Weidenkaff, A.;Aguirre, M.H.;Bocher, L.;Trottmann, M.;Tomes, P.;Robert, R.
Journal of the Korean Ceramic Society
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v.47
no.1
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pp.47-53
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2010
Ceramics with perovskite-type structure are interesting functional materials for several energy conversion processes due to their flexible structure and a variety of properties. Prominent examples are electrode materials in fuel cells and batteries, thermoelectric converters, piezoelectrics, and photocatalysts. The very attractive physical-chemical properties of perovskite-type phases can be modified in a controlled way by changing the composition and crystallographic structure in tailor-made soft chemistry synthesis processes. Improved thermoelectric materials such as cobaltates with p-type conductivity and n-type manganates are developed by following theoretical predictions and tested to be applied in oxidic thermoelectric converters.
The effects of 0.1g/dl nonionic surfactant solutions on liquid wetting and retention properties of wool fabric are reported. The 10 different nonionic surfactants (Span 20, Tween 20, 40, 60, 80, 21, 61, 81, 65, 85), wool cloth (EMPA 217), and wool soiled cloth (EMPA 107) are used in the study. Both EMPA 217 and 107 have water contact angle($\Theta$)>$90^{\circ}$, which indicates that water spreading over a fabric surface and penetration into the fabric rarely occur. However, EMPA 217 and 107 are easily wetted with perchloroethylene(PCE) having very low values of $\Theta$'s and high values of liquid retention. Water wetting properties are greatly improved by adding nonionic surfactants into the system. Generally, hydrophilic surfactants which have low number of carbon atoms or unsaturated hydrophobic structures are effective in improving water wetting of wool fabrics. The water retention of EMPA 217 and 107 in surfactant solutions have positive relations with $cos{\Theta}$, adhesion tension, and work of adhesion. 40.3% pore volume of EMPA 217 and 26.1% pore volume of EMPA 217 can be filled with water even when we assume $cos{\Theta}=1$ (${\Theta}=0^{\circ}$).
titanate and a silicon carbide/zirconium diboride particulate composite have each been blended with thermoplastic of aqueous binders and extruded. The green extrudates have diameters ranging between 50 and 150 ㎛ and polyethylene-base 150 ${\mu}m$ diameter fibers can be drawn down at elevated temperature to approximately 40 ${\mu}m$ diameter. Hollow fibers with 150${\mu}m$ outer and 90 ${\mu}m$ inner diameter can also be fabricated. Green fibers have been processed into chopped fiber felts for use as gas distributors/current collectors in an experimental solid oxide fuel cell (SOFC) and the first attempts at producing simple textile structures have been successful. The fibers, tubes and felts have been successfully debound and sintered and characterization of the sintered PSZ fibers, for example, has revealed a density in excess of 99% and tensile failure stresses up to 1.0 GPa for 78 ${\mu}m$ diameter fibers.
In the last decade, wireless sensor networks have emerged as a promising technology that could accelerate progress in the field of structural monitoring. The main advantages of wireless sensor networks compared to conventional monitoring technologies are fast deployment, small interference with the surroundings, self-organization, flexibility and scalability. These features could enable mass application of monitoring systems, even on smaller structures. However, since wireless sensor network nodes are battery powered and data communication is the most energy consuming task, transferring all the acquired raw data through the network would dramatically limit system lifetime. Hence, data reduction has to be achieved at the node level in order to meet the system lifetime requirements of real life applications. The objective of this paper is to discuss some general aspects of data processing and management in monitoring systems based on wireless sensor networks, to present a prototype monitoring system for civil engineering structures, and to illustrate long-term field test results.
