보 이론을 적용한 다공성 섬유 구조의 미세 기계적 변형에 대한 불균일 압축 효과의 전산 해석

최연수 한양대학교 대학원 2024 국내석사

고분자 전해질막 연료전지의 셀 내부에서의 물질 전달 성능에 중추적인 역할을 하는 기체확산층은 탄소 섬유로 이루어진 다공성 섬유 구조이다. 본 연구에서는 연료전지 체결 상태에서의 기체확산층의 불균일한 형상 변화를 분석하고 이를 통해 기체확산층의 기계적, 열적, 전기적, 그리고 물질 전달 특성을 추정한다. 무작위로 분포되는 탄소 섬유에 대해서 신뢰도 확보를 위해 통계적 반복 시행을 기반으로 기체확산층의 3차원 변형 형상이 전산적으로 모델링 및 시뮬레이션 되었다. 기체확산층은 탄소 섬유와 소수성 물질인 폴리테트라플루오로에틸렌 (Polytetrafluoroethylene), 그리고 기공 구조로 구성되며 섬유 구조와 다공성 구조로 나누어 압축 변형 해석을 진행하였다. 탄소 섬유는 단면이 원형으로 일정한 직선 보로 가정하여 오일러-베르누이 보 이론을 통해 섬유의 순수한 변형량을 도출하였다. 에너지 분산 특성을 가지고 있는 다공성 구조에 대해서는 윙클러의 지반 이론을 적용하였고, 다공성 구조를 스프링의 분포로 나타내어 압력에 대한 반발력을 도출하였다. 우선적으로, 일반적인 기체확산층의 물성치를 적용한 기본 조건에 대한 기계적 특성 분포를 분석하였다. 이 후, 외부 압력의 증가에 따른 기체확산층의 각 섬유 층 별 비선형적인 변형 특성을 도출하였고, 섬유의 굽힘 변형으로 인한 기공 크기의 감소가 수분 포화 영역에 미치는 영향을 분석하였다. 최종적으로, 다공성 구조의 에너지 분산에 영향을 미치는 요소인 공극률과 두께 변화에 따른 기계적 변형 특성을 분석하였다. 특히, 두께 측면에서는 통계적 분석을 기반으로 하여 압력 작용 후 일관된 기계적 특성을 나타내는 기준 두께를 도출하였다. 공극률의 변화에 따른 섬유의 굽힘 변형 정도가 전기화학반응으로 발생한 열 및 전기 전도도에 미치는 영향을 분석하였다. 결과적으로 본 연구는 거시 규모에서 연료전지 셀 해석 시 요구되는 기체확산층의 유효 특성을 제공한다. A statistical numerical modeling was conducted to predict the microscopic non-uniform deformation of fibrous porous media under external compression. The fibrous porous media are constructed by randomly distributed carbon fibers and a hydrophobic binder, PTFE. Carbon fibers are considered as cylindrical straight beams with a constant cross-sectional area and the bending deformation morphology of the fiber is deduced by beam element stiffness matrix based on the Euler-Bernoulli beam theory. The porous structure is characterized by morphologically dissipating compression energy and energy dissipation mechanisms is determined by spring reactions based on Winkler’s foundation theory. Subsequently, deformation simulations under external clamping pressure are conducted to figure out mechanical characteristics of fibrous porous media and the effect of porosity and thickness variations on the mass transport area. The results elucidated that the external clamping pressure and mechanical deformation properties have a non-linear relationship in the fibrous porous media. This deformation model provides statistically consistent deformation characteristics of randomly generated fibrous media and can be utilized to predict mass transport performance in fuel cells under various compression conditions.

