Kim, Myun-Hee;Choi, Young-Geun;Shin, Hyeon-Seung;Lee, Moon-Hwan;Lee, Tae-Young;Lee, Sang-Hyoup
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.5
no.2
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pp.111-118
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2002
In GMAW(Gas Metal Arc Welding) processes, bead geometry (penetration, bead width and height) is a criterion to estimate welding quality, Bead geometry is affected by welding current, arc voltage and travel speed, shielding gas, CTWD (contact-tip to workpiece distance) and so on. In this paper, welding process variables were selected as welding current, arc voltage and travel speed. And bead geometry was reasoned from the chosen welding process variables using neuro-fuzzy algorithm. Neural networks was applied to design FLC(fuzzy logic control), The parameters of input membership functions and those of consequence functions in FLC were tuned through the method of learning by backpropagation algorithm, Bead geometry could he reasoned from welding current, arc voltage, travel speed on FLC using the results learned by neural networks. On the developed inference system of bead geometry using neuo-fuzzy algorithm, the inference error percent of bead width was within ${\pm}4%$, that of bead height was within ${\pm}3%$, and that of penetration was within ${\pm}8%$, Neural networks came into effect to find the parameters of input membership functions and those of consequence in FLC. Therefore the inference system of welding quality expects to be developed through proposed algorithm.
Liquefied petroleum gas (LPG) is regarded as an alternative fuel for spark ignition engine due to similar or even higher octane number. In addition, LPG has better fuel characteristics including high vaporization characteristic and low carbon/hydrogen ratio leading to a reduction in carbon dioxide emission. Recently, development of LPG direct injection system started to improve performance of vehicles fuelled with LPG. However, spray characteristics of LPG were not well understood, which is should be known to develop injector for LPG direct injection engines. In this study, effects of operation condition including ambient pressure, temperature, and injection pressure on spray properties of n-butane were evaluated and compared to gasoline in a multi-hole injector. As general characteristics of both fuels, spray penetration becomes smaller with an increase of ambient pressure as well as a reduction in the injection pressure. However, it is found that evaporation of n-butane was faster compared to gasoline under all experimental condition. As a result, spray penetration of n-butane was shorter than that of gasoline. This result was due to higher vapor pressure and lower boiling point of n-butane. On the other hand, spray angle of both fuels do not vary much except under high ambient temperature conditions. Furthermore, spray shape of n-butane spray becomes completely different from that of gasoline at high ambient temperature conditions due to flash boiling of n-butane.
Tissue engineering is a research field for artificial substitutes to improve or replace biological functions. Scaffolds play a important role in tissue engineering. Scaffold porosity and pore size provide adequate space, nutrient transportation and cell penetration throughout the scaffold structure. Scaffold structure is directly related to fabrication methods. This review will introduce the current technique of 3D scaffold fabrication for tissue engineering. The conventional technique for scaffold fabrication includes salt leaching, gas foaming, fiber bonding, phase seperation, melt moulding, and freeze drying. These conventional scaffold fabrication has the limitations of cell penetration and interconnectivity. In this paper, we will present the solid freeform fabrication (SFF) such as stereolithography (SLA), selective laser sintering (SLS), and fused deposition modeling (FDM), and 3D printing (3DP).
Kim, Kyung-Bae;Kang, Seok-Ho;Park, Gi-Young;Seo, Jun-Hyeop;Lee, Young-Hoon;Kim, Dae-Yeol;Lee, Seong-Wock
Journal of ILASS-Korea
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v.17
no.3
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pp.113-120
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2012
It is being more serious problems that the pollutant and the greenhouse gas emitted from the internal combustion engines due to the increasing demand of automobiles. To counteract this, as one of the ways has been studied, GDI type engine, which is directly injected into the combustion chamber and burns by a spark ignition that chose the merits of both gasoline engine and diesel engine, was appeared. The combustion phenomena in this GDI engine is known to contribute to combustion stability, fuel consumption reduction and reductions of harmful substances of exhaust gas emission, when the fuel spray of atomization being favorable and the mixture formation being promoted. Accordingly, this study analyzed the affection of ambient temperature and fuel injection pressure to the fuel by investigate the visualization of combustion, combustion pressure and the characteristic of emission, by applying GDI system on the constant combustion chamber. As a result, as the fuel injection pressure increases, the fuel distribution in the combustion chamber becomes uniform due to the increase of penetration and atomization. And when ambient temperatures in the combustion chamber become increase, the fuel evaporation rate being high but the penetration was reduced due to the reduction of volume flux, and confirmed that the optimized fuel injection strategy is highly needed.
