http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
열처리에 의한 14K, 18K gold alloy의 경도 향상 및 표면 결함 완화에 관한 연구
안지현 한양대학교 공과대학 2010 국내석사
예로부터 금은 손쉬운 가공성과 아름다움으로 인해 jewelry제작에 많이 사용되었다. 순금을 주재료로 하던 전과 달리, 최근에는 디자인의 다양성과 가공성을 높이기 위하여 jewelry 제조 시 금과 다른 금속들을 융해시킨 gold alloy를 많이 사용되고 있다. Gold alloy는 금의 함량에 따라 22K, 18K, 14K, 12K, 8K등으로 나눠진다. Gold alloy는 alloy를 구성하는 금속 원소에 따라 다양한 컬러를 나타내며 비점과 융점, 연성과 전성, 경도 등의 물리적인 성질도 달라진다. 국내에서는 주로 18K와 14K의 gold alloy가 jewelry 제조에 이용되고 있다. Jewelry를 제작하는 다양한 기법들 중 Casting 기법은 왁스를 이용해 제품의 형태를 만든 후 제품의 형태대로 거푸집을 만들고 거푸집에 합금을 융해시켜 부은 후 냉각시켜 만드는 방법이다. 이러한 casting기법은 같은 제품을 대량생산 할 수 있고 공임이 저렴하여 많이 사용되고 있으며, 최근에는 casting기법의 발달로 인해 국내 유통되는 대부분의 제품이 casting 기법으로 생산되고 있다. 그러나 casting 기법은 주조 시 일정하지 못한 냉각속도와 완전하지 못한 융해(melting) 등으로 인한 grain의 결함과 주물을 부을 때 발생하는 불순물과 기포 등에 의한 표면의 hole이나 pin등의 여러 가지 결함을 가지고 있다. 본 연구에서는 casting 작업 시 발생하는 grain, 기포, 불순물 등의 결함을 제거하고 경도를 향상시키기 위한 최적 조건을 찾고자 진공로를 이용하여, 시간과 온도를 변수로 둔 열처리공정을 시행하였다. 금 합금 시 사용되는 alloy 의 성분은 Scanning Electron Microscope – Energy Dispersive x-ray Spectroscopy (SEM-EDX), Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (ICP-MS)를 이용하여 정량, 정성적으로 분석하였고, Optical Microscope (OM), Scanning Electron Microscope (SEM)을 이용하여 각 alloy의 표면 grain 변화를 관찰하고 그 특성을 연구하였다.
Interval type-2 fuzzy kohonen clustering networks (KCN)
Ali, Abbas 한양대학교 공과대학원 2010 국내석사
In Fuzzy Kohonen Clustering Networks (FKCN) there is uncertainty associated with the fuzzifier parameter m that controls the amount of fuzziness. To design and manage uncertainty for fuzzifier m, an interval type-2 fuzzy approach to Fuzzy Kohonen Clustering Networks (FKCN) by using two fuzzifiers m1 and m2 is proposed, which create a foot of uncertainty (FOU) for the fuzzifier parameter m. Then, we incorporate this interval type-2 fuzzy set into FKCN to observe the effect of managing uncertainty from two fuzzifiers. Several experimental results are given to show the validity of proposed method and by doing so, the proposed algorithm also shows the ability to learn faster and obtain improved clustering results.