CNN based machine learning for prediction mechanical properties of ultrasonic treated PLA materials

박지혜 인하대학교 대학원 2024 국내박사

FDM 3D printing is a manufacturing method that melts and extrudes amorphous materials at high temperatures and laminates them, offering the advantage of producing complex and diverse shapes. However, it has the limitation of low mechanical properties. FDM 3D printed objects are composed of multiple layers, and residual stress occurs due to thermal stress and shrinkage caused by temperature differences between layers. The material's fatigue strength decreases due to repeated thermal cycles, and mechanical properties deteriorate due to gaps between layers created during the printing process. To address this, research has been conducted on optimizing print parameters, using advanced materials and material diversification, and improving the structural design of printed objects. This study aims to improve mechanical properties through post-processing technology using ultrasound, inspired by previous research results where the mechanical properties of 3D printed objects were enhanced through material diversification using ultrasound. PLA is a long-chain structured polymer material that undergoes various state changes depending on temperature. In FDM-type 3D printers, PLA filament is melted and extruded to produce objects of desired shapes. In this study, tensile specimens designed according to ASTM standards were printed with PLA material, and the mechanical properties were analyzed based on whether ultrasonic treatment was applied. The mechanical properties of the 3D printed PLA objects were evaluated using fracture test methods. This is because it is difficult to predict and evaluate mechanical properties through structural analysis simulation due to residual stress, thermal stress, microstructural changes, and the geometric complexity of the internal structure of the printed objects that occur during the printing process. Additionally, it is more difficult and complex to predict and evaluate the mechanical properties of post-processed 3D printed objects. Therefore, research is needed to develop and implement alternative methods for predicting and evaluating mechanical properties. A study was conducted to predict the mechanical properties of 3D printed PLA material treated with ultrasound by applying a Convolutional Neural Network (CNN) based machine learning technique. The mechanical properties of PLA printed with a 3D printer were analyzed based on whether ultrasonic treatment was applied. Ultrasonic treatment was performed for 10 minutes at 20℃ and 65℃, respectively. After ultrasonic treatment, tensile testing, microstructural analysis using a Scanning Electron Microscope (SEM) and optical microscopy, and Differential Scanning Calorimetry (DSC) analysis were conducted to analyze the effects on the improvement of mechanical properties. The tensile test results showed that the tensile strength of the printed objects treated with ultrasound at 20℃ increased by 7.23%, and at 65℃, it increased by 86.83% compared to those before ultrasonic treatment. The elastic modulus increased by 11.71% at 20℃ and 86.83% at 65℃. SEM and DSC analyses confirmed that ultrasonic treatment contributed to rearranging the internal molecular structure of the PLA printed objects, increasing crystallinity, and reducing interlayer gaps. It was also found that ultrasonic treatment had a significant effect at the glass transition temperature, 𝑇𝑇𝑔𝑔. The surface and cross- sectional images of the ultrasonic-treated printed objects were taken using SEM and optical microscopy. Distinct differences in the form of surface and cross- sectional images appeared depending on whether ultrasonic treatment was applied. Based on these unique image patterns, image data was processed using the Ultralytics YOLOv8 model in the Google Colab environment to predict changes in mechanical properties. A custom pre-trained model was developed using the CNN-based YOLOv8m cls.pt model, applying data augmentation techniques and optimal hyperparameter settings to enhance model performance. Test sample images for predicting mechanical properties consisted of three surface images each of objects before ultrasonic treatment and those treated at 20°C and 65°C. These images were used as datasets for model training, and the prediction classification results using the custom pre-trained model confirmed that mechanical properties could be predicted with very high accuracy at optimal hyperparameter settings. Additionally, during the evaluation of the model's performance, the improvement in prediction accuracy with the increase in epochs was analyzed. The prediction accuracy reached 94.33% at the initial 10 epochs, 98.567% at 20 epochs, and 100% at the final 30 epochs, indicating an improvement of approximately 5.67% in prediction accuracy compared to the initial epoch setting. This study focuses on non-destructive evaluation of mechanical properties and is expected to significantly enhance the reliability of performance prediction and evaluation of 3D printed objects in the future. It presents a method for efficiently predicting and evaluating mechanical properties in samples or processes where property evaluation is difficult and costly. This can expand the application range of 3D printing technology in various industrial fields and improve the efficiency of production processes. Future research is expected to develop more advanced technologies and methodologies through follow-up studies, leading to continuous innovation in 3D printing technology. This will contribute to the production of high-quality, reliable 3D printed products and the exploration of application possibilities in various industrial fields. FDM 3D 프린팅은 비정질 재료를 고온에서 녹여 압출하고 적층 하는 제조 방식으로 복잡하고 다양한 형상을 생산할 수 있는 장점이 있지만, 기계적 특성이 낮다는 한계가 있다. FDM 3D 프린팅 출력물은 여러 레이어로 구성되며, 레이어 간 온도 차이로 인한 열적 스트레스 와 수축으로 잔류 응력이 발생하고 반복적인 열 사이클로 인해 재료 의 피로강도가 저하되며, 프린팅 과정에서 생성된 레이어간 간격 등 으로 인해 기계적 특성이 저하된다. 이를 개선하기 위해 출력 매개변 수 최적화, 고급 소재 사용 및 소재 다양화, 출력물의 구조적 설계 개선 등의 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 초음파를 이용한 소재의 다양화 연구에서 3D 프린팅 출력물의 기계적 특성이 향상된 연구결 과에서 착안하여 초음파를 이용한 후처리 기술 연구를 통한 기계적 특성 개선을 하고자 한다. PLA는 긴-사슬 구조의 고분자 물질로, 온도 변화에 따라 다양한 상태 변화를 겪으며 FDM 방식의 3D 프린터에서 PLA 소재 필라멘트 를 용융 압출하여 원하는 형상의 출력물을 생산한다. 본 연구에서는 ASTM에 의거하여 설계된 인장 시편을 PLA 소재 로 출력하여 초음파 처리 여부에 따라 기계적 특성을 분석하였다. 3D 프린팅 된 PLA 출력물의 기계적 특성은 파괴 시험 방법을 사용하여 평가하였다. 이는 프린팅 과정에서 발생하는 잔류 응력과 열적 스트 레스, 재료의 미세 구조 변화, 출력물 내부 구조의 기하학적 복잡성 등으로 인해 구조 분석 시뮬레이션을 통해 기계적 특성을 예측하고 평가하기 어렵기 때문이다. 또한, 후 처리된 3D 프린팅 출력물의 경 우 기계적 특성을 예측하고 평가하는 것이 더 어렵고 복잡하다. 따라 서 기계적 특성을 예측하고 평가하기 위한 대체 방법을 개발하고 구 현할 연구가 필요하다. 초음파로 처리된 3D 프린팅 PLA 소재의 기계적 특성을 예측하 기 위해 Convolution neural network (CNN) 기반 머신 러닝 기법을 적용 한 연구를 진행하였다. 초음파 처리 여부에 따라 3D 프린터에서 출력된 PLA의 기계적 특성을 분석하였다. 초음파 처리는 20℃와 65℃에서 각각 10분간 수 행되었으며, 초음파 처리 후 인장 시험, Scanning electron microscope (SEM) 및 광학 현미경을 통한 미세 구조 분석, Differential scanning calorimetry (DSC) 분석을 통해 기계적 특성 향상 효과를 분석하였다. 인장 시험 결과, 초음파 처리 전과 비교하여 20℃에서 초음파 처 리한 출력물의 인장 강도는 7.23% 향상되었고, 65℃에서 초음파 처리 한 출력물의 인장 강도는 86.83% 향상되었다. 탄성 계수는 20℃에서 11.71%, 65℃에서 86.83% 향상되었다. SEM 및 DSC 분석을 통해 초음 파 처리가 PLA 출력물의 내부 분자 구조를 재배열하여 결정도를 증 가시키고 층간 간격을 줄이는 데 기여함을 확인하였으며, 유리 전이 온도, 𝑇𝑇𝑔𝑔에서 초음파 처리가 큰 효과를 나타냄을 알 수 있었다. 초음파 처리된 출력물의 표면 및 단면 이미지는 SEM과 광학 현 미경을 사용하여 촬영되었다. 초음파 처리 여부에 따라 표면과 단면 의 이미지 형태에 뚜렷한 차이가 나타냈다. 이러한 고유한 이미지 패턴을 바탕으로 기계적 특성의 변화를 예측하기 위해 이미지 데이터를 Google Colab 환경에서 Ultralytics YOLOv8 모델을 사용하여 처리하였다. 이를 통해 CNN 기반의 YOLOv8m cls.pt 모델을 사용하여 custom pre-trained model을 개발하였 으며, 모델의 성능을 향상하기 위해 데이터 증대 기술과 최적의 하이 퍼-파라미터 설정을 적용하였다. 기계적 특성 예측을 위한 테스트 샘플 이미지는 초음파 처리 전 과 20°C 및 65°C에서 초음파 처리된 출력물의 표면 이미지를 각각 3 장씩으로 구성하였다. 이러한 이미지는 모델 학습을 결과를 위한 데 이터셋으로 사용되었으며, custom pre-trained model을 사용한 예측 분류 결과, 최적의 하이퍼-파라미터 설정 값에서 기계적 특성을 매우 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인하였다. 그리고 모델의 성능을 평가하는 과정에서 epoch의 증가에 따라 예측 정확도가 어떻게 향상되는지 분석하였다. 초기 10 epochs에서 94.33%, 20 epochs에서 98.567%, 최종적으로 30 epochs에서 100%의 예 측 정확도를 달성하였으며, 이를 통해 epoch이 증가함에 따라 모델의 예측 정확도가 초기 epoch 설정 값에 비해 약 5,67% 향상되었음을 알 수 있었다. 본 연구는 비 파괴적인 기계적 특성 평가에 중점을 두고 있으며, 향후 3D 프린팅 출력물의 성능 예측과 평가의 신뢰성을 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다. 물성 평가가 어렵고 비용이 많이 드는 샘 플이나 공정에 적용하여 기계적 특성을 효율적으로 예측하고 평가할 수 있는 방법을 제시하였으며, 이를 통해 다양한 산업 분야에서 3D 프린팅 기술의 응용 범위를 넓히고, 생산 공정의 효율성을 향상시킬 수 있다. 이 연구는 향후 후속 연구를 통해 더욱 발전된 기술과 방법론을 개발함으로써 3D 프린팅 기술의 지속적인 혁신을 이끌어 나갈 수 있 을 것이며, 이를 통해 고품질의 신뢰할 수 있는 3D 프린팅 제품을 생 산하고, 다양한 산업 분야에서의 응용 가능성을 탐구하는 데 기여할 것으로 예상된다.