The arc welding processes are substantially nonlinear, in addition to being highly coupled multivariable systems, Frequently, not all the variables affecting the welding quality are known, nor may they be easily quantified. From this point of view, decoupling between the welding parameters from the welding quality is very difficult, which makes it also difficult to control the welding parameters for obtaining the desired welding quality. In this study, a neural network based on the backpropagation algorithm was implemented and adopted for the selection of gas metal arc welding parameters of the fillet joint, that is, welding current, arc voltage and welding speed. The performance of the neural network for modeling the relationship between the welding quality and welding parameters was presented and evaluated by using the actual welding data. To obtain the optimal neural network structure, various types of the neural network structures were tested with the experimental data. It was revealed that the neural network can be effectively adopted to select the appropriate gas metal arc welding parameter of fillet joints for a given weld quality.
This work was performed to investigate the effect of a split injection on spray characteristics of fuel sprays injected from a common rail system. In order to analyze the spray behavior and atomization characteristics at various rates of split injections, the injection durations of pilot and main injections were varied in experiments. The injection rate of split injection was measured to study the effect of the pilot injection on the main injection. By using a Nd:YAG laser and an ICCD camera, the development of the injected spray was visualized at various elapsed time from the start of injection. The microscopic characteristics such as SMD and axial velocity were analyzed by using a phase Doppler particle analyzer system. The results indicate that the ambient gas flow generated by the pilot injection affects the behavior of main spray, whereas the effect of pressure variation on the main spray is little. The spray tip penetration of a main spray with pilot injection is longer than that of the single injection by the effect of ambient gas flow. Also the main spray produces larger droplets than the pilot spray due to a small relative velocity between the droplets and ambient gas.
Several efforts to meet the exhaust gas regulation have been undertaken by many researchers in recent years. Main researches are on development of design techniques of intake port and combustion chamber, atomisation of fuel and precise control of air-fuel ratio, post-treatment of exhaust gas and so on. Engine technology is changed from PFI to GDI to correspond with exhaust gas regulation. GDI technique makes it possible to preserve lean air-fuel ratio and control accurate air-fuel ratio. Nevertheless, It is not cleared that information of spray characteristics and atomization process are very dependent on fluctuation of pressure and change of temperature in intake stroke. In this study, a constant volume combustion chamber is manufactured to investigate various fluctuations of in-cylinder pressure for injection duration. It is taken photographs of injection process of conventional GDI injector using PMAS. Then, it was verified experimently that ambient conditions as temperature and pressure of combustion chamber have effects on process of spray growth and atomization of fuel.
Recently Al alloys are being used gradually for structural materials of transports. In welding of Al alloys used for transports, good weldabilities as well as adequate mechanical properties of the welds should be ensured as structural materials. In this study, the welds formation, macro and microstructural characteristics, generation of defects and hardness distribution in welds of Al alloys of 5083, 6N01 and 7N01 by DCSP- and AC-GTA welding process, were investigated. The deeper penetration was obtained in all welds of the alloys by DCSP-GTAW with He gas, compared with those by using AC-GTAW. The 6N01 alloy showed high susceptibilities to solidification cracking in weld metal and liquation cracking in HAZ of the welding beads of both DCSP- and AC-GTAW process. The cracking ratio of 6N01 alloy was increased with increasing of welding current. The porosity ratios in weld metal of all alloys used were extremely low including all welding conditions of DCSP-GTAW. However, in AC-GTAW process, the porosity ratios of the welds using Ar gas showed much higher values than those using He gas.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2004.10a
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pp.225-232
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2004
Recently, there has been a rapid development in computer technology, which has in turn led to develop the automated welding system using Artificial Intelligence (AI). However, the automated welding system has not been achieved duo to difficulties of the control and sensor technologies. In this paper, the classification of the optimized bead geometry such as bead width, height penetration and bead area in the Gas Metal Arc (GMA) welding with fuzzy logic is presented. The fuzzy C-Means algorithm (FCM), which is best known an unsupervised fuzzy clustering algorithm is employed here to analysis the specimen of the bead geometry. Then the quality of the GMA welding can be classified by this fuzzy clustering technique and the choice for obtaining the optimal bead geometry can also be determined.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.14
no.2
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pp.1-9
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2010
LES(Large eddy simulation) of breakup and droplet atomization of a liquid jet into cross turbulent flow was performed. Two phase flow of gas and liquid phases were modeled by the mixed numerical scheme of both Eulerian and Lagrangian methods for gas and liquid droplet respectively. The breakup process of a liquid column and droplets was observed by implementing the blob-KH wave breakup model. The penetration depth into cross flow was comparable with experimental data for several variants of the liquid-gas momentum flux ratio by varying liquid injection velocity. SMD(Sauter Mean Diameter) distribution downstream of jet was analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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