오픈소스 CNC 기반 갠트리 공작기계 이송축 동기제어 시스템 개발

강유수 강원대학교 대학원 2023 국내박사

The components of a machine tool are divided into a feed drive mechanism, motor, and software. The feed drive mechanism is a power conversion device that converts linear and rotational feed by receiving power from the motor and is determined according to the number of drive shafts and the feed method based on the design of the machine tool feed system. The electric power mechanism consists of a rotating mechanism, such as a motor. It is determined by the performance of the parts of the transfer mechanism and the connectivity with CNC, which is machine tool control software. Software for machine tool control refers to a numerical control computer, which is called CNC. The CNC controls the transmission mechanism and other I/O devices based on specific communication and controls the position and speed of the transfer mechanism based on the program. Therefore, The machine tool must develop the control system for driving the machine tool based on CNC software. In this paper, We have developed a synchronous control system for a commercial 3-axis gantry machine tool based on LinuxCNC, an open-source CNC software, and EtherCAT, an industrial Ethernet communication. The LinuxCNC controller architecture is software that provides functions for machine tool control based on five core modules: EMCGUI, EMCTASK, EMCMOT, EMCIO, and HAL. In particular, the HAL module is a virtual layer that physically connects hardware and software. Due to the existence of HAL, the machine tool can connect various feed drive systems and I/O devices. The core of the commercial 3-axis gantry machine tool synchronous control system based on LinuxCNC is the algorithm that synchronizes the two feed systems, Y1 and Y2, with one Y-axis. For Y-axis synchronization, an algorithm that synchronizes the Y1 and Y2 axes as one Y-axis was applied using the home function of LinuxCNC. The synchronized feed shaft has high rigidity due to the two transmission mechanisms. Still, it has problems with yaw error due to an error in the feed system connected in parallel and synchronization error due to synchronous control. This study used a linear encoder to evaluate the performance based on the yaw difference during synchronous control. We calculated the yaw difference based on the difference between the Y1 and Y2 axes positions. When using the basic synchronous control algorithm provided by LinuxCNC, We measured the yaw error range as 110. Excessive yaw error is caused by tracking error for the transfer command and to solve this problem, LinuxCNC's pitch error compensation algorithm was used. The pitch error compensation algorithm adds or subtracts a pitch error value for a tracking error to a transfer command generated through an interpolator. After pitch error compensation , the yaw error range of Y1 and Y2 was 20, showing a yaw error reduction effect of about 82%. After compensating for the pitch error, a synchronization error compensation synchronization control algorithm was developed based on the existing LinuxCNC PID controller to compensate for the synchronization error occurring in the synchronization control of the transfer mechanism connected in parallel structures. The principle of Synchronization error compensation synchronization control algorithm was developed by adding or subtracting the average value of the velocity difference between Y1 and Y2 through a proportional gain in an individual PD feed forward velocity (FFV) feedback loop in parallel structures. The performance evaluation of the developed synchronization error compensation synchronization control algorithm was conducted under no-load/load conditions. The performance evaluation in no-load conditions was based on the yaw error and motor torque in the air-cut condition for 1,000 feed lengths. In the experimental results, in the steady state's area, the Y1 and Y2 torque difference before synchronization error compensation were measured as 4.013, and the yaw error as 19. After correcting the synchronization error, the motor measured the torque difference as 2.576, and the yaw error was 15. As a result, after the synchronization error compensation, the torque difference was reduced by 36% and the yaw error by 