나사의 고속 3D 프린터 제조 기술

나사의 고속 3D 프린터 제조 기술 - RAMPT

(Credits: NASA)

(Engineers at NASA test a 2,400 lbf thrust 3D-printed copper rocket thrust chamber with composite overwrap to see if the uniquely made hardware can withstand the heat and structural loads from testing. A total of 18 hot fire tests at high chamber pressure were conducted at NASA’s Marshall Space Flight Center, and the 3D printed hardware successfully withstood the heat and loads. The tests demonstrated the new 3D-printed and composite technologies, as well as a new additive technique for the nozzle, were feasible for thrust chamber assembly.

Credits: NASA)

지난 수년 간 나사는 최신 금속 3D 프린팅 기술을 개발해 로켓 엔진 등 주요 부품 생산에 적용해 왔습니다. 로켓 엔진은 매우 복잡한 구조를 지니고 있을 뿐 아니라 소량 생산할 수밖에 없어 단가를 낮추기 매우 어려운 부품에 속합니다. 3D 프린터를 이용해서 한 번에 출력하면 구조를 단순하게 만들어 단가를 낮추는 것은 물론 제조 기간도 획기적으로 단축할 수 있습니다. 여기에 하나의 3D 프린터로 다양한 로켓 엔진과 부품을 제조할 수 있어 다품종 소량 생산 방식인 우주 로켓 엔진 부분에서 최적화된 제조 기술이라고 할 수 있습니다.

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https://blog.naver.com/jjy0501/221173020864

Rapid and Analysis Manufacturing Propulsion Technology (RAMPT) 프로젝트는 로켓 엔진의 트러스트 챔버 어셈블리 (thrust chamber “assemblies)을 구성하는 연소 챔버, 노즐, 조인트 부분을 3D 프린팅 기술을 응용해 비용과 시간을 획기적으로 단축시키는 연구입니다. 예를 들어 3D 프린터로 구리 연소 챔버를 만든 후 탄소 섬유로 씌우면 제조 시간과 비용만 줄이는 것이 아니라 기존의 방식보다 무게를 50% 줄일 수 있습니다. 3D 프린팅 방식은 다축 로봇 팔과 레이저를 이용해서 금속 파우더를 녹여 붙이는 방식을 채택했습니다.

(동영상)

언뜻 보기에는 이것이 왜 혁신인지 알 수 없지만, 과거 로켓 연소 챔버와 노즐은 여러 개의 금속 부품을 결합해 만들었기 때문에 많은 비용과 시간이 소모됐을 뿐 아니라 무게도 무거웠습니다. 이를 한 번에 출력할 수 있게 되면 상당한 시간과 비용이 절감될 뿐 아니라 사실 안전성도 높아질 수 있습니다. RAMPT 기술은 이전에 선보인 나사의 3D 프린팅 기술과 달리 로봇 팔을 이용해 매우 큰 구조물도 출력할 수 있기 때문에 앞으로 산업 분야에서의 응용도 기대됩니다.

참고

https://www.nasa.gov/directorates/spacetech/game_changing_development/projects/RAMPT/

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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