농업기계 임대사업의 지속화를 위한 효율성 분석

홍순중 忠南大學校 大學院 2012 국내박사

This study was conducted to improve efficiency and reduce agricultural production cost through joint-use of agricultural machinery of the agricultural machinery rental service supported by Ministry of Food, Agriculture, Forestry and Fisheries and operated by city and country level local government. Current status of the agricultural machinery rental service was surveyed, economic effects were analyzed and the feasibility was confirmed, problems were addressed through statistical analysis of satisfaction of consumers and operational staffs and diagnosis of the business. Also based on achievements of the rental service, output efficiency against input was analyzed comprehensively, suitable output level was determined, bench-marking service examples were selected, and information useful for future direction of the business was provided for sustainable and independent self operation after 2015. To achieve these objectives effectively, literature review was conducted, individual interview and survey for business operational staffs in the province, city, and county level local governments and consumers were conducted, expert opinion was collected. First survey was conducted for farmers from June 1 to 31, 2011. Second survey was conducted for operational staffs of the rental service in 123 city and county level Agricultural Technology Development and Extension Centers (ATDECs) from June 15 to July 31, 2011, using mail and interview methods, and the data were used for IPA diagnosis analysis. Third survey was conducted for the 123 ATDECs from March 12 to 23, 2012. Problematic data were removed, and analyses were carried out for 109 ATDECs. Through DEA (Data Envelopment Analysis) for the selected input (financial investment, labor investment, facility area, and number of machinery) and output (rental number and profit) variables, scale efficiency and type of scale profit were measured, and bench-marking service centers were selected based on reference group and citation number. The analyses were conducted with SPSS ver. 18.0 and EnPAS software packages. Major findings were summarized as followings. 1. The production-inducing (669.4 billion ￦) and job-creation (4,256 persons) effects consisted of agricultural machinery industry (199.8 billion ￦ and 659 persons, respectively) and the other industrial areas (469.6 billion ￦ and 3,597 persons, respectively). Production-inducing and job-creation effects for other industrial areas were estimated as 2.4 and 5.5 times of those for agricultural machinery industry. 2. The production-inducing effects only by the rental service itself was about 7.8 billion ￦, and among them 4.2 billion ￦ was for non-agricultural industrial areas, which was 1.1 times of 3.7 billion ￦ for agricultural industry. Job-creation effects was 121 persons, and among them 51 persons were hired in non-agricultural areas and the other 70 persons were in agricultural area. 3. Economic influence of the agricultural machinery rental service could be recognized in two areas as increase of machinery demand and introduction of new business. Summing the economic influence, total production-inducing and job-creation effects were estimated as 677.2 billion ￦ and 4,377 persons, respectively. 4. When the Likeret scale of 5 was curved to 100, farmers' satisfaction for the rental service was 82.32 for current business operation, 85.94 for contribution to farming practices, 85.23 for future participation in the business, indicating recognition of the necessity of the rental service. Especially respondents whose satisfaction for current business operation was 57.8 showed the satisfaction for future participation of 72.7. 5. Service weight of the personnel in charge of agricultural machinery in city or county agricultural technology development and extension center (ATDEC) was analyzed. The duty weight was 57.5% and 28.2% for training and education, and the rental service, respectively. Satisfaction for working environment was 63.2, which was relatively low, considering wide working scope. Reasons of the low satisfaction were lack of expertise labor (55.9%), lack of efforts to improve working motivation (51.4%), and duty diversity (26.1%). 6. Results of continuation willingness of the rental service were in order of "very high" (42.4%), "high" (37.4%), and "a little high" (12.1%). Overall satisfaction of the rental service was 69.7 and continuation willingness was 84.7, indicating high necessity of the service. 7. Results of comprehensive diagnosis of the rental service using IPA showed that importance and satisfaction for 'achievement of business goal' and 'business content' were greater than average requiring progressive maintenance and management, and for 'business support' and 'operational system' were lower than average requiring long-term improvement. For 'business support', importance and satisfaction for 'business management by federal and local governments' and 'budget' were greater than average, and for 'administration and labor support' were lower than average. For 'operations system', those for 'long-term vision of business' and 'operational efficiency' were greater than average, and for 'cooperation between federal and local agencies' and 'cooperation with other organizations' were lower than average. 8. Technical efficiency (TE) and pure technical efficiency (PTE), indicators of return to investment, of the 109 rental service centers were calculated as 59.8% and 52.8%, respectively, indicating inefficiency of the service operation. Increase of rental charge would decrease the inefficiency by 52.8~59.8% depending on models, and decrease of financial and labor investment would improve the efficiency by about 12.4%. 9. Technical efficiency would be more important than scale efficiency for operation of the agricultural machinery rental service, therefore adjustment of over-invested budget and labor needed to be made together with increase of rental charge to improve the operation. 10. Among the ATDECs providing the rental service, 11 (10.1%), 41 (37.6%), and 57 (52.3%) were in state of CRS (constant return to scale), IRS (increasing return to scale), and DRS (decreasing return to scale), respectively. These indicated public aspects of the rental system, and lack of output component for input component, meaning that measurements to strengthen staffs and maximize utilization should be tried to improve the operational efficiency. 11. Among centers with efficient rental service, Cb-e (61 references) and Gb-s (60 references) ATDECs could be benchmarked as reference group by other ATDECs with inefficient service models in terms of combination of input and output components. 12. Efficiency analysis of the rental system by region showed that efficient ATDECs to be benchmarked by others were Gg-c and Gg-g in Kyeonggi, Gw-m in Kangwon, Cb-e in Chungbuk, Cn-o in Chungnam, Jb-k in Jeonbuk, Jn-c and Jn-h in Jeonnam, Gb-s in Kyeongbuk, and Gn-k in Kyeongnam. 본 연구는 농림수산식품부에서 농업기계 공동이용을 통한 이용효율 제고로 농업생산비를 절감하기 위해서 지방자치단체의 농촌지도기관(시/군농업기술센터)을 운영주체로 선정하여 추진되고 있는 농업기계 임대사업에 대한 일반현황 자료를 기초로 경제파급효과를 분석하여 타당성을 확인하고, 담당자와 수혜자 만족도를 이용한 통계분석 및 사업의 진단분석 결과로부터 임대사업의 문제점을 도출하였다. 또한 농업기계 임대사업의 실적을 토대로 사업의 투자대비 산출의 효율성을 종합적으로 분석하여 적정 산출수준을 도출하고 벤치마킹 대상을 제공함으로서 2015년 재정 투입이 종료된 이후에도 지자체 스스로가 대안을 모색하여 지속적으로 운영할 수 있도록 사업의 방향을 설정하는데 일조하는 것을 목적으로 수행되었다. 이러한 목적을 효과적으로 달성하기 위하여 조사도구는 이론적 접근방법으로 문헌고찰을 하였으며, 실증적 접근방법으로는 관련기관(각 도원 및 시/군농업기술센터) 임대사업 담당자, 임대사업 수혜자(농업인 등)에 대한 면접 및 설문조사하고 전문가 의견을 수렴하여 본 연구의 방향을 설정하고 수정?보완하는데 활용하였다. 설문조사는 3차에 걸쳐 실시하였는데 사업에 참여한 경험이 있는 지역농업인을 대상으로 한 1차 조사는 2011. 6. 1 ~ 6. 31일 까지 실시하였고 전국 123개 시/군 농업기술센터 임대사업 담당자를 대상으로 한 2차 조사는 2011. 6. 15 ~ 7. 31일 까지 우편 및 면접을 통하여 자료를 수집하였으며, 특히 2차 조사 자료는 사업에 대한 진단분석을 위한 IPA 분석에 활용하였다. 또한 3차 조사는 전국 123개 시/군농업기술센터를 대상으로 2012. 3. 12 ~ 3. 23일 까지 실시하였으며, 회수된 자료 중 분석이 불가능하거나 사업비를 지원받아 준비 중이거나, 시행하고 있지 않은 시/군농업기술센터를 제외한 109개소에 대하여 변수를 선정하여 투입요소(투입예산, 담당인력, 시설면적, 보유대수)와 산출요소(임대수입금, 임대실적)에 대한 DEA 분석을 통하여 규모효율성 측정, 규모수익의 유형 측정, 준거집단 및 참조회수 등 벤치마킹의 대상을 선정하였으며, 자료의 분석은 SPSS 18.0 및 EnPAS 프로그램을 이용하였다. 이상과 같은 분석을 통한 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 농업기계 임대사업을 시행한 후 농업기계 수요 증가로 인한 생산유발효과는 6,694억원으로 이중 농업기계부문의 수요 증가액 및 자체 유발액인 1,998억원을 제외한 4,696억원이 농업기계부문의 수요 증가가 농업기계부문을 제외한 나머지 경제에 미치는 효과이며, 이 규모는 농업기계부문 생산액 증가분의 2.4배로 나타났다. 취업유발효과는 4,256명으로 이중 농업기계부문의 취업증가 인원인 659명을 제외한 3,597명이 농업기계부문의 수요 증가가 농업기계부문을 제외한 나머지 경제에 미치는 효과이며, 농업기계부문 취업증가 인원의 5.5배로 나타났다. 2. 농업기계 임대 자체로 인한 생산유발효과는 78억원으로 이 중 농업기계임대부문의 수수료 및 자체 유발액인 37억원을 제외한 41억원이 농업기계임대 사업이 농업기계 임대부문을 제외한 나머지 경제부문에 미치는 효과이며, 이 규모는 농업기계임대부문 생산액 증가분의 1.1배로 나타났다. 농업기계 임대사업의 취업유발효과는 121명으로 이중 농업기계임대부문의 취업증가 인원인 70명을 제외한 51명이 농업기계임대 사업이 농업기계임대부문을 제외한 나머지 경제부문에 미치는 효과이며, 이 규모는 농업기계임대부문 취업증가 인원의 0.7배로 나타났다. 3. 농업기계 임대사업의 경제파급효과는 크게 2개 요인으로 귀결된다. 첫째는 농업기계 임대사업 확대로 촉발된 농업기계 수요 증가로 인한 산업파급효과이고, 둘째는 농업기계 임대사업 자체로 인한 산업파급효과이다. 따라서 두 가지 산업파급효과를 합한 농업기계 임대사업의 총 경제파급효과는 생산유발효과가 6,772억원, 취업유발효과가 4,377명 수준으로 나타났다. 4. 농업기계 임대사업에 대한 농업인의 만족도(리커드 5점 척도를 100점 만점으로 환산)는 임대사업의 운영에 대한 만족도는 82.3점, 영농활동에 대한 도움 정도는 85.9점, 향후 사업 참여여부는 85.2점 수준으로 대체적으로 사업의 운영에 대하여 만족하고 있었으며, 농업기계 임대사업의 운영에 대한 만족도는 82.3점, 향후 사업의 참여여부는 85.2점으로 더 높게 나타나 사업에 대한 필요성을 농업인 스스로 인식하고 있는 것으로 판단된다. 특히, 보통 이하로 응답한 집단의 사업에 대한 만족도는 57.8점이었으나 향후 사업의 참여여부는 72.7점으로 사업의 필요성이 상대적으로 더 절실한 것으로 나타났다. 5. 시?군 농업기술센터에서 농업기계 임대사업을 운영하고 있는 사업담당자의 업무내용에 대하여 조사한 결과 농업기계 훈련사업이 57.5%로 가장 높았고 그 다음으로는 농업기계 임대사업이 28.2%로 나타나 임대사업 자체업무에 비하여 임대사업 관련업무 비율이 높은 것으로 나타났다. 또한, 근무환경에 대한 만족도는 63.2점으로 나타나 다양한 업무 내용을 고려할 때 근무환경이 매우 열악한 것으로 판단된다. 근무환경의 불만족 이유에 대한 복수응답 결과를 살펴보면, 전문인력 부족이 55.9%로 가장 높았고 그 다음으로는 사기진작의 노력 부족이 51.4%, 담당 업무의 다양성이 26.1%로 나타났다. 6. 사업담당자의 농업기계 임대사업에 대한 지속 희망 여부를 살펴보면, “매우 그렇다”가 42.4%로 가장 많고 그 다음으로 “그렇다” 37.4%, “약간 그렇다” 12.1% 순으로 나타나 응답자의 대부분이 사업을 지속하길 희망하는 것으로 나타났다. 사업담당자의 농업기계 임대사업에 대한 전체 만족도는 69.7점으로 보통인 반면, 사업의 지속에 대한 만족도는 84.7점으로 매우 높게 나타나 사업에 대한 필요성을 크게 느끼고 있는 것으로 판단된다. 7. IPA 분석을 이용한 농업기계 임대사업의 종합 진단결과 ‘사업목표 달성도’와 ‘사업내용’은 중요도와 만족도 부문이 평균 이상으로 적극적 유지/관리가 필요하며, ‘사업지원’과 ‘운영시스템’은 중요도와 만족도가 평균 이하로 중장기적 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이와 같이 사업목표 달성도를 가장 중요하게 생각할 뿐만 아니라 만족도도 가장 높게 나타난 것은 농업기계 임대사업이 가시적인 효과에 중점을 두고 추진되기 때문으로 사료된다. 항목별 진단결과를 살펴보면, 사업지원에서는 ‘중앙부처 및 도원의 사업관리’, ‘지원예산 규모’는 중요도와 만족도가 평균 이상으로 적극적 유지/관리가 필요하며, ‘행정 및 인력지원’은 중요도와 만족도가 평균 이하로 중장기적 개선이 필요한 것으로 나타났다. 운영시스템에서는 ‘사업의 장기적 비전 여부’와 ‘운영의 효율성’은 중요도와 만족도가 평균 이상으로 적극적 유지?관리가 필요하며, ‘중앙과 지역간의 협조 정도’와 ‘타 기관 및 부서의 협조 정도’는 중요도와 만족도가 평균 이하로 중장기적 개선이 필요한 것으로 나타났다. 8. 농업기계 임대사업을 운영하고 있는 109개 농업기술센터의 기술효율성(TE)은 59.8%, 순수 기술효율성(PET)은 52.8%의 비효율성을 갖고 있으며, 이는 임대 수입금 수준을 증가시킬 경우 비효율성을 52.8~59.8% 감소시킬 수 있다는 것을 의미한다. 또한 규모효율성(SE)은 12.4%의 비효율성을 갖고 있으며, 이는 사업 투자비, 담당인원 등 투입요소의 규모를 감소시킬 경우 효율성을 12.4%정도 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다. 9. 농업기계 임대사업의 운영에 규모효율성 보다 기술효율성이 미치는 영향이 더 크기 때문에 운영개선을 위해서는 단순히 임대 수입금의 규모 확대만을 목적으로 할 것이 아니라, 과잉 투자된 지원 사업비 및 예산과 담당인력의 조정 등 기술효율성에 대한 개선도 함께 이루어져야 될 것으로 판단된다. 10. 농업기계 임대사업의 규모수익 분석결과 규모수익 불변(CRS)이 11개(10.1%), 규모수익 체증(IRS)이 41개(37.6%), 규모수익 체감(DRS)이 57개(52.3%)인 것으로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때, 임대사업이 가지는 공공사업이라는 성격과 투입요소 면에서 투자대비 산출요소가 상대적으로 적다는 것을 의미하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 운영의 효율성을 제고를 위하여 담당인력 강화 및 이용실적을 극대화 시킬 수 있는 자구책 마련을 위한 노력이 필요한 것으로 판단된다. 11. 농업기계 임대사업을 효율적으로 운영하고 있다고 분석된 농업기술센터 가운데 Cb-e(61회)과 Gb-s(60회)의 농업기술센터가 준거집단 투입요소 및 산출요소의 조합에 있어서 효율적인 기관으로 나타나 비효율적인 기관들이 벤치마킹의 대상으로 선정할 필요가 있는 것으로 나타났다. 12. 참소횟수에 따른 지역(도)별 시·군 농업기술센터 농업기계 임대사업의 효율성 분석한 결과 참조횟수에 따른 지역의 비효율적인 센터들이 벤치마킹 대상으로 삼아야 할 곳을 보면, 지역별로 경기도는 Gg-c와 Gg-g, 강원도는 Gw-m, 충청북도는 Cb-e, 충청남도는 Cn-o, 전라북도는 Jb-k, 전라남도는 Jn-c와 Jn-h, 경상북도는 Gb-s, 경상남도는 Gn-k으로 나타났다.

