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일기로 우려낸 연암의 염(念)2********* 하**《열하일기(熱河日記)》는 1915년 첫 완역본이 출간된 이래 수많은 번역본이 내려져 오지만, 본 글을 작성하기 위해 정독한 번역본은 김혈조 교수님께서 옮긴 판이다..

리포트| 2021.12.16| 3페이지| 2,500원| 조회(308)

독후감, 감상문, 박지원, 열하일기, 북학

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성균관대 신호및시스템 과제 솔루션 평가B괜찮아요

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공학/기술| 2022.12.16| 2페이지| 3,000원| 조회(255)

솔루션, 기계공학부, 성균관대학교, 과제, 성균관대, 신호및시스템, 신시

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[A+] 스마트카 미래 기술 분석

스마트카 미래 기술 분석하**성균관대학교 기계공학부 *******@g.skku.eduFuture Technology of Smart Cars*******Dept of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University요 약스마트카는 기계 중심의 기술에서 전기전자, 정보통신, 제어계측 등의 신기술을 융합한 미래 교통사회용 자동차로, 자율주행을 넘어 일상생활의 허브로서의 자동차이다. 주변 환경 인식 정확도를 향상시키는 센서 퓨전과 인포테인먼트 데이터 가공 및 처리를 위한 ccOS가 스마트카의 주요 기술이다. 스마트카의 미래 기술에는 딥러닝 모델 기반으로 정확성을 더욱 향상시킨 딥러닝 기반 센서 퓨전, 사용 목적에 초점을 둔 모듈화된 이동 및 운송 수단인 PBV가 있다.1. 서론자율 주행 기술이 매년 성장함에 따라, 전 세계적으로 미래형 자동차 개발이 활발하다. 미래형 자동차는 스마트카를 시작으로 자율주행차를 거쳐 커넥티드 카로 향하고 있다. 자율주행차는 자동차와 지능정보를 접목하여 스스로 인지, 판단, 제어하여 운전자의 개입 없이 ICT융합 모빌리티 서비스를 제공하는 인간 친화적 자동차를 의미한다. 스마트 기능이 적용된 전장이 탑재되는 것을 넘어, 스마트 장비와 통신 시스템을 통해 운전자의 개입을 최소화하는 것이다. [1] 하나의 ‘라이프스타일’로서 인포테인먼트가 적용된 커넥티드 카 또한 중요한 기술이지만, 안정적이고 강건한 자율주행기술을 구현하는 것이 큰 과제로 남아 있다.글로벌 IT 기업들은 이미 오래전부터 자율주행 시스템 개발을 시작했고, 완성차 업체들은 운전자 보조시스템을 뛰어넘는 자율주행 기능에 초점을 맞추고 개발해왔다. [2] 자율주행차 시장이 급성장하며 글로벌 IT기업들이 신규진입하고 있고, 기존 완성차 제조사와 시장 주도권 확보 경쟁에 나서고 있다. 한국과학기술정보연구원에 따르면, 자율주행자 시장은 2025년 1,549억 달러(약181조원), 2035년에는 1조 1,204억 달러(약1,313조원)로 연평균 41.0%트너는 2025년경이면 대부분의 적용 사례에서 자율주행차 인지 알고리즘이 사람이 운전하는 것보다 더 안전하다고 입증될 것으로 예상했다. [3] 이러한 문제점이 해결된다면 소비자의 신뢰 또한 자연스럽게 올라갈 것이다.특히, 시장조사기관 가이드하우스에 따르면 2020년을 기하여 완성차 업체들보다 ICT 업체들의 자율주행 기술 경쟁력이 향상되었다. 현대는 앱티브와의 조인트벤치 설립 효과에 따라 자율주행차 기술 수준이 높게 평가받았으며, 자율주행 인프라와 소비자 수용도에 힘입어 우리나라의 자율주행차 준비도는 세계 7위를 기록했다. [4] 즉 다방면에서 기술 발전이 이루어지고 있다.