International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology
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제5권5호
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pp.593-604
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2018
Laser-assisted machining (LAM) is known to be an effective and economical technique for improving the machinability of difficult-to-machine materials. In the LAM method, material is preheated using a laser heat source and then the preheated area is removed by following cutting tool. For laser-assisted turning (LAT), the configuration of the system is not complicated because laser irradiates from a fixed position. In contrast, laser-assisted milling (LAMill) system is not only complicated but also difficult to control because laser heat source must always move ahead of the cutting tool along a three dimensional (3D) tool path. LAMill is still early stage and cannot yet be used to machine finished products with 3D shapes. In this study, a laser-assisted fillet milling process was developed for machining 3D shapes. There are no prior studies combining fillet milling and LAMill. Laser-assisted fillet milling strategy was proposed, and effective depth of cut (EDOC) was obtained using thermal analysis. Experiments were designed using response surface method and cutting force prediction equations were developed using statistical analysis and regression analysis. The optimum machining conditions were also proposed, and energy efficiency of the LAMill was analyzed by comparing the specific cutting energy of conventional machining (CM) and LAMill.
선박의 초기설계 단계에서 저항 추진 성능을 손쉽고도 정확히 추정하기 위해 통계해석 기법을 유용하게 사용하고 있다. 본 연구에서는 저항추진 성능 추정 프로그램에 필요한 기능들과 데이터뱅크의 구조를 제안하였다. 개발된 프로그램에는 저항 추진 계수를 추정하기 위한 여러 가지 도표와 회귀식이 포함되어 있으며, 데이터 뱅크를 이용한 일관회귀분석도 포함되어 있다. 또한 프로펠러 주요치수와 단독효율을 추정하기 위한 프로펠러의 간략한 설계 과정도 포함되어 있다. 프로그램의 기능과 데이터 뱅크의 정도를 검증하기 위해 임의의 선형 14 척에 대한 추정을 수행하였으며, 5% 이내의 좋은 추정 정도를 보여주고 있음을 확인하였다.
본 연구는 실험계획법을 통하여 과산화수소로 발포된 석고 혼입 경량기포콘크리트로 통계적 분석을 실시하였다. 본 실험에서는 경량기포콘크리트를 구성하는 각 재료의 혼합비율을 실험인자로 설정하고, 실험을 통해 얻어진 반응변수에 대한 통계적 분석으로 역학적 특성을 평가 하였다. 실험인자는 석고혼입율, 물결합재비 및 발포제첨가비 이며, 반응변수는 겉보기밀도, 압축강도, 휨강도이다. 경량기포콘크리트의 배합은 반응표면설계의 Box-Behnken (B-B)계획법에 의해 총 15회의 실험점을 설정하였다. 본 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 반응변수에 대한 각 설명인자 (석고혼입율, 물결합재비, 발포제첨가비)의 유의확률값은 유의수준 ${\alpha}$=0.05에서 유의한 것으로 추정되었다. 경량기포콘크리트의 겉보기밀도에 대한 반응표면 분석 결과, 물결합재비 와 발포제첨가비만 유의 (${\alpha}$=0.05)한 것으로 추정되었으며, 겉보기밀도와 기포량 및 함수율과의 관계는 반비례함을 확인 알 수 있었다. 경량기포콘크리트의 압축강도에 대한 반응표면 분석 결과, 물결합재비, 발포제첨가비 및 발포제첨가비의 제곱항이 유의 (${\alpha}$=0.05)한 것으로 추정되었다. 경량기포콘크리트의 휨강도에 대한 반응표면 분석 결과, 물결합재비 와 발포제첨가비만 유의 (${\alpha}$=0.05)한 것으로 추정되었다. 다중 반응 최적법을 통해 반응변수들의 목표값을 만족하는 최적조건 영역을 확인할 수 있었다.