Electromechanical properties investigations of high temperature superconductor (HTS) tapes

Dizon, John Ryan C 안동대학교 2008 국내박사

Development of new industrial technologies like superconductivity will play a major role in addressing problems regarding the proper management and efficient use of the world’s energy resources. In the past years, superconductivity technologies have been making remarkable progress, and it is expected that the new superconductivity industry will appear in the very near future in various industrial fields. From the discovery of High Temperature Superconductivity in 1986, high temperature superconductor (HTS) compounds have offered new and exciting possibilities for power applications at 77 K. Unfortunately, the industrialization and commercialization of these HTS materials have still not yet been realized due to issues including low critical current density (Jc), critical magnetic field (Hc), and critical temperature (Tc), as well as other application issues including AC losses, critical tolerance strain (c), cooling method/cost, reliability, availability in long lengths, material cost, stability, etc. For large-scale industrial applications of HTS materials such as cables, coils and transformers, the expected mechanical loads are needed to be evaluated at the design stage. And therefore, the effect of mechanical strain on the HTS material should be understood. Mechanical strain is not a fundamental parameter to achieve superconductivity, but its importance can be seen when the superconducting material is used for device applications. The critical current, Ic, in the superconductor depends sensitively on the different stresses/strains induced during fabrication/operation, and that just a little mechanical strain can cause a large drop in the current carried by HTS materials. This Ph.D. dissertation contains the condensed results of several years of experimental research on the electro-mechanical property evaluation of HTS tapes. Particularly, this work resulted from Ic measurements on HTS tapes as a function of mechanical strain which has been performed at the Materials Behavior Measurement and Evaluation Laboratory in Andong National University. Most of the research has been done within the framework of the Development of Advanced Power system by Applied Superconducting technologies (DAPAS) program of the Center for Applied Superconductivity Technology under the 21st Century Frontier R & D Program funded by the Ministry of Science and Technology, Republic of Korea. This study, which focuses on the electro-mechanical property evaluation and reliability assessment of HTS tapes, has been divided into four main topics. Chapter two focuses on the electro-mechanical property evaluation of ReBCO coated conductor (CC) HTS tapes. The electro-mechanical property evaluation of ReBCO CC tapes is still scarce, and considering the various emerging materials used as superconductor, buffer and substrate layers, a comprehensive study on the electro-mechanical properties of CC tapes under various strain modes is needed. In this chapter, the electro-mechanical properties of CC tapes were investigated under tensile and bending strains. The tensile strain dependence of Ic in two kinds of commercially available YBCO CC tapes and another one fabricated at KERI, which were processed by the rolling-assisted biaxially textured substrate (RABiTS) and the ion-beam assisted deposition (IBAD) techniques, have been investigated. The mechanical properties including the Young’s modulus and 0.2% offset yield stress at 77 K have been derived. Also, the irreversible strain/stress limits of Ic have been investigated. The influence of stabilizer on the Ic degradation behaviour in YBCO CC tapes with IBAD substrates was discussed. Under easy bending, hard bending, and torsional bending strains, a reversible behaviour of Ic has been found up to 1.6%, 0.6% and 1.6%, respectively, for the RABiTS/MOD processed YBCO CC sample with copper reinforcement. Under repeated easy bending, the Ic showed a 95% Ic retention up to 100 cycles for bending strains of 1.0% or less. Under the hard bending case local buckling occurred. Under torsional bending strain, the Ic degradation in YBCO CC tape under torsional strains occurred gradually. Chapter three focuses on the electro-mechanical property evaluation of jointed HTS tapes. Jointing of HTS tapes is needed during device manufacturing, installation and field repair. These joints should have high strength, low AC loss and low joint resistance. In this study, manual and mechanically-controlled lap jointing of YBCO CC tapes have been employed achieving good electrical and mechanical properties which means that jointed CC tapes with stabilizers can be applied to electric power devices. In the cases of non-symmetric 2G tapes, having different architectures, different joint configurations have been studied, namely, a) face-to-face b) back-to-back and c) face-to-back. The joint resistance and strength of the jointed HTS tapes have been evaluated. Electro-mechanical properties of the joint sample under tension and bending have been examined and compared with the case of the single tapes. For YBCO tapes evaluated, the electro-mechanical properties are similar with single tapes. Chapter four focuses on the reliability assessment of HTS tapes under a pressurized cryogen environment. The influence of pressurization of LN2 and thermal cycle of HTS on its Ic degradation and ballooning characteristics have been investigated. Accelerated reliability tests of HTS tapes under bending deformation were performed using a newly-devised -shaped sample holder and a cryostat for pressurization. Six kinds of multifilamentary Bi-2223 superconducting tapes and one YBCO CC tape were used as samples. For all samples, the Ic at the unstrained state of the sample, Ic0, decreased with the increase of applied pressure, but the Ic degradation behaviours with bending strain were similar. But when the vessel was depressurized to atmospheric pressure from 1 MPa, the Ic completely recovered to its initial value. When the samples were warmed up to room temperature after pressurization tests, ballooning damage occurred in all samples except for the Bi-2223 which has been pressurized during the sintering process, and YBCO CC tapes. Ballooning is usually located at the straight or less bent regions of the samples. It was observed that ballooning caused a severe degradation of Ic. Ballooning was suppressed at larger bending strain regions where the mandrel gives a structural constraint to the tape. Chapter five focuses on the development of a new bending technique for standardization. In this study, a -shaped sample holder which gives a series of bending strains to HTS tapes in just single mounting was devised. The Ic degradation behaviours under bending strain in Bi-2223 tapes were investigated using a -shaped sample holder. In order to make the data obtained by the newly developed sample holder and its testing procedure reliable, the results using the -shaped sample holder was compared with the conventional and other bending test procedures. The data obtained by the FRP sample holder/mechanical fixing and the -shaped sample holder showed a very close irreversible bending strain values. Also, the data obtained using the -shaped sample holder has low scattering, and thus it can be considered as a candidate standard test method. 초전도와 같은 새로운 산업기술의 발달은 세계 에너지 자원의 적절한 관리와 효율적인 사용 측면에서 중요한 역할을 담당하게 된다. 지난 수년 동안, 초전도 기술은 현저한 발전을 이루어 왔고, 가까운 미래에 여러 산업분야에서 새로운 초전도 산업이 나타날 것으로 기대되고 있다. 1986년 고온초전도체(HTS) 발견 이래로, HTS는 77K에서 전력분야 응용이라는 새로운 가능성을 제시해 오고 있다. 그러나 불행히도, 이들 HTS의 산업화 및 상용화는낮은 임계전류밀도(Jc), 임계자기장(Hc), 임계온도(Tc) 뿐만 아니라 교류손실, 임계허용 변형률, 냉각방법/비용, 신뢰성, 장선재 가용성, 비용, 안정성 등을 포함하는 이슈 때문에 아직 실현되지 못하고 있다. 케이블, 코일 및 변압기와 같은 대형 적용분야에서는, 초전도선재에 걸리는 예상되는 기계적 하중을 설계단계에서 평가하는 것이 필요하다. 따라서, HTS선재에 미치는 기계적 변형률의 영향을 알고 있어야 한다. 기계적 변형률이 초전도체의 필수 고려 변수는 아니지만, 초전도체의 장치 적용시에는 그 중요성이 고려되어야 한다. 초천도체의 임계전류(Ic)는 제조/운전하는 동안 걸리는 다양한 응력/변형률에민감하게 의존한다. 그리하여 작은 기계적 변형률에서도 HTS 재료에 흘릴 수 있는 전류를 크게 감소시키는 원인을 제공하게 된다. 본 논문은 몇 년에 걸쳐 안동대 재료거동 측정 및 평가연구실(MBMEL)에서 수행되어온 HTS테이프의 전기-기계적 특성을 평가한 연구결과를 압축 하고 있다. 따라서 연구의 대부분은 본 연구실에서 수행중인 21C프로티어사업인 응용초전도 기술개발 프로그램(DAPAS)의 사업 계획을 통해 수행되었다. 본 연구내용은 HTS테이프의 전기-기계적 특성 평가 및 신뢰성 평가에 초점이 맞추어서 크게 4개 영역으로 나눌 수 있다. 제2장은 ReBCO CC테이프의 전기-기계적 특성 평가에 초점을 맞추고 있다. ReBCO CC테이프의 전기-기계적 특성 평가는 아직 미비하며 또한 기층 및 버퍼층에 여러 가지 새로운 물질을 사용하는 것을 고려하면, 여러 가지 변형률 모더하에서 CC테이프의 전기-기계적 특성에 관한 광범위한 연구가 필요하다. 이 장에서는, 다양한 CC테이프의 인장 및 굽힘 변형률하에서 전기-기계적 특성을 조사하였다. RABiTS 및 IBAD기법으로 제조한 두 종류의 시판 YBCO CC테이프 및 KERI에서 시작한 YBCO CC테이프의 임계전류(Ic)의 인장변형률 의존성을 조사하였다. 77K에서, 영률과 0.2% 항복응력을 포함한 기계적 특성을 구하였다. 또한, Ic의 비가역 변형률/응력 한계를 조사하였다. IBAD기판의 YBCO CC테이프에서 Ic 열화거동에 미치는 안정화층의 영향을 고찰하였다. 구리로 외부보강한 RABiTS/MOD-YBCO CC시료에 대하여 쉬운 굽힘, 힘든 굽힘, 비틀림 굽힘변형률 모더 하에서, Ic의 가역적 거동은 각각 1.6%, 0.6%, 1.6%에 이르는 것을 알 수 있었다. 반복된 쉬운 굽힘 모더하에서, Ic는 ≤1.0%에서 100사이클까지 95%의 Ic유지를 나타내었다. 힘든 굽힘 모더의 경우, 국부적 좌굴이 발생하였다. 비틀림 굽힘 모더의 경우, YBCO CC테이프의 임계전류의 열화는 다른 변형률 모더의 경우보다서서히 발생하였다. 제3장은 접합된 HTS테이프의 전기-기계적 특성 평가에 초점을 맞추고 있다. HTS 테이프의 접합은 장치 제작, 설치 및 현장 수리 과정에서 요구된다. 이러한 접합은 높은 강도, 낮은 교류 손실 그리고 낮은 접합저항을 가져야 한다. 마그네트 응용을 위하여, 초전도체 접합부는매우 낮은 접합저항이 요구된다. 그러나 전력장치 응용에서는 어느 정도의 접합저항이 허용되어 납땜 접합으로 충분하다. 본 연구에서는, 수작업 및 기계적 제어방법을 사용한 YBCO CC테이프의 겹치기접합 작업은 우수한 전기적 및 기계적 특성을 갖추면서 적용될 수 있었다. 즉 안정화층을 갖는 접합된 CC테이프를 전력 장치에 적용할 수 있다는 것을 의미한다. 2G테이프는 비대칭 단면 구조를 가져, 다른 구조의 접합형상 즉 a) 앞면과 앞면의 접합 b) 뒷면과 뒷면의 접합, c) 앞면과 뒷면의 접합에 대하여, HTS테이프의 접합부 저항과 강도를 평가하였다. 인장과 굽힘하에서 접합된 시험편의 전기-기계적 특성을 단일 시험편의 경우와 비교하였다. YBCO CC테이프의 경우, 겹치기 접합부는 접합하지 않은 테이프의 전기-기계적 특성과 유사하였다. 제4장은 가압 냉매 환경하에서 HTS테이프의 신뢰성 평가에 초점을 맞추고 있다. HTS테이프의 Ic 열화거동과 배불림(ballooning) 특성에 미치는 가압 액체질소 및 열사이클의 영향에 대하여 조사하였다. HTS 테이프의 가속 신뢰성 시험을 위해 새로 고안한 �자 형상의 시험편 홀더와 가압용 저온 유지 장치를 사용하였다. 6 종류의 다심 Bi-2223테이프와 한 종류의 YBCO CC 테이프를 시험편으로 사용하였다. 가압하에서 모든 시험편의 Ic0는 가압과 더불어 감소하였으나, 굽힘변형률에 따른 Ic열화거동은 비슷하였다. 그러나 압력을 1 MPa에서 대기압으로 감압하였을 때, Ic는 완전히 초기 값으로 회복하였다. 가압시험후 시험편을 상온으로 승온 하였을 때, HIP처리한 Bi-2223 및 YBCO CC 테이프를 제외한 모든 Bi-2223시험편에서 배불림 손상이 발생하였다. 베불림은 대체로 시험편의 곧은 부분 또는 약간 굽은 부분에서 발생하였다. 배불림 현상이 심각한 Ic의 현저한 열화 원인이 되었다는 것을 알 수 있었다. 배불림 현상은 맨드릴이 테이프에 구조적 구속을 제공하는 큰 굽힘변형률을 갖는 영역에서는 억제되었다. 제5장은 새로운 표준화를위한 굽힘시험기술의 개발에 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는, 한번의 장착으로 HTS테이프에 연속적인 굽힘변형률을 부가할 수 있는 �자형상의 FRP 시료홀더를 고안하였다. �자 형상의 시료 홀더를 사용하여 굽힘변형률 하에서 Bi-2223테이프의 Ic 열화거동을 조사하였다. 새로 개발된 시료홀더와 시험절차를 사용하여 얻어진 데이터를 신뢰성을 위해서 종래의 다른 굽힘시험 절차로서얻어진 데이터와 비교하였다. � 자 형상FRP 시료홀더/기계적 장착을 통해 얻어진 데이터는 매우 근사한 Ic 열화거동과 비가역적 굽힘변형률 값을 나타내었다. 또한, �자 형상의 시료홀더를 사용하여 얻어진 데이터는 낮은 분산을 나타내었으므로, 이것은 하나의 표준시험법 후보로 고려할 수 있다. 전체적으로, 본 연구는 실제적인 HTS테이프의 전기-기계적 특성과 신뢰성의 보다 나은 이해를 추구한다.