21%. The performance evaluation under load conditions was compared with the difference in torque output based on circular machining and the shape error. As for the circular machining conditions, the experimental results were compared for two conditions: feed rate of 1,000 and spindle rotation speed of 2,000 RPM and feed rate of 2,000 and spindle rotation speed of 3,000 RPM. The diameter of the circular machining was 50 mm. Under the feedrate condition of 1,000 before synchronization error compensation, the maximum torque difference in the steady state area when the machine tool is machining for the circular was 3.936, and the circle diameter was 50.046. Under the same processing conditions, the maximum torque difference in the steady state area after the synchronization error compensation was 1.893, and the circle diameter measurement result was 50.032. As a result, the torque difference was reduced by 52% and the shape error by 30% in the machining situation after synchronization error correction. Under the feedrate condition of 2,000 before synchronization error compensation, the maximum torque difference in the steady state area when the machine tool is machining for the circular was 3.366, and the circle diameter was 50.058. Under the same processing conditions, the maximum torque difference in the steady state area after the synchronization error compensation was 1.866, and the circle diameter measurement result was 50.017. As a result, the torque difference was reduced by 43% and the shape error by 29% in the machining situation after synchronization error correction. In conclusion, in this study, a LinuxCNC and EtherCAT-based 3-axis gantry machine tool transfer axis synchronous control system was developed, and a synchronous error compensation synchronous control algorithm was developed to improve the performance of the existing synchronous control algorithm, and based on circular machining improved performance was verified. 공작기계의 구성요소는 이송기구, 전동기구, 그리고 소프트웨어로 분할되어있다. 이송기구는 전동기구로부터 동력을 전달받아 직선 및 회전이송을 전환해주는 동력 전환 장치이며, 공작기계 이송계의 설계를 바탕으로 구동 축의 개수와 이송방식에 따라 결정된다. 전동기구는 모터와 같은 회전기구로 구성되며, 이송기구 부품의 성능과, 공작기계 제어 소프트웨어인 CNC와의 연결성에 의해 정해진다. 공작기계 제어를 위한 소프트웨어는 수치제어 컴퓨터를 말하며 이는 CNC라고 한다. CNC는 전동기구 및 기타 I/O 장치들을 특정한 통신 기반으로 제어하며, 프로그램 기반으로 이송기구의 위치와 속도를 제어한다. 따라서 공작기계의 구동을 위한 제어시스템은 CNC 소프트웨어를 기반으로 개발되어야 한다. 본 논문에서는 상용 3축 갠트리 공작기계의 동기제어 시스템을 오픈소스 CNC 소프트웨어인 LinuxCNC와 산업용 이더넷 통신인 EtherCAT을 기반으로 개발했다. LinuxCNC 제어기 아키텍처는 EMCGUI, EMCTASK, EMCMOT, EMCIO, HAL인 핵심 5가지 모듈을 바탕으로 공작기계 제어를 위한 기능을 제공해 주는 소프트웨어이다. 특히 HAL모듈은 하드웨어와 소프트웨어를 물리적으로 연결해주는 가상계층으로, HAL의 존재로 인해 다양한 전동기구와 I/O 장치를 연결할 수 있다. LinuxCNC 기반 상용 3축 갠트리 공작기계 동기제어 시스템의 핵심은 Y1, Y2 두 개의 이송계를 하나의 Y축으로 동기화 시키는 알고리즘이다. Y축 동기화를 위해 LinuxCNC의 홈 기능을 이용하여 Y1, Y2 축을 하나의 Y축으로 동기화 시키는 알고리즘을 적용했다. 동기된 이송축은 2개의 전동기구로 인한 높은 강성을 갖게 되지만, 병렬 형태로 연결된 이송계의 오차로 요오차와 동기제어로 인한 동기오차의 문제점을 갖고 있다. 본 연구에서는 동기제어 시 발생하는 요오차를 기반으로 성능을 평가하기 위해 선형 엔코더를 사용하였다. 요오차는 Y1축과 Y2축의 차이를 바탕으로 계산됐다. LinuxCNC에서 제공된 기본적인 동기제어 알고리즘을 사용한 경우 측정된 요오차 범위는 110로 측정되었다. 과도한 요오차는 이송지령에 대한 추종오차가 원인으로, 이를 해결하기 위해 LinuxCNC의 피치오차 보정 알고리즘을 사용했다. 피치오차 보정 알고리즘은 추종오차에 대한 피치오차 값을 보간기를 통해 생성된 이송지령에 가감하는 방식이다. 피치오차 보정 후 Y1, Y2 의 요오차 범위는 20로 약 82%의 요오차 감소효과를 보였다. 피치오차 보정 후 병렬형태로 연결된 이송기구의 동기제어에서 발생하는 동기오차를 보정하기 위한 동기오차 보정 동기제어 알고리즘을 기존 LinuxCNC의 PID 제어기를 기반으로 개발하였다. 동기오차 보정 동기제어 알고리즘의 원리는 병렬 형태로 개별 PD feed forward velocity(FFV) 피드백 루프에 Y1과 Y2의 속도차에 대한 평균값을 비례게인을 통해 가감하는 방식으로 개발됐다. 개발된 동기오차 보정 동기제어 알고리즘의 성능평가는 무부하/부하 상황에서 실시했다. 무부하 상황의 성능평가는 1,000 이송구간에 대해 에어컷 상황에서 요오차와 모터의 토크측정 데이터를 바탕으로 평가했다. 실험결과 정적구간에서 동기오차 보정 전 Y1, Y2 토크차이는 4.013, 요오차는 19로 측정되었다. 동기오차 보정 후 토크차이는 2.576, 요오차는 15로 측정되었다. 결과적으로, 동기오차 보정 후 토크차이는 36%감소, 요오차는 21% 감소효과를 보였다. 부하 상태에서의 성능평가는 원형가공을 기반으로 출력된 토크의 차이와 형상오차로 비교했다. 원형가공 조건은 1,000의 이송속도, 2,000RPM의 주축계 회전속도 조건과 2,000 이송속도, 3,000RPM의 주축계 회전속도 2가지 조건에 대한 실험 결과를 비교했다. 원형가공된 지름의 크기는 50mm였다. 동기오차 보정 전 이송속도 1,000 이송속도 조건에서 실 가공 중 정적구간 최대토크 차이는 3.936, 원지름 측정 결과 50.046로 측정되었다. 동일한 가공조건에서 동기오차 보정 후 정적구간 최대토크 차이는 1.893, 원지름 측정 결과 50.032로 측정되었다. 결과적으로, 동기오차 보정 후 가공상황에서 토크차이는 52%, 형상오차는 30% 감소효과를 보였다. 동기오차 보정 전 이송속도 2,000 이송속도 조건에서 실 가공 중 정적구간 최대토크 차이는 3.366, 원지름 측정 결과 50.058로 측정되었다. 동일한 가공조건에서 동기오차 보정 후 정적구간 최대토크 차이는 1.866, 원지름 측정 결과 50.017로 측정되었다. 결과적으로, 동기오차 보정 후 가공상황에서 토크차이는 45%, 형상오차는 29% 감소효과를 보였다.

