FDM is one of the popular 3D printing technologies because of an inexpensive extrusion machine and multi-material printing. FDM can use thermoplastics such as ABS and PLA. The 3D-printed ABS parts fabricated by FDM are attractive in the automotive industry because of their weight. A 10% reduction in weight can increase the fuel economy by approximately 7%. To use 3D-printed ABS parts as automotive parts, we should evaluate the 3D-printed parts in terms of automotive reliability. In this study, 3D-printed ABS samples were evaluated using Ono's rotary bending fatigue test. We obtained an S-N curve for the 3D-printed ABS specimen from the finite-element analysis. The S-N curve can be useful in early-stage design decisions for 3D-printed ABS parts.
In this study the effect of the content of $TiB_2$ on wear properties was investigated. $Cu-TiB_2$ composites have been fabricated by hot extrusion. Sliding wear tests were peformed by a pin-on-disk type wear test machine under dry condition and loads varied with from 20N to 80N at sliding speed 3.5Hz. The test results showed that the wear losses and the friction coefficients decreased with increasing $Cu-TiB_2$ volume fraction and increasing the size of $Cu-TiB_2$ particle. Wear property of $10{\mu}m,\;5 vol\%\; TiB_2$ specimen was excellent all of the wear specimens. It is thought that the increase of plastic flow resistivity due to uniform distribution of $10{\mu}m,\;5 vol\%\; TiB_2$ wear specimen would improve wear property. The worn surface and wear debris were examined by optical microscope and scanning electron microscope.
With the increasing demand for light-weight materials to reduce fuel consumption, the automobile industry has extensively studied magnesium alloys which are light weight metals. The intrinsic poor formability and poor ductility at ambient temperature due to the hexagonal close-packed (HCP) crystal structure and the associated insufficient number of independent slip systems restricts the practical usage of these alloys. Hot working of magnesium alloys using a forging or extrusion enables net-shape manufacturing with enhanced formability and ductility since there are several operative non-basal slip systems in addition to basal slip plane, which increases the workability. In this research, the thermomechanical properties of AZ80 Mg alloy were obtained by compression testing at the various temperatures and strain rates. Optical microscopy and EBSD were used to study the microstructural behavior such as misorientation distribution and dynamic recrystallization. The results were correlated to the hardening and the softening of the alloy. The experimental data in conjunction with a physical explanation provide the optimal conditions for net-shape forging under hot or warm temperatures through control of the grain refinement and the working conditions.
Manufacturing using a 3D printer has recently increased in many fields and the material extrusion method, which is a lamination method, is commonly used. Since it uses a plastic material, the strength of the output of 3D printing is lower than that of steel material. For this reason, research on improving the mechanical properties of the output of 3D printing is continuously being conducted. In this study, tensile strength was compared with changes in the material type (PLA+, ABS) and density (60, 80, and 100%), layer height (0.1, 0.2, and 0.3 mm), layer direction (transverse and lengthwise), and fill pattern (zigzag, honeycomb, and concentric) among 3D printing output conditions. Tensile tests according to 3D printing output conditions were performed using a Universal Testing Machine. The results showed that tensile strength ranged from 21.10 MPa to 43.65 MPa according to the 3D printing output conditions.
In this paper, the effect of Ni (0, 0.5 and 1.0 wt%) additions on the microstructure, mechanical properties and electrical conductivity of cast and extruded Al-MM-Sb alloy is studied using field emission scanning electron microscopy, and a universal tensile testing machine. Molten aluminum alloy is maintained at 750 ℃ and then poured into a mold at 200 ℃. Aluminum alloys are hot-extruded into a rod that is 12 mm in diameter with a reduction ratio of 39:1 at 550 ℃. The addition of Ni results in the formation of Al11RE3, AlSb and Al3Ni intermetallic compounds; the area fraction of these intermetallic compounds increases with increasing Ni contents. As the amount of Ni increases, the average grain sizes of the extruded Al alloy decrease to 1359, 536, and 153 ㎛, and the high-angle grain boundary fractions increase to 8, 20, and 34 %. As the Ni content increases from 0 to 1.0 wt%, the electrical conductivity is not significantly different, with values from 57.4 to 57.1 % IACS.
Convolution Neural Network(CNN) is a class of deep learning algorithms and can be used for image analysis. In particular, it has excellent performance in finding the pattern of images. Therefore, CNN is commonly applied for recognizing, learning and classifying images. In this study, the surface defect classification performance of Al 6061 extruded material using CNN-based algorithms were compared and evaluated. First, the data collection criteria were suggested and a total of 2,024 datasets were prepared. And they were randomly classified into 1,417 learning data and 607 evaluation data. After that, the size and quality of the training data set were improved using data augmentation techniques to increase the performance of deep learning. The CNN-based algorithms used in this study were VGGNet-16, VGGNet-19, ResNet-50 and DenseNet-121. The evaluation of the defect classification performance was made by comparing the accuracy, loss, and learning speed using verification data. The DenseNet-121 algorithm showed better performance than other algorithms with an accuracy of 99.13% and a loss value of 0.037. This was due to the structural characteristics of the DenseNet model, and the information loss was reduced by acquiring information from all previous layers for image identification in this algorithm. Based on the above results, the possibility of machine vision application of CNN-based model for the surface defect classification of Al extruded materials was also discussed.