Kim, Junhyeok;Park, Kyeongjin;Hwang, Jisung;Kim, Hojik;Kim, Jinhwan;Kim, Hyunduk;Jung, Sung-Hee;Kim, Youngsug;Cho, Gyuseong
Nuclear Engineering and Technology
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제51권4호
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pp.1091-1097
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2019
After the Fukushima accident in 2011, there has been increased public concern about radioactive contamination of water resources through fallout in neighboring countries. However, there is still no available initial response system that can promptly detect radionuclides. The purpose of this research is to develop the most efficient gamma spectrometer to monitor radionuclides in an aquatic environment. We chose a thallium-doped sodium iodide (NaI(Tl)) scintillator readout with a silicon photo multiplier (SiPM) due to its compactness and low operating voltage. Three types of a scintillation detector were tested. One was composed of a scintillator and a photomultiplier tube (PMT) as a reference; another system consisted of a scintillator and an array of SiPMs with a light guide; and the other was a scintillator directly coupled with an array of SiPMs. Among the SiPM-based detectors, the direct coupling system showed the best energy resolution at all energy peaks. It achieved 9.76% energy resolution for a 662 keV gamma ray. Through additional experiments and a simulation, we proved that the light guide degraded energy resolution with increasing statistical uncertainty. The results indicated that the SiPM-based scintillation detector with no light guide is the most efficient design for monitoring radionuclides in an aquatic environment.
Abedi, Esmail;Daneshmand, Saeed;Karimi, Iman;Neyestanak, A. A. Lotfi
Journal of Electrochemical Science and Technology
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제6권4호
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pp.131-138
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2015
Electrical discharge machining is an unconventional machining process in which successive sparks applied to machine the electrically conductive materials. Any changes in electrical discharge machining parameters lead to the pieces with distinct surface roughness. The electrical discharge machining process is well applied for high hardness materials or when it is difficult to use traditional techniques to do material removing. Furthermore, this method is widely applied in industries such as aerospace, automobile, molding, and tool making. CK45 is one of the important steels in industrial and electrical discharge machining can be considered as a proper way for its machining because of high hardness of CK45 after thermal operation of the electrical discharge machining process. Optimization of surface roughness as an output parameters as well as electrical discharge machining parameters including current, voltage and frequency for electrical discharge machining of CK45 has been studied using copper tools and kerosene as the dielectric. For such a purpose and to achieve the precise statistical analysis of the experiment results design of experiment was applied while non linear regression method was chosen to assess the response of surface roughness. Then, the results were analyzed by means of ANOVA method and machining parameters with more effects on the desired outputs were determined. Finally, mathematical model obtained for surface roughness.
With the recent increase in the demand for electric vehicles, it is necessary to identify the high current safety of automobile parts. Among the automobile parts, the EPDM parts required colored parts from the existing black; therefore, it was necessary to change the basic filler from carbon black to silica. The rubber used in automobile parts is flexible and exhibits basic characteristics of high strength and elongation. However, as the filler is changed to silica, its physical properties, such as tensile strength and elongation, are lower than those of the existing carbon black base. Therefore, it is necessary to evaluate the mechanical properties with the addition of the EPDM compound using silica as a base without degrading the physical properties of EPDM. In this study, an experiment based on the additive content was performed using the mixture experimental planning method to analyze the mechanical properties according to the additive type and mixing ratio of silica-based EPDM. The mixing ratio of the four additives was set using a simplex lattice design, and the tensile strength, elongation, modulus 300%, and permanent compression reduction rate were analyzed for mechanical characteristics, and rheometer experiments were performed for vulcanization characteristics. Through statistical analysis of the measured data, the main effects and interactions of the EPDM-blended rubber additives were analyzed. These results can be used to derive a mixing ratio of additives that satisfies the required characteristics of the EPDM compound.
Bioenergy production from lignocellulosic biomass and agriculture wastes have been attracted because of its sustainable and non-edible source. Especially, canola is considered as one of the best feedstock for renewable fuel production. Oil extracted canola and its agriculture residues are reuseable for bioethanol production. However, a pretreatment step is required before enzymatic hydrolysis to disrupt recalcitrant lignocellulosic matrix. To increase the sugar conversion, more efficient pretreatment process was necessary for removal of saccharification barriers such as lignin. Alkaline pretreatment makes the lignocellulose swollen through solvation and induces more porous structure for enzyme access. In our previous work, aqueous ammonia (1~20%) was utilized for alkaline reagent to increase the crystallinity of canola residues pretreatment. In this study, significant factors for efficient soaking in aqueous ammonia pretreatment on canola residues was optimized by using the response surface method (RSM). Based on the fundamental experiments, the real values of factors at the center (0) were determined as follows; $70^{\circ}C$ of temperature, 17.5% of ammonia concentration and 18 h of reaction time in the experiment design using central composition design (CCD). A statistical model predicted that the highest removal yield of lignin was 54% at the following optimized reaction conditions: $72.68^{\circ}C$ of temperature, 18.30% of ammonia concentration and 18.30 h of reaction time. Finally, maximum theoretical yields of soaking in aqueous ammonia pretreatment were 42.23% of glucose and 22.68% of xylose.
