This paper presents two sets of full three-dimensional thermoelastic finite element analyses of superimposed thermo-mechanically loaded Spar Wingskin Joints made with laminated Graphite Fiber Reinforced Plastic composites. The study emphasizes the influence of residual thermal stresses and material anisotropy on the inter-laminar delamination behavior of the joint structure. The delamination has been pre-embedded at the most likely location, i.e., in resin layer between the top and next ply of the fiber reinforced plastic laminated wingskin and near the spar overlap end. Multi-Point Constraint finite elements have been made use of at the vicinity of the delamination fronts. This helps in simulating the growth of the embedded delamination at both ends. The inter-laminar thermoelastic peel and shear stresses responsible for causing delamination damage due to a combined thermal and a static loading have been evaluated. Strain energy release rate components corresponding to the Mode I (opening), Mode II (sliding) and Mode III (tearing) of delamination are determined using the principle of Virtual Crack Closure Technique. These are seen to be different and non-self-similar at the two fronts of the embedded delamination. Residual stresses developed due to the thermoelastic anisotropy of the laminae are found to strongly influence the delamination onset and propagation characteristics, which have been reflected by the asymmetries in the nature of energy release rate plots and their significant variation along the delamination front.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.6
no.2
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pp.149-158
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2005
In this paper, we have designed and implemented a portable e-tongue (electronic tongue) system using MACS (multi array chemical sensor) and PDA. The system embedded in PDA has merits such as comfortable user interface and data transfer by internet from on-site to remote computer. MACS was made up 7 electrodes (${NH_4}^+$, $Na^+$, $Cl^-$, ${NO_3}^-$, $K^+$, $Ca^{2+}$, $Na^+$, pH) and a reference electrode. For learning the system, we adapted the Levenberg-Marquardt algorithm based on the back-propagation, which could iteratively learned the pre-determined standard patterns, in e-tongue system. Conclusionally, the relationship between the standard patterns and unknown pattern can be easily analyzed. The e-tongue was applied to whiskeys and cognac (one high level whisky, one low level whiskey, two cognac) and 2 sample whiskeys for each standard patterns and unknown patterns. The relationship between the standard patterns and unknown patterns can be easily analyzed.
Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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1999.10a
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pp.56-56
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1999
For advanced TFT-LCD manufacturing processes, dry etching of thin-film layers(a-Si, $SiN_x$, SID & gate electrodes, ITO etc.) is increasingly preferred instead of conventional wet etching processes. To dry etch Al gate electrode which is advantageous for reducing propagation delay time of scan signals, high etch rate, slope angle control, and etch uniformity are required. For the Al gate electrode, some metals such as Ti and Nd are added in Al to prevent hillocks during post-annealing processes in addition to gaining low-resistivity($<10u{\Omega}{\cdot}cm$), high performance to heat tolerance and corrosion tolerance of Al thin films. In the case of AI-Nd alloy films, however, low etch rate and poor selectivity over photoresist are remained as a problem. In this study, to enhance the etch rates together with etch uniformity of AI-Nd alloys, magnetized inductively coupled plasma(MICP) have been used instead of conventional ICP and the effects of various magnets and processes conditions have been studied. MICP was consisted of fourteen pairs of permanent magnets arranged along the inside of chamber wall and also a Helmholtz type axial electromagnets was located outside the chamber. Gas combinations of $Cl_2,{\;}BCl_3$, and HBr were used with pressures between 5mTorr and 30mTorr, rf-bias voltages from -50Vto -200V, and inductive powers from 400W to 800W. In the case of $Cl_2/BCl_3$ plasma chemistry, the etch rate of AI-Nd films and etch selectivity over photoresist increased with $BCl_3$ rich etch chemistries for both with and without the magnets. The highest etch rate of $1,000{\AA}/min$, however, could be obtained with the magnets(both the multi-dipole magnets and the electromagnets). Under an optimized electromagnetic strength, etch uniformity of less than 5% also could be obtained under the above conditions.
Acoustic Emission(AE) signals are emitted by a sudden release of strain energy associated with material damage. A multi-channels of LeCroy system and piezoelectric pressure transducers are employed for AE measurement to investigate the roles of AE in the propagation of macro cracks as well as the characteris-tics of AE wave in occurrence, amplitude and dominant frequency with changes in macro loading modes. Deduced crack opening volume of micro cracks varied widely and implies that AE events could be caused by crystal dislocations on a small scale and grain boundary movements on a large scale. Amplitude of first arrival AE wave emitted during mode I test was approximately 3 times higher than those from mixed mode test, while the number of AE count in mode I test was only 25% of mixed mode. It may imply that the total energy required for generation of a given fracture surface is similar regardless in change of macroloading modes.
Generally, as the welded region of weld structures has the incomplete bead and welded deposit which are able to behave like the surface cracks occasinally, there is a high possibility that the fatigue fracture of the weld structures is due to the surface cracks on the wlded region. This study was done to investigate the effects of post weld heat treatment (PWHT) on the fatigue behaviors of the surface crack of the heat affected zone (HAZ) for the multi-pass welds under the repetitive pure bending moment. The obtained results are summarized as follows : 1. The crack grows to the depth direction initially as the number of cylces increase, the amount of crack length is increased for the surface dir3ction and cive versa for the depth direction. 2. The fatigue life is increased in a order of as weld, PWHT specimens and parent. 3. As the number of cycles increase, the crack length is increased to th surface direction. The increase of the depth length is blunted at the center of specimen thickness. 4. The fatigue crack growth of PWHT specimens to the surface direction is dependent upon the holding time and applied stress during PWHT. In order words, the crack growth rate decreases with the holding time and increases with the applied stress during PWHT. 5. As the crack grows, the aspect formed in the course of crack propagation approaches to semicircle for parent and ellipse with the largest semidiameter for PWHT ($1/4hr, 15kgf/mm^2$) 6. At depth direction, it is difficult to apply to the paris' equation because of the scattered data between the crack growth rate and the stress intensity factor range.