자율주행차의 바탕이 되는 핵심 기술은 센서이다. 자율주행차는 센서를 통해 주변 환경 데이터를 인지 및 판단하며, 인텔은 2020년에 자율주행차가 1시간 30분 주행으로 4TB의 데이터를 생산한다고 발표한 만큼, [3] 대량의 데이터를 수집 및 처리하는 디바이스이기도 하다. 카메라, 레이더, 라이다, 초음파로 대표되는 센서에 중요성은 증대되고 있으며, 자율주행 기술 구현의 구심점에 있다. 초음파의 비중이 점차 낮아지고, 자율주행차 센서는 라이다, 레이더, 카메라 3대 기술이 시장을 분점하게 될 것이다. 이러한 기조에 따라 센서를 포함하는 세계 ADAS 시장 규모는 2019년 185억 달러 규모에서 2030년 694억 달러로 연평균 12.8%의 견조한 성장률을 시현할 전망이다. [3]또한 자율주행기술을 고도화하기 위해서는 도로시설물, 노변센서, 교통센터, 통신 등의 인프라 지원이 필수적이다. 돌발상황(위치, 폐쇄차로 등)을 정확히 감지하거나, 도심지의 신호등 정보 등 자율주행에 필수적인 정보가 인프라를 통해 제공되어야 한다. 이러한 차량사물통신(V2X)과 센서 데이터를 종합하여 올바른 판단을 내리는 인공지능도 핵심적인 기술이며, 테슬라, 구글 등이 중심을 두고 개발하는 분야이기도 하다. 스마트카의 특징인 자율주행이 발전하기 위해서는 모든 기술이 균형적으로 발전하여 상호 보완적인 시너지를 발생시켜 자율주행 지원 인프라 등으로 분류하며, 인프라는 첨단교통 운영시스템과 시설물로 분류한다. [5](그림 2) 자율주행 기능의 분류인지 기술은 차량의 주변 상황 인식을 위해 필요한 센서의 설계 및 제작과 신호처리 알고리즘 구축 등의 기술이다. 360도 주변 상황을 빠짐없이 인지하기 위한 센서 개발이 필수적이며, 이외에도 다양한 포맷의 수집 데이터를 잘 조합하는 센서 퓨전, 고정밀 GPS, 실시간 지역 정밀지도 구축 기술 및 이를 위한 인프라 구축이 필요하다. [5]판단 기술은 인공지능, 차량용 소프트웨어 관련 기술로서, 모든 자율주행 단계에 관여하는 자율주행의 핵심 기술이다. 기존에는 특화된 센서를 사용하여 규칙기반 방식 알고리즘을 사용하였으나, 이미지 인식, 경로 최적화, 상황 판단, 충돌예측, 돌발상황 대응 등에 인공지능 기술을 적용한 방식이 자리를 잡았다. [5]제어 기술은 판단에 따라 차량에 장착된 각종 제동, 조향, 가속 등 차량의 구동장치를 적절하게 제어하는 기술이다. 내연기관보다는 전기차 등 모터 기반의 전자식 구동장치가 정밀 제어에 유리하여 선호되고 있다. [5]자동차에 탑재된 장비 외에도 정확한 상황 판단을 위해 주변의 자동차, 신호 체계, 기타 날씨 등 온라인 정보와 통신 가능한 V2X 기술, 인식률을 높이기 위한 정밀 3D 지도와 위치 인식 기술도 발전하고 있다. [5]다음으로 일상생활의 허브로서의 스마트카이다. 자동차는 이제 ‘초연결 지능형 라이프스타일’로서, 실시간으로 경로를 탐색하고, 원격으로 시동을 걸어주며, 스스로 차량을 진단하는 것은 물론 각종 금융 서비스와 IT 서비스를 통해 산업 간 경계를 허물고 있다. 특히, 현대자동차그룹은 CES 2019에서 커넥티드 카 분야 글로벌 리딩 전략으로 ‘연결의 초월성’을 제시했다. 과제 제시한 ‘연결된 이동성’에서 한층 구체화된 것으로, 사용자의 라이프스타일을 보다 자유롭게 편리하게 연결한다는 비전이 담겼다. [7] 즉, 스마트카는 하나의 이동 수단이 아닌, 생활공간으로 변모하고 있다.상술한 스제공한다. 정적 물체 퓨전에는 Grid Map, Localization & Mapping 등의 알고리즘이 쓰이며, 센서별 주행 가능 공간, 도로 경계 정보를 입력하여 종합된 주행 가능 공간 및 주변 정지물체 정보를 출력하여 전달한다. 