Presently, 3D printers manufactured by material extrusion are economical and easy to use, so they are being used in various fields. However, this study conducted a tensile test on the infill pattern and density of the PLA+ material, due to the limitations of long printing time as well as low mechanical strength. The infill area for the infill density change was measured, using a vision-measuring machine for four infill patterns (concentric, zigzag, honeycomb, and cross) in which the nozzle path was the same for each layer. The tensile strength/weight[MPa/g] and tensile strength/printing time[MPa/min] of the tensile specimens were analyzed. In this study, efficient infill density and patterns are suggested, for cost reduction and productivity improvement. Consequently, it was confirmed that the infill area and infill percentage of the four patterns, were not constant according to the infill pattern. And the tensile strength of the infill density 40% of the honeycomb pattern and infill density 20% of the cross pattern, tended to highly consider the weight and printing time. Honeycomb and cross patterns could reduce the weight of the tensile specimen by 19.11%, 28.07%, as well as the printing time by 29.56%, 52.25%. Tensile strength was high in the order of concentric, zigzag, honeycomb, and cross patterns, considering the weight and printing time.
목적: 하악 제1대구치 상실 시 인접 및 대합 치아들의 경사 및 정출 정도에 따른 교합력의 변화를 스트레인게이지를 이용하여 측정 및 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 인접 및 대합 치아들의 경사 및 정출이 심화되는 정도를 점진적으로 네 개의 다이에 표현 후, CAD/CAM 제작 맞춤형 다이 시스템을 통하여 주모형에 부착 및 교체 가능하도록 하였다. 치아에 스트레인게이지를 부착 후, 만능물성시험기로 저작력을 가하면서 상하악 치아의 교합력을 측정하였다. 통계처리는 독립표본 t검증과 일원배치 분산분석을 시행하였다(${\alpha}=.05$). 결과: 대구치 상실 후 치아이동에 따른 교합력의 양상은, 네 단계의 모형에 대한 교합력의 차이가 통계적으로 유의하였고, 감소 추세였다. 음식물 저작 시 인접 치아들의 이동에 따라 상악 제1, 2소구치, 하악 제2대구치에서 점차 교합력이 감소되었다. 음식물의 경도가 감소함에 따라 치아의 교합력이 점차적으로 감소하였다. 육포 저작 시 하악 제2대구치의 교합력이 가장 높게 측정되었다(P < 0.05). 결론: 하악 제1대구치가 상실되고 치아 이동이 일어나기 전에는 저작 시 치아가 상실되지 않았을 때에 비해 인접 및 대합 치아들의 교합력이 높은 반면, 치아 이동이 진행됨에 따라 교합력은 정량적으로 감소하였다.
옥수수전분과 찰옥수수전분을 사용하여 중간 수분계의 수분함량으로 반죽을 제조하고 수분함량과 가열온도, 가열시간에 따른 전분 반죽의 물성 변화와 호화양상을 밝혀보고자 하였다. 이를 위하여 먼저 전분반죽과 같은 반고체(semi-solid) 물질의 물성을 측정할 수 있는 Extrusion Capillary Viscometer(ECV)를 자체 제작하였다. ECV를 사용하여 수분함량 $36{\sim}52%$ 범위로 제조된 옥수수전분과 찰옥수수전분 반죽의 물성측정 시 반죽의 열전달 특성은 가열온도 $60{\sim}100^{\circ}C$ 범위에서 수분함량이 36%에서 52%로 증가할수록 반죽의 중심온도가 원하는 가열온도에 도달하는데 걸리는 시간이 220초에서 140초로 크게 단축되었다. 가열 후 ECV로 물성을 측정한 결과, 수분함량과 가열온도의 모든 범위에서 반죽은 의가소성 유체의 흐름 특성을 나타내었다. 동일한 전단속도에서는 반죽 수분함량이 증가할수록 전단응력과 전단점도가 전체적으로 감소하여 수분함량 증가에 따른 반죽의 유동성(flowability) 증가 영향이 매우 큰 것으로 나타났다. 그러나 44% 이상의 동일 수분함량 내에서는 $80^{\circ}C$ 이상의 가열온도부터는 동일한 전단속도에서 $80^{\circ}C$ 이하로 가열한 반죽에 비해 전단응력과 전단점도가 증가하는 경향을 보여 주었다. 반죽의 점도에 미치는 수분함량의 영향은 수분함량이 증가할수록 반죽의 유동성의 크기가 증가하여 전체적으로 전단응력이나 점도가 감소하는 것으로 나타나지만, 가열온도가 호화온도 이상인 $80^{\circ}C$부터는 전분호화에 의한 점도 증가에 의하여 수분함량에 따른 농도 의존성지수(B)값이 크게 감소하고 $60^{\circ}C$나 $70^{\circ}C$ 가열온도보다도 수분함량의 영향이 적게 미치는 것으로 나타났다.
전보$^{(1)}$에 이어서 옥수수전분과 찰옥수수전분을 사용하여 중간 수분계의 수분함량으로 반죽을 제조하고 수분함량과 가열온도, 가열시간에 따른 전분 반죽의 물성 변화와 호화양상을 밝혀보고자 하였다. 이를 위하여 옥수수전분과 찰옥수수전분 반죽에 대해 수분함량과 가열 온도별로 점도와 호화도를 측정하고 점도에 미치는 영향을 Arrhenius 식으로 조사하였다. 반죽의 점도에 미치는 가열온도의 영향은 옥수수전분의 경우 수분함량이 증가할 때 $44{\sim}48%$% 사이에서 $E_a$의 값이 (-)에서 (+)로 바뀌고, 가열온도가 호화온도 이상으로 증가할 때 반죽의 점도가 증가하는 것으로 나타났다. 찰옥수수전분의 경우 수분함량이 40%와 44% 사이에서 $E_a$의 값이 (-)에서 (+)로 전환되어서 옥수수전분보다 4% 정도 낮은 수분함량에서도 가열온도가 전분호화온도 이상이면 반죽의 점도가 증가하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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