실험계획법을 이용한 기계식 프레스의 구조특성해석 및 최적설계

황인범 한국항공대학교 대학원 2014 국내석사

금속 성형 공정에 사용되는 보편적인 가공 기계는 프레스이고, 산업 현장에서 많이 사용되는 프레스의 형태는 기계식 프레스와 유압식 프레스이다. 기계식 프레스는 유압식 프레스에 비해서 가공 속도가 매우 빠르고, 에너지 효율도 높기 때문에 프레스 가공에서 차지하는 비중이 상대적으로 높다. 특히 기계식 서보 프레스는 기계식 프레스의 가공 속도, 가공 정밀도와 신뢰성, 그리고 유압식 프레스의 가공 유연성을 모두 갖추고 있다는 점에서 많은 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 기계식 서보 프레스의 루프 강성에 대한 최적설계를 수행하고자 메인 프레임의 리브와 격벽들의 두께를 설계 변수로 설정하고 실험계획법 중 하나인 반응표면법을 사용하여 총 27가지의 구조 해석 조건을 도출하였다. 그리고 각각의 조건을 만족하는 해석 모델에 대해 구조 해석을 실시하여 루프 강성과 총 질량을 산출하고, 그 결과를 토대로 기계식 서보 프레스의 루프 강성과 총 질량에 대한 2차 회귀 모형 형태의 예측 모델을 수립하였다. 그리고 구조 해석을 통해 얻은 측정값과 예측 모델을 이용하여 얻은 예측값을 비교함으로써 두 예측 모델의 신뢰도를 평가하고 최적화 함수를 이용하여 총 질량의 변화가 억제된 조건에서 루프 강성에 대해 최적화된 설계 변수들을 도출하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 최적 설계 변수를 기계식 서보 프레스의 메인 프레임에 적용하고 최적 설계 모델을 구축하여 구조 해석을 실시하였다. 그 결과 최적 설계 모델은 기존 모델에 비해 루프 강성이 6.1% 향상되었고 총 질량이 0.1% 감소하였다. In this study, the structural analysis criteria were derived by using response surface methodology which is one of the design of experiment method in order to perform an optimal design for loop stiffness of the mechanical servo press. And the virtual prototype of the mechanical servo press satisfying each condition was constructed and analyzed to calculate the loop stiffness and total mass and the result were used to establish the prediction model of the loop stiffness and total mass. This process resulted in the optimal design variables. And finally, the optimal design variables were applied to the main frame of the mechanical servo press to construct the optimized model of the mechanical servo press.

동시 5축 공작기계에서 동특성을 고려한 실시간 충돌 예측에 관한 연구

박재현 단국대학교 대학원 2025 국내석사

동시 5축 공작기계에서 동특성을 고려한 실시간 충돌 예측에 관한 연구 단국대학교 대학원 기계공학과 생산 및 제어전공 박 재 현 지도교수: 지 성 철 공작기계는 절삭 가공이 필요한 산업에서 중요한 역할을 한다. 최근 임플 란트나 인공관절과 같은 복잡한 형상의 부품 가공 수요가 증가하면서, 5축 CNC(Computerized Numerical Control) 공작기계의 수요도 함께 늘어나고 있다. 5축 공작기계는 복잡한 형상 가공이 가능하지만, 추가된 회전축으로 인해 기 계 구성요소 간의 충돌 위험이 증가하며, 사용자 실수로 인한 충돌 발생 가 능성이 존재한다. 이를 예측하고 방지하기 위한 다양한 연구가 진행되어왔으 나, 대부분의 연구는 단순한 기하학적 형상과 안전거리만을 고려한 충돌 예 측에 초점을 맞추고 있다. 공작기계의 동특성을 실시간으로 반영하여 급변하 는 허용토크에 맞춰 안전하게 정지하는 기능은 아직 개발되지 않았다. 본 논문에서는 공작기계의 동특성을 반영한 실시간 충돌 예측 방법을 제안 한다. 충돌 예측은 세 가지 유형으로 나뉜다. 첫째, 기계 구성요소 간의 충돌 예측, 둘째, 기계 구성요소와 공작물 간의 충돌 예측, 셋째, 공구와 공작물 간의 충돌 예측이다. 첫 번째로, 기계 구성요소 간의 실시간 충돌 예측을 위 해 OBB(Oriented Bounding Box) 경계 볼륨을 사용하여, 15개의 분리 축을 기 반으로 충돌을 예측한다. 5축 공작기계에 맞춰 OBB 경계 볼륨의 개수를 줄 여 실시간 충돌 예측 성능을 개선했다. 두 번째로, 기계 구성요소와 공작물 간의 충돌 예측은 공작물의 형상을 OBB 경계 볼륨으로 근사화하여 예측하 고, 공간분할을 통해 불필요한 연산을 최소화했다. 마지막으로, 공구와 공작 물 간의 충돌 예측은 기준 공구 경로와의 비교를 통해 실시간으로 이루어진 다. 또한, 동특성 반영을 위해 차분식을 사용하여, 급변하는 허용토크에 따른 정지거리를 계산해 공작기계를 안전하게 정지시킬 수 있도록 했다. 제안한 방법의 검증을 위해, CAD 기반의 5축 공작기계 시뮬레이션 모듈을 C#으로 구현하여 충돌 위치를 확인했다. 실제 공작기계를 움직여 검증하는 것이 이상적이지만, 충돌 시 기계가 손상될 위험이 있어 시뮬레이션으로 검 증을 진행했다. 또한, 충돌 예측 알고리즘의 실시간 성능을 확인하기 위해 무부하 테스트 지그로 실험한 결과, 제어주기 1 ms 이내에 최대 0.11 ms의 연산시간이 소요되는 것을 확인했다. 결론적으로, 본 연구는 5축 공작기계의 복잡한 형상 가공 시 발생할 수 있 는 충돌 위험을 방지하여 인명 피해, 경제적 손실, 생산성 저하를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.

Atomistic Investigation on the Fracture Toughness and Mechanical Behavior of Nanotube Composite Structures