이때 특정 센서의 성능에 의존하는 경우를 지양하기 위하여 다양한 특성의 센서들을 동일한 기준으로 평가 및 분석하여 센서 퓨전 전략에 활용한다. 즉, 센서 트랙 정보의 표준화를 지향한다. [9]센서 퓨전을 통해 허위 관리 또한 가능하다. 센서의 개수와 정밀도, 민감도가 상승하며 허위도 증가하는 추세다. 단일 센서로는 허위 판단이 어려운 경우라도, 다른 센서와의 퓨전을 통해 허위 판단을 개선할 수 있다. 라이다가 도로 밖의 나뭇가지까지 감지하는 경우, 카메라와의 퓨전을 통해 분류 정확도와 위치 정확도 모두를 개선할 수 있다. 따라서 센서 사용 목적에 따라 적절한 센서 퓨전을 사용한다면 정확하고 유연한 판단 및 제어가 가능해진다.현대자동차그룹의 경우, 라이다 데이터의 낮은 도로 경계 분류 성능을 보완하기 위해 카메라와 레이더 데이터로 Evidential Grid Map을 구축하여 라이다 데이터 분류에 활용하고 있다. Evidential Grid Map이란 카메라와 레이더 데이터를 활용해 관심 영역의 각 cell에 도로 경계가 있을 확률을 산출한 뒤, 라이다 데이터를 검사하여 도로 경계를 판단하는 기술이다. 이때 카메라, 레이더, 라이다 데이터는 3차 곡선, 포인트, 컨투어 형식으로 얻어지며, 포맷이 다른 센서 데이터를 결합하기 위해서는 Fusion freespace를 사용한다. 구체적으로, 각 센서 데이터를 가상의 구역에서 포인트로 추상화한 뒤, 최적 추정을 시행하여 1개의 포인트를 산출, 지속해서 추적하는 것이다.따라서 센서 퓨전을 통해 각 센서의 단점을 보완하여 더욱 정확한 인지 및 판단이 가능하다.2.2 ccOS단순한 이동 수단을 넘어 생활 일부로 나아간 스마트카는 인포테인먼트와 같은 다양한 기능을 제공하고 있다. 인포테인먼트(i마트 기기, 교통 인프라를 하나로 연결해 서비스를 제공하기 위한 플랫폼으로서 ccSP (connected car Service Platform)를 개발하기도 했다. ccSP가 차량으로부터 데이터를 수집해 자산화하고, 빅테이터를 분석 및 학습하여 유의미한 정보로 재생산하는 카 클라우드와의 연결을 담당한다. [8]이처럼 주행 성능뿐만 아니라 다양한 정보를 운전자에게 제공하고 하나의 생활공간으로 활용할 수 있도록 하는 기술 또한 스마트카에 접목되어 개발되고 있다. 이외에도 측방 모니터링, 나이트비전, 주차지원 등의 기술이 있으며, 상술한 기술을 내용과 목적에 따라 정리하면 다음 과 같다. 스마트카 주요 기술기술내용목적센서 퓨전센서 특유의 장단점 보완을 위한 센서 데이터 융합주변 환경 인식 정확도 향상ccOS인포테인먼트 운영체제인포테인먼트 데이터 가공 및 처리측방 모니터링저속 주행 시 측방 카메라를 통해 사각지대 영상 제공안전사고 방지나이트비전야간 주행 시 적외선카메라로 생명체 감지야간시인성 지원4. 스마트카 미래 기술2.1 딥러닝 기반 센서 퓨전센서 퓨전은 상술한 대로 각 센서의 장단점을 보완하여 주변 환경 인식 정확도를 향상한다. Yin Zhou 외 1명[13]은 point cloud를 일정한 간격으로 3D voxel로 구성한 후, 이를 기반으로 특징값들을 추출하여 end-to-end 방식의 3D Object Detection 딥러닝 네트워크를 통해 전방의 차량, 보행자, 자전거 등을 구분하는 방법을 제안하였다. Charles R. Qi 외 4명[14]은 2D 이미지에서 detection과 classification을 한 다음에 절두체 내부의 point cloud에 신경망을 적용하여 3d bounding box를 검출하는 방법을 제안하였다.이처럼 많은 연구에서 인지 알고리즘에서 핵심적인 라이다 센서의 한계를 극복하고 성능을 높이고자 이종 센서, 카메라와 센서 퓨전을 통해 인지 알고리즘의 강건성 및 성능을 확보하고자 했다. 이러한 센서 퓨전을 딥러닝 모델을 통해 더6]

