KR102331892B1 - Apparatus for predicting shape of metal nanoparticles in the heat treatment process, method for predicting thereof - Google Patents
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Abstract
열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치가 개시된다. 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치는, 열처리 과정에서 금속나노입자의 형상 변화를 예측하기 위해 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 입력하도록 마련된 시뮬레이션 조건 입력부; 입력된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 확인하고, 확인된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보에 기초하여 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식을 계산하고, 계산된 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식과 확인된 열처리 정보에 기초하여 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산하는 열처리 시뮬레이션 계산부; 및 계산된 금속나노입자가 변화하는 형상에 응답하여 열처리 과정의 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 출력하는 시뮬레이션 결과 출력부를 포함할 수 있다.An apparatus for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process is disclosed. The apparatus for predicting a shape of metal nanoparticles in a heat treatment process includes: a simulation condition input unit provided to input flooring information, metal nanoparticle formation information, and heat treatment information in order to predict a shape change of metal nanoparticles in the heat treatment process; Check the input flooring information, metal nanoparticle formation information, and heat treatment information, calculate the energy equation of the system in which metal nanoparticles exist based on the confirmed flooring information and metal nanoparticle formation information, and a heat treatment simulation calculation unit for calculating a shape in which the metal nanoparticles change based on the energy equation of the existing system and the confirmed heat treatment information; and a simulation result output unit for outputting a prediction result for information about the changing shape of the metal nanoparticles in the heat treatment process in response to the calculated shape of the metal nanoparticles.
Description
개시된 발명은 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치 및 그 예측 방법에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 금속나노입자의 열처리 과정에서 형상의 변화를 시간에 따라 예측하고, 해당 나노입자를 제작할 수 있는 열처리 제작 공정 조건을 제공할 수 있는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치 및 그 예측 방법에 관한 것이다.The disclosed invention relates to an apparatus for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process and a method for predicting the same, and more particularly, predicting a change in shape over time in the heat treatment process of metal nanoparticles using computer simulation, and corresponding The present invention relates to an apparatus for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process capable of providing heat treatment manufacturing process conditions capable of producing nanoparticles, and a method for predicting the same.
일반적으로 나노입자는 적어도 한 차원이 100nm, 다시 말해 천만분의 1미터(100nm=100.0×10-9m) 이하인 입자이다. 분자나 원자를 조작하여 새로운 소재, 구조, 기계, 기구, 소자를 제작하고 그 구조를 연구하는 나노기술의 영역에 속하는 입자이다.In general, nanoparticles are particles with at least one dimension of less than 100 nm, or ten millionths of a meter (100 nm = 100.0 x 10-9 m). Particles belonging to the field of nanotechnology, which manufacture new materials, structures, machines, instruments, and devices by manipulating molecules or atoms, and study their structures.
나노입자는 금, 은, 실리카, 이황화합물(sulfide)이 대표적이다. 나노입자는 작은 크기에 기인하는 특이하고도 다양한 성질을 보이므로 바이오 칩, 초소형 바이오 센서, 디스플레이 제조 등에 널리 사용된다.Examples of nanoparticles are gold, silver, silica, and sulfide. Nanoparticles exhibit unique and diverse properties due to their small size, so they are widely used in the manufacture of biochips, microscopic biosensors, and displays.
최근에는, 금속나노입자의 열처리 과정에서 형상의 변화를 시간에 따라 예측할 수 있는 시뮬레이션의 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.Recently, research on the development of a simulation capable of predicting a change in shape over time in the heat treatment process of metal nanoparticles is being actively conducted.
이상의 이유로, 개시된 발명의 일 측면은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 금속나노입자의 열처리 과정에서 형상의 변화를 시간에 따라 예측할 수 있는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치 및 그 예측 방법을 제공하고자 한다.For the above reasons, an aspect of the disclosed invention is to provide an apparatus for predicting the shape of metal nanoparticles in the heat treatment process and a method for predicting the shape of the metal nanoparticles in the heat treatment process, which can predict the shape change over time in the heat treatment process of the metal nanoparticles using computer simulation. .
개시된 발명의 다른 측면은 해당 나노입자를 제작할 수 있는 열처리 제작 공정 조건을 제공할 수 있는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치 및 그 예측 방법을 제공하고자 한다.Another aspect of the disclosed invention is to provide an apparatus for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process that can provide heat treatment manufacturing process conditions capable of producing the corresponding nanoparticles, and a method for predicting the same.