심지수 인하대학교 대학원 2025 국내박사

The discovery of nanotube structures has revolutionized the field of material design. Many researchers have fabricated nanocomposite structures utilizing nanotube structures with metal or polymer and confirmed enhancements in performance. However, the verification method for the mechanical reliability of nanocomposites is still incomplete. Therefore, this thesis presented a verification method for the mechanical reliability of nanocomposite structures. Atomistic simulations were used to verify the mechanical reliability of metal nanocomposites and nanotubes of various structures. In particular, a method for measuring fracture toughness near nanotubes in the nanocomposite was presented. In this thesis, tensile tests of a copper specimen reinforced by a carbon nanotube were performed using atomistic simulations. The copper substrate used in the tensile simulations had an edge semi-crack, with the carbon nanotube located on the crack-free side of the copper substrate. The effects of the carbon nanotube radius on the mechanical reliability of the composite were investigated. The mechanical properties of the half-cracked copper composite with a carbon nanotube were measured based on the atomistic simulation results, which indicated that the atomic-unit behavior of the copper composite exhibited the blocking and delaying phenomenon of crack propagation during the tensile tests. The fracture toughness of the copper composite was measured using the Griffith fracture criterion and two-specimen method, while the crack growth resistance curve of the copper composite was obtained by varying the length of the crack. This thesis verified that the mechanical reliability of copper can be enhanced by utilizing it with carbon nanotubes. Based on the atomistic simulations, the tensile tests of half-cracked copper composites with double-walled carbon nanotubes were analyzed in this thesis. Various chirality types of double-walled nanotubes were adopted to investigate the reliability relationship between the composites and their components. The stress curves of copper composites were analyzed based on the nanotube chirality. Young’s moduli of the composites were verified by the rule of mixture with those of the components. The failure behaviors of the copper composites were analyzed from the perspective of stress, potential energy, and atomic shear invariant. The surface energies of copper composites were investigated to measure the fracture toughness and the failure strength based on the Griffith criterion. The failure strength measured by Griffith energy balance was compared with that of the stress curve. The critical energy release rate values near the nanotubes were obtained using the two-specimen method. To investigate the fracture toughness relationship between the composites and their components, the surface energy and critical energy release rate of the components were measured. Consequently, the surface energy and critical energy release rate were found to follow the rule of mixture. Tensile tests of copper/carbon nanotube composites with half-crack were performed using atomistic simulations. The two parallel carbon nanotubes present in the composite were shorter than the substrate height, resulting in the non-elongation of the nanotubes during tensile tests. The tensile stress curves of the copper composites were analyzed with validation for failure strength and strain enhancement. The crack propagation and failure mechanisms were found to vary depending on the length of the carbon nanotubes in the composite. Furthermore, the fracture toughness of copper composites was measured using the Griffith fracture criteria and the two-specimen method. In this thesis, a modified two-specimen method is proposed to elaborately measure the fracture toughness near the carbon nanotubes. The thickness term in the two-specimen method equation was defined as a function through a modeling approach considering the circular shapes of the carbon nanotubes and holes in the composite. Crack growth resistance curves were obtained by measuring the critical energy release rate values through the modified two-specimen method. The average error rate of the critical energy release rate values through the modified two-specimen method was found to be lower. Axial compression tests are conducted on carbon–boron nitride heteronanotubes through molecular dynamics methods. Three different chiral index models with similar nanotube radii and fixed longitudinal lengths are used. The buckling behavior and mechanical stability are analyzed based on the change in the interface position in the heterostructures. Results show that the folding phenomenon tends to occur in the boron nitride nanotubes due to the discrepancy in compressive stiffness between the boron nitride and carbon nanotubes. To analyze the influences of interfacial vacancy defects, supplementary models in which each constituent atom is eliminated from the interface are tested. Regardless of the chirality of the nanotube, the mechanical stability indicators of the heterostructure with interfacial defects are analogous if the three atoms in the vicinity of the vacancy defect are of the same kind. This is because the level of mechanical degradation is dictated by the maximum value in potential energy change among the three atoms in the vicinity of the interfacial vacancy defect. In this thesis, uniaxial compression tests were performed on double-walled silicon carbide nanotubes via molecular dynamics simulations. Four kinds of nanotubes with different chiral indices were used in this thesis. The Tersoff potential was adopted to implement the atomic interactions of each nanotube. The effect of the axial length of the nanotubes on the mechanical stability and xxiii buckling behavior was analyzed. When the nanotube models buckled, a unique phenomenon occurred between the walls of the nanotubes, where the outer and inner nanotube atoms of the folded surface bonded to each other and caused structural phase transformations. Particularly, the silicon carbide that makes up the nanotubes transitioned from sp2 bond to sp3 bond. The structural phase transformations seemed to be owing to the self-healing property, one of the characteristics of silicon carbide nanomaterials. The potential energy value of the atoms where the transformation occurred was analogous to that of silicon carbide in the structure of a zinc blende. The radial distribution function diagram and strain energy curve were analyzed to demonstrate that a structural phase transformation occurred in the double-walled silicon carbide nanotubes. Keywords: Atomistic simulations; Mechanical behaviors; Fracture toughness; Mechanical property; Nanotubes; Nanocomposites. 나노튜브 구조의 발견은 재료 설계 분야에 혁명을 일으켰다. 많은 연구자들이 금속 또는 폴리머와 나노튜브 구조물을 활용하여 나노복합재료를 제작하고 성능의 향상을 확인하였다. 그러나 나노복합재료의 기계적 신뢰성에 대한 검증 방법은 여전히 미비하다. 따라서 본 논문에서는 나노복합재료 구조의 기계적 신뢰성에 대한 검증 방법들을 제시하였다. 다양한 구조의 금속 나노복합재료와 나노튜브의 기계적 신뢰성을 검증하기 위해 원자론적 시뮬레이션을 사용하였다. 특히 나노복합재료 내 나노튜브 근처의 파괴 인성을 측정하는 방법들을 제시하였다. 본 논문에서는 탄소 나노튜브로 강화된 구리 시편의 인장 시험을 원자론적 시뮬레이션을 통하여 수행하였다. 인장 시험에 사용된 구리 기판은 반균열을 가지고 있으며, 탄소 나노튜브는 균열이 존재하지 않는 쪽에 위치해 있다. 이어서 탄소 나노튜브 반경이 복합재료의 기계적 신뢰성에 미치는 영향을 조사하였다. 구리/탄소 나노튜브 복합재료의 기계적 특성은 원자론적 시뮬레이션 결과에 기반하여 측정하였고, 구리 복합재료의 원자 단위 거동은 인장 하에서 균열 진전의 차단 및 지연 현상이 나타났다. 구리 복합재료의 파괴 인성은 Griffith 기준과 two-specimen 방법을 사용하여 측정되었으며, 시스템의 균열 성장 저항 곡선은 균열 길이를 달리하여 구하였다. 본 논문은 구리를 탄소 나노튜브와 함께 사용함으로써 기계적 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 입증하였다. 본 논문에서는 원자론적 시뮬레이션을 기반으로 이중벽 탄소 나노튜브가 포함된 반균열 구리 복합재료의 인장 시험을 분석하였다. 복합재료와 구성 요소 간의 기계적 신뢰성 관계를 조사하기 위해 다양한 키랄성(Chirality) 유형의 이중벽 나노튜브가 활용되었다. 나노튜브의 키랄성을 기반으로 구리 복합재료의 응력 곡선을 분석하였다. 복합재료의 영률은 구성 요소들의 영률과 혼합 법칙(rule of mixture)을 통하여 검증되었다. 구리 복합재료의 파손 거동은 응력, 포텐셜 에너지, 원자 전단 불변량의 관점에서 분석되었다. 구리 복합재료의 표면 에너지를 조사하여 Griffith 기준에 따른 파괴 인성과 강도를 측정하였다. Griffith 에너지 균형에 의해 측정된 파괴 강도는 응력 곡선의 강도 값과 비교되었다. 나노튜브 근처에서의 임계 에너지 해방률 값들은 two-specimen 방법을 통해 측정되었다. 복합재료와 구성 요소 간의 파괴 인성 관계를 조사하기 위해 구성 요소의 표면 에너지 및 임계 에너지 해방률이 측정되었다. 그 결과 표면 에너지와 임계 에너지 해방률은 혼합 법칙을 따르는 것으로 나타났다. 반균열이 있는 구리/탄소 나노튜브 복합재료의 인장 시험을 원자론적 시뮬레이션을 통해 수행하였다. 복합재료에 존재하는 두 개의 평행한 탄소 나노튜브들은 기판 높이보다 짧기 때문에 인장 시험 동안 신장되지 않는다. 구리 복합재료의 인장 응력 곡선은 파괴 강도 및 변형률의 향상에 대한 검증을 통하여 분석되었다. 균열 진전 및 파괴 메커니즘은 복합재료 내 탄소 나노튜브의 길이에 따라 달라지는 것으로 확인되었다. 더 나아가, 구리 복합재료의 파괴 인성은 Griffith 파괴 기준과 two-specimen 방법을 사용하여 측정되었다. 본 논문에서는 탄소 나노튜브 근처의 파괴 인성을 정교하게 측정하기 위해 수정된 two-specimen 방법을 제안하였다. Two-specimen 방법 방정식의 두께 항은 복합재료 내 탄소 나노튜브와 구멍의 원형 형태를 고려한 모델링 접근법을 통하여 함수로 정의되었다. 수정된 two-specimen 방법을 통해 임계 에너지 해방률 값들을 측정하였고 균열 성장 저항 곡선을 구하였다. 수정된 two-specimen 방법을 통한 임계 에너지 해방률 값들의 평균 오차율은 낮아진 것으로 나타났다. 탄소-질화붕소 이종 나노튜브에 대한 축 방향 압축 시험을 분자동역학 시뮬레이션을 통해 수행하였다. 비슷한 나노튜브 직경과 고정된 축 방향 길이를 가지는 세 가지 다른 키랄성 모델들이 사용되었다. 기계적 안정성과 좌굴 거동은 이종 나노튜브의 계면 위치 변화를 기반으로 분석되었다. 결과적으로 탄소와 질화붕소 나노튜브 간의 압축 강성의 차이로 인해 질화붕소 나노튜브에서 접히는 경향을 보여주었다. 계면 공공 결함의 영향을 분석하기 위해 각 구성 원자가 계면에서 제거된 모델들을 추가적으로 시뮬레이션하였다. 나노튜브의 키랄성에 관계없이 결함 근처의 세 원자가 같은 유형인 경우 계면 공공 결함이 존재하는 이종 나노튜브의 기계적 안정성 지표는 유사한 것으로 나타났다. 이는 기계적 열화의 정도가 계면 공공 결함 근처의 세 원자 중 포텐셜 에너지의 최대 변화량에 의해 결정되기 때문이다. 본 논문에서는 분자동역학 시뮬레이션을 사용하여 이중벽 탄화규소 나노튜브에 대한 일축 압축 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 서로 다른 키랄성을 가진 네 가지 유형의 나노튜브가 사용되었다. 각 나노튜브의 원자 간 상호작용을 재현하기 위해 Tersoff 포텐셜이 사용되었다. 나노튜브의 축 방향 길이가 좌굴 거동과 기계적 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 나노튜브가 좌굴되면서 나노튜브의 이중벽 사이에서 특정 현상이 발생하였는데, 좌굴된 표면의 내부 나노튜브와 외부 나노튜브의 원자들이 서로 결합하는 구조적 상전이 현상을 보였다. 구체적으로 나노튜브를 구성하고 있는 탄화규소 결합이 sp² 결합에서 sp³ 결합으로 전이되었다. 구조적 상전이는 탄화규소 나노구조물의 특성 중 하나인 자기 치유 특성에 기인하는 것으로 보였다. 전이가 발생한 원자들의 포텐셜 에너지는 zinc blende 형태의 탄화규소의 포텐셜 에너지와 유사하였다. 이중벽 탄화규소 나노튜브에서 구조적 상전이가 발생한 것을 검증하기 위해 변형률 에너지 곡선과 방사형 분포 함수 선도를 분석하였다. 핵심어: 원자론적 시뮬레이션, 기계적 거동, 파괴 인성, 기계적 성질, 나노튜브, 나노복합재료

Development of machine learning models for material classification and predic tion of mechanical properties using FDM 3D printing outputs

김수현 인하대학교 대학원 2024 국내박사

3D 프린팅은 고분자 소재 필라멘트를 사용하여 다양한 형태의 제품 을 성형하는 혁신적인 기술이다. 이러한 3D 프린팅 출력물의 기계적 특 성은 출력 조건에 따라 큰 변화를 보이는 것으로, 기존의 정형화된 제조 방식인 사출성형에 의해 생산된 제품과 비교하여 필라멘트 소재 및 출력 조건이 최종 제품의 기계적 성능에 직접적인 영향을 주는 요소로 작용한 다. PLA, ABS 등 다양한 필라멘트 소재의 선정과 온도, 노즐 크기, 출력 속도, 적층 방향, 베드 온도 등의 출력 조건에 따라 결정되는 3D 프린팅 출력물의 기계적 성능에 대한 정량적 분석과 그 결과를 예측하는 기술을 필요로 한다. 이를 위한 3D 프린팅에 적용 가능한 출력물의 기계적 성능 을 예측할 수 있는 기술의 개발은 부품의 신뢰성을 크게 향상시킬수 있 을것으로 생각되며 이에 적합한 기술의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 기존의 인장시험에 의한 기계적 특성 분석을 예측할 수 있는 새로운 접근법을 제시하고자 하였다. 우선 FDM 3D 프린팅 출력물을 이용한 기계적 특성 파악을 위해 인장시험을 실시하였고, 여기에서 얻어진 tensile test dataset 과 영상 데이터셋에 PCA, LSTM, CNN 을 적용하여 3D 프린팅 출력물의 기계적 특성을 분석 하였다. 그리고 이들 custom machine learning model 이 실제 실험에 의한 기계적 특성과 매우 유사한 결과를 예측할 수 있음을 확인하였다. 이로 부터 본 연구가 다소재 3D 프린팅 출력물의 기계적 특성 연구에 대해 새로운 접근 방법을 제시함으로서 향후 발전 가능한 공학 분야에서 중 요한 첫걸음이 되었다고 할 수 있다. 아울러 3D 프린팅 분야에서 높은 정확성과 일관성에 기반하는 상용화된 기계적 특성 분석 방법론이 요 구되는 상황에서 이 연구의 결과는 매우 중요한 의미를 갖는다. 3D printing is an innovative technology that uses filaments of polymeric materials to mold products of various shapes. The mechanical properties of these 3D printed outputs show significant changes depending on the output conditions, and compared to products produced by injection molding, a conventional structured manufacturing method, filament material and output conditions are factors that directly affect the mechanical performance of the final product. It is necessary to quantitatively analyze the mechanical performance of 3D printing output, which is determined by the selection of various filament materials such as PLA and ABS, and the output conditions such as temperature, nozzle size, output speed, stacking direction, and bed temperature, and to predict the results. For this purpose, the development of a technology that can predict the mechanical performance of the output applicable to 3D printing is expected to greatly improve the reliability of parts, and it is necessary to develop a suitable technology. To solve this problem, this study aims to present a new approach to predict the mechanical properties of 3D printed parts by tensile test. First, we conducted a tensile test to identify the mechanical properties of FDM 3D printed parts, and then applied PCA, LSTM, and CNN to the obtained tensile test dataset and image dataset to analyze the mechanical properties of 3D printed parts. We found that these custom machine learning models can predict the mechanical properties of the 3D printed parts very closely to the actual experimental results. This study provides a new approach to the study of mechanical properties of multimaterial 3D printing prints, which is an important first step in the field of engineering that can be developed in the future. Furthermore, the results of this study are of great significance as the 3D printing field requires a commercialized mechanical characterization methodology based on high accuracy and consistency.

