Hard Tin coating on tool steel substrate were prepared using the pulsed PACVE. An orthogonal experimental design was employed to find the best deposition conditions for TiN coating and to systematically understand the effect of processing parameters. The small size Taguchi matrix called the L16 was used for experiment and ANOVA(ANalysis of VAriance) was followed to study the effect of main parameters on hardness and adhesion TiN coatings. In conclusion, pulse on/off time ratio and pulsing frequency were the major deposition parameters to determine hardness and adhesion of TiN coating in the pulsed DC PACVE process. (200) preferred orientation, columnar growth and dome-shaped surface morphology of the TiN films gave rise to a high hardness and a good adhesion to the substrates.
The classification and recognition of two-dimensional trademark patterns independently of their position, orientation, size and scale by proposing two feature vectors has been discussed. The paper presents experimentation on two feature vectors showing size- invariance and scale-invariance respectively. Both feature vectors are equally invariant to rotation as well. The feature extraction is based on local as well as global statistics of the image. These feature vectors have appealing mathematical simplicity and are versatile. The results so far have shown the best performance of the developed system based on these unique sets of feature. The goal has been achieved by segmenting the image using connected-component (nearest neighbours) algorithm. Second part of this work considers the possibility of using back propagation neural networks (BPN) for the learning and matching tasks, by simply feeding the feature vectosr. The effectiveness of the proposed feature vectors is tested with various trademarks, not used in learning phase.
$ZrTiO_4$ dielectric thin films were coated by metal-organic decomposition, and annealed by rapid thermal processing up to $900^{\circ}C$ for their crytallization. Crystallized single-phase $ZrTiO_4$ thin films were fabricated above the annealing temperature of $800^{\circ}C$, but their grains were randomly oriented without specific textured orientation. Best dielectric properties were presented by the sample annealed at $800^{\circ}C$ which had crystalline structure and flat surface. Dielectric constant of the film was maintained at 32 throughout full frequency range up to 6 GHz, and dielectric loss was varied between 0.01 and 0.04.
Transparent conducting indium tin oxide (TC-ITO) thin films are deposited on soda lime glass by a dc magnetron sputtering technique having the unbalanced-magnet structure in order to improve the electrical/material characteristics and to avoid the surface damages. The material properties are measured by the x-ray diffractometer (XRD) and atomic force microscope (AFM). The (400) peak as the preferred orientation of <100> direction for ITO thin films is stabilized with the increase of substrate temperature. The surface roughness estimated by AFM 3D image at the substrate temperature of 40$0^{\circ}C$ is extremely uniform. The best resistivity of ITO films (5500 $\AA$ thick) at 40$0^{\circ}C$ is about 1.3$\times$10$^{-4}$$\Omega$cm on the position of 4 cm from substrate center.
This paper presents a geometrical approach to the characteristic analysis of parallel mechanism with free joints intended for use as a planar task robot. Solution of the forward and inverse kinematic problems are described. Because the mechanism has only three degree-of-freedom output, constraint equations must be generated to describe the inter-relationship between actuated joints and free joints so as to describe the position and orientation of the moving platform. Once these constraints are incorporated into the kinematics model, a constrained Jacobian matrix is obtained. and it is used for the solution of the forward kinematic equations by Newton-Raphson technique. Another Jacobian matrix was derived to describe the interrelationship between actuated joints and moving platform. The stiffness, velocity transmission ratio, force transmission ratio and dexterity of the mechanism are then determined based on this another Jacobian matrix. The geometrical construction of the mechanism for the best performance was investigated using the characteristic analysis.
The mechanical properties of nano composites were evaluated for structural performance in order to enhance their applicability to the car and machine industrial fields. Carbon fiber reinforced plastics (CFRP) and GFRP were manufactured by vacuum-assisted resin transfer molding (VARTM) process with good mechanical properties. Tensile test was conducted to obtain the process factor of each composite. Also, carbon nano fiber (CNF) was dispersed in the composites and the relationship between the mechanical property and the CNF fraction was compared. The tensile strength and stiffness of 0/90 laminated CFRP were the best. CFRP/CNF (0.5 wt.%) was confirmed to be an excellent material for its elasticity and tensile strength.
The aim of the paper is to use optimization and advanced numerical computation of a sail fiber-reinforced composite model to increase the performance of a yacht under wind action. Designing a composite-shell system against the wind is a very complex problem, which only in the last two decades has been approached by advanced modeling, optimization and computer fluid dynamics (CFDs) based methods. A sail is a tensile structure hoisted on the rig of a yacht, inflated by wind pressure. Our objective is the multiple criteria optimization of a sail, the engine of a yacht, in order to obtain the maximum thrust force for a given load distribution. We will compute the best possible yarn thickness orientation and distribution in order to minimize the total fiber volume with some displacement constraints and in order to leave the most uniform stress distribution over the whole structure. In this paper our attention will be focused on computer simulation, modeling and optimization of a sail-shape mathematical model in different regatta and wind conditions, with the purpose of improving maneuverability and speed made good.
Given a positive integer k as input, a spatial preference query finds the k best data objects based on the scores (e.g., qualities) of feature objects in their spatial neighborhoods. Several solutions have been proposed for spatial preference queries in Euclidean space. A few algorithms study spatial preference queries in undirected spatial networks where each edge is undirected and the distance between two points is the length of the shortest path connecting them. However, spatial preference queries have not been thoroughly investigated in directed spatial networks where each edge has a particular orientation that makes the distance between two points noncommutative. Therefore, in this study, we present a new method called ALPS+ for processing spatial preference queries in directed spatial networks. We conduct extensive experiments with different setups to demonstrate the superiority of ALPS+ over conventional solutions.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.23-30
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2021
Sentiment Analysis has become very important field of research because posting of reviews is becoming a trend. Supervised, unsupervised and semi supervised machine learning methods done lot of work to mine this data. Feature engineering is complex and technical part of machine learning. Deep learning is a new trend, where this laborious work can be done automatically. Many researchers have done many works on Deep learning Convolutional Neural Network (CNN) and Long Shor Term Memory (LSTM) Neural Network. These requires high processing speed and memory. Here author suggested two models simple & bidirectional deep leaning, which can work on text data with normal processing speed. At end both models are compared and found bidirectional model is best, because simple model achieve 50% accuracy and bidirectional deep learning model achieve 99% accuracy on trained data while 78% accuracy on test data. But this is based on 10-epochs and 40-batch size. This accuracy can also be increased by making different attempts on epochs and batch size.
The first grid-connected, building-integrated transparent amorphous silicon photovoltaic installation has been operated since October 2004 in Yongin, Korea. The 2.2kWp transparent PV system was applied to the facade of entrance hall in newly constructed KOLON E&C R&D building. The PV module is a nominal 0.98m ${\times}$ 0.95m, 10% transparent, laminated, amorphous(a-Si) thin-film device rated at 44 Wp per module. To demonstrate the architectural features of thin film PV technologies for daylighting application, transparent PV modules are attached to the building envelope with the form of single glazed window and special point glazing(SPG) frames. Besides power generation, the 10% transmittance of a-Si PV module provides very smooth natural daylight to the entrance hall without any special shading devices for whole year. The installation is fully instrumented and is continuously monitored in order to allow the performance assessment of amorphous silicon PV operating at the prevailing conditions. This paper presents measured power performance data from the first 12 months of operation. For the first year, annual average system specific yield was just 486.4kWh/kWp/year which is almost half of typical amorphous silicon PV output under the best angle and orientation. It should be caused by building orientation and self-shading of adjacent mass. Besides annual power output, various statistical analysis was performed to identify the characteristics of transparent thin film PV system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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