Turbulent drag reduction (DR) efficiency of water soluble poly(ethylene oxide) (PEO) with two different molecular weights was studied as a function of polymer concentration and temperature in a turbulent flow produced via a rotating disk system. Its mechanical degradation behavior as a function of time in a turbulent flow was also analyzed using both a simple exponential decay function and a fractional exponential decay equation. The fractional exponential decay equation was found to fit the experimental data better than the simple exponential decay function. Its thermal degradation further exhibited that the susceptibility of PEO to degradation increases dramatically with increasing temperature.
Replacement policy of a degradation system is investigated by incorporating the loss function. Loss function is defined by the deviation of the value of quality characteristic from its target value, which determines the loss cost. Cost function is comprised of the inspection cost, replacement cost and loss cost. Two cost minimization problems are formulated : 1)determination of an optimal inspection period given the state for the replacement and 2)determination of an optimal state for replacement under fixed inspection period. Simulation analysis is performed to observe the variation of total cost with respect to the variation of the parameters of loss function and inspection cost, respectively As a result, parameters of loss function are seen to be the most sensitive to the total cost. On the contrary, inspection cost is observed to be insensitive. This study can be applied to the replacement policy of a degradation system which has to produce the quality critical product.
Lincomycin is one of the major species among the Pharmaceuticals and Personal Care Products (PPCPs) detected from the four major rivers in Korea. The structure characterization was performed of six degradation products of lincomycin formed under the irradiation of electron beam, and the degradation efficiency as a function of the various irradiation dose and sample concentration was investigated. Electron beam (10 MeV, 0.5 mA and 5 kW) experiments for the structural characterization of degradation products that are fortified with lincomycin, were performed at the dose of 10 kGy. The separation of degradation products and lincomycin was carried out using a C18 column ($2.1{\times}100$ mm, $3.5{\mu}m$), using gradient elution with 20 mM ammonium acetate and acetonitrile. The structures of six degradation products of lincomycin were proposed by interpretation of mass spectra and chromatograms by LC-MS/MS. The mass fragmentation pathways of mass spectra in tandem mass spectrometry were also proposed. Experiments were performed of the degradation efficiency as a function of the irradiation dose intensity and the initial concentration of lincomycin in an aqueous environment. In addition, increased degradation efficiency was observed with a higher dose of electron beam and lower concentration.
International Journal of Reliability and Applications
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제17권1호
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pp.21-49
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2016
Many mechanical, electrical and electronic products have more than one performance characteristics (PCs). For example the performance degradation of rubidium discharge lamps can be characterized by the rubidium consumption or the decreasing intensity the lamp. The product may degrade due to all the PCs which may be independent or dependent. This paper deals with the design of optimal bivariate step-stress partially accelerated degradation test (PADT) with degradation paths modelled by gamma process. The dependency between PCs has been modelled through Frank copula function. In partial step-stress loading, the unit is tested at usual stress for some time, and then the stress is accelerated. This helps in preventing over-stressing of the test specimens. Failure occurs when the performance characteristic crosses the critical value the first time. Under the constraint of total experimental cost, the optimal test duration and the optimal number of inspections at each intermediate stress level are obtained using variance optimality criterion.
To achieve the commercialization of PEM fuel cell, the durability problem must be solved. Recently, many researchers have focused on this durability problem and degradation studies about membrane and electrode have been reported. But durability characteristics of gas diffusion layer is not much reported yet. Durability of GDL is very important to maintain the performance of PEM fuel cell because the main function of GDL is a path of fuel and water and the GDL degradation causes the loss of the GDL function. In this study, the degradation of GDL, especially, the mechanical degradation process was investigated with the leaching test. The effect of water dissolution was observed through the test and the amount of GDL degradation was measured with various measurement methods such as weight measurement, static contact angle measurement, scanning electron microscope. After 2,000 hours test, the GDL showed structural damage and loss of hydrophobicity.