Feng Wang;Trond R. Henninen;Debora Keller;Rolf Erni
Applied Microscopy
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v.50
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pp.23.1-23.9
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2020
We propose an effective deep learning model to denoise scanning transmission electron microscopy (STEM) image series, named Noise2Atom, to map images from a source domain 𝓢 to a target domain 𝓒, where 𝓢 is for our noisy experimental dataset, and 𝓒 is for the desired clear atomic images. Noise2Atom uses two external networks to apply additional constraints from the domain knowledge. This model requires no signal prior, no noise model estimation, and no paired training images. The only assumption is that the inputs are acquired with identical experimental configurations. To evaluate the restoration performance of our model, as it is impossible to obtain ground truth for our experimental dataset, we propose consecutive structural similarity (CSS) for image quality assessment, based on the fact that the structures remain much the same as the previous frame(s) within small scan intervals. We demonstrate the superiority of our model by providing evaluation in terms of CSS and visual quality on different experimental datasets.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2005.03a
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pp.153-160
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2005
A new nonlinear static analysis method, Effective Modal Pushover Analysis (EMPA) which can evaluate earthquake responses such as story drift and plastic rotation of plastic hinges addressing higher mode effects was developed. Unlike existing nonlinear static procedure based on properties of fundamental vibration mode, the EMPA performs nonlinear static analysis using multiple effective modes constructed by direct combination of natural vibration modes. Therefore higher mode effects can be efficiently considered. In the present study, procedures of the EPMA evaluating inelastic earthquake responese were established and the results were verified by nonlinear time history analysis. The EMPA can be applied to seismic evaluation of high-rise buildings and irregular buildings where higher mode effects become conspicuous.
Structural health monitoring with wireless sensor networks has received much attention in recent years due to the ease of sensor installation and low deployment and maintenance costs. However, sensor network technology needs to solve numerous challenges in order to substitute conventional systems: large amounts of data, remote configuration of measurement parameters, on-site calibration of sensors and robust networking functionality for long-term deployments. We present a structural health monitoring network that addresses these challenges and is used in several deployments for monitoring of bridges and buildings. Our system supports a diverse set of sensors, a library of highly optimized processing algorithms and a lightweight solution to support a wide range of network runtime configurations. This allows flexible partitioning of the application between the sensor network and the backend software. We present an analysis of this partitioning and evaluate the performance of our system in three experimental network deployments on civil structures.
Node layout optimization of structural wireless systems is investigated as a means to prolong the network lifetime without, if possible, compromising information quality of the measurement data. The trade-off between these antagonistic objectives is studied within a multi-objective layout optimization framework. A Genetic Algorithm is adopted to obtain a set of Pareto-optimal solutions from which the end user can select the final layout. The information quality of the measurement data collected from a heterogeneous WSN is quantified from the placement quality indicators of strain and acceleration sensors. The network lifetime or equivalently the network energy consumption is estimated through WSN simulation that provides realistic results by capturing the dynamics of the wireless communication protocols. A layout optimization study of a monitoring system on the Great Belt Bridge is conducted to evaluate the proposed approach. The placement quality of strain gauges and accelerometers is obtained as a ratio of the Modal Clarity Index and Mode Shape Expansion values that are computed from a Finite Element model of the monitored bridge. To estimate the energy consumption of the WSN platform in a realistic scenario, we use a discrete-event simulator with stochastic communication models. Finally, we compare the optimization results with those obtained in a previous work where the network energy consumption is obtained via deterministic communication models.
The effects of nonionic surfactant solutions of 0.1g/dL on detergency and liquid wetting/retention properties of soiled polyester/cotton(65/35) cloth were studied. Soiled polyester/cotton(65/35) cloth (EMPA 104) and 10 different nonionic surfactants (Span 20, Tween 20, 40, 60, 80, 21, 61, 81, 65, 85) were used in the study. The water retention and liquid retention capacity values of soiled cloth were decreased compared with those of unsoiled cloth. The wetting and water retention of soiled cloth improved with addition of surfactants, whereas water retention ratio(W/H) values didnot change markedly. Generally surfactants with low surface tension and high HLB (Hydrophile-lipophile balance) were more effective in improving the wetting/retention properties of soiled cloth. Nonionic surfactants having high ethylene oxide contents of 20 moles; i.e., Tween 20, 40, 60 & 80, showed better detergency than low ethylene oxide contents of 4 moles; i.e., Tween 21, 61 & 81. As HLB values of surfactants and $cos{\theta}$ of the soiled cloth increase, the detergency values of soiled cloth increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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