공학/기술| 2022.12.16| 6페이지| 3,000원| 조회(406)

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[A+] 고역실 CAE 마지막 과제

1. 내력 및 처짐량 계산42분반 20******** 하**그림 1 그림 2 그림 3● 그림 1은 트러스의 스케치를, 그림 2는 트러스의 단면적 정보를, 그림 3은 사용한 재질의 정보를 나타낸 것이다.그림 4 그림 5 그림 6 그림 7● 그림 4와 5는 구속조건을 나타낸 것이다. 좌측 끝점에 적용된 구속조건은 ‘pin support’로, Z축 방향의 회전만 허용된다. 우측 끝점에 적용된 구속조건은 ‘roller support’로, Z축 방향의 회전과 x축 방향의 평행 이동만 허용된다. 그림 6과 7은 하중을 나타낸 것이다. 하중은 문제에 주어진 대로 ?Y 방향으로 각각15kN,25kN이 작용하도록 하였다.그림 8 그림 9 그림 10● 기본 설정의 mesh size는320.4mm였으며, 이대의 maximum von mises stress는 16.1MPa이었다. Mesh size가100mm일 때는 16.05MPa,5mm일 때는 16.1MPa이었고, 이보다 작은 size에 대해서는 maximum von mises stress와 displacement에 대해 큰 차이를 보이지 않았다. 따라서 mesh size를 5mm로 설정하여 해석을 진행하였으며, 그 결과 maximum von mises stress는 16.1MPa, maximum displacement는 0.6321mm였다.● 그림 8은 von mises stress에 대한 분석 결과를 나타낸 것으로, 붉게 표시된 부분에 상대적으로 큰 stress가 적용되고 있음을 알 수 있다. 그림 9는 displacement에 대한 분석 결과를 나타낸 것으로, 붉게 표시된 부분에서 상대적으로 displacement가 크게 일어난 것을 알 수 있다. 그림 10은 해당 해석에 사용한 mesh 설정을 나타낸 것이다.2. 외력 계산● 해석 조건은 하중을 제외하고 “1. 내력 및 처짐량 계산”과 동일하게 진행하였다. Mesh size 또한5mm로 하여 해석을 진행하였다. 직전 해석에서P=5kN, 즉, 각 하중이15kN,25kN일 때의 maximum von mises stress가 16.1MPa임을 확인하였다. 따라서 maximum von mises stress가 200MPa이 되기 위해서는 P가 이보다 더 큰 값을 가져야 함을 알 수 있다. 다음 표 1은 P 값에 따른 maximum von mises stress를 나타낸 것이다.표 1 P (kN)51020Maximum von mises stress (MPa)16.132.264.41● 표 1에서 볼 수 있듯 P 값과 maximum von mises stress 값은 서로 비례하여 증가하므로, 200MPa의 maximum von mises stress를 얻기 위해서는{200} over {16.1} = {P} over {5}의 관계식에서 P가

공학/기술| 2022.12.16| 2페이지| 2,500원| 조회(162)