Cu1100의 열간 유동응력 예측모델 연구

김용배 인하대학교 대학원 2024 국내박사

본 논문에서는 Cu1100의 열간 유동응력 예측을 위한 새로운 방법에 대해서 연구를 수행하였다. 고온 성형 시 더 정확한 소재의 기계적 물성 예측을 위하여 기존의 구성방정식을 이용한 예측 방법을 대체할 수 있는 새로운 예측 방법을 제시하였다. 기존의 유동응력 예측 방식은 Arrhenius 방정식을 이용하였으며, 새로운 예측 방법으로는 기계학습을 사용하였다. 구성방정식은 실험 데이터를 바탕으로 복잡한 계산식을 통해 매개변수 값을 정의하고 이를 이용해 유동응력을 예측하는 방식이다. 반면, 기계학습은 대량의 실험 데이터를 기반으로 모델을 구축하여 유동응력을 예측하는 방식이다. 기계학습 모델은 한 번 학습된 후 새로운 데이터에 대해 빠르게 예측할 수 있는 장점이 있는 반면에 구성방정식은 복잡한 계산식을 반복해서 풀어 실시간으로 예측이 어려운 단점이 있다. 이는 기계학습이 구성방정식 보다 더 정확하고 효율적 예측을 가능하게 하였다. 기계학습 모델 중 분류와 회귀에서 가장 보편적으로 사용되며 기존 연구자들에 의해 외삽 데이터 예측 정확도가 높은 심층 신경망(DNN, Deep Neural Network)과 내삽 데이터 예측 정확도가 높은 랜덤 포레스트(RF, Random Forest)알고리즘을 유동응력 예측을 위해 사용하였다. Arrhenius 방정식 유도와 기계학습을 위해 Cu1100을 직경 10mm, 높이 15mm 크기로 가공하고, 100℃, 200℃, 300℃, 400℃, 500℃의 온도 조건에서 각각 1/s, 5/s, 10/s, 15/s, 20/s의 변형률 속도로 진 변형률 0.5까지 열간 압축 실험을 진행하여 유동응력 데이터를 확보하였다. 이 데이터를 바탕으로 Arrhenius 방정식을 유도하고 이를 통해 예측 된 데이터와 기계학습을 통해 예측된 데이터를 실험 데이터와 비교하여 R2(R-squared)값을 이용한 정확성을 평가하였다. 구성방정식은 넓은 온도 범위에서 예측이 가능한 Zener-Hollomon 매개변수를 갖는 Arrhenius 방정식을 사용하여 실험 값에서 매개변수 값을 계산하고, 이를 바탕으로 예측 된 데이터를 실험 데이터와 비교하였다. 기계학습 모델의 학습데이터는 100℃, 200℃, 300℃, 400℃, 500℃의 온도 조건에서 각각 1/s, 5/s, 15/s, 20/s의 변형률 속도의 실험 데이터를 사용하여 매개변수를 연구하였다. 학습데이터의 80%를 학습하고 20%의 데이터는 비교 검증을 통해 모델의 정확성을 판단하였다. 학습되지 않은 조건인 100℃, 200℃, 300℃, 400℃, 500℃의 온도 조건에서 10/s의 변형률 속도에 대해서도 예측을 진행하고 실험 데이터와 비교하였다. 매개변수 연구 결과 심층 신경망 알고리즘의 매개 변수는 3개의 뉴런 개수, 첫 번째 레이어의 변수 30, 두 번째 레이어의 변수 5와 50번의 에포크 변수를 가질 때 R2 값 0.9969를 갖는 결과를 확인 하였다. 랜덤 포레스트 알고리즘의 매개 변수는 1000번의 훈련 횟수(n-estimator)와 생성될 수 있는 최대 리프 노드(max_leaf_nodes)의 개수를 제한하지 않았을 때 R2 값 0.9999를 갖는 결과를 확인 하였다. 예측 연구결과 Arrhenius 방정식을 통해 예측 된 데이터의 R2 값 0.9491를 확인 하였다. 기계학습의 매개변수 연구를 통한 최적화된 알고리즘을 통해 예측 된 데이터의 R2 값은 심층 신경망이 0.9948를 가지며, 랜덤 포레스트는 0.9944를 확인 하였다. 기계학습 모델, 특히 심층 신경망 모델이 Cu1100의 열간 유동응력을 예측하는 데 있어서 기존의 Arrhenius 방정식보다 더 높은 정확성과 효율성을 제공함을 확인하였다. 이러한 기계학습 접근법은 Cu1100의 열간 성형 공정 최적화에 유용하게 활용될 수 있다. In this paper, a new method for predicting flow stress during hot deformation for Cu1100. In order to more accurately predict the mechanical properties of materials during forming processes at a high temperature, a new prediction method was proposed to replace the conventional prediction method utilizing constitutive equations. The conventional flow stress prediction method employs the Arrhenius equation while the new method was constructed based on machine learning. The constitutive equation has complex formulae with several parameters which must be optimized using the experimental data to predict the flow stresses. On the other hand, the machine learning based model does not require a complex formula because the model is constructed with data-driven system using large amount of experimental data to predict flow stresses. In terms of the prediction efficiency, the machine learning model can predict a new predictive data with a small computational cost once the model is learned. However, the constitutive equation model could not be used for real-time prediction due to a large computational cost because it needs solving complex formulas iteratively. Therefore, it is possible to obtain make more accurate and efficient prediction results with the machine learning model compared to that with constitutive equations. Among many kinds of machine learning models, the deep neural network (DNN), which is most commonly used for classification and regression, was selected as a candidate in this paper. Another candidate was determined with the random forest (RF, Random Forest) which is reported as a good algorithm by many researchers due its high accuracy for the extrapolate prediction. To derive the Arrhenius equation and perform machine learning, Cu1100 specimens was fabricated with a diameter of 10 mm and a height of 15 mm. To obtain the flow stress data, hot compression experiments were performed at temperatures of 100°C, 200°C, 300°C, 400°C, and 500°C. The conditions for the strain rate was set to 1/s, 5/s, 10/s, 15/s, and 20/s. The compression tests were performed until the specimen deformed up to a true strain of 0.5. Based on the data, the Arrhenius equation was derived while the machine learning models were learned. The predicted data by the models were compared to the experimental data to evaluate the accuracy of each model based on the R2(R-squared) value. The constitutive equation model with the Arrhenius equation utilizes the Zener-Hollomon which covers a wide range of the temperature. the predicted data was compared with the experimental data based on the calculated parameter values. The training for the machine learning model was performed with the experimental data at strain rates of 1/s, 5/s, 15/s, and 20/s, as well as, at temperatures of 100°C, 200°C, 300°C, 400°C, and 500°C, respectively. 80% of the data was used for the training, and 20% of the data was used for the comparative verification to evaluate the accuracy. In addition, predictions for untrained data at the strain rate of 10/s and at temperatures of 100°C, 200°C, 300°C, 400°C, and 500°C were also performed to confirm the performance of the models. As a result of the parameter study, the R2 value is 0.9969 when the parameters of the deep neural network algorithm are determined with the number of neurons of 3, the variable of the first layer of 30, the variable of the second layer of 5, and the epoch of 50. For the random forest algorithm, the R2 value is 0.9999 when the number of training time is 1000 and the number of the maximum leaf nodes (max_leaf_nodes) is set to not-limited condition. The results of the prediction study show that the R2 value from the Arrhenius equation model is 0.9491 while the R2 values from the machine learning models with the deep neural network and the random forest are 0.9948 and 0.9944, respectively. It was confirmed that the machine learning model, especially for the deep neural network model, predicts the flow stress in hot deformation for Cu1100 with higher accuracy compared to the conventional Arrhenius equation. The predicting approach with the machine learning model could be usefully utilized in the optimization of the forming process of Cu1100.

건설기계산업의 직업능력개발에 따른 모순점 해결 방안 연구 : 300인 미만의 중소기업 인력문제 해결 방안을 중심으로

이재실 아주대학교 산업대학원 2007 국내석사

건설기계란 건설공사에 사용하는 모든 기계로서 대통령령이 정하는 기계를 말하며, 건설기계를 자산으로 취득한다던가, 건설기계를 이용하여 사업 등의 행위를 하기 위해서는 건설기계관리법(1966.12.23제정, 9장44조로 구성)을 근거하여 모든 활동이 이루어져야 한다, 건설기계사업으로는 건설기계제조업, 건설기계임대업, 건설기계 정비업, 건설기계 매매업, 건설기계 폐기업이 있고, 건설기계관련 단체로는 제조사업주 단체 인 건설 기계공업협회, 임대 사업주 단체인 건설기계협회, 정비사업주 단체인 건설기계 정비협회, 조종사 단체인 건설 기계조종사협회가 있으며, 교육훈련기관으로는 제조업 자체에서 운영하는 교육기관, 조종사를 양성하는 일부 실업계고교 그밖에 개인의 사업 화 목적으로 운영하는 직업 전문학교 및 학원에서 필요인력을 양성하고 있다. 관련 자격으로는 조종사 분야와 정비사 분야로 나뉘어서 도저, 굴삭기, 로우더 등의 조종사 자격과 정비기능사, 산업기사, 기사, 기능장, 기술사로 구분되는 정비 분야의 자격이 있으며 대한민국 내에서의 건설기계 정비행위나, 조종을 하기 위해서는 자격이나 면허를 소지하도록 규정하고 있다. 또한 국내 건설기계 산업의 시장동향은 건설기계의 등록장비328,055대 (2006. 6월 말 기준)에서 대여업체 161,542개에227,315명, 정비사업체 1,250개소에 12,555명, 매매업체는 767개에 1,918명, 폐기업체는 203개에 609명, 제작업체 90개에 4,133명의 근로자가 소속되어있다, 특히 건설기계정비 사업체와 제작업체 중 대기업 3개를 제외한 87개는 현업은 첨단화 장비의 대중화로 고도의 기술력을 요구하고 있으나, 취약한 인력 구성과 중량물의 이동, 대기에 노출된 작업장 등의 열악한 작업 환경과 대기업에 비해 격차 폭이 큰 급여의 지급 등으로 기술자를 확보하기 어려울뿐 아니라 구인한다고 하더라도 사업자들은 높은 이직률과 국내 경기침체, 운전자금의 압박 등의 3중고를 겪고 있어 경영에 상당한 압박을 받고 있는 실정이다. 이에 본 연구를 통하여 건설기계산업의 총체적인 인력수요와 공급 및 중소기업 현장의 문제를 분석하여 사업자들에게 안정적 사업 경영이 될 수 있도록 재직근로자들의 직무능력 향상과 고급수준의 신규인력 공급을 지속적으로 공급하여 경영 합리화에 기여 하고자 한다.