Mixotrophic microalgal growth gives a great premise for wastewater treatment based on photoautotrophic nutrient utilization and heterotrophic organic removal while producing renewable biomass. There remains a need for a control strategy to enrich them in a photobioreactor. This study performed a series of batch experiments using a mixotroph, Chlorella sorokiniana, to characterize optimal guidelines of mixotrophic growth based on a statistical design of the experiment. Using a central composite design, this study evaluated how temperature and light irradiance are associated with $CO_2$ capture and organic carbon respiration through biomass production and ammonia removal kinetics. By conducting regressions on the experimental data, response surfaces were created to suggest proper ranges of temperature and light irradiance that mixotrophs can beneficially use as two types of energy sources. The results identified that efficient mixotrophic metabolism of Chlorella sorokiniana for organics and inorganics occurs at the temperature of $30-40^{\circ}C$ and diurnal light condition of $150-200{\mu}mol\;E{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$. The optimal specific growth rate and ammonia removal rate were recorded as 0.51/d and 0.56/h on average, respectively, and the confirmation test verified that the organic removal rate was $105mg\;COD{\cdot}l^{-1}{\cdot}d^{-1}$. These results support the development of a viable option for sustainable treatment and effluent quality management of problematic livestock wastewater.
폐자동차 범퍼 파쇄물 재활용을 위하여 색채선별법을 도입하였다. 색채선별법은 기존의 비중, 입도 차이에 의한 선별이 어려운 물질을 색상 차이를 이용한 카메라와 영상 분석기법으로 분리하는 선별법이다. 본 연구에서는 반응표면법 중 BBD (Box-Behnken Design)를 적용하여 실험을 계획하고 최적 조건을 도출하였다. 색채민감도, 피드투입량 및 입자크기의 영향을 분석하였으며, 회귀분석과 통계적인 방법에 기초하여 2차 반응 모델을 획득하였다. $R^2$ 및 p-value는 각각 99.56%, < 0.001로 타당하였으며, 추정된 최적조건은 색채민감도 32%, 피드투입 200 kg/h, 입자크기 33 mm 조건에서 94.1%의 회수율이 나올 것으로 예측하였다. 실제 실험을 통한 회수율은 93.8%로 나타나 해당 모델이 적절함을 확인하였다.
In this work a multi-fidelity non-intrusive polynomial chaos (MF-NIPC) has been applied to a structural wind engineering problem in architectural design for the first time. In architectural design it is important to design structures that are safe in a range of wind directions and speeds. For this reason, the computational models used to design buildings and bridges must account for the uncertainties associated with the interaction between the structure and wind. In order to use the numerical simulations for the design, the numerical models must be validated by experi-mental data, and uncertainties contained in the experiments should also be taken into account. Uncertainty Quantifi-cation has been increasingly used for CFD simulations to consider such uncertainties. Typically, CFD simulations are computationally expensive, motivating the increased interest in multi-fidelity methods due to their ability to lev-erage limited data sets of high-fidelity data with evaluations of more computationally inexpensive models. Previous-ly, the multi-fidelity framework has been applied to CFD simulations for the purposes of optimization, rather than for the statistical assessment of candidate design. In this paper MF-NIPC method is applied to flow around a rectan-gular 5:1 cylinder, which has been thoroughly investigated for architectural design. The purpose of UQ is validation of numerical simulation results with experimental data, therefore the radius of curvature of the rectangular cylinder corners and the angle of attack are considered to be random variables, which are known to contain uncertainties when wind tunnel tests are carried out. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are solved by a solver that employs the Finite Element Method (FEM) for two turbulence modeling approaches of the incompressible Navier-Stokes equations: Unsteady Reynolds Averaged Navier Stokes (URANS) and the Large Eddy simulation (LES). The results of the uncertainty analysis with CFD are compared to experimental data in terms of time-averaged pressure coefficients and bulk parameters. In addition, the accuracy and efficiency of the multi-fidelity framework is demonstrated through a comparison with the results of the high-fidelity model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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