실험, 기계공학부, 성균관대학교, 실습, 성균관대, CAE, 고체역학설계실습, 고역실

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[A+] 고역실 Charpy 레포트

Charpy Test- In Terms of Impact Energy and Fracture Ratio -November 14th, 2022Sungkyunkwan UniversitySchool of Mechanical EngineeringSchool of Electronic and Electrical EngineeringProf. ******* (EME3055-42)Table of Contents1. Introduction22. Methods33. Results44. Conclusion65. References7Ⅰ. IntroductionA. Objective of Experiment인성(toughness)은 에너지를 흡수하고 파단 없이 소성적으로 변형하는 능력으로, 재료가 파단에 대항하는 강도라고 할 수 있다. [1] 따라서 재료를 활용하기에 앞서 재료의 인성을 이해하는 것이 중요하다. 본 실험에서는 해머로 시편에 충격을 가해 시편의 인성을 측정하는 ‘Charpy test’를 진행한다. 이후 해머의 충격 에너지를 계산하고, 충격 후 시편의 파단면을 분석하여 취성 파면율 및 연성 파면율을 구한다.B. Theoretical Backgrounds1. Impact Energy본 실험에서는 해머가 장착된 진자를 사용하여 시편에 충격을 가한다. 해머가 상부에 고정된 상태에서는 위치 에너지를 가지며, 해머를 고정 상태에서 해제하면 운동 에너지로 변환되어 시편에 충격을 가한다. 이때 시편에 가해진 충격 에너지는 다음 식(1)을 따르며, 이는 에너지 보존에 근거한다.K=W`l( LEFT | cos beta _{1} -cos alpha RIGHT | )-W`l( LEFT | cos beta _{2} -cos alpha RIGHT | ) … (1)이때K는 충격 에너지,W는 진자의 무게,l은 진자의 길이,alpha는 해머의 초기 각도,beta _{1}은 시편이 있을 때의 해머의 나중 각도,beta _{2}는 시편이 없을 때의 해머의 나중 각도를 의미한다.2. Ductile/Brittle Fracture Ratio본 실험에서는 해머를 이용하여 시편에 충격을 가하는데, 이때 시편은 충격을 견디지 못하고 파열되게 된다. 파단 이후 시편의 파단면을 관찰하면 취성 파면 및 연성 파면을 발견할 수 있다. 본 실험에서 연성 파면은 취성 파면에 둘러싸인 형태를 보이며, 각 파단면의 면적을 이용하여 취성 및 연성 파면율을 다음 식(2), 식(3)에 따라 각각 구할 수 있다.Brittle``Fracture``Ratio`=` {Brittle``fracture``area} over {Total``fractured``area} … (2)Ductile``Fracture``Ratio`=` {Ductile``fracture``area} over {Total``fractured``area} … (3)Ⅱ. MethodsFigure 1. Schematic of Charpy equipment [3] Figure 2. Specimen Dimension (in mm) [3]Figure 1은 실험 장치를 도식화 한 것이고, Figure 2는 실험에 사용한 시편의 치수를mm 단위로 나타낸 것이다. 즉, 본 실험에는10 TIMES 10 TIMES 55mm ^{3}의 시편을 사용하였다. 시편을 Figure 1의 specimen support block에 고정한 후 노치 반대편에 충격을 가하게 되며, 에너지 손실을 구하기 위해 시편이 있는 상태에서 한 번, 시편이 없는 상태에서 한 번 실험을 진행한다. 자세한 실험 과정은 다음과 같다.1. 안전 캐비닛을 열고 안전핀을 제거한 후, 해머를 상부에 고정한다.2. 시편을 specimen support block에 고정한 후 다이얼 눈금을 0에 맞도록 조정한다.3. 