개시된 발명의 일 측면에 따른 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치는, 열처리 과정에서 금속나노입자의 형상 변화를 예측하기 위해 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 입력하도록 마련된 시뮬레이션 조건 입력부; 상기 입력된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 확인하고, 상기 확인된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보에 기초하여 상기 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식을 계산하고, 상기 계산된 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식과 상기 확인된 열처리 정보에 기초하여 상기 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산하는 열처리 시뮬레이션 계산부; 및 상기 계산된 금속나노입자가 변화하는 형상에 응답하여 열처리후의 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 출력하는 시뮬레이션 결과 출력부를 포함할 수 있다.The apparatus for predicting a shape of metal nanoparticles in a heat treatment process according to an aspect of the disclosed invention is a simulation condition provided to input flooring information, metal nanoparticle formation information, and heat treatment information in order to predict a shape change of metal nanoparticles in the heat treatment process input unit; Check the input flooring information, metal nanoparticle formation information, and heat treatment information, and calculate the energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist based on the confirmed flooring information and metal nanoparticle formation information, and the calculated a heat treatment simulation calculation unit for calculating a shape in which the metal nanoparticles change based on the energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist and the confirmed heat treatment information; and a simulation result output unit for outputting a prediction result for information about the changing shape of the metal nanoparticles after heat treatment in response to the calculated shape of the metal nanoparticles.
상기 바닥재 정보는 바닥재 형상을 포함할 수 있다.The flooring information may include a flooring shape.
상기 금속나노입자 형성 정보는 열처리전의 금속나노구조체의 도포두께, 금속나노입자의 표면에너지 및 금속나노입자와 바닥재의 계면에너지 사이의 비율을 포함할 수 있다.The metal nanoparticle formation information may include a ratio between the coating thickness of the metal nanostructure before heat treatment, the surface energy of the metal nanoparticle, and the interface energy between the metal nanoparticle and the flooring material.
상기 열처리 정보는 열처리 시간과 열처리 온도를 포함할 수 있다.The heat treatment information may include heat treatment time and heat treatment temperature.
상기 열처리 시뮬레이션 계산부는 상기 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식을 계산할 때에, 도포금속, 바닥재, 부피, 미소 부피, 금속나노입자의 화학적 잠재에너지, 금속나노입자의 표면에너지, 바닥재의 표면에너지, 금속나노입자와 바닥재의 계면에너지를 이용할 수 있다.When the heat treatment simulation calculation unit calculates the energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist, the coated metal, the flooring material, the volume, the microvolume, the chemical potential energy of the metal nanoparticles, the surface energy of the metal nanoparticles, the surface energy of the flooring material, The interfacial energy between metal nanoparticles and flooring material can be used.
상기 열처리 시뮬레이션 계산부는 상기 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산할 때에, 구배, 열처리 정보, 온도에 따른 금속나노입자의 이동성 함수, 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식, 금속나노입자의 분포 정의 함수를 이용할 수 있다.When the heat treatment simulation calculation unit calculates the shape in which the metal nanoparticles change, gradient, heat treatment information, the mobility function of the metal nanoparticles according to temperature, the energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist, the distribution definition function of the metal nanoparticles is available.
상기 시뮬레이션 결과 출력부는 상기 열처리후의 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 ASCII 파일로 출력할 수 있다.The simulation result output unit may output a prediction result for information about the changing shape of the metal nanoparticles after the heat treatment as an ASCII file.
개시된 발명의 다른 측면에 따른 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 방법은, 열처리 과정에서 금속나노입자의 형상 변화를 예측하기 위해 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 입력하고, 상기 입력된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 확인하고, 상기 확인된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보에 기초하여 상기 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식을 계산하고, 상기 계산된 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식과 상기 확인된 열처리 정보에 기초하여 상기 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산하고, 상기 계산된 금속나노입자가 변화하는 형상에 응답하여 열처리후의 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 출력할 수 있다.In the method for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process according to another aspect of the disclosed invention, input flooring information, metal nanoparticle formation information, and heat treatment information to predict a shape change of metal nanoparticles in the heat treatment process, and the input Check the flooring information, the metal nanoparticle formation information, and the heat treatment information, and calculate the energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist based on the confirmed flooring information and the metal nanoparticle formation information, and the calculated metal nanoparticles The shape of the metal nanoparticles is calculated based on the energy equation of the system in which the particles exist and the confirmed heat treatment information, and the shape of the metal nanoparticles after the heat treatment is changed in response to the calculated shape of the metal nanoparticles. A prediction result for shape information can be output.
개시된 발명의 일 측면에 따르면, 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 금속나노입자의 열처리 과정에서 형상의 변화를 시간에 따라 예측할 수 있는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치 및 그 예측 방법을 제공할 수 있다.According to one aspect of the disclosed invention, it is possible to provide an apparatus for predicting the shape of metal nanoparticles in the heat treatment process and a method for predicting the shape, which can predict the change in shape over time in the heat treatment process of the metal nanoparticles using computer simulation. .
개시된 발명의 다른 측면에 따르면, 해당 나노입자를 제작할 수 있는 열처리 제작 공정 조건을 제공할 수 있는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치 및 그 예측 방법을 제공할 수 있다.According to another aspect of the disclosed invention, it is possible to provide an apparatus for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process that can provide heat treatment manufacturing process conditions capable of producing the corresponding nanoparticles, and a method for predicting the same.