본 논문은 터널을 구성하고 있는 구성요소(지보재, 주변지반)들의 열화로 인한 터널의 장기거동을 수치해석을 이용하여 예측/분석하였다. 터널의 구성요소들은 시간이 지남에 따라 열화를 겪게 된다. 이러한 열화로 인해 터널의 장기적인 안정성을 예측하는 것은 매우 중요한 이슈이다. 따라서 본 연구에서는 열화를 예측하는 모델을 제시하였으며, 이 모델은 두 개의 파라미터로 구성되어 있다. 그 중 하나는 부재 및 주변지반의 열화로 인해 남아있는 잔류강도를 나타내며, 나머지 하나는 열화되는 모양을 표시한다. 제안한 열화 모델을 이용하여 수치해석을 수행하여 터널의 장기거동을 예측하였다. 그 결과 열화로 인해 터널 주변 지반의 이완응력이 증가하여 터널의 장기적인 안정성에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
The objective of this paper is to demonstrate degradation phenomena through DC degradation tests and predicts degradation phenomena as a function of time from the tests. The ZnO varistor used in this investigation were fabricated by standard ceramic techniques. Especial, these were sintered in nitrogen atmosphere, at 2 h, for $1300^{\circ}C$. The conditions of DC degradation test were 115$\pm$$2^{\circ}C$for 0, 2, 4, and 8 h, respectively. To demonstrate the degradation phenomena of ZnO varistors, Voltagecurrent analyses were performed before and after the degradation test, and frequency analyses were used with the time of the degradation tests. It was found that the degradation occurred in not grain but grain boundary and the degradation behavior of varistors was unsymmetrically degraded with the direction of tests.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권3호
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pp.141-150
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2017
Images obtained from underwater are usually degraded due to the environmental conditions. Some of the typical degradation factors include turbidity and color degradation. These degradations can be attributed to the absorptive and scattering properties of underwater degradation in terms of optical parameters, such as modulation transfer function (MTF), optical transfer function (OTF),point spread function (PSF), and color constancy. In this paper, we use the CODE V optical simulation software to mimic underwater conditions and model the imaging platform, thereby studying various parameters, such as PSF and MTF, and we use the PSF to remove the underwater turbidity. Experimental results show increased performance with the algorithm, compared to other existing methods.
For the degradation of severe noise and ill-conditioned blur the optimization function has the solution spaces which have many local optima around global solution. General restoration methods such as inverse filtering or gradient methods are mainly dependent on the properties of degradation model and tend to be isolated into a local optima because their convergences are determined in the convex space. Hence we introduce genetic algorithm as a searching method which will search solutions beyond the convex spaces including local solutins. In this paper we introudce improved evaluation square error) and fitness value for gray scaled images. Finally we also proposed the local fine tunign of window size and visit number for delicate searching mechanism in the vicinity of th global solution. Through the experiental results we verified the effectiveness of the proposed genetic operators and evaluation function on noise reduction over the conventional ones, as well as the improved performance of local fine tuning.
Super-resolution (SR) has great significance in image processing because it enables downstream vision tasks with high spatial resolution. Recently, SR studies have adopted deep learning networks and achieved remarkable SR performance compared to conventional example-based methods. Deep-learning-based SR models generally require low-resolution (LR) images and the corresponding high-resolution (HR) images as training dataset. Due to the difficulties in obtaining real-world LR-HR datasets, most SR models have used only HR images and generated LR images with predefined degradation such as bicubic downsampling. However, SR models trained on simple image degradation do not reflect the properties of the images and often result in deteriorated SR qualities when applied to real-world images. In this study, we propose an image degradation model for HR satellite images based on the modulation transfer function (MTF) of an imaging sensor. Because the proposed method determines the image degradation based on the sensor properties, it is more suitable for training SR models on remote sensing images. Experimental results on HR satellite image datasets demonstrated the effectiveness of applying MTF-based filters to construct a more realistic LR-HR training dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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