해머가 운동할 위치에 시편 외 장애물이 없는지 점검하고, 안전 캐비닛 문을 닫는다.4. 작동 레버를 당겨 해머를 낙하시킨다.5. 시편이 파열된 후 제동 레버를 당겨 해머를 정지시킨다.6. 안전 캐비닛을 열어 파열된 시편을 제거하고, 다이얼 눈금을 읽어 해머의 나중 각도를 기록한다.7. 시편이 없는 상태에서 1번부터 6번을 반복한다.Ⅲ. Result1. Impact EnergyTable 1. Result of Charpy Test : Impact Energy Angle after impact with specimenAngle after impact without specimenWlalphabeta _{1}beta _{2}6.8 TIMES 9.8`N40`cm160 DEG 80 DEG 152 DEGTable 1은 Charpy test의 결과를 정리한 것으로, 좌측의 그림은 시편을 가격한 후 해머의 나중 각도를, 우측의 그림은 시편이 없을 때 해머의 나중 각도를 나타낸다. 또한 식(1)으로 충격 에너지를 구하는 데 필요한 각 값은 Table 1의 아래와 같다. 이를 이용하여 충격 에너지를 계산하면 다음과 같다.K`=W`l( LEFT | cos beta _{1} -cos alpha RIGHT | )-W`l( LEFT | cos beta _{2} -cos alpha RIGHT | )#```````=`(6.6 TIMES 9.8)(0.4)( LEFT | cos`80 DEG -cos`160 DEG RIGHT | - LEFT | cos`152 DEG -cos160 DEG RIGHT | )#```````=`27.3362`J이때 에너지 손실은 다음과 같다.W`l( LEFT | cos beta _{2} -cos alpha RIGHT | )=(6.6 TIMES 9.8)(0.4)( LEFT | cos152 DEG -cos160 DEG RIGHT | )#``````````````````````````````````````````````````````````````````````=1.468`J2. Ductile/Brittle Fracture RatioFigure 3. Fracture surfaceFigure 3은 해머가 시편에 충격한 후 파열된 시편의 파단면을 나타내며, 그림의 색칠되지 않은 위쪽 부분은 노치부에 해당한다. 붉은 영역은 취성 파면, 푸른 영역은 연성 파면을 나타내며, 그림에서 확인할 수 있듯 연성 파면 주위로 취성 파면이 형성되었다. 연성 파단부는 비교적 어두운 색을, 취성 파단면은 비교적 밝은 색을 띤다. 각 영역의 면적은 Table 2에 정리하였다.Table 2. Area for each case Total Fractured areaBrittle fracture areaDuctile fracture area80mm ^{2}20mm ^{2}60mm ^{2}Table 2의 결과와 식(2), 식(3)을 이용하여 취성 및 연성 파면율을 구하면 다음과 같다.Brittle``fracture``ratio`=` {20mm ^{2}} over {80mm ^{2}} `=`0.25Ductile``fracture``ratio`=` {60mm ^{2}} over {80mm ^{2}} `=`0.75취성 및 연성 파면율은 시편의 종류, 상태, 온도에 따라 달라질 수 있으며, 일반적으로 온도가 낮아질수록 재료의 인성이 감소하여 취성 파괴가 더 잘 일어난다.Ⅳ. Conclusion본 실험은 Charpy test를 통해 시편에 가해진 충격 에너지를 구하고, 충격에 의한 파단면을 분석해 취성 및 연성 파면율을 구하였다. 이를 위해 상단부에 고정한 해머를 놓아 시편에 충격을 가하였고, 해머의 초기 각도 및 나중 각도를 이용하여 충격 에너지를 구하였다. 이후 파단면에서 관찰된 취성 파단면과 연성 파단면의 면적을 이용하여 각 파면율을 계산하였다.식(1)을 사용하여 계산한 충격 에너지는27.3362`J``이었으며, 에너지 손실은1.468`J```로 계산되었다. 또한 파단면의 총면적은