도 1은 일 실시예에 의한 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치를 도시한다.
도 2는 열처리 시뮬레이션 계산부에 의해 열처리 과정에서 각 위치에서의 금속나노입자의 움직임을 계산하는 것을 도시한다.
도 3은 시뮬레이션 결과 출력부에 의해 시간에 따라 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 출력한 것을 도시한다.
도 4는 시뮬레이션 결과 출력부에 의해 도포 두께와 바닥재 형상에 따라 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 출력한 것을 도시한다.
도 5는 시뮬레이션 결과 출력부에 의해 제 3 형상 정보에 대한 예측 결과물을 3차원 이미지로 출력하는 과정을 도시한다.
도 6은 일 실시예에 의한 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 방법의 일 예를 도시한다.1 shows an apparatus for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process according to an embodiment.
Figure 2 shows the calculation of the movement of the metal nanoparticles at each position in the heat treatment process by the heat treatment simulation calculation unit.
3 shows the output of prediction results for the shape information of metal nanoparticles that change with time by the simulation result output unit.
Figure 4 shows the output of the prediction result for the shape information of the metal nanoparticles change according to the coating thickness and the shape of the flooring material by the simulation result output unit.
5 illustrates a process of outputting a prediction result for the third shape information as a 3D image by the simulation result output unit.
6 illustrates an example of a method for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process according to an embodiment.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 개시된 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.Like reference numerals refer to like elements throughout. This specification does not describe all elements of the embodiments, and general content in the technical field to which the disclosed invention pertains or content overlapping between the embodiments is omitted. The term 'part, module, member, block' used in the specification may be implemented in software or hardware, and according to embodiments, a plurality of 'part, module, member, block' may be implemented as one component, It is also possible for one 'part, module, member, block' to include a plurality of components.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.Throughout the specification, when a part is "connected" with another part, it includes not only direct connection but also indirect connection, and indirect connection includes connection through a wireless communication network. do.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.In addition, when a part "includes" a certain component, this means that other components may be further included rather than excluding other components unless otherwise stated.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.Throughout the specification, when a member is said to be located “on” another member, this includes not only a case in which a member is in contact with another member but also a case in which another member is present between the two members.
제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.Terms such as 1st, 2nd, etc. are used to distinguish one component from another component, and the component is not limited by the above-mentioned terms.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.In each step, the identification code is used for convenience of description, and the identification code does not describe the order of each step, and each step may be performed differently from the specified order unless the specific order is clearly stated in the context. have.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 개시된 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.Hereinafter, the working principle and embodiments of the disclosed invention will be described with reference to the accompanying drawings.
이하에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 금속나노입자의 열처리 과정에서 형상의 변화를 시간에 따라 예측하고, 해당 나노입자를 제작할 수 있는 열처리 제작 공정 조건을 제공할 수 있는 금속나노입자의 형상 예측 장치를 살펴보기로 한다.In the following, a shape prediction device for metal nanoparticles that can predict changes in shape over time in the heat treatment process of metal nanoparticles using computer simulation and provide heat treatment manufacturing process conditions for manufacturing the nanoparticles will be reviewed. do it with
도 1은 일 실시예에 의한 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치를 도시한다.1 shows an apparatus for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process according to an embodiment.
도 1에 도시된 바와 같이, 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치(100)는 프로그램으로 제공될 수 있다. 프로그램은 시뮬레이션 조건 입력부(110), 열처리 시뮬레이션 계산부(120), 시뮬레이션 결과 출력부(130)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 1 , the
시뮬레이션 조건 입력부(110)는 열처리 과정에서 금속나노입자의 형상 변화를 예측하기 위해 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 입력하도록 마련될 수 있다. 사용자는 시뮬레이션 조건 입력부(110)에 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 입력할 수 있다. 금속나노입자는 Raman 신호를 측정할 때 신호의 세기를 향상시킬 수 있다.The simulation
바닥재 정보는 바닥재 형상(112)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 바닥재 형상(112)은 반지름일 수 있다. 금속나노입자 형성 정보는 열처리 과정의 금속나노입자의 형상을 고려하기 위한 것으로, 열처리전의 금속나노구조체의 도포두께(111), 금속나노입자의 표면에너지 및 금속나노입자와 바닥재의 계면에너지 사이의 비율(115)을 포함할 수 있다. 열처리 정보는 열처리 시간(113)과 열처리 온도(114)를 포함할 수 있다.The flooring information may include a
사용자는 열처리 시뮬레이션 계산부(120)를 클릭하여 열처리 시뮬레이션 계산부(120)를 수행시킬 수 있다. The user may click the heat treatment simulation calculation unit 120 to execute the heat treatment simulation calculation unit 120 .