Study on hetero-integration of nano/micro-scale semiconducting materials onto foreign substrates for effective light energy conversion

조영식 한양대학교 대학원 2022 국내박사

효율적이고 실용적인 광 에너지 변환 소자를 구현하기 위해 화합물 반도체의 기판으로 이종집적이 필요하다. 이러한 이종집적은 다재다능한 응용분야에 활용 가능하며, 새로운 기능성을 가져올 수 있는 다양한 기판을 사용하여 이루어지는 것이 바람직하다. 하지만, 화합물 반도체의 다양한 기판을 사용한 이종집적 뿐만 아니라 광 에너지 변환 효율을 높이는데 유리한 형상으로의 구조화도 요구된다. 따라서 우리는 광 에너지 변환 효율을 높이는데 유리한 나노/마이크로 스케일의 구조를 갖는 화합물 반도체를 기존에 주로 사용하는 기판과 다른 기판으로 이종집적과 함께 격자 상수 차이에 의한 변형 에너지 저감을 위한 연구를 수행한다. 이러한 목적을 달성하기 위해 우리는 적절한 기판 표면 개선 및 이종집적 전략을 사용한다. 다양한 광 에너지 변환 화합물 반도체 소재 중, 본 연구를 통해 화학적으로 처리된 그래파이트 기판에 이종집적된 1차원 나노구조를 갖는 황화카드뮴과 구조화된 실리콘 기판으로 이종집적되어 우수한 품질 및 광학성능을 갖는 3차원 마이크로구조 기반 질화갈륨에 대한 소자 제작 및 특성 분석 연구를 수행한다. 첫 번째로 제작한 이종집적 기반 광 에너지 변환 소자는 그래파이트 기판 상으로 집적된 1차원 황화카드뮴 나노구조이다. 1차원 나노구조를 갖는 황화카드뮴은 광 흡수 능력을 크게 증가시킬 수 있는 한편, 황화카드뮴과 결합된 그래파이트 기판은 황화카드뮴에서 생성된 전자를 효과적으로 추출하여 광촉매 및 광전기화학 반응 효율을 크게 높일 수 있다. 그래파이트 기판의 화학적 처리 및 수열합성 방식을 통해 변형 에너지 저감에 유리한 1차원 나노구조로의 성장을 유도했을 뿐만 아니라 단단한 계면 접촉을 가질 수 있도록 했다. 그 결과로 제작된 소자는 그래파이트 기판의 향상된 전자 추출을 바탕으로 우수한 광 부식 저항성을 가지며, 반복된 광촉매 반응 실험에도 성능이 유지되는 장점을 가지고 있다. 또한, 향상된 전자 추출 성능과 함께 그래파이트 기판의 고전도성 및 유연성을 기반으로 기존 기판에 집적된 1차원 나노구조 황화카드뮴 대비 광전기화학 성능이 크게 증가될 수 있다. 두번째로 제작한 이종집적 기반 광 에너지 변환 소자는 다면화된 실리콘 기판 상으로 집적된 3차원 마이크로구조 질화갈륨 발광다이오드이다. 실리콘과 질화갈륨 사이의 고유 특성 차이로 인해 발생하는 변형 에너지를 줄이기 위해서 실리콘 기판을 마이크로 스케일로 구조화했고, 구조화된 기판으로 질화갈륨 발광다이오드 구성층 증착을 통해 3차원 다면구조화된 테트라포드 형상의 질화갈륨 소자를 구현하였다. 제작된 3차원 질화갈륨 소자는 마이크로 구조의 구조적 특징으로 집적 과정에서 발생하는 변형 에너지 저감을 통해 향상된 품질의 질화갈륨을 구현할 수 있을 뿐만 아니라, 광 추출에 유리한 3차원 질화갈륨 형상을 가지고 있다. 또한, 3차원 질화갈륨 소자내에 다양화되어 형성된 발광층은 다양한 파장의 빛을 방출하는 효과를 구현할 수 있다. 이 연구를 통해, 기존과 다른 기판을 기반으로 나노, 마이크로 스케일의 구조를 갖는 광 에너지 변환 화합물 반도체 소재의 성공적 이종집적 구현 공정 개발 연구를 수행하였으며, 이를 통해 얻을 수 있는 광 에너지 변환 소자의 새로운 기능성에 대해 제안한다. 이력 및 연구 실적 이력 1991년 12월 대전광역시 출생 2010년 02월 대전광역시 대전중앙고등학교 졸업 2016년 08월 한양대학교 공과대학 기계공학부 졸업 (공학사) 2019년 08월 한양대학교 공과대학 융합기계공학과 석박사통합과정 수료   연구 실적 (1) 전문 학술지 1. Youngshik Cho, Min Soo Jeon, Hanmin Jang, Heung Soo Lee, Dong Rip Kim, “High Quality GaN Tetrapodal Structures Hetero-Integrated on 3D Si Surfaces”, Applied Surface Science 565 (2021) 150584 2. Youngshik Cho, Min Soo Jeon, Hyewon Cho, Dong Rip Kim, “Hetero-integration of CdS nanorod arrays on graphite substrates to guide electron pathways for effective photocatalytic and photoelectrochemical activity”, (Will be submitted) (2) 학술회의 1. Youngshik Cho, Dong Rip Kim, "Three-Dimensional GaN LED for Efficient Light Energy Conversion”, HYU – HIT International Workshop for Graduate Students, 2019, Harbin, China 2. Youngshik Cho, Min Soo Jeon, Hanmin Jang, Heung Soo Lee, Dong Rip Kim, “A New Approach to Fabricate Three-Dimensional GaN LEDs for Effective Light Energy Conversion”, 2019 MRS Fall Meeting, Boston, Massachusettes, USA 3. 조영식, 전민수, 김동립, “실리콘 마이크로구조를 이용한 3차원 GaN LED 제작”, 대한기계학회 2018년도 학술대회, 강원도, 대한민국 4. 조영식, 전민수, 조혜원, 김동립, “황화카드뮴 나노소자의 이종집적을 위한 공정 연구”, 대한기계학회 마이크로/나노공학부문 2021년 춘계학술대회, 부산광역시, 대한민국 5. 조영식, 전민수, 김동립, “텍스처링된 Si 기판으로 GaN의 성장 및 응용”, 대한기계학회 2021년 학술대회, 광주광역시, 대한민국   (3) 지적재산권 ▶ 국내특허등록 1. "지지체의 표면에 나노구조를 형성하는 방법", 등록번호: 10-2157277, (2020) ▶ 국내특허출원 1. "PN 접합을 갖는 3차원 마이크로 구조체 기반 압전소자", 출원번호: 10-2021-0075668, (2021)   수행 과제 1. "나노/마이크로구조체를 활용한 고성능 GaN-on-Si 발광다이오드 개발", 2016.03 ~ 2018.6, (재)한국연구재단 2. "Tray 코팅 내구성 향상 및 수명예측 기술 개발", 2016.07 ~ 2017.7, 엘지전자(주) 3. "지능형 바이오 시스템 구축을 위한 효율적인 나노구조체 개발", 2016.09 ~ 2019.12, (재)한국연구재단 4. "고성능 Flexible LED 구현을 위한 3차원 선택적 이종집적 및 전사기술 개발", 2018.03 ~ 2021.2, (재)한국연구재단 5. "식기세척기 사용에 따른 프라이팬 코팅 영향 분석", 2018.12 ~ 2019.10, 엘지전자(주) 6. “Self-powered 웨어러블 디바이스를 위한 Ultra-soft 유연기판에 집적화된 고성능 GaN 마이크로구조체 압전소자 개발”, 2021.03 ~ 2022.8, (재)한국연구재단 The hetero-integration of semiconductors onto substrates is an important pathway for efficient and practical light energy conversion devices. Such hetero-integration is desirable because it provides diverse substrates that can be utilized in versatile applications with novel functionalities. In addition to the hetero-integration of semiconductors, structuring of semiconductors is required for effective light-managing properties. From this viewpoint, this study focuses on the hetero-integration of nano/micro-scale semiconductors onto foreign substrates for effective light energy conversion. However, strategies to control the strain energy generated in semiconducting layers, resulting from large lattice mismatches between substrates and semiconductors, are also crucial for successful realization of such hetero-integration. Therefore, we utilize appropriate substrate modification and hetero-integration processes. Among the diverse semiconductors for light energy conversion, we demonstrate the hetero-integration of one-dimensional (1D) cadmium sulfide (CdS) nanoarrays on chemically treated graphite substrates and three-dimensional (3D) gallium nitride (GaN) LED microarrays onto structured Si substrates. First, we discuss the hetero-integration of 1D CdS nanoarrays on graphite substrates for effective charge extraction. Chemical treatment of graphite substrates and the subsequent use of a hydrothermal method for growing 1D CdS lead to intimate interfacial contacts between graphite and CdS, with strain release from the nanorod geometry. The resulting 1D CdS nanoarrays on graphite substrates exhibit an excellent photocatalytic performance with excellent recyclability, based on the improved charge extraction characteristics. In addition, the optical characteristics of 1D CdS nanoarrays on graphite substrates can be significantly enhanced compared to those of the control 1D CdS nanoarrays on conventional fluorine-doped tin oxide (FTO) substrates. This is attributed to the favorable band structure for extracting photogenerated charge carriers and intimate interfacial contacts between graphite and CdS. Second, we discuss the hetero-integration of 3D GaN LED microarrays on structured Si substrates. To reduce the strain energy resulting from lattice and thermal mismatches between Si and GaN, we hetero-epitaxially grow GaN using structured Si substrates. Such hetero-integration leads to 3D multifaceted tetrapod-shaped GaN LED microarray structures. The resulting 3D GaN LEDs not only display improved crystal quality comparable to that of GaN grown on planar sapphire (Al2O3) substrates, but also exhibit excellent light-extraction capabilities from their protruded and faceted structures. In addition, anisotropic growth of the active layers, resulting from different growth rates in each facet of the 3D GaN LED microarrays on structured Si substrates, leads to multi-color broadband light-emitting characteristics with the capability of tunable color emission. In this study, hetero-integration of semiconductors onto foreign substrates is rationally designed, considering light energy conversion properties and a lattice-mismatched system. We demonstrate functionalities of hetero-integrated semiconductors on foreign substrates according to each light energy conversion application.

