비 직교 물성 모델을 이용한 복합재료 계란판의 압축거동 및 파손

한영원; 장승환; 유용문; 전성식

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 한영원 장승환 유용문 전성식

저널정보: 한국복합재료학회 Composites Research Composites Research 제22권 제4호

발행연도: 2009.1

수록면: 20 - 26 (7page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구에서는 직조섬유복합재료를 이용한 계란판 모양의 시편에 대한 드래이핑 공정과 압축 해석을 비직교성 재료 모델을 이용하여 수행하였다. 비 직교 재료 구성 모델은 Xue 등이 2003년에 발표한 것을 상용 프로그램인 LS-DYNA에서 제공하는 사용자 부프로그램 (user subroutine)을 이용하여 본 연구에 적용하였다. 비 직교 재료 구성 모델에서 방향성은 변형 기울기 텐서를 이용하여 계산하였고, 각 단계마다 재료 물성 행렬을 갱신하였다. 비 직교 물성 모델은 바이어스 인장 실험 결과와 비교 검증을 한 후에 계란 판 성형에 적용하였다. 계란 판 해석을 위해 본 연구에서는 열 성형 공정 (드래이핑)과 압축해석을 수행하였다. 압축 해석을 위한 유한요소 모델은 드래이핑 해석으로부터 얻은 유한요소결과를 이용하여 구축하였다.

#비 직교물성 모델 #복합재료 계란판 #압축거동 #열성형 #드레이핑 #non-orthogonal constitutive model #composite egg-box panel #compressive behaviour #thermoforming #draping

참고문헌 (25)

참고문헌 신청

Buet-Gautier, K / 2001 / Experimental Analysis and Modeling of Biaxial Mechanical Behavior of Woven Composite Reinforcements / Experimental mechanics 41 : 260 ~ 269

Chung, J.G / 2007 / Deformation and Energy Absorption of Composite Egg-box Panels / Composites Science and Technology 67 : 2342 ~ 2349

Daniel, I.M. / 2008 / Three-dimensional Characterization of Textile Composites / Composites Part B 39 : 13 ~ 19

Deshpande, V.S. / 2003 / Energy Absorption of an Egg-box Material / Journal of the Mechanics and Physics of Solids 51 : 187 ~ 208

Dong, L. / 2000 / Solid-mechanics Finite Element Simulations of the Draping of Fabrics:a Sensitivity Analysis / Composites Part A 31 : 639 ~ 652

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

한영원

소속기관 한국복합재료학회

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학

논문수 1 이용수 5

장승환

소속기관 중앙대학교

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학

논문수 32 이용수 251

유용문

소속기관 한국복합재료학회

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학

논문수 4 이용수 14

Cheon Seong Sik

소속기관 공주대학교

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학 자연과학 > 지구과학 > 대기과학

논문수 30 이용수 365

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (25)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)