열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 시뮬레이션 조건 입력부(110)에 의해 입력된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 확인할 수 있다. The heat treatment simulation calculation unit 120 may check the flooring information, the metal nanoparticle formation information, and the heat treatment information input by the simulation
열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 확인된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보에 기초하여 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식을 계산할 수 있다. 열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 사용자가 입력한 바닥재 형상(112), 열처리전의 금속나노구조체의 도포두께(111), 금속나노입자의 표면에너지 및 금속나노입자와 바닥재의 계면에너지 사이의 비율(115)을 확인하여 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식을 계산할 수 있다.The heat treatment simulation calculation unit 120 may calculate an energy equation of a system in which metal nanoparticles exist based on the confirmed flooring information and metal nanoparticle formation information. The heat treatment simulation calculation unit 120 includes the
열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식을 계산할 때에, 도포금속, 바닥재, 부피, 미소 부피, 금속나노입자의 화학적 잠재에너지, 금속나노입자의 표면에너지, 바닥재의 표면에너지, 금속나노입자와 바닥재의 계면에너지를 이용할 수 있다. 예를 들어, 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식은 하기 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.When the heat treatment simulation calculation unit 120 calculates the energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist, the coated metal, the flooring material, the volume, the micro volume, the chemical potential energy of the metal nanoparticles, the surface energy of the metal nanoparticles, the surface of the flooring material Energy, interfacial energy between metal nanoparticles and flooring material can be used. For example, the energy equation of a system in which metal nanoparticles are present can be expressed as [Equation 1] below.
[수학식 1][Equation 1]
열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 계산된 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식과 확인된 열처리 정보에 기초하여 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산할 수 있다. 열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 계산한 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식과 열처리 온도(114)와 열처리 시간(113)을 확인하여 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산할 수 있다.The heat treatment simulation calculation unit 120 may calculate a shape in which the metal nanoparticles change based on the calculated energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist and the confirmed heat treatment information. The heat treatment simulation calculation unit 120 may calculate the shape in which the metal nanoparticles change by checking the calculated energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist, the
열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산할 때에, 구배, 열처리 정보, 온도에 따른 금속나노입자의 이동성 함수, 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식, 금속나노입자의 분포 정의 함수를 이용할 수 있다. 예를 들어, 열처리 시간에 의해 변화하는 금속나노입자의 형상을 예측하는 방정식은 하기 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있다.When the heat treatment simulation calculation unit 120 calculates the shape in which the metal nanoparticles change, the gradient, heat treatment information, the mobility function of the metal nanoparticles according to the temperature, the energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist, and the distribution of the metal nanoparticles You can use defined functions. For example, the equation for predicting the shape of the metal nanoparticles that changes with the heat treatment time can be expressed as [Equation 2] below.
[수학식 2][Equation 2]
이러한, 열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 열처리 시간에 의해 변화하는 금속나노입자의 형상을 계산할 때에, 바닥재의 상부에 도포된 금속나노입자가 열처리 과정에서 발생하는 자기조립(Self-Assembly) 현상을 고려하여 계산할 수 있다. 자기조립은 물질이 자발적으로 조직적인 구조나 형태를 형성하는 성질을 말한다.When calculating the shape of the metal nanoparticles that change according to the heat treatment time, the heat treatment simulation calculation unit 120 considers the self-assembly phenomenon that occurs in the heat treatment process of the metal nanoparticles applied to the top of the flooring. can be calculated by Self-assembly refers to the property of a material to spontaneously form an organized structure or form.
도 2는 열처리 시뮬레이션 계산부에 의해 열처리 과정에서 각 위치에서의 금속나노입자의 움직임을 계산하는 것을 도시한다.Figure 2 shows the calculation of the movement of the metal nanoparticles at each position in the heat treatment process by the heat treatment simulation calculation unit.
도 2에 도시된 바와 같이, 열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 열처리 시간에 의해 변화하는 금속나노입자의 형상을 예측하는 방정식을 이용하여 열처리 과정에서 각 위치(x, y, z)에서의 금속나노입자의 움직임을 계산할 수 있다. 열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 바닥재(M)의 상부에 일정한 도포 두께로 도포된 도포 금속(P)이 열처리 시간에 의해 변화하여 형성되는 금속나노입자의 움직임을 계산할 수 있다. 열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 계산된 금속나노입자의 움직임에 기초하여 금속나노입자가 변화하는 형상을 예측할 수 있다.As shown in FIG. 2 , the heat treatment simulation calculation unit 120 uses an equation for predicting the shape of the metal nanoparticles that change with the heat treatment time. The motion of particles can be calculated. The heat treatment simulation calculation unit 120 may calculate the movement of metal nanoparticles formed by changing the coated metal P applied to the upper portion of the flooring M with a constant coating thickness according to the heat treatment time. The heat treatment simulation calculation unit 120 may predict a shape in which the metal nanoparticles change based on the calculated movement of the metal nanoparticles.
사용자는 시뮬레이션 결과 출력부(130)를 클릭하여 시뮬레이션 결과 출력부(130)를 수행시킬 수 있다.The user may click the simulation result output unit 130 to execute the simulation result output unit 130 .
