Moysan, J.;Ploix, M.A.;Corneloup, G.;Guy, P.;Guerjouma, R. El;Chassignole, B.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.28
no.3
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pp.245-253
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2008
A precise description of the material is a key point to obtain reliable results when using wave propagation codes. In the case of multipass welds, the material is very difficult to describe due to its anisotropic and heterogeneous properties. Two main advances are presented in the following. The first advance is a model which describes the anisotropy resulting from the metal solidification and thus the model reproduces an anisotropy that is correlated with the grain orientation. The model is called MINA for modelling anisotropy from Notebook of Arc welding. With this kind of material model1ing a good description of the behaviour of the wave propagation is obtained, such as beam deviation or even beam division. But another advance is also necessary to have a good amplitude prediction: a good quantification of the attenuation, particularly due to grain scattering, is also required as far as attenuation exhibits a strong anisotropic behaviour too. Measurement of attenuation is difficult to achieve in anisotropic materials. An experimental approach has been based both on the decomposition of experimental beams into plane waves angular spectra and on the propagation modelling through the anisotropic material via transmission coefficients computed in generally triclinic case. Various examples of results are showed and also some prospects to continue refining numerical simulation of wave propagation.
A simple and effective analysis method is presented for gaining a complete transient temperatures on the internal and external surfaces of a 40 mm gun tube subjected to a series of rapid firings. Two series of temperature data for both Hs and As were measured by using two rapid response k-type surface thermocouples near the firing origin and the muzzle. With other available temperature data, patterns of temperature variations of the gun tube as a function of time variable were driven through complete evaluations of the data. It is found that overall temperature gradients which increase exponentially toward saturation temperature, actually consist of a series of linear temperature gradients corresponding to the firing sequences. Under the similar firing sequences, patterns of temperature variations fur both the surface temperatures near the chamber and those near the muzzle were found to have linear temperature gradients with different values and the same response frequencies, i.e. they had peaks and lows in temperatures at the same time. The resultant complete temperature data can be used as the fundamental bases for analysis of thermoelastic properties of the materials such as thermal strain and stress, and f3r the prediction of cannon tube life-time through calculation of wear rate.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.9
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pp.1408-1414
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2004
The use of flip-chip technology has many advantages over other approaches for high-density electronic packaging. ACF (anisotropic conductive film) is one of the major flip-chip technologies, which has short chip-to-chip interconnection length, high productivity, and miniaturization of package. In this study, thermal fatigue lift of ACF bonding flip-chip package has been predicted. Elastic and thermal properties of ACF were measured by using DMA and TMA. Temperature dependent nonlinear hi-thermal analysis was conducted and the result was compared with Moire interferometer experiment. Calculated displacement field was well matched with experimental result. Thermal fatigue analysis was also conducted. The maximum shear strain occurs at the outmost located bump. Shear stress-strain curve was obtained to calculate fatigue life. Fatigue model for electronic adhesives was used to predict thermal fatigue life of ACF bonding flip-chip packaging. DOE (Design of Experiment) technique was used to find important design factors. The results show that PCB CTE (Coefficient of Thermal Expansion) and elastic modulus of ACF material are important material parameters. And as important design parameters, chip width, bump pitch and bump width were chose. 2$^{nd}$ DOE was conducted to obtain RSM equation far the choose 3 design parameter. The coefficient of determination ($R^2$) for the calculated RSM equation is 0.99934. Optimum design is conducted using the RSM equation. MMFD (Modified Method for feasible Direction) algorithm is used to optimum design. The optimum value for chip width, bump pitch and bump width were 7.87mm, 430$\mu$m, and 78$\mu$m, respectively. Approximately, 1400 cycles have been expected under optimum conditions. Reliability analysis was conducted to find out guideline for control range of design parameter. Sigma value was calculated with changing standard deviation of design variable. To acquire 6 sigma level thermal fatigue reliability, the Std. Deviation of design parameter should be controlled within 3% of average value.