특수목적용 고성능 복합소재 적층구성에 따른 기계적 물성평가 연구

박상욱 경남대학교 대학원 2022 국내석사

본 연구에서는 산업 전반에 걸쳐 사용 빈도가 높아지고 있는 복합재료의 물성연구를 실시하여 최적의 복합재료 제작을 하고자 한다. 최근 산업의 전 분야에서 기계적인 강도를 충분히 가지면서 가벼운 구조물에 대한 요구가 증대됨에 따라 복합재료로 대체하려는 경향이 크게 나타나고 있다. 그에 대한 이점과 신뢰성이 충분히 제시되고 있으며, 특히 탄소섬유 강화플라스틱(CFRP)은 구조재로서 자동차, 항공기, 선박, 에너지(풍력, 태양광), 각종 국방사업 기타 등 여러 분야에서 금속 대체 재료로 상당히 주목받고 있다. 이러한 CFRP는 일반적으로 단일방향 섬유(UD), 직물형 섬유(Fabric)로 크게 구성되며, 제조공법은 프리프레그를 적층한 라미네이트(Laminate)에 Autoclave(고온/ 고압) 장비를 사용하여 성형하는 방법으로 간단한 성형 방법과 높은 생산성으로 인해 향후 복합소재 다양한 제조공정에 적용 가능할 것으로 판단된다. 하지만 금속과 달리 섬유와 기지재의 물성 값 차이로 기계적 이방성이 크기 때문에 적층순서, 방향, 두께와 같은 제조 및 구조변수가 많아 정확한 물성 측정과 예측이 어려워 설계에 많은 제한을 받고 있다. 따라서 설계자의 요구조건에 따라 적합한 특성을 갖도록 재료의 선정부터 설계 및 제작, 시험평가 과정에서 상당한 연구가 필요한 분야이다. 이러한 목적으로 ASTM 복합재료 규격에 의거하여 탄소섬유를 사용한 특수 목적용 고성능 복합소재의 기계적 물성 변화를 알아보기 위해 인장강도(ASTM D 3039), 압축강도 (ASTM D 6641), 전단강도(ASTM D 5379) 기타 등 필요한 시험을 수행하여 물성연구를 실시하였다. 또한 구조 설계에서 응력이 집중되는 가공 홀 및 홀 간 조인트 물성 변화에 미치는 영향을 살펴보기 위해 No Hole, Open Hole 2항목 및 환경적인 요인 변화에 따른 기계적 강도시험(ASTM D 5229) 고온 63℃, 흡습율 0.05%, 저온 ?56℃ 여러 가지 조건들을 비교 분석하고 고찰하여 실제 복합소재 제작 현장에서 필요한 성능을 확인하기 위해 이를 다루었다. 현 시장에서 고성능 복합소재로 활용도가 가장 높은 탄소섬유 일방향(UD) 과 직물형(Fabric)에 열경화성 에폭시 레진을 함침시킨 프리프레그 2종류를 선정하여 섬유의 순서, 방향, 서로 배치한 적층판 등을 적용한 물성시험 평가연구를 실시하였다. 그 결과 탄소섬유 일방향(UD) 복합재료는 섬유배열 방향[0]와 비교 시 [90]의 최대 강도차이는 현저히 낮은 수준으로 나타났다. 일방향(UD) 강도에 대한 특성을 보면 섬유의 배열방향 [0]에서 최대의 강도를 갖지만, [90]에서는 최소 강도의 값을 보였다. 이로 인해 탄소섬유 일방향(UD) 복합소재를 제품 적용 시 섬유배열 방향을 [0] [90]로 번갈아 적층하면 양쪽방향에 [0]도가 존재하기 때문에 다양한 방향에서 거의 유사한 특성을 보일 것이다. 탄소섬유 직물형(FB)과 적층판 복합재료는 단방향으로 배치한 직물형에 비해 섬유 배열 방향을 [45/0/0/45/0/0/45] 교차한 적층판이 기계적인 강도가 높은 것을 확인 할 수 있었다. 복합재료 동일한 제작방식에서의 물성 값을 증가시키기 위해서는 섬유의 순서와 배양각의 변화로 큰 영향을 준다. 또한 이방성을 띠고 있기 때문에 적절한 섬유 배치를 통해 다양한 물성 값을 구현 할 수 있어 산업 전반에 걸쳐 활용이 가능할 것으로 확인된다. 적층판에서의 No Hole과 Open Hole 비교 실험에서는 중간 Ø6Hole로 인해 응력이 집중되는 Open Hole에서 기계적인 강도가 낮게 형성되는 것을 볼 수 있었고, 적층판 환경시험 ETW, CTD 또한 온도와 습도 변화의 영향으로 인해 물성 값에 차이를 보이는 것으로 확인되었다. 연구개발 및 시제 제작 시 사용온도 및 응력집중 등이 감안된 설계가 되어야 할 것이다.