시뮬레이션 결과 출력부(130)는 열처리 시뮬레이션 계산부(120)에 의해 계산된 금속나노입자가 변화하는 형상에 응답하여 열처리 과정의 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 출력할 수 있다. The simulation result output unit 130 may output a prediction result for information about the changing shape of the metal nanoparticles in the heat treatment process in response to the shape of the metal nanoparticles calculated by the heat treatment simulation calculation unit 120 .
시뮬레이션 결과 출력부(130)는 열처리 과정의 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 ASCII 파일로 출력할 수 있다. 시뮬레이션 결과 출력부(130)는 예측 결과물을 3차원 이미지로 출력할 수 있다. 사용자는 예측 결과물에 대한 출력 간격을 설정할 수 있다.The simulation result output unit 130 may output the prediction result for the information about the changing shape of the metal nanoparticles in the heat treatment process as an ASCII file. The simulation result output unit 130 may output the prediction result as a 3D image. The user can set the output interval for the prediction result.
도 3은 시뮬레이션 결과 출력부에 의해 시간에 따라 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 출력한 것을 도시한다.3 shows the output of prediction results for the shape information of metal nanoparticles that change with time by the simulation result output unit.
도 3에 도시된 바와 같이, 시뮬레이션 결과 출력부(130)는 시간 단위에 따라 열처리 과정의 금속나노입자의 변화하는 제 1 형상 정보, 제 2 형상 정보, 제 3 형상 정보, 제 4 형상 정보에 대한 예측 결과물을 3차원 이미지로 각각 출력할 수 있다.As shown in FIG. 3 , the simulation result output unit 130 provides information on the first shape information, the second shape information, the third shape information, and the fourth shape information of the metal nanoparticles in the heat treatment process according to the time unit. Each prediction result can be output as a 3D image.
도 4는 시뮬레이션 결과 출력부에 의해 도포 두께와 바닥재 형상에 따라 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 출력한 것을 도시한다.Figure 4 shows the output of the prediction result for the shape information of the metal nanoparticles change according to the coating thickness and the shape of the flooring material by the simulation result output unit.
도 4에 도시된 바와 같이, 시뮬레이션 결과 출력부(130)는 열처리 과정의 도포 두께와 바닥재 형상에 따라 금속나노입자의 변화하는 제 1 형상 정보(A), 제 2 형상 정보(B: B1~B10), 제 3 형상 정보(C: C1~C7), 제 4 형상 정보(D: D1~D2)에 대한 예측 결과물을 3차원 이미지로 각각 출력할 수 있다.As shown in FIG. 4 , the simulation result output unit 130 provides first shape information (A) and second shape information (B: B1 to B10) of metal nanoparticles that change according to the coating thickness and the shape of the flooring material during the heat treatment process. ), the third shape information (C: C1 to C7), and the fourth shape information (D: D1 to D2) may be outputted as 3D images, respectively.
예를 들어, 제 1 형상 정보(A)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 30nm이고 도포 두께가 11nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다.For example, the first shape information (A) may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 30 nm and the coating thickness is 11 nm.
제 2 형상 정보(B1)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 30nm이고 도포 두께가 5nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 2 형상 정보(B2)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 30nm이고 도포 두께가 7nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 2 형상 정보(B3)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 40nm이고 도포 두께가 7nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. The second shape information B1 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 30 nm and the coating thickness is 5 nm. The second shape information B2 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 30 nm and the coating thickness is 7 nm. The second shape information B3 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 40 nm and the coating thickness is 7 nm.
또한, 제 2 형상 정보(B4)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 30nm이고 도포 두께가 9nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 2 형상 정보(B5)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 40nm이고 도포 두께가 9nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 2 형상 정보(B6)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 50nm이고 도포 두께가 9nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 2 형상 정보(B7)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 60nm이고 도포 두께가 9nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. In addition, the second shape information B4 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 30 nm and the coating thickness is 9 nm. The second shape information B5 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 40 nm and the coating thickness is 9 nm. The second shape information B6 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 50 nm and the coating thickness is 9 nm. The second shape information B7 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 60 nm and the coating thickness is 9 nm.
또한, 제 2 형상 정보(B8)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 40nm이고 도포 두께가 11nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 2 형상 정보(B9)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 50nm이고 도포 두께가 11nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 2 형상 정보(B10)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 60nm이고 도포 두께가 11nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. In addition, the second shape information B8 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 40 nm and the coating thickness is 11 nm. The second shape information B9 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 50 nm and the coating thickness is 11 nm. The second shape information B10 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 60 nm and the coating thickness is 11 nm.
제 3 형상 정보(C1)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 40nm이고 도포 두께가 5nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 3 형상 정보(C2)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 50nm이고 도포 두께가 5nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다.The third shape information C1 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 40 nm and the coating thickness is 5 nm. The third shape information C2 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 50 nm and the coating thickness is 5 nm.