The aim of this study is to evaluate the characteristics of explosion and flame velocity that can be utilized to factories where Mg-Al alloy metal powders are handled in the form of raw materials, products or by-product for similar dust explosion prevention and mitigation. Because the strength of the blast pressure is the result due to flame propagation, flame velocity in dust explosion can be utilized as a valuable information for damage prediction. An experimental investigation was carried out on the influences of content ratio of Mg-Al alloy (mean particle size distribution of 151 to 161 ${\mu}m$). And a model of flame propagation velocity based on the time to peak pressure and flame arrival time in dust explosion pressure, assuming the constant burning velocity, leads to a representation of flame velocity during dust explosion. As the results, the maximum flame velocity of Mg-Al(60:40 wt%), Mg-Al(50:50 wt%) and Mg-Al(40:60 wt%) was estimated 15.5, 18 and 15.2 m/s respectively, and also tend to change with content ratio of Mg-Al.
Ready-mixed soil material, known as a kind of controlled low-strength material, is a new way of soil cement combination. It can be used as backfill materials. In this paper, artificial neural network and nonlinear regression approach were applied to predict the compressive strength of ready-mixed soil material containing Portland cement, slag, sand, and soil in mixture. The data used for analyzing were obtained from our testing program. In the experiment, we carried out a mix design with three proportions of sand to soil (e.g., 6:4, 5:5, and 4:6). In addition, blast furnace slag partially replaced cement to improve workability, whereas the water-to-binder ratio was fixed. Testing was conducted on samples to estimate its engineering properties as per ASTM such as flowability, strength, and pulse velocity. Based on testing data, the empirical pulse velocity-strength correlation was established by regression method. Next, three topologies of neural network were developed to predict the strength, namely ANN-I, ANN-II, and ANN-III. The first two models are back-propagation feed-forward networks, and the other one is radial basis neural network. The results show that the compressive strength of ready-mixed soil material can be well-predicted from neural networks. Among all currently proposed neural network models, the ANN-I gives the best prediction because it is closest to the actual strength. Moreover, considering combination of pulse velocity and other factors, viz. curing time, and material contents in mixture, the proposed neural networks offer better evaluation than interpolated from pulse velocity only.
Kim, Chang-Yang;Hong, Sung-Wan;Kim, Kwang-Yeom;Baek, Seung-Han
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.6
no.3
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pp.183-197
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2004
The introduction of geodetic methods of absolute displacement monitoring in tunnels has significantly improved the value of the measurements. Structurally controlled behavior and influences of an anisotropic rock mass can be determined, and the excavation and support adjusted accordingly. Three-dimensional finite element simulations of different weakness zone properties, thicknesses, and orientations relative to the tunnel axis were carried out and the function parameters were evaluated from the results. The results were compared to monitoring results from Alpine tunnels in heterogeneous rock. The good qualitative correlation between trends observed on site and numerical results gives hope that by a routine determination of the function parameters during excavation the prediction of rock mass conditions ahead of the tunnel face can be improved. Implementing the rules developed from experience and simulations into the monitoring data evaluation program allows to automatically issuing information on the expected rock mass quality ahead of the tunnel.