In this study, real-time forecasting model(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM) based on neural network to predict the dam inflow which is occurred by flood runoff is developed and applied to check its availability for the operation of multi-purpose reservoir Developed model Is applied to predict the flood Inflow on dam Nam-Gang in Nak-dong river basin where the rate of flood control dependent on reservoir operation is high. The input data for this model are average rainfall data composed of mean areal rainfall of upstream basin from dam location, observed inflow data, and predicted inflow data. As a result of the simulation for flood inflow forecasting, it is found that NDIFM-I is the best predictive model for real-time operation. In addition, the results of forecasting used on NDIFM-II and NDIFM-III are not bad and these models showed wide range of applicability for real-time forecasting. Consequently, if the quality of observed hydrological data is improved, it is expected that the neural network model which is black-box model can be utilized for real-time flood forecasting rather than conceptual models of which physical parameter is complex.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2012.10a
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pp.258-264
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2012
The overall aim of this paper is to determine coupling loss factor of welding point between shell and cylinder using loss factor and structural loss factor. For this purpose, two kinds of loss factor were adopted. One is loss factor of each sub structure, another is structural loss factor based on the complex welded or assembled structure. Using these two parameters, it is possible to derive the coupling loss factor which represents characteristic condition of SEA theory. Coupling loss factor of conjunction in complex structure was expressed as power balance equation. The derived equation for a coupling loss factor has been simplified on the assumption of one way (uni-directional) power flow between multi-sub structures. Using these conditions, it is possible to find the equation of coupling loss factor expressed as above two loss factors. To check the effectiveness of above equation, this paper used two-stage application. The first approach was application between simple cylinder and shell. The next was adopted rotary compressor. Rotary compressor has three main conjunctions between shell and internal vibration part. This equation was applied to find out the optimum welding point with respect to reduce the noise propagation. It shows the effective tool to evaluate the coupling loss factor in complex structure.
In mass production of seed-potato plantlets, the processes for in vitro propagation and ex vitro acclimatization with a high cost should be improved by a culture system with environmental control using scaled-up culture vessels. The experiment was conducted to design a hydroponic culture system for enhancement of growth and development of seed-potato (Solanum tuberosum) plantlets cultured under photoautotrophic (without sugar in culture medium) conditions with controlled light intensity and ventilation rate. The culture system was consisted of scaled-up culture vessels, ventilation pipes, a multi-cell tray and an environmental control system (ECS) for optimum controlling in temperature, light intensity, ventilation rate, and culture-medium supply. Growth and development of the plantlets was significantly increased under the ECS compared with a conventional culture system (CCS) of photomixotrophic culture (with sugar in culture medium) using small scale vessels. For 21 days, leaf area of the plantlets was expanded more than 2 times, and number of internodes also approximately 4 times greate. under the ECS. In addition, the photoautotrophic growth in sweetpotato (Ipomoea batatas) and chrysanthemum (Chrysanthemum morifolium) plantlets was greater more than 2 times compared with the CCS.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.8
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pp.137-146
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2011
In order to support increased consumer awareness regarding energy consumption, we present new ways of monitoring and predicting with energy in electric appliances. The proposed system is a design of a common electrical power outlet called smart plug that measures the amount of current passing through current sensor at 0.5 second. To acquire data for training and testing the proposed neural network, weather parameters used include average temperature of day, min and max temperature, humidity, and sunshine hour as input data, and power consumption as target data from smart plug. Using the experimental data for training, the neural network model based on Back-Propagation algorithm was developed. Multi layer perception network was used for nonlinear mapping between the input and the output data. It was observed that the proposed neural network model can predict the power consumption quite well with correlation coefficient was 0.9965, and prediction mean square error was 0.02033.
This work was performed to develop a model possible to predict the influent flow and influent components, which are one of main disturbances causing process problems at the operation of municipal wastewater treatment plant. In this study, artificial neural network (ANN) was used in order to develop a model that was able to predict the influent flow, $COD_{Mn}$, SS, TN 1 day-ahead, 2day-ahead and 3 day ahead. Multi-layer feed-forward back-propagation network was chosen as neural network type, and tanh-sigmoid function was used as activation function to transport signal at the neural network. And Levenberg-Marquart (LM) algorithm was used as learning algorithm to train neural network. Among 420 data sets except missing data, which were collected between 2005 and 2006 at field plant, 210 data sets were used for training, and other 210 data sets were used for validation. As result of it, ANN model for predicting the influent flow and components 1-3day ahead could be developed successfully. It is expected that this developed model can be practically used as follows: Detecting the fault related to effluent concentration that can be happened in the future by combining with other models to predict process performance in advance, and minimization of the process fault through the establishment of various control strategies based on the detection result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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