또한, 제 3 형상 정보(C3)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 50nm이고 도포 두께가 7nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 3 형상 정보(C4)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 60nm이고 도포 두께가 7nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 3 형상 정보(C5)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 70nm이고 도포 두께가 7nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다.In addition, the third shape information C3 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 50 nm and the coating thickness is 7 nm. The third shape information C4 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 60 nm and the coating thickness is 7 nm. The third shape information C5 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 70 nm and the coating thickness is 7 nm.
또한, 제 3 형상 정보(C6)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 70nm이고 도포 두께가 9nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 3 형상 정보(C7)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 70nm이고 도포 두께가 11nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다.In addition, the third shape information C6 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 70 nm and the coating thickness is 9 nm. The third shape information C7 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 70 nm and the coating thickness is 11 nm.
제 4 형상 정보(D1)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 60nm이고 도포 두께가 5nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다. 제 4 형상 정보(D2)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 70nm이고 도포 두께가 5nm일 때의 금속나노입자의 변화하는 형상일 수 있다.The fourth shape information D1 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 60 nm and the coating thickness is 5 nm. The fourth shape information D2 may be a changing shape of the metal nanoparticles when the radius of the flooring material, which is the shape of the flooring material, is 70 nm and the coating thickness is 5 nm.
도 5는 시뮬레이션 결과 출력부에 의해 제 3 형상 정보에 대한 예측 결과물을 3차원 이미지로 출력하는 과정을 도시한다.5 illustrates a process of outputting a prediction result for the third shape information as a 3D image by the simulation result output unit.
도 5에 도시된 바와 같이, 시뮬레이션 결과 출력부(130)는 제 3 형상 정보(C2)에 대한 예측 결과물을 3차원 이미지로 출력할 때에, 광학적 특성이 향상된 금속나노입자의 형상을 출력할 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 결과 출력부(130)는 바닥재 형상인 바닥재 반지름이 50nm이고 도포 두께가 5nm일 때의 열처리가 진행된 금속나노입자에, 재도포 두께가 3nm일 때의 열처리가 진행된 금속나노입자의 변화하는 형상을 출력할 수 있다.As shown in FIG. 5 , the simulation result output unit 130 may output the shape of the metal nanoparticles with improved optical properties when the prediction result for the third shape information C2 is output as a 3D image. . For example, the simulation result output unit 130 shows that the heat treatment is performed when the radius of the flooring material is 50 nm and the coating thickness is 5 nm, and the heat treatment is performed when the re-coating thickness is 3 nm. Changing shapes can be output.
도 6은 일 실시예에 의한 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 방법의 일 예를 도시한다.6 illustrates an example of a method for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process according to an embodiment.
도 6을 참조하면, 사용자는 열처리 과정에서 금속나노입자의 형상 변화를 예측하기 위해 프로그램에 마련된 시뮬레이션 조건 입력부(110)에 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 입력할 수 있다(610). 사용자는 바닥재 형상(112)인 반지름을 입력할 수 있다. 사용자는 열처리전의 금속나노구조체의 도포두께(111), 금속나노입자의 표면에너지 및 금속나노입자와 바닥재의 계면에너지 사이의 비율(115)을 입력할 수 있다. 사용자는 열처리 시간(113)과 열처리 온도(114)를 입력할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the user may input flooring information, metal nanoparticle formation information, and heat treatment information into the simulation
프로그램은 열처리 시뮬레이션 계산부(120)에 의하여, 시뮬레이션 조건 입력부(110)에 의해 입력된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 확인할 수 있다(620).The program may confirm flooring information, metal nanoparticle formation information, and heat treatment information input by the simulation
프로그램은 열처리 시뮬레이션 계산부(120)에 의하여, 확인된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보에 기초하여 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식을 계산할 수 있다(630). 열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 사용자가 입력한 바닥재 형상(112), 열처리전의 금속나노구조체의 도포두께(111), 금속나노입자의 표면에너지 및 금속나노입자와 바닥재의 계면에너지 사이의 비율(115)을 확인하여 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식을 계산할 수 있다.The program may calculate the energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist based on the confirmed flooring information and the metal nanoparticle formation information by the heat treatment simulation calculation unit 120 ( 630 ). The heat treatment simulation calculation unit 120 includes the
열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식을 계산할 때에, 도포금속, 바닥재, 부피, 미소 부피, 금속나노입자의 화학적 잠재에너지, 금속나노입자의 표면에너지, 바닥재의 표면에너지, 금속나노입자와 바닥재의 계면에너지를 이용할 수 있다.When the heat treatment simulation calculation unit 120 calculates the energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist, the coated metal, the flooring material, the volume, the micro volume, the chemical potential energy of the metal nanoparticles, the surface energy of the metal nanoparticles, the surface of the flooring material Energy, interfacial energy between metal nanoparticles and flooring material can be used.
