Fiber Reinforced Plastic(FRP) reinforcement for concrete structures. Using the material hybrid and geometric hybrid, it is demonstrated that the pseudo-ductility characteristic can be generated in FRP rebar. Ductile hybrid FRP bars were successfully fabricated at 4mm and l0mm nominal diameters using an hand lay up method. Tensile specimens from these bars were tested and compared with behavior of FRP rebar and steel bar
During compression molding of fiber-reinforced polymeric composites, microstructural changes such as the fiber-matrix separation and the fiber orientation are occurred by the flow of composite materials. Since the nonhomogeneity and anisotropy of composites are caused by the separation and orientation of fibers. On the other hand, the separation and the orientation of fibers are inseparably related to each other. In this paper the degree of nonhomogeneity which is a measure of the separation is obtained using one-dimensional rectangular shaped part compression molding. And the orientation function is measured by the image processing using soft X-rayed photograph and image scanner. We study effects of the mold temperature on the degree of nonhomogeneity and the orientation function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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