안건

방법론 set up이 필요함.

  1. Orientation → M.E 기반으로 해석한 것 공부.
  2. Injection molding → simulation(MOLDEX-3D) 시, 어떤 식을 이용하여 풀었는지 확인 및 해당 수식 중 length term이 들어갈 수 있는지 확인.
  3. length distribution를 orientation 과 어떻게 연결지을 수 있는지 확인. (조사 또는 idea)

확인사항

  1. 현재 orientation 추출 방식이 length를 고려하게 되는지 → long fiber에서 맞지 않을 가능성
    1. length를 다르게 해서 OT 추출 시 달라지는지?

length distribution과 orientation

  • orientation은 maximum entropy 모델에 의해 distribution이 재구축되며, 이를 K means clustering 기반으로 유사결정립 형성
    • Kmeans의 경우 θ, φ space 상에서 진행하여 비슷한 방향끼리 묶게됨.
    • 이 때 length는 θ, φ space 에서 표현하긴 어려움.
    • 특정 길이의 섬유군이 특정 방향에 집중되는 방식으로 서로 영향이 있을지?
      • 이게 없다면 단순히 Pseudograin을 다시 분할하는 방식이 적합.

241017 회의

- FLD와 FOD의 연결

  • 현재 FOD에서는 Folgar Tucker 식에서 많이 변형된 식을 moldex에서 사용중
  • 이 식에서는 파라미터의 물리적의미를 찾기 상당히 어려움.
  • 그러나 물리적으로 보았을 때 길이가 배향에 영향을 주는 것은 분명함
  • OT자체도 길이별로 추출하면?
    • 문제는 길이별 섬유간 interaction은 고려못함.
  • 지금 필요한거
    • 유사결정립 기반으로 해석을 해야하는데, 현재는 Orientation만 고려를 하도록 되어있고, 여기에 length distribution을 반영해야함.
    • 근데 PG를 나눌 때 length와 orientation을 동시에 고려해서 분할을 하거나, orientation 기준으로 나눠진 한 PG 안에서 length distribution을 고려해야함.
    • 이걸 하려면 각 orientation에서 length 분포가 어떻게 나타나는지가 필요함.
    • 이거에 대한 해결 아이디어
      • OT를 길이별로 추출해서 orientation이 어떻게 나타나는지를 함 보자
        • 이건 길이별 섬유간 interaction은 고려못함.
      • 식들에 근거해서 섬유 길이에 따른 orientation(회전) 정도를 수치화
  • 아이디어 정리
    • 일단 기본 가정은 같은 fiber volume fraction(fvf) 에서, 여러 길이의 섬유들이 섞여있을 때와 같은 길이 섬유만 있을 때, 길이만 같다면 회전, orientation 정도는 같을 것이다. (fiber 간 interaction이 비교적 적은 low fvf에선 타당할 수 있음.)
    • 각 length별로 fvf를 동일하게 설정해서 orientation tensor를 추출할 수 있다.
    • 그러면 각 길이별 나타나는 orientation 정도를 보고, 특정한 orienation에서 나타나는 length distribution, 혹은 length별 기여도를 추측할 수 있다.
    • 이거를 기반으로 φ, θ space 상에서 length에 대한 축을 추가해서 새롭게 kmeans clustering. → 유사결정립 구축

CT?

  • CT결과로 길이 분포가 우리가 확인했던 모델이랑 맞는지 확인
  • data 처리는 될거같은데 한번 더 찍어야함.

확인 필요

  • moldex에서 배향과 길이가 동시에 해석되는건지
    • 이건 확인됨.
  • 사출재 사출 시 섬유 길이에 따른 회전 정도를 식으로 표현한게 있는지?

가능한 문제점

  1. ODF 재구축 시 섬유 길이가 길어질 수록 재구축 결과가 잘 맞지 않을 수 있음.
    1. moldex에서도 장섬유와 단섬유에서의 사출 orientation 예측 기법이 다르다고 함. → 지금은 같음 모델 사용함.

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