Multifunctional materials for hybrid energy harvesters and self-powered sensors

Hajra Sugato DGIST 2024 국내박사

In view of the looming risks posed by global warming and energy shortages, one of the most important imperatives for the continuous growth of human society is the search for sustainable, eco-friendly energy sources with low carbon emissions. In recent decades, there has been a rising commitment to researching green and sustainable energy resources, as well as expanding renewable energy technology. Mechanical movement is common in our everyday lives and plays an important part in our lives. It has recently received a lot of interest as a possible path for energy collecting, giving a potential complement to existing fuel sources as well as an alternate power source for electronic gadgets that use batteries. Until recently, mechanical energy harvesting technologies were mostly restricted to processes using the piezoelectric effect, electromagnetic phenomena, electrostatic forces, and magnetostriction. These techniques, however, may encounter constraints such as elaborate structures, restricted power generation, a requirement for high-quality materials, reliance on external power sources, and limited flexibility to varied application designs. Looking ahead, the future outlook for TENGs, PENGs, and hybrid devices is promising. This thesis focuses on improving material properties, device design, and energy conversion efficiency. The integration of these nanogenerators into practical applications, such as IoT devices, medical implants, and portable electronics, is a key objective. Moreover, the development of flexible and scalable nanogenerators holds the potential for widespread adoption, contributing to the advancement of sustainable and self-powered technologies. As these technologies mature, they are expected to play a crucial role in meeting the growing demand for efficient and portable energy solutions in diverse fields. This thesis covers various chapters about various materials synthesis procedures, various material characterization, and utilizing advanced materials for energy harvesting devices. The focus materials were perovskites, multiferroics, metal-organic framework (MOF), covalent organic framework (COF), and mechanoluminiscent materials (ML) for realizing various high-performance energy harvesting devices. For energy harvesting techniques, the piezoelectric (PENG) and triboelectric (TENG) nanogenerators were considered. The piezoelectric nanogenerator can capture mechanical energy at the nanoscale. It turns mechanical vibrations, such as those caused by movement or vibrations, into electrical energy by using piezoelectric materials. This has enormous potential for a variety of applications, ranging from powering small electronic devices to providing a sustainable energy source for wireless sensors and wearables. Its main benefit is its versatility and efficiency, as it can scavenge energy from ordinary actions, lowering dependency on traditional power sources and contributing to the evolution of self-powered, energy-efficient devices in an increasingly networked world. When piezoelectric materials are compressed or flexed at the nanoscale, they produce a voltage potential, allowing for the conversion of mechanical energy into electrical power, enabling a range of potential applications. TENG technology can harvest energy from friction and material contact. It works on the triboelectric phenomenon, which states that when two different materials come into touch and then separate, they produce an electric charge. This charge separation is used to generate electricity. Hybrid nanogenerators were also investigated to improve device performance and the formation of new technology along with new device structures and self-powered applications. Hybrid nanogenerator technology is of two types such as external hybridization and internal hybridization. When mechanical stress or deformation is applied to mechanoluminescent materials, they produce light. When a material is mechanically agitated, charge carriers redistribute inside it, resulting in this interesting phenomenon. The mechanism entails the formation of localized electric fields as well as the splitting and recombination of electron-hole pairs. These charge carriers release energy in the form of visible light as the material relaxes. Mechanoluminescent materials offer a wide range of uses, from structural integrity sensors to glow-in-the-dark sensors. First, to evaluate the energy harvester at first we focus on piezoelectric materials-based piezoelectric energy harvester. Chapters III and IV of this thesis cover the synthesis of BiMgFeO6 (BMFO) and CaBi4Ti4O15 (CBTO) by employing a solid-state reaction. In this, the composites based on various wt% of BMFO and CBTO with PDMS were formed. The mechanical energy harvesting ability of composites was done by designing of piezoelectric energy harvester. In the case of the PDMS-BMFO composites focus on the development of piezoelectric nanogenerators based on multiferroics. The BMFO particles comprise multiferroics behavior which is depicted using a room temperature P-E loop and M-H loop. The 10 wt% BMFO-PDMS composite-based PENG device delivered the highest voltage of 17 V and 38 nA. This PENG was further utilized for biomechanical energy harvesting, a sound detection unit, and harvesting energy using a stray magnetic field. While in the case of CBTO particles were ferroelectric and were blended with PDMS to form the composites. In this 8 wt% CBTO-PDMS composite-based PENG could deliver the highest voltage of 23 V and current of 85 nA. Further, the PENG was used to power up LEDs and wristwatches. The flexible PENG was attached to various body parts to track exercise repetitions. The next stage involves the investigation of the individual triboelectric nanogenerators which are easier to fabricate; wide material choice for fabrication of TENG and have higher output as compared to PENG. Chapters V, VI, and VII of this thesis cover about synthesis and characterization of various metal-organic frameworks and covalent organic frameworks by employing various chemical routes. Our work mostly focuses on the high yield of MOF and COF by using a simple synthesis route. In the case of the Cyclodextrin MOF, we use sodium as metal and Cyclodextrin, trimesic acid as an organic linker. We used a simple ultra-sonication route to achieve alpha, beta, and gamma Cyclodextrin MOF. The material was directly used as a positive triboelectric layer and Teflon acted as a negative triboelectric layer for the design of TENG operating in vertical contact mode. The alpha Cyclodextrin/Teflon TENG (ATENG), beta Cyclodextrin/Teflon TENG (BTENG), and gamma Cyclodextrin/Teflon TENG (GTENG) delivered about 152 V/0.58 µA, 90 V/ 0.31 µA, and 116 V/ 0.37 µA respectively. The TENG was further utilized for harvesting energy using various daily activities like backpack swinging and yoga exercises. In the next work, we have developed a new synthesis route to form the ZIF-8 Zeolite imidazole framework. We have compared the materials synthesis and characterization of ZIF-8 processed using hand grinding using agate mortar approach and other by room temperature solvent assisted processing. Here in this study, we have used the ZIF-8 particle as a positive triboelectric layer and Kapton as a negative layer. The triple-unit ZIF-8 HG-Kapton TENG designed using an additive manufacturing route generated an output voltage of 150 V and a current of 4.95 µA. The parallel connection between the triple units of TENG was done to boost the current output. This multi-unit TENG was utilized was integrated along with a robotic tilt table to generate a signal that could differentiate correct and wrong posture of individual helping in medical or rehabilitation activities. Lastly, we have synthesized a covalent organic framework that does not contain metal ions but rather forms a covalent bond between organic entities. In this, we processed the COF particles using the reticular chemistry and used it for the fabrication of TENG. The positive triboelectric layer was COF particles and Kapton acted as a negative triboelectric layer. During the parallel connection of 4 units of COF/Kapton TENG, it delivered an electrical output of 6.3 μA, while the series connection of 4 units produced a voltage of 175 V. Multiple unit TENG device was integrated with 3D printed hand held case and springs this was used to rehabilitation activities of the patients suffering from hand gripping problems. The problems of the low power output and complex circuitry used in the external hybridization techniques were accepted as a challenge and further new techniques were evaluated such as internal hybridization techniques. Hybrid devices, combining multiple energy harvesting technologies or integrating diverse power sources, play a crucial role in addressing the challenges associated with energy availability, reliability, and sustainability. The importance of hybrid devices stems from their ability to leverage the strengths of different energy conversion mechanisms, ensuring a more consistent and reliable power supply. Moreover, hybrid devices contribute to enhanced energy efficiency. They enable the optimization of power generation by intelligently managing different energy inputs. During periods of low solar exposure, mechanical or thermal energy harvesting components can compensate, ensuring a continuous and stable power output. This versatility is particularly beneficial for applications in remote areas, IoT devices, and off-grid systems where uninterrupted power supply is critical. Chapters VIII and IX of the thesis focus on the hybridization of PENG-TENG units for the amplification of the electrical output of the nanogenerator. The strategy of hybrid PENG-TENG was developed using PDMS-Bi4Ti3O12 composites. In this bismuth titanate was seen to have multiferroics properties and also acted as a colossal dielectric which when blended with PDMS would enhance the internal polarization amplification causing higher electrical output. A multiunit hybrid nanogenerator is constructed and integrated with a 3D printed structure and a ball, delivering the voltage and current output of 300 V and 4.7 μA, respectively. The hybrid device was used to design a new device structure that could finally sense different accelerations paving the way for battery battery-free acceleration sensor. In the next chapter, the ceramics having solid solution BiFeO3-NaNbO3 (BNFNO) were synthesized using the solid-state route. In this concept, we first investigated the optimized ceramic composition of a solid solution where we can obtain a morphotropic phase boundary (MPB). MPB is important in ceramics because it represents a unique composition range in which different crystal forms coexist. Morphotropic Phase Boundary-based ceramics are materials that exhibit a special type of phase transition at the boundary between two different crystallographic phases. This phenomenon is particularly significant in ferroelectric materials, where MPBs are associated with enhanced piezoelectric and ferroelectric properties. As a result of the improved piezoelectric and ferroelectric characteristics, MPB ceramics are vital for modern technologies such as sensors and actuators, providing efficient energy conversion and accurate sensing capabilities. Further in this work, we have evaluated the energy harvesting performance in different wt% of BFO-NBO particles in PDMS. Various soft