Prediction of mechanical behavior of composite structures by deep learning technologies

김덕중 한양대학교 대학원 2022 국내박사

In this study, finite element analysis trained deep-neural-networks were developed to predict the behavior of various materials and structures. Over the past few decades, the finite element method has been widely investigated and used for predicting behaviors of nature in many applications. It has been developed and proven to be cost-effective and reliable methods with the advance of computer technology. Nevertheless, engineering problems in industries still have become more difficult and it is still time-consuming to calculate such complicated problems by computer simulation. In addition, industries request more fast and effective method as they have been changing and advancing more rapidly. By reflecting these requirements, we proposed deep-learning based methods for super-fast prediction of structural behavior. The database of mechanical behavior of structures were constructed depending on geometries and material properties, and training of network with it was followed. After train completed, it requires even less than one second to predict behavior of arbitrary structures by deep neural network. The proposed methods were investigated for two types of simulation: mechanical simulation of woven composite and thermal behavior of building structures. Firstly, the deep-neural-network for predicting mechanical behavior of carbon woven composite were developed. It is important to consider internal geometries of yarn structures and material heterogeneity when analyze the woven composites. Therefore, progressive damage analysis by multi-scale simulation has been investigated by many previous researchers. It has been proven to be effective and reliable methods to predict damage progression in composites. Nevertheless, it is difficult to utilize the multi-scale simulation method in real engineering field because it requires complex and time-consuming processes. Therefore, deep-learning approaches were presented in this work. The pre-simulated database depending on mechanical properties and geometrical factors was constructed and trained to deep-neural-network. Finally, after the training process finished, the mechanical behaviors of woven composite such as stress-strain curves could be successfully predicted by just feeding input variables into network. Secondly, the deep-learning approaches were also applied to train thermal simulation of building structures. The thermal simulations depending on thermal properties and geometries of building components were conducted. Then, the database of resulting heat losses and linear thermal transmittance of building was constructed. Additionally, the temperature and heat flow distribution were also obtained. In order to predict heat losses and thermal distribution, multi-layer perceptron and convolutional encoding-decoding network was used, respectively. Finally, not only the values of heat losses and thermal transmittance but also thermal distribution image was successfully generated by deep-neural-network. Conclusively, thermal and mechanical behavior of structures could be successfully predicted by deep-learning based methods. It is noteworthy that it was super-fast prediction methods than previous numerical simulations. It consumes less than one second to predict arbitrary structures with high reliability while numerical methods require more than a few hours for modelling, setting simulation conditions and computation. In addition, no expert engineer is needed and anyone can utilize it intuitively by just feeding information. Therefore, it is expected that the newly devised deep-learning approaches to combine finite element analysis and deep-neural-network would be widely used to analyze and design the various structures in many applications. 본 학위논문에서는 구조물의 기계적 및 열적 특성 예측을 위하여 딥러닝을 이용한 유한요소해석기법 학습 방법을 제시하였다. 유한요소해석 기법은 지난 수십년간 발전해 오면서 구조물의 기계적, 열적 특성 예측 등에 광범위하게 사용되어 오고 있다. 하지만, 유한요소법을 이용하여 공학적 특성을 예측하기 위해서는 고성능의 컴퓨터와 시뮬레이션 프로그램, 그리고 해당 기술에 높은 전문성을 갖는 엔지니어가 필요하다. 또한, 복잡한 문제를 분석하기 위해서는 계산 시간이 매우 오래 걸린 다는 단점이 있다. 산업계 및 학계에서는 고도화된 기술의 발전에 따라 점점 빠른 제품의 성능 해석 및 예측 기법을 요구하고 있다는 점에서, 더 효율적이고 빠른 예측 기법을 필요로 한다. 따라서, 본 연구에서는 유한 요소해석 기법을 자동화하고 입력 값에 의한 결과를 데이터 베이스화 하였으며, 이를 다양한 심층신경망을 통해 학습하였다. 학습이 완료된 후에는, 심층 신경망을 통해 복잡한 해석 모델링 과정이나 계산 과정 필요 없이 신경망에 설계 변수를 입력하면 매우 짧은 시간내에 구조물의 성능을 높은 정확도로 예측할 수 있었다. 본 연구에서는 첫번째로, 직조섬유복합재료의 기계적 거동 예측을 위한 심층 신경망을 개발하였다. 멀티 스케일 해석 기법을 이용하여 복합재료의 점진적 파괴거동을 모델링하고, 이를 섬유 및 수지의 물성과 직조 구조의 형상에 따라 데이터베이스화 한 후 다층 신경망 구조에 학습시켰다. 최종적으로 딥러닝을 통해 예측한 값을 해석 및 시험과 비교하였으며 높은 정합성을 확인하였다. 또한, 건축 구조물의 열전달 해석을 수행하였으며 구조 재료의 열전도도 및 구조물 형상에 따른 해석 결과를 확보하였다. 이 때, 구조물의 온도 분포와 열유동 분포 이미지 및 건축물의 열 손실, 선형 열관류율을 출력 값으로 하는 다층 신경망을 개발하였다. 최종적으로, 학습이 완료된 신경망에 형상과 재료 정보만 입력하면 매우 빠르게 각 이미지와 열 손실 값 등을 예측할 수 있었다. 결론적으로, 제안 된 유한요소해석 학습 딥러닝 기법을 이용하여 다양한 재료 및 구조의 기계적 거동을 예측할 수 있었다. 이러한 딥러닝 기법은 다양한 분야에서 구조물의 기계적 성능 예측에 널리 활용될 것으로 기대된다.

배터리 자동교체형 모바일 로봇 및 스테이션 개발

전호남 경상국립대학교 대학원 2024 국내박사

In this paper, we have designed and manufactured a mobile robot and an automatic battery replacement station to address the battery charging time issue of mobile robots. The automatic battery replacement mobile robot is comprised of two motors, four casters, and a battery case that allows for the insertion and removal of batteries. The automatic battery replacement station is composed of a holder capable of charging and moving two battery packs. To replace the mobile robot's battery, the robot docks at the automatic battery replacement station, and the station's battery holder removes the discharged battery while inserting the charged battery into the robot's battery case. The mechanical components of the automatic battery replacement mobile robot and the automatic replacement station were designed through structural analysis using software, and the designed robot and station were manufactured. An experiment on the battery replacement characteristics of the manufactured automatic battery-replaceable mobile robot and station was conducted. The results of the experiment indicate that the battery replacement time is within 25 seconds, and the docking accuracy error of the mobile robot is 10mm. Additionally, the driving characteristic test of the mobile robot, with a payload of 100 kg, achieved speeds over 2 km/h. The autonomous driving characteristic test in a given route within an indoor space was completed without collisions. Therefore, it is anticipated that the battery-automatic-replaceable mobile robot and battery-automatic-replacement system developed in this paper will be beneficial for various service robots, such as those used in quarantine and delivery, which operate continuously for extended periods.