프로그램은 열처리 시뮬레이션 계산부(120)에 의하여, 계산된 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식과 확인된 열처리 정보에 기초하여 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산할 수 있다(640). 열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 계산한 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식과 열처리 온도(114)와 열처리 시간(113)을 확인하여 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산할 수 있다.The program may calculate a shape in which the metal nanoparticles change based on the calculated energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist and the confirmed heat treatment information by the heat treatment simulation calculation unit 120 ( 640 ). The heat treatment simulation calculation unit 120 may calculate the shape in which the metal nanoparticles change by checking the calculated energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist, the
열처리 시뮬레이션 계산부(120)는 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산할 때에, 구배, 열처리 정보, 온도에 따른 금속나노입자의 이동성 함수, 금속나노입자가 존재하는 계의 에너지 방정식, 금속나노입자의 분포 정의 함수를 이용할 수 있다.When the heat treatment simulation calculation unit 120 calculates the shape in which the metal nanoparticles change, the gradient, heat treatment information, the mobility function of the metal nanoparticles according to the temperature, the energy equation of the system in which the metal nanoparticles exist, and the distribution of the metal nanoparticles You can use defined functions.
프로그램은 시뮬레이션 결과 출력부(130)에 의하여, 계산된 금속나노입자가 변화하는 형상에 응답하여 열처리 과정의 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 출력할 수 있다(650). 시뮬레이션 결과 출력부(130)는 열처리 과정의 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 ASCII 파일로 출력할 수 있다. 시뮬레이션 결과 출력부(130)는 예측 결과물을 3차원 이미지로 출력할 수 있다. 시뮬레이션 결과 출력부(130)는 예측 결과물을 3차원 이미지로 출력할 때에, 광학적 특성이 향상된 금속나노입자의 형상을 출력할 수 있다. 사용자는 예측 결과물에 대한 출력 간격을 설정할 수 있다.The program may output, by the simulation result output unit 130 , a prediction result for information about the changing shape of the metal nanoparticles in the heat treatment process in response to the calculated shape of the metal nanoparticles ( 650 ). The simulation result output unit 130 may output the prediction result for the information about the changing shape of the metal nanoparticles in the heat treatment process as an ASCII file. The simulation result output unit 130 may output the prediction result as a 3D image. The simulation result output unit 130 may output the shape of the metal nanoparticles with improved optical properties when the prediction result is output as a three-dimensional image. The user can set the output interval for the prediction result.
이상과 같이, 일 실시예에 따른 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치(100)는 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 금속나노입자의 열처리 과정에서 형상의 변화를 시간에 따라 예측할 수 있다.As described above, the
또한, 일 실시예에 따른 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치(100)는 해당 나노입자를 제작할 수 있는 열처리 제작 공정 조건을 제공할 수 있다.In addition, the
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록 매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록 매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체로 구현될 수 있다.Meanwhile, the disclosed embodiments may be implemented in the form of a recording medium storing instructions executable by a computer. Instructions may be stored in the form of program code, and when executed by a processor, may generate program modules to perform operations of the disclosed embodiments. The recording medium may be implemented as a computer-readable recording medium.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.The computer-readable recording medium includes any type of recording medium in which instructions readable by the computer are stored. For example, there may be a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), a magnetic tape, a magnetic disk, a flash memory, an optical data storage device, and the like.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.The disclosed embodiments have been described with reference to the accompanying drawings as described above. Those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will understand that the present invention may be practiced in other forms than the disclosed embodiments without changing the technical spirit or essential features of the present invention. The disclosed embodiments are illustrative and should not be construed as limiting.
100: 금속나노입자의 형상 예측 장치 110: 시뮬레이션 조건 입력부
120: 열처리 시뮬레이션 계산부 130: 시뮬레이션 결과 출력부100: shape prediction device of metal nanoparticles 110: simulation condition input unit
120: heat treatment simulation calculation unit 130: simulation result output unit
Claims (8)
상기 입력된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 확인하고, 상기 확인된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보에 기초하여 상기 금속나노입자가 존재하는 계에서의 바닥재와 금속나노입자의 총 에너지 방정식을 계산하고, 상기 계산된 금속나노입자가 존재하는 계에서의 바닥재와 금속나노입자의 총 에너지 방정식과 상기 확인된 열처리 정보에 기초하여 상기 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산하는 열처리 시뮬레이션 계산부; 및
상기 계산된 금속나노입자가 변화하는 형상에 응답하여 열처리 과정의 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 출력하는 시뮬레이션 결과 출력부를 포함하는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치.a simulation condition input unit provided to input flooring information, metal nanoparticle formation information, and heat treatment information in order to predict the shape change of the metal nanoparticles during the heat treatment process;
Check the input flooring information, metal nanoparticle formation information, and heat treatment information, and based on the confirmed flooring information and metal nanoparticle formation information, the total energy of the flooring material and the metal nanoparticles in the system in which the metal nanoparticles exist A heat treatment simulation calculation unit for calculating an equation and calculating a shape in which the metal nanoparticles change based on the calculated total energy equation of the flooring material and the metal nanoparticles in the system in which the metal nanoparticles exist, and the confirmed heat treatment information ; and
The apparatus for predicting the shape of metal nanoparticles in the heat treatment process, comprising a simulation result output unit for outputting prediction results for information about the changing shape of the metal nanoparticles in the heat treatment process in response to the calculated shape of the metal nanoparticles.