lithographic techniques such as surface roughness, increased electrode area, modulating porosity on the surface, and sandpaper roughness imprint on composite surface for enhancing the output performance of hybrid device were demonstrated. HNG device was capable of producing 110 V and 2.2 μA. The HNG device was used to harvest low-frequency water wave energy and sense different accelerations. The accuracy of the device was predicated on using artificial neural network (ANN) program architecture. When technologies such as TENG and ML are combined, they may be used to construct self-powered systems with numerous functions. TENGs might capture energy from human movement or vibrations while also activating ML materials to give light. Such integrated systems have the potential to improve energy efficiency and reduce dependency on external power sources in wearable gadgets, self-powered sensors, and even emergency lights. Chapter X focuses on the integration of simultaneous ML and TENG from AgNWs embedded PDMS: ZnS-Cu composites. In this work the Ag nanowires were first embedded in one side of the PDMS: ZnS-Cu film and the opposite side being plain. The single electrode mode TENG was fabricated. It was seen that pressing and stretching mechanical stimuli could generate the TENG and ML output respectively. It was concluded that only the bending mechanical stimuli could lead to the generation of ML and TENG simultaneously. The voltage, current, and charge generated by the PDMS: ZnS-Cu/Al TENG were about 210 V, 800 nA, and 27 nC respectively. In this context, a finger joint monitoring and wind speed monitoring system was developed using the composites for the generation of simultaneous ML and TENG output. The different low LPM wind flow at different rates was reconstructed using a fast Fourier transform and the prediction of accuracy of the sensor was done by ANN. Finally, this work shed light upon the synthesis and analysis of a spectrum of advanced multifunctional materials, including perovskites, multiferroics, Metal-Organic Frameworks (MOFs), and Covalent Organic Frameworks (COFs). The primary objective was to harness the unique properties of these materials for the creation of nanogenerators, devices capable of converting mechanical energy into electrical energy, and explore their practical applications. The synthesized materials, known for their remarkable properties, served as the building blocks for constructing various types of nanogenerators, with a particular focus on Piezoelectric Nanogenerators (PENGs), Triboelectric Nanogenerators (TENGs), and hybrid devices that amalgamate multiple energy harvesting mechanisms. The construction of these nanogenerators involved innovative device structures, pushing the boundaries of existing designs. Numerous tests were conducted to evaluate the performance of these newly developed nanogenerators. The results demonstrated the effectiveness of our approach in harnessing mechanical energy for power generation. The applications of these nanogenerators extended beyond the confines of the laboratory, showcasing their viability and potential in real-life scenarios. These works not only contribute to the field of nanogenerators but also lay the foundation for novel strategies in material development. By exploring the synergies between different advanced materials and their integration into nanogenerator technology, this thesis is paving the way for the creation of more efficient, versatile, and self-powered devices. These advancements hold promise for revolutionizing various industries and applications, ranging from portable electronics to remote sensing devices, thereby contributing to the ongoing paradigm shift towards sustainable and self-sufficient energy solutions. The culmination of this work is expected to inspire further innovation in the realm of material science and nanogenerator technology, opening avenues for new and exciting self-powered applications. 지구 온난화와 에너지 부족으로 인해 생길 위험을 감안할 때, 인류 사회의 지속적인 성장을 위한 가장 중요한 필수 요건 중 하나는 낮은 탄소 배출을 가진 지속 가능한 환경 친화적인 에너지 소스를 찾는 것입니다. 최근 수십 년 동안, 녹색 및 지속 가능한 에너지 자원의 연구뿐만 아니라 재생 에너지 기술의 확장에 대한 헌신이 증가했습니다. 기계적 움직임은 우리의 일상 생활에서 일반적이며 우리의 삶에서 중요한 역할을합니다. 그것은 최근에 에너지 수집을위한 가능한 경로로 많은 관심을 받았습니다, 배터리를 사용하는 전자 가제트에 대한 기존 연료 소스뿐만 아니라 대체 전력 소스에 대한 잠재적인 보완을 제공합니다. 최근까지, 기계적 에너지 수집 기술은 주로 piezoelectric 효과, 전자기 현상, 전기 정전력, 그리고 magnetostriction을 사용하는 프로세스에 제한되었다. 그러나 이러한 기술은 복잡한 구조, 제한된 전력 생성, 고품질 재료에 대한 요구, 외부 전력 소스에 의존, 다양한 응용 프로그램 설계에 대한 유연성의 제한과 같은 제한에 직면 할 수 있습니다. 본 논문에서는 재료 특성, 소자 설계 및 에너지 변환 효율 향상에 중점을 두고 있습니다. 이러한 나노발전기를 IoT 장치, 의료용 임플란트, 휴대용 전자 장치와 같은 실제 응용 분야에 통합하는 것이 핵심 목표입니다. 더욱이, 유연하고 확장 가능한 나노발전기의 개발은 광범위한 채택 가능성을 갖고 있어 지속 가능하고 자체 구동되는 기술의 발전에 기여합니다. 이러한 기술이 성숙해짐에 따라 다양한 분야에서 효율적이고 휴대 가능한 에너지 솔루션에 대한 수요 증가를 충족하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이 논문은 다양한 재료 합성 절차, 재료 특성화 및 에너지 수집 장치에 대한 선진 재료의 사용에 관한 여러 장을 다룹니다. 초점 재료는 perovskites, multiferroics, 금속 유기적 프레임 워크 (MOF), 코발렌트 유기적인 프레잉 워크(COF), 다양한 고성능 에너지 수집 장치를 구현하기위한 메카노무니스센트 재료 (ML)였습니다. 에너지 수집 기술을 위해, piezoelectric (PENG) 및 triboelectric(TENG) 나노 발전기를 고려했다. piezoelectric nanogenerator는 nanoscale에서 기계 에너지를 캡처할 수 있습니다. 그것은 움직임이나 진동으로 인한 것과 같은 기계적 진동을 piezoelectric 재료를 사용하여 전기 에너지로 변환합니다. 이것은 무선 센서 및 착용 가능한 장치에 대한 지속 가능한 에너지 소스를 제공하기까지 소형 전자 장치의 전원을 제공하는 다양한 응용 프로그램에 대한 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 전통적인 전력 소스에 대한 의존성을 줄이고, 점점 더 네트워킹 된 세계에서 자전기, 에너지 효율적인 장치의 진화에 기여하기 때문에 일반적인 행동에서 에너지를 빼앗을 수 있기 때문에 그것의 주요 이점은 다양성과 효율성입니다. piezoelectric 물질은 나노 규모로 압축되거나 융합되면 전압 잠재력을 생성하여 기계 에너지를 전력으로 변환하여 다양한 잠재적 애플리케이션을 가능하게합니다. TENG 기술은 마찰과 물질 접촉으로부터 에너지를 획득할 수 있습니다. 그것은 두 개의 다른 물질이 접촉하고 분리되면, 그들은 전기 충전을 생성한다고 주장하는 triboelectric 현상에 작동합니다. 이 충전 분리기는 전기를 생성하는 데 사용됩니다. 하이브리드 나노 발전기는 또한 새로운 장치 구조와 자전력 애플리케이션과 함께 장치 성능과 새로운 기술의 형성을 개선하기 위해 조사되었습니다. 하이브리드 나노 발전기 기술은 외부 히브리딩 및 내부 하이블리딩과 같은 두 가지 유형이 있습니다. 기계적 스트레스 또는 변형이 기계광광재에 적용될 때, 그들은 빛을 생성합니다. 물질이 기계적으로 움직일 때, 충전 운반자 그 안에 재분포,이 흥미로운 현상을 결과. 이 메커니즘은 지역화 된 전기 필드의 형성뿐만 아니라 전자 구멍 쌍의 분할 및 재조합을 포함한다. 이러한 충전 운반자는 물질이 긴장함에 따라 보이는 빛의 형태로 에너지를 방출합니다. 기계광광성 재료는 구조적 무결성 센서에서부터 어두운 곳에서 빛나는 센서를 통해 다양한 용도로 사용됩니다. 처음에는 에너지 수확기의 평가를 수행하기 위해 우리는 피에조 전기 재료를 기반으로 피에소 전기 에너지를 수확에 초점을 맞추고있다. 이 논문의 제3장과 제4장은 단단한 상태 반응을 사용하여 BiMgFeO6 (BMFO)와 CaBi4Ti4O15 (CBTO)의 합성을 다루고 있습니다. 여기서 PDMS와 함께 BMFO와 CBTO의 다양한 wt%를 기반으로 복합물이 형성되었습니다. 복합물의 기계적 에너지 수확 능력은 piezoelectric 에너지 수집기 설계를 통해 수행되었습니다. PDMS-BMFO 복합물의 경우 multiferroics를 기반으로 piezoelectric nanogenerator의 개발에 초점을 맞추고 있습니다. BMFO 입자는 룸 온도 P-E 루프와 M-H 루프를 사용하여 묘사되는 멀티페로이크 행동으로 구성됩니다. 10 wt % BMFO-PDMS 복합 기계를 기반으로 한 PEN 장치는 17 V와 38 nA의 최고 전압을 제공했습니다. 이 PEN은 생물학적 에너지 획득, 사운드 감지 장치 및 잃어버린 자석 분야를 사용하여 에너지를 수집하는 데 추가적으로 사용되었습니다. CBTO의 경우 입자는 자연에서 ferroelectric이었고 PDMS와 혼합되어 복합 물질을 형성했습니다. 이 8 wt % CBTO-PDMS 복합 기반 PENG는 23 V의 최고 전압과 85 nA의 전류를 제공 할 수 있습니다. 또한 펜은 LED 및 손목 시계를 전원으로 사용되었습니다. 유연한 펜은 운동 반복을 추적하기 위해 다양한 신체 부위에 부착되었습니다. 다음 단계는 제조하기 쉬운 개별 triboelectric nanogenerator의 조사를 포함; TENG의 제조를위한 광범위한 재료 선택과 PEN에 비해 더 높은 출력. 이 논문의 V, VI 및 VII 장은 다양한 화학 경로를 채용하여 다양한 금속 유기적 프레임 워크 및 코발렌트 유기적인 프레잉 워크의 합성 및 특성화에 대해 다루고 있습니다. 우리의 작업은 대부분 간단한 합성 경로를 사용하여 MOF 및 COF의 높은 수익성에 초점을 맞추고 있습니다. Cyclodextrin MOF의 경우, 우리는 나트륨을 금속으로 사용하고 Cyclodextrin, trimesic acid를 유기 링커로 사용합니다. 우리는 알파, 베타 및 가마 Cyclodextrin MOF를 달성하기 위해 간단한 초음파 경로를 사용했습니다. 이 재료는 긍정적 인 triboelectric 레이어로 직접 사용되었고 테플론은 수직 접촉 모드에서 작동하는 TENG의 설계에 대한 부정적인 triboelectric 레이어로서 작용했다. 알파 Cyclodextrin/Teflon TENG (ATENG), 베타 Cyclodextrin / Teflon TENG(BTENG) 및 가마 Cyclodoxtrine / Teflon Teng (GTENG)는 각각 152 V/0.58 μA, 90 V / 0.31 μA 및 116 V / 0,37 μA를 공급했습니다. TENG는 또한 배낭 스윙과 요가 운동과 같은 다양한 일상 활동을 사용하여 에너지를 수집하는 데 사용되었습니다. 다음 작업에서 ZIF-8 Zeolite imidazole 프레임워크를 형성하기위한 새로운 합성 경로를 개발했습니다. ZIF-8의 재료 합성 및 특성화는 아가트 몰터 접근법을 사용하여 손 밀링을 이용하여 처리되었으며, 룸 온도 용제 보조 처리를 사용하여 다른 재료를 비교했습니다. 여기서 우리는 ZIF-8 입자를 긍정적 인 triboelectric 레이어와 Kapton을 부정적인 레이어로 사용했습니다. ZIF-8 HG-Kapton TENG의 3대 유닛은 additive 제조 경로를 사용하여 설계되었으며 150V의 출력 전압과 4.95 μA의 전류를 생성했습니다. TENG의 삼각형 단위 간의 병렬 연결은 현재 출력을 향상시키기 위해 수행되었습니다. 이 멀티 유닛 TENG는 의료 또는 재활 활동에서 개인의 도움이되는 올바른 자세와 잘못된 자세를 구별 할 수있는 신호를 생성하기 위해 로봇 힐 테이블과 함께 통합되었습니다. 마지막으로 우리는 금속 이온을 포함하지 않는 유기체 사이의 유기 관계를 형성하는 코발렌트 유기적 프레임워크를 합성했습니다. 이 과정에서 우리는 망막 화학을 사용하여 COF 입자를 처리하고 TENG의 제조에 사용했습니다. 긍정적 인 triboelectric 레이어는 COF 입자였고 Kapton은 부정적인 triboelektric 레이어로 작용했다. COF/Kapton TENG의 4개의 유닛을 동시에 연결하는 동안 6.3 μA의 전기 출력을 제공하며, 4개 유닛의 시리즈 연결은 175V의 전압을 생산합니다. 다중 유닛 TENG 장치는 3D 인쇄 손잡이 케이스와 스프링으로 통합되어 손 잡기 문제로 고통받는 환자의 재활 활동에 사용되었습니다. 외부 하이브리딩 기술에 사용되는 낮은 전력 출력 및 복잡한 회로의 문제는 도전으로 받아 들여졌으며 내부 하비디딩 기술과 같은 추가적인 새로운 기술을 평가했다. 논문 VIII 장과 IX 장은 나노 발전기의 전기 출력 증폭을 위한 PENG-TENG 장치의 하이브리드화에 초점을 맞추고 있습니다. 여러 에너지 수확 기술을 결합하거나 다양한 전원을 통합하는 하이브리드 장치는 에너지 가용성, 신뢰성 및 지속 가능성과 관련된 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 하이브리드 장치의 중요성은 다양한 에너지 변환 메커니즘의 장점을 활용하여 보다 일관되고 안정적인 전원 공급을 보장하는 능력에서 비롯됩니다. 또한 하이브리드 장치는 에너지 효율성 향상에도 기여합니다. 다양한 에너지 입력을 지능적으로 관리하여 발전 최적화를 가능하게 합니다. 태양 노출이 적은 기간에는 기계적 또는 열 에너지 수확 구성 요소가 보상되어 지속적이고 안정적인 전력 출력을 보장할 수 있습니다. 이러한 다양성은 무정전 전원 공급이 중요한 원격 지역, IoT 장치 및 독립형 시스템의 애플리케이션에 특히 유용합니다.하이브리드 PEN-TENG의 전략은 PDMS-Bi4Ti3O12 복합체를 사용하여 개발되었습니다. 이 비스무트 티타나이트는 multiferroics 속성을 가지고 또한 PDMS와 혼합 될 때 더 높은 전기 출력을 유발하는 내부 극화 증폭을 향상시킬 수있는 거대한 다전기로 작용하는 것으로 보였다. 멀티유닛 하이브리드 나노 발전기는 3D 인쇄 구조와 볼로 구축되고 통합되어 300V 및 4.7 μA의 전압 및 전류 출력을 제공합니다. 하이브리드 장치는 배터리 무료 가속 센서의 길을 열 수있는 다른 가속을 감지 할 수있는 새로운 장치 구조를 설계하는 데 사용되었습니다. 다음 장에서는 단단한 용액 BiFeO3-NaNbO3 (BNFNO)을 가진 세라믹을 단단 한 상태 경로를 사용하여 합성했습니다. 이 개념에서 우리는 최적화된 고체 용액의 세라믹 성분을 최초로 조사했는데, 여기서 모르포트로프 단계 경계를 얻을 수 있었습니다. (MPB). MPB는 다양한 크리스탈 형태가 공존하는 독특한 조성 범위를 나타내기 때문에 세라믹에서 중요합니다. 개선된 피에조전기 및 철전기 특성으로 인해 MPB 세라믹은 센서 및 액추에이터와 같은 현대 기술에 필수적이며, 효율적인 에너지 변환과 정확한 센싱 기능을 제공합니다. 이 작업에서 우리는 PDMS에서 BFO-NBO 입자의 다양한 wt %의 에너지 수집 성능을 평가했습니다. 하이브리드 장치의 출력 성능을 향상시키기 위해 표면 부드러움, 전극 영역 증가, 표면의 모듈화 포로성 및 합성 표면에 모래 종이 부드러운 인쇄와 같은 다양한 부드럽 리토그래픽 기술이 입증되었습니다. HNG 장치는 110 V 및 2.2 μA를 생산할 수있었습니다. HNG 장치는 낮은 주파수 물파 에너지를 수집하고 다른 가속을 감지하는 데 사용되었습니다. 이 장치의 정확도는 인공 신경망(ANN) 프로그램 아키텍처를 사용하여 결정되었습니다. TENG와 ML과 같은 기술이 결합되면 수많은 기능을 갖춘 자전거 시스템을 구축하는 데 사용될 수 있습니다. TENGs는 인간의 움직임이나 진동으로부터 에너지를 캡처할 수 있으며, 또한 ML 재료를 활성화하여 빛을 줄 수 있습니다. 이러한 통합 시스템은 에너지 효율성을 향상시키고 착용 가능한 가제트, 자전거 센서, 심지어 응급 조명에 대한 외부 전원에 대한 의존성을 줄일 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 제10장에는 AgNW의 삽입된 PDMS:ZnS-Cu 복합물의 동시 ML 및 TENG의 통합에 초점을 맞추고 있습니다. 이 작품에서 Ag 나노 와이어는 PDMS:ZnS-Cu 필름의 한 측면에 처음으로 삽입되고 반대 측면은 평평합니다. 단일 전극 모드 TENG가 제조되었습니다. 압축 및 스트레칭 기계적 자극이 TENG 및 ML 출력을 각각 생성할 수 있음을 보았습니다. 그것은 ML과 TENG를 동시에 생성 할 수있는 굽기 기계적 자극 만 결론을 내렸습니다. PDMS:ZnS-Cu/Al TENG에 의해 생성 된 전압, 전류 및 충전은 각각 210 V, 800 nA 및 27 nC였습니다. 이 맥락에서 동시 ML 및 TENG 출력을 생성하기위한 복합 물질을 사용하여 손가락 결합 모니터링 및 바람 속도 감시 시스템이 개발되었습니다. 다른 낮은 LPM 바람 흐름은 빠른 Fourier 변환을 사용하여 다른 속도로 재구성되었으며 센서의 정확도의 예측도 ANN에 의해 수행되었습니다. 마지막으로, 이 연구는 페로브스카이트, 다중강체, MOF(금속-유기 프레임워크) 및 COF(공유 유기 프레임워크)를 포함한 다양한 고급 다기능 재료의 합성 및 분석에 대해 조명합니다. 주요 목표는 기계적 에너지를 전기 에너지로 변환할 수 있는 장치인 나노발전기를 만들기 위해 이러한 재료의 고유한 특성을 활용하고 실제 응용 분야를 탐색하는 것이었습니다. 놀라운 특성으로 알려진 합성 재료는 다양한 유형의 나노발전기를 구성하기 위한 빌딩 블록 역할을 했으며, 특히 압전 나노발전기(PENG), 마찰전기 나노발전기(TENG) 및 여러 에너지 수확 메커니즘을 통합하는 하이브리드 장치에 중점을 두었습니다. 이러한 나노발전기의 구성에는 혁신적인 장치 구조가 포함되어 기존 설계의 한계를 뛰어 넘었습니다. 새로 개발된 나노발전기의 성능을 평가하기 위해 수많은 테스트가 수행되었습니다. 결과는 발전을 위해 기계 에너지를 활용하는 우리 접근 방식의 효율성을 입증했습니다. 이러한 나노발전기의 응용은 실험실의 범위를 넘어 실제 시나리오에서의 실행 가능성과 잠재력을 보여주었습니다. 이러한 연구는 나노발전기 분야에 기여할 뿐만 아니라 재료 개발에 있어 새로운 전략의 토대를 마련합니다. 다양한 첨단 소재 간의 시너지 효과와 나노발전기 기술의 통합을 탐구함으로써 이 논문은 보다 효율적이고 다재다능하며 자체 전력 공급 장치를 만드는 길을 닦고 있습니다. 이러한 발전은 휴대용 전자 장치부터 원격 감지 장치에 이르기까지 다양한 산업과 응용 분야에 혁명을 일으키고 지속 가능하고 자급자족하는 에너지 솔루션을 향한 지속적인 패러다임 전환에 기여할 것을 약속합니다. 이 연구의 정점은 재료 과학 및 나노발전기 기술 분야에서 추가적인 혁신을 불러일으켜 새롭고 흥미로운 자가 동력 응용 분야의 길을 열 것으로 예상됩니다.