공학/기술| 2022.12.16| 8페이지| 3,500원| 조회(117)

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[A+] 고역실 Hardness 레포트

Hardness Test-Determination of Vickers Hardness Using SM20C-October 27th, 2022Sungkyunkwan UniversitySchool of Mechanical EngineeringSchool of Electronic and Electrical EngineeringProf. ******* (EME3055-42)Table of ContentsAbstract21. Introduction32. Methods43. Results54. Discussion65. Conclusion76. References77. Appendix8AbstractIn this experiment, indentation on the surface of SM20C using Vickers Hardness Tester, and Vickers HardnessHV was determined using dimensions of indentation. The experiment was repeated 30 times with test force of0.3`kgf, then indentation was observed and measured using microscope. CalculatedHV was 201.4939 in maximum, 167.0987 in minimum, and 181.3654 in average. However, a reliable representative value was not derived due to the small number of test cases, and thus the null hypothesis and the alternative hypothesis were set for two-sided test, resulting in a population average of 180.Ⅰ. IntroductionA. Objective of Experiment경도란 어떤 재료에 기계적 변형을 가했을 때 그 재료에 발생하 나타낸 것이다. 경도에는 브리넬 경도, 로크웰 경도, 비커스 경도, 쇼어 경도 등이 있으며, 본 실험에서는 SM20C 탄소강의 비커스 경도 시험을 통해 비커스 경도를 측정한다. 이를 통해 경도의 개념과 경도 측정 방법을 이해할 수 있다.B. Theoretical BackgroundFigure 1. Brinell Hardness Test Figure 2. Rockwell Hardness Test Figure 3. Vickers Hardness TestFigure 1, 2, 3은 각각 브리넬 경도, 로크웰 경도, 비커스 경도 측정 방법을 나타낸 것이다. [1] Figure 1의D _{b}와D _{i}는 각각 측정에 사용한 강구의 직경과 그로 인한 원 모양 자국의 직경을 의미한다. Figure 2의d는 원뿔 모양 압자로 눌렀을 때 생긴 압흔의 최대 깊이를 의미하며, Figure 3의D는 피트의 대각선 길이를 의미한다. 각 그림의F는 시험 하중을 나타낸다. 길이와 힘의 단위는mm와kgf을 사용한다.HV= {F} over {A} … (1)A= {1} over {sin(136 DEG /2)} TIMES {1} over {2} TIMES d ^{2} APPROX {1} over {1.8544} d ^{2} APPROX {1} over {1.8544} ( {d _{1} +d _{2}} over {2} ) ^{2} … (2)특히 비커스 강도는HV로 나타낼 수 있으며, 위의 식(1)을 따른다.F는 시험 하중,A는 자국의 면적을 의미한다. 대면각 136˚인 피라미드형 다이아몬드 압자로 시편 표면을 눌러 피트를 만들고, 하중을 제거한 후 남은 영구 피트의 표면적으로 하중을 나눈 것이 비커스 경도이다. 이때 영구 피트의 표면적A는 위의 식(2)을 따른다. 따라서 비커스 경도는 다음 식(3)으로 구할 수 있다.HV=1.8544 TIMES F TIMES ( {2} over {d _{1} +d _{2}} ) ^{2} … (3)Ⅱ. MethodsFigure 4. Experiment App 본 실험에 사용된 경도계를 나타낸 그림이다. SM20C 탄소강을 압자로 자국을 내고, 현미경을 사용하여 표면에 생긴 압흔을 관찰한다. 시편의 두께는 자국 대각선 길이의 1.5배 이상이 되어야 하고, 힘이 작용하는 방향에 수직하게 설치된다. 정확한 관찰을 위해 polishing 작업이 선행되어야 하며, 명확한 결과를 얻기 위해 피라미드 모양의 압자를 반복적으로 찍어누른다. 구체적인 실험 과정은 다음과 같다.1. SM20C 시편을 비커스 경도계에 설치한다.2. 조정 레버를 조정하여 현미경의 초점을 맞춘다.3. 현미경을 이용해 시편의 위치를 조정하고, 자국 낼 위치를 정한다.4. 대면각이 136˚인 압자로 전환하여 시편 표면에 시험 하중을 가한다.5. 다시 현미경으로 바꾸어 압흔에 초점을 맞춘다.6. 마름모꼴의 영구 피트 표면적을 볼 수 있으며, 각 대각선의 길이를 측정하여 기록한다.7. 위 실험을 일정 횟수 반복하여 진행한다.