3D 프린팅 플라스틱 소재의 산업안전 활용을 위한 인공지능기반 재료거동 연구

오정우 한양대학교 대학원 2024 국내석사

외부의 충격으로부터 잦은 위험을 받는 건설노동자 등의 안전모의 안전성은 가장 중요한 문제라고 할 수 있으며, 낮은 가격, 우수한 비강도 및 비강성을 가지는 플라스틱 재료가 주로 사용되고 있다. 또한 최근 개인에 대한 맞춤형 장비의 소요가 증가하며 기존의 사출 방식의 플라스틱 제품이 아닌 3D 프린팅을 활용한 헬멧 등의 수요 및 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 고위험 근로자의 안전모에 사용되는 플라스틱 재료의 안전성을 예측하기 위한 연구로써 인장시험을 통한 기계적 물성을 파악하고 낙하충격시험을 진행하였으며, 통계학적 기법인 다구치 기법을 통해 출력 변수를 최적화하였으며, 최적화 된 출력 조건으로 기계적 물성을 예측하였다. 최종적으로 머신러닝 기법을 활용하여 재료의 기계적 물성 예측 모델을 개발하였다. 인장시험은 3가지의 출력 조건(레이어 두께, 노즐 온도, 채움 밀도)을 통해 3D 프린팅 된 플라스틱 재료의 기계적물성을 비교 및 확인하였으며, 인장시험 결과 중 극한응력이 가장 높은 출력 조건을 통해 평판형 시편을 제작하였다. 수행된 낙하충격시험은 충격 에너지를 확인하기 위해 3가지의 높이조건으로 진행하여 재료에 가해진 충격량을 도출하였다. 획득한 인장시험 결과는 다구치 기법을 통해 신호대비 잡음비에 대한 분석과 머신러닝 기법인 ANN(Artificial Neural Network)을 활용하여 실제 실험값과 비교 분석 및 검증하였다.

방진 시스템이 적용된 연료전지 엔진의 진동 특성 분석 및 절연 방안 연구

고형철 한양대학교 대학원 2019 국내석사

본 논문에서는 수송 기계 및 건설 기계에 적용되는 연료전지 엔진의 진동 특성을 분석하고 이를 저감하는 방안에 대한 연구를 진행하였다. 먼저 실제 수소 연료전지의 진동 응답 및 모드 측정을 통하여 수소 연료전지에서 발생하는 주요 응답을 분석하고 이를 모사하는 간이 모델을 제작하였다. 이후 실제 연료전지 스택 및 간이모델에서 비틀림 응답이 주요한 모드로 확인되었다. 스택 구조에 따른 비틀림 모드의 응답 변화를 고찰하기 위하여 적층 보를 이용한 실험을 통하여 구조적 특성에 따른 동적 물성 및 응답 변화를 분석하였다. 연료전지 스택이 기계에 체결되어 사용될 경우 지지 강성에 따른 스택의 주요 응답 변화를 확인하기 위하여 지지 강성에 따른 응답 변화를 분석하였다. 각 지지 강성의 절대적 수치를 도출하기 위하여 전달함수법을 이용하여 지지 강성의 수직 및 수평의 동적 물성치를 도출하였고, 이를 통하여 수직 및 수평 강성의 비율에 따라 주요 모드에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 수소 연료전지 스택이 사용되는 연료전지 엔진의 진동 특성을 분석하기 위하여 실험을 진행하였으며, 엔진의 특성 변화에 따른 응답을 예측하기 위하여 스펙트럴요소법(SEM)을 이용한 이론 해석 모델을 구성하였다. 해석 모델을 실제 연료전지 엔진의 응답과 유사하게 도출하기 위하여 엔진의 구조적 특징 및 형상을 적용하여 구성하였으며, 실험 결과와 진동 응답을 비교하여 해석 모델의 신뢰성을 검증하였다. 수소 연료전지 엔진의 주요 진동 응답은 강체 모드로 분석되었으며, 이를 저감하는 방법으로 충격 응답 스펙트럼(SRS)를 이용하였다. SRS분석을 위해 엔진에서 발생하는 주요 진동 응답을 모사하는 모델을 구성하였으며 이를 통하여 엔진에서 나타나는 주요 강체 응답을 제어할수 있는 지지 강성의 조건을 분석하였다. 엔진 외부에서 입력이 발생하여 엔진 내부의 수소연료전지 스택에 전달되는 경우 스택에서 발생하는 주요 응답을 저감하는 방법을 SRS를 이용하여 분석하였다. 연료전지 스택의 구조적 특성과 적층 보를 통해 도출한 결과를 활용하여 스택의 비틀림 모드를 모사하는 해석 모델을 SEM을 이용하여 구성하였다. 실험을 통하여 도출한 주파수 응답과 구성된 모델의 주파수 응답의 비교를 통하여 비틀림 모드 모사 모델의 타당성을 검증하였다. 또한 스택에 사용되는 지지 강성의 방향 별 강성 크기에 따른 비틀림 응답 발생 영향도를 분석하였다. 결과적으로 수소 연료전지 엔진 및 스택의 진동 특성을 파악하였고 방진 시스템에 따른 응답 변화를 분석하였다. 따라서 본 연구에서 분석한 결과와 제시한 해석 방법을 통하여 방진 시스템의 변화에 따른 엔진의 진동 성능 평가 및 예측이 가능하며 엔진에 따른 최적화된 방진 시스템을 설계하는 것이 가능하다.