Computational flow dynamics(CFD) has been frequently applied to the waste incinerators to understand the flow performance for various design and operating parameters. Though it needs many simplifications and complicated flow models, the reasonability of its results is not fully evaluated. For example, the inlet condition is calculated from an arbitrarily assumed properties of combustion gas release from the waste bed, since the combustion in the bed is difficult to be predicted. In this study, the computational modeling and calculation procedures of CFD for the grate type waste incinerator were evaluated using comparative simulations. Though the assumption method on the generation of the combustion gas directly affected the temperature and gas species concentrations, the overall flow pattern was dominated by the secondary air jets. The gaseous reaction could be included by assuming the release of the products of incomplete combusion from the bed. However, the reaction effficiency cannot not be directly evaluated from the species concentration, since it is not possible to simulate the actual co-existence of fuel rich or oxygen rich puffs over the bed. In predicting the turbulence, the higher order model, such as Reynolds stress model, gave difference shape of local recirculation zones, but similar results was acquired from the standard $k-{\varepsilon}$ model. Introducing radiation model was required for accurate temperature prediction, but it also caused heat imbalance due to the fixed temperature of the inlet, i.e. the waste bed. Thus, the computational modeling procedures on incinerators and the analysis of the predicted results should be progressed carefully. Though not validated experimentally, current simulation method is capable of comparative evaluation on the flow-related parameters such as the furnace shape and secondary air injection using identical inlet conditions. Quantitative analysis using measures of the residence time and mixing is essential to compare the flow performance efficiently.
It is crucial to know spatial soil variability for precision farming. However, it is time-consuming, and difficult to measure spatial soil properties. Therefore, there are needs fur sensing technology to estimate spatial soil variability, and for electronic mapping technology to store, manipulate and process the sampled data. This research was conducted to develop a real-time soil organic matter sensor and an electronic mapping system. A soil organic matter sensor was developed with a spectrophotometer in the 900∼1,700 nm range. It was designed in a penetrator type to measure reflectance of soil at 15cm depth. The signal was calibrated with organic matter content (OMC) of the soil which was sampled in the field. The OMC was measured by the Walkeley-Black method. The soil OMCs were ranged from 0.07 to 7.96%. Statistical partial least square and principle component regression analyses were used as calibration methods. Coefficient of determination, standard error prediction and bias were 0.85 0.72 and -0.13, respectively. The electronic mapping system was consisted of the soil OMC sensor, a DGPS, a database and a makeshift vehicle. An algorithm was developed to acquire data on sampling position and its OMC and to store the data in the database. Fifty samples in fields were taken to make an N-fertilizer dosage map. Mean absolute error of these data was 0.59. The Kring method was used to interpolate data between sampling nodes. The interpolated data was used to make a soil OMC map. Also an N-fertilizer dosage map was drawn using the soil OMC map. The N-fertilizer dosage was determined by the fertilizing equation recommended by National Institute of Agricultural Science and Technology in Korea. Use of the N-fertilizer dosage map would increase precision fertilization up to 91% compared with conventional fertilization. Therefore, the developed electronic mapping system was feasible to not only precision determination of N-fertilizer dosage, but also reduction of environmental pollution.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.11
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pp.941-948
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2016
Textile composite materials have been widely applied in aerospace structures due to their various advantages such as high specific stiffnesses and strengths, better out-of-plane performances, impact and delamination resistances, and net shape fabrications. In this paper, a modified geometric model of repeating unit cell (RUC) is suggested based on the Naik's model for 2D plain weave textile composites. The RUC geometry is defined by various parameters. The proposed model considers another parameter which is a gap length between adjacent yarns. The effective stiffnesses are predicted by using the yarn slicing technique and stress averaging technique based on iso-strain assumption. And the stiffnesses of RUC are evaluated by adjusting the gap ratio and verified by comparing with Naik's model and experimental data for 2D plain weave composite specimens.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.1
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pp.451-458
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2011
In order to provide the optimal location based services such as the optimal moving path search or the scheduling pattern prediction, the extraction of significant moving pattern which is considered the temporal and spatial properties of the location-based historical data of the moving objects is essential. In this paper, for the extraction of significant moving pattern we propose the location generalization method which translates the location attributes of moving object into the spatial scope information based on $R^*$-tree for more efficient patterning the continuous changes of the location of moving objects and for indexing to the 2-dimensional spatial scope. The proposed method generates the moving sequences which is satisfied the constraints of the time interval between the spatial scopes using the generalized spatial data, and extracts the significant moving patterns using them. And it can be an efficient method for the temporal pattern mining or the analysis of moving transition of the moving objects to provide the optimal location based services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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