상기 바닥재 정보는 바닥재 형상을 포함하는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치.According to claim 1,
The floor ash information is a shape prediction device of metal nanoparticles in the heat treatment process including the shape of the floor ash.
상기 금속나노입자 형성 정보는 열처리전의 금속나노구조체의 도포두께, 금속나노입자의 표면에너지와 금속나노입자와 바닥재의 계면에너지 사이의 비율을 포함하는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치.According to claim 1,
The metal nanoparticle formation information includes a ratio between the coating thickness of the metal nanostructure before heat treatment, the surface energy of the metal nanoparticle and the interface energy between the metal nanoparticle and the flooring material.
상기 열처리 정보는 열처리 시간과 열처리 온도를 포함하는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치.According to claim 1,
The heat treatment information is an apparatus for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process including heat treatment time and heat treatment temperature.
상기 열처리 시뮬레이션 계산부는,
상기 금속나노입자가 존재하는 계에서의 바닥재와 금속나노입자의 총 에너지 방정식을 계산할 때에, 도포금속, 바닥재, 부피, 미소 부피, 금속나노입자의 화학적 잠재에너지, 금속나노입자의 표면에너지, 바닥재의 표면에너지, 금속나노입자와 바닥재의 계면에너지를 이용하는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치.According to claim 1,
The heat treatment simulation calculation unit,
When calculating the total energy equation of the flooring material and the metal nanoparticles in the system in which the metal nanoparticles exist, the applied metal, the flooring material, the volume, the micro volume, the chemical potential energy of the metal nanoparticles, the surface energy of the metal nanoparticles, the flooring material A device for predicting the shape of metal nanoparticles in the heat treatment process using surface energy and interfacial energy between metal nanoparticles and flooring.
상기 열처리 시뮬레이션 계산부는,
상기 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산할 때에, 구배, 열처리 정보, 온도에 따른 금속나노입자의 이동성 함수, 금속나노입자가 존재하는 계에서의 바닥재와 금속나노입자의 총 에너지 방정식, 금속나노입자의 분포 정의 함수를 이용하는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치.According to claim 1,
The heat treatment simulation calculation unit,
When calculating the shape in which the metal nanoparticles change, gradient, heat treatment information, the mobility function of metal nanoparticles according to temperature, the total energy equation of the flooring material and metal nanoparticles in the system in which the metal nanoparticles exist, the metal nanoparticles A device for predicting the shape of metal nanoparticles in the heat treatment process using a distribution defining function.
상기 시뮬레이션 결과 출력부는,
상기 열처리 과정의 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 ASCII 파일로 출력하는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치.According to claim 1,
The simulation result output unit,
A device for predicting the shape of metal nanoparticles in the heat treatment process for outputting a prediction result for the changing shape information of the metal nanoparticles in the heat treatment process as an ASCII file.
상기 입력된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보와 열처리 정보를 확인하고,
상기 확인된 바닥재 정보와 금속나노입자 형성 정보에 기초하여 상기 금속나노입자가 존재하는 계에서의 바닥재와 금속나노입자의 총 에너지 방정식을 계산하고,
상기 계산된 금속나노입자가 존재하는 계에서의 바닥재와 금속나노입자의 총 에너지 방정식과 상기 확인된 열처리 정보에 기초하여 상기 금속나노입자가 변화하는 형상을 계산하고,
상기 계산된 금속나노입자가 변화하는 형상에 응답하여 열처리 과정의 금속나노입자의 변화하는 형상 정보에 대한 예측 결과물을 출력하는 열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 방법.In order to predict the shape change of metal nanoparticles during the heat treatment process, input flooring information, metal nanoparticle formation information, and heat treatment information,
Check the input flooring information, metal nano-particle formation information, and heat treatment information,
Calculate the total energy equation of the flooring material and the metal nanoparticles in the system in which the metal nanoparticles exist based on the confirmed flooring information and the metal nanoparticle formation information,
Calculate the shape in which the metal nanoparticles change based on the total energy equation of the flooring material and the metal nanoparticles in the system in which the calculated metal nanoparticles exist and the confirmed heat treatment information,
A method for predicting the shape of metal nanoparticles in a heat treatment process for outputting a prediction result for information about a changing shape of the metal nanoparticles in the heat treatment process in response to the calculated shape of the metal nanoparticles.
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Non-Patent Citations (2)
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| Mustafa M. Aslan et al., Journal of Nanoparticle Research, Vol. 8, pp. 981-994 (2006) |
| Yi Hua et al., Composites Part B: Engineering, Vol. 45, Issue.1, Pages 1464-1470 (2012) |
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