전기자동차용 복합재료 경량 배터리 팩 케이스 개발

조원준 한양대학교 대학원 2021 국내석사

세계적으로 그린뉴딜 정책 사회를 지향점으로 삼아 친환경 수송분야 구조물에 많은 관심이 쏟아지고 있으며 전기자동차(Electric Vehicle 이하 EV)는 그 중심 한복판에 서 있다. 또한 이산화탄소 저감에 관련된 규제 증가 및 연료 효율성, 수명주기, 차량 범위의 요구로 차량 경량화가 필수적으로 요구됨에 따라 전기차의 관심도는 급증하고 있다. 그중 차량 구조물의 경량화를 위해 높은 비강성 및 비강도, 낮은 밀도 ,열적 안전성과, 내부식성, 내피로성 등의 특성을 가진 섬유강화 플라스틱 복합재료가 각광받는 재료로 거듭나고 있다. 따라서 본 연구에서는 전기자동차용 구조물 중 알루미늄 배터리 팩 케이스의 다양한 특성해석(정 하중, 굽힘, 비틀림, 충격해석)을 진행하여 설계조건을 확보하고 이를 복합재료로 대체 설계 및 해석으로 구현하여 개발 가능성을 검토하는데 있다. 배터리 팩 케이스는 자동차의 안전을 확보하고 배터리의 성능을 보호하며 최종 탑재되는 형태는 팩이므로 전기차의 성능과 디자인을 결정 짓는 핵심 구조물 역할을 한다. 하지만 배터리 팩 케이스는 차량이 주행하는 동안 외부 하중 및 도로의 경사등 다양하고 열악한 환경에 놓이며 이는 배터리 팩 케이스의 변형과 응력에 심각한 영향을 미쳐 전기차의 안정성과 직결된다. 이는 배터리 팩 케이스의 변형에 대한 저항, 구조적인 안정성을 확보해야 하는 이유이며 제작 시 기계적 물성과 공정을 고려한 재료선정이 필수적이다. 따라서 산업체에서 범용적으로 사용하는 CFRP로 대체 설계, 해석을 진행하여 알루미늄 대비 CFRP 재료의 경량화를 확보한다. 이후 실제 제작 공정을 고려하여 우수한 기계적 성질과 성형성, 가격 경쟁을 고려한 복합재료 Hybrid 설계 및 해석을 진행하여 비교 분석 한다. 본 연구의 목적은 CFRP QI (Qusai-Isotropic, 이하 QI)적층 대비 Hybrid 복합재료의 동등수준 이상의 성능을 판단하기 위한 상관성 확보를 한다.

연료전지 차량의 냉시동성 개선을 위한 금속 분리판 소재별 표면의 바나듐 산화물 박막 제조 및 온도-저항 특성 비교 분석

김지형 한양대학교 대학원 2019 국내석사

본 연구에서는 차량용 연료전지의 상업화를 위해 내구성 향상 측면에서 영하의 기온에서 감소되는 스택의 효율 및 초기 구동되는 시간의 지연에 따른 냉시동 문제를 해결은 불가피한 상황이다. 이에 자기 발열 특성을 나타내는 부 온도 특성의 복합 바나듐 산화물을 316L 스테인리스강 및 Titanium 소재의 금속 계열의 분리판 표면 처리 하여 외부의 장치 및 외부 에너지의 투입 없이 필요한 발열량을 충족 시킴에 따라 스택의 단가 상승 및 크기와 복잡성 증가를 해결하여 차량용 연료전지 냉시동 문제를 해결하는 기술을 제안하고자 한다. 이에 따라 본 연구에서는 316L 스테인리스강 및 Titanium 소재의 금속 계열의 분리판 표면 처리할 복합 바나듐 산화물을 졸-겔 법으로 합성 후 침지 코팅을 실행하여 박막을 제조하였다. 이후 화학적, 기계적, 구조 및 물리적 특성을 분석하기 위한 시험 분석을 진행 하였다. 박막의 화학적 특성으로 X-선 회절 법, X-선 광전자 분광 법을 통하여 316L 스테인리스강 및 Titanium 기판으로 제조된 복합 바나듐 산화물 박막 모두 실질적으로 바나듐 상을 구성하고 있음을 확인 하였다. 기계적 특성으로는 316L 스테인리스강 및 Titanium 기판과 복합 바나듐 산화물 사이의 접착력을 평가하기 위해 ASTM D3359법을 사용하여 박리가 0%인 5B등급의 접착력을 확인 하였다. 구조 및 물리적 특성으로는 전자 현미경을 사용하여 두 박막 모두 두께가 약0.93μm의 동일하여 균일한 박막을 형성한 것을 확인하였으며, 온도-저항 특성으로는 차량용 연료전지의 운전 온도 범위인 -20~80℃에서 온도가 증가함에 따라 저항이 지수적으로 감소하는 부 온도 특성을 확인했으며 제조된 316L 스테인리스강 박막은 요구되는 발열량 값의 1.66배 높은 0.213W와 제조된 Titanium 박막은 1.1배 높은 0.141W를 가지며 316L 스테인리스강 박막이 약 1.5배 높은 수준의 발열량을 나타내는 것을 확인 하였다. 또한, 20℃의 냉시동 조건과 동일한 0.1A/cm2를 인가하여 짧은 시간 내 316L 스테인리스강 박막은 약 21℃, Titanium 박막은 약 15℃ 온도로 급격히 상승하는 것을 확인 하였으며 이는 기판 소재의 비열과 밀도차에 기인하였다. 본 실험 결과로부터 복합 바나듐 산화물 박막이 표면에 형성된 316L 스테인리스강 및 Titanium 기판 모두 단시간 내 충분한 열에너지가 공급되므로 차량용 연료전지의 냉시동성 향상 기술에 적합하다는 결론을 도출할 수 있다.