Material properties of a new composite composed of components with known material properties are usually investigated through experiments. Elastic modulus and Poisson's ratio are measured at various volume fractions of mixed components and utilized as the base information on an analytical model for predicting the mechanical behaviors of a structure constructed by the composite. Elastic material properties of a composite at various volume fractions are numerically estimated by minimizing the error between the static displacements computed from a model for the composite and those computed from a model of homogeneous and isotropic material. A finite element model for a composite is proposed to distribute different types of material components easily into the model depending on the volume fraction. Then, the material properties of a composite filled with solid mircospheres are predicted numerically through a sample study and the estimated results are compared with experimental results and some theoretical equations.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2007.05a
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pp.111-113
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2007
The Mechanical properties of steel in hot strip mill were associated with the alloy composition, plastic deformation, cooling history and so on. In the case of the same alloy composition and deformation conditions, cooling history on ROT (run out table) is the main factor in affecting mechanical properties of steel, especially, in carbon steel. On ROT, the steel undergoes under various kinds of cooling conditions such as radiation, convection by air, water and wetting zone. The coiling temperature (CT) of the steel is also important factor in affecting mechanical properties. But with the same CT, the mechanical properties of steel can be different because the temperature history of cooling is more important factor than CT itself. In this study, we have studied the relations between temperature history and mechanical properties of steel and then the predicted mechanical properties have compared with the measured values.
Material characteristics and the prediction of life time of polyacrylic rubber (ACM) for automotive engine gasket were studied. Two kinds of ACM rubber compounds, having chlorine cure-site and carboxyl cure-site, were made with optimum formulations and the properties of each materials were examined. As a test results for the thermal properties and compression set, which are very important in the application for the automotive engine gasket, the compound using ACM with carboxyl cure-site was evaluated as having a better characteristics than that of ACM with chlorine cure-site. Arrhenius relationship based on time-temperature superposition principle (TTSP) was obtained through the accelerated heat aging test to predict the useful life-time for the compound using ACM with carboxyl cure-site.
The alloying effects on the electronic structures of Zinc are investigated using the relativistic $DV-X{\alpha}molecular$ orbital method in order to obtain useful information for alloy design. A new parameter which is the d obital energy level(Md) and the bonder order(Bo) of alloying elements in Zinc was introduced and used for prediction of the mechanical properties. The Md correlated with the atomic radius and the electronegativity of elements. The Bo is a measure of the strength of the covalent bond between M and X atoms. First-principles calculations of electronic structures were performed with a series of models composed of a MZn18 cluster and the electronic states were calculated by the discrete variational- $X{\alpha}method$ by using the program code SCAT. The central Zinc atom(M) in the cluster was replaced by various alloying elements. In this study energy level structures of pure Zinc and alloyed Zinc were calculated. From calculated results of energy level structures in MZn18 cluster, We found Md and Bo values for various elements of Zn. In this work, Md and Bo values correlated to the tensile strength for the Zn. These results will give some guide to design of zinc based alloys for high temperature applications and it is possible the excellent alloys design.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.1
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pp.15-22
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2010
Chloride-induced corrosion of steel bars in concrete exposed to marine environments has become one of the major causes of deterioration in many important facilities made of reinforced concrete. A study on chloride penetration in concrete has developed through long period exposure test along seawater, assesment of chloride ion diffusion by electrochemical techniques and so on. However, reasonable and exclusive chloride penetration model considering concrete material properties with mixture, degree of hydration, binding capacity has not been established. Therefore, in this paper, chloride penetration analysis of non-steady state is accomplished with material properties of concrete. Comparing with the results of analysis and chloride ponding test, we could accept the effect of binding capacity on chloride penetration in concrete and these results could be applied to a service life prediction of R.C. structures submerged in seawater. Therefore, there are 20~40% differences of service life to SHRP prediction.
A system that uses deep-learning techniques to predict properties from molecular structures has been developed to apply to chemical, biological and material studies. Based on the database where molecular structure and property information are accumulated, a deep-learning model looking for the relationship between the structure and the property can eventually provide a property prediction for the new molecular structure. In addition, experiments on the actual properties of the selected molecular structure will be carried out in parallel to carry out continuous verification and model updates. This allows for the screening of high-quality molecular structures from large quantities of molecular structures within a short period of time, and increases the efficiency and success rate of research. In this paper, we would like to introduce the overall composition of the materiality prediction system using deep-learning and the cases applied in the actual excavation of new structures in LG Chem.
By using literature data, the empirical equations have been derived which describe the interrelationships of explosion and other related properties of n-alcohols. The properties which have been correlated data are : lower and upper explosive limits, heats of combustion, carbon numbers. Also, the new equation for predicting the temperature dependence of lower explosive limits(LEL) of n-alcohols on the basis of explosive limits, heats of combustion, flame propagation theory and mathematical method is proposed. The values calculated by the proposed equations were a good agreement with literature data within a few percent. From a given explosive properties. by using the proposed equations, it is possible to predict the other properties. It is hoped eventually that this method will permit the estimation of the explosive properties of alcohol with improved accuracy and the broader application for other compounds.
The research and development of high-performance polymer materials with excellent gas barrier properties has gained considerable attention from the viewpoint of expanding their applications in various fields, including tire automobile parts and the polymer film industry. Natural rubber (NR) has been widely used as a rubber material in real-life, but its application is limited owing to its poor gas barrier properties. In this paper, we study the gas barrier properties of NR, epoxidized natural rubber (ENR), and their blend compositions by using molecular simulation. The results show that ENR-50 has superior oxygen barrier properties than those of NR. Moreover, the oxygen barrier properties of a blend of NR/ENR-50 improve with increasing volume fraction of ENR-50. The trend of improved oxygen barrier properties of NR, ENR-50, and their blend is in good agreement with experimental observations.
Jeon, Jun-Seok;Yeo, Yeong-Gu;Park, Si-Han;Gang, Hong
Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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2004.04a
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pp.86-96
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2004
Identification of dynamics of short circulation during grade change operations in paper mills is very important for the effective plant operation. In the present study a prediction method of One Pass Retention(OPR) is proposed based on the neural network. The present method is used to analyze the dynamics of short circulation during grade change. Properties of the product paper largely depend upon the change in the OPR. In the present study the OPR is predicted from the training of the network by using grade change operation data. The results of the prediction are applied to the modeling equation to give flow rates and consistencies of short circulation.
"Hahoe Village" in Andong region is an UNESCO World Heritage Site. It should be protected against various disasters such as fire, flooding, earthquake, etc. Among these disasters, flooding has drastic impact on the lives and properties in a wide area. Since "Hahoe Village" is adjacent to Nakdong River, it is important to monitor the water level near the village. In this paper, we developed a hydrological modelling using multi-layer perceptron (MLP) to predict the water level of Nakdong River near "Hahoe Village". To develop the prediction model, error back-propagation (EBP) algorithm was used to train the MLP with water level data near the village and rainfall data at the upper reaches of the village. After training with data in 2012 and 2013, we verified the prediction performance of MLP with untrained data in 2014.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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