Ⅲ. ResultsA. Microscopic Observation of IndentationFigure 5. Indentation Result (1) Figure 6. Indentation Result (2)Figure 5와 6은 시험 하중을 가한 뒤 현미경으로 관찰한 압흔의 두 결과이다. 측정의 정확성을 위해 실험은 총 30번 반복되었으며, 영구 피트의 모양은 Figure 3에서와 동일하게 관찰되었다. 경도계의 소프트웨어를 사용하여 압흔의 두 대각선 길이를 측정하였는데, Figure 5와 6에서 보이는 붉은 선을 마름모의 꼭짓점에 위치시켜 계산하였다. 실험을 반복하며 두 대각선 길이를 측정한 결과는 Appendix의 Table 2과 같다. 본 실험에서의 시험 하중은0.3`kgf이므로, 비커스 경도HV를 계산할 수 있다.B. Vickers HardnessFigure 7. values for each test caseFigure 7은 식(3)을 사용하여 계산한 비커스 경도HV를 각 테스트 케이스 별로 나타낸 것이다. Figure 7에서 붉은색은 167.0987의 최솟값을 가지며, 이들의 평균은 181.3654이다. 계산된 전체 데이터는 Appendix의 Table 3와 같다.Ⅳ. DiscussionTable 1. Results of the Experiment Maximum201.4939Standard Deviation8.6769Minimum167.0987Standard Error1.5842Average181.3654Table 1은 비커스 경도 실험의 결과를 최댓값, 최솟값, 평균값, 표준편차, 표준오차로 나누어 정리한 것이다. Figure 7에서도 알 수 있듯, 실험을 30번 진행했음에도 불구하고 계산한HV 값을 유의미하게 사용하기엔 어려워 보인다. 값들 사이의 오차가 커 대푯값을 정할 수 없기 때문이다. 시행 횟수를 더욱 늘리면 유의미한 값으로 수렴할 수 있으나, 실제로는 시간과 비용 문제로 그 또한 쉽지 않다. 따라서 양측 검정을 사용하여 평균을 더욱 정확하게 추산하고자 한다.30번 실행에 대한 표본평균은 약 181.37이므로, 모평균을mu =180으로 가정하면 귀무가설H _{0}은H _{0} : mu =180이 되고 대립가설H _{1}은H _{1} : mu != 180이 된다. 모집단의 표준편차는 알 수 없으나 표본 표준편차는 8.6769로 알고 있으므로, 정규분포에 모집단 대신 표본 표준편차를 적용하여 다음과 같이 검정 통계량을 계산할 수 있다.Z= {{bar{x}} - mu } over {sigma / sqrt {n}} = {표본평균-모평균} over {표준오차} =0.8619표준정규분포표를 이용하여 양측 검정을 위해 확률P를 구하면 다음과 같다.P( LEFT | Z RIGHT | GEQ 0.8619)=2 TIMES P(Z LEQ -0.8619)=2 TIMES (1-0.8051)=0.3898따라서 유의 수준alpha를 0.05로 설정한다면 확률P가 이보다 크므로 귀무가설은 채택되며, 비커스 경도HV의 평균을 180으로 생각할 수 있다.Ⅴ. Conclusion본 실험의 목적은 SM20C 시 이를 위해 비커스 경도계를 이용하였으며,0.3`kgf의 시험 하중으로 시편의 표면에 압흔을 내어 마름모꼴 모양의 자국을 확인하였다. 실험은 총 30번 진행되었으며, 압흔의 두 대각선 길이를 측정하여 비커스 경도HV를 구하였다. 그 결과 최댓값 201.4939, 최솟값 167.0987, 평균값 181.3654를 얻었다.그러나 표본이 적어 충분히 신뢰할 수 있는 대푯값이 도출되지 않았다고 판단하여, 양측 검정으로 모평균을 추산하였다. 실험 결과로 얻은 비커스 경도의 표준편차와 표준오차를 표본 값으로 보고, 귀무가설과 대립가설을 설정하여 채택 여부를 판단하였다. 그 결과 비커스 경도의 모평균을 180으로 추산할 수 있음을 확인하였다. 실험의 횟수를 더욱 늘려 비커스 경도를 구한다면 더욱 신뢰성 있는 값을 얻을 수 있을 것이다.Ⅵ. References[1] Metallurgical Facts, Hardness Testing Methods. [online] https://www.facebook.com/metallurgical.f/photos/a.1*************09/25*************0/?type=3 [Accessed 27.10.2022][2] Askeland Donald R and Wendelin J Wright. 2014. Essentials of Materials Science and Engineering Third ed. Stamford CT: Cengage Learning.[3] Askeland Donald R and Wendelin J Wright. 2009. Essentials of Materials Science and Engineering Second ed. Stamford CT: Cengage Learning.[4] Leon-Garcia, Alberto. Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering. 3rd ed., Pearson Prentice 16.

공학/기술| 2022.12.16| 9페이지| 3,500원| 조회(114)

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