Nanocrystalline $BaTiO_3$ powder could be synthesized by solid-state reaction using the mixture which was prepared by a high energy milling process in a bead mill for $BaCO_3$ and nanocrystalline $TiO_2$ powders mixture. Effect of the milling time on the powder characteristic of the synthesized $BaTiO_3$ powder was investigated. Nanocrystalline $BaTiO_3$ with a particle size of 50 nm was obtained at $800^{\circ}C$. High tetragonal $BaTiO_3$ powder with a tetragonality(=c/a) of 1.009 and a specific surface area of $7.6m^2/g$ was acquired after heat-treatment at $950^{\circ}C$ for 2 h. High energy ball milling was effective in decreasing the reaction temperature and increasing the tetragonality.
Normally, the artificial intelligence algorithms are widely applied to the optimal controller design. Then, it is expected that the best output performance is achieved. Unfortunately, when resulting controller parameters are implemented by using the practical devices, the output performance cannot be the best as expected. Therefore, the paper presents the optimal controller design using the combination between the state-space averaging model and the adaptive Tabu search algorithm with the new criteria as two penalty conditions to handle the mentioned problem. The buck-boost converter regulated by the cascade PI controllers is used as the example power system. The results show that the output performance is better than those from the conventional design method for both input and load variations. Moreover, it is confirmed that the reported controllers can be implemented using the realistic devices without the limitation and the stable operation is also guaranteed. The results are also validated by the simulation using the topology model of MATLAB and also experimentally verified by the testing rig.
A Neural networks has been used for a expert system and fault diagnosis system. It is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping.쪼두 a fault occur in system a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
A FeRh alloy is a well-known efficient magnetocaloric material and some experimental and theoretical studies of bulk FeRh have been reported already by several groups. In this study we report first-principles calculations on magnetic properties of different thickness FeRh thin films in order to investigate the possibility to enhance further the magnetocaloric efficiency. We used two methods of a Vienna Ab-initio Simulation Package (VASP) code and SIESTA package. We found that the FeRh thin films have quite different magnetic properties from the bulk when the thickness is thinner than 6-atomic-layers. While bulk FeRh has a G-type antiferromagnetic(AFM) state, thin films which are thinner than 6-atomic-layers have an A-type AFM state or a ferromagnetic (FM) state. We will discuss possibility of magnetic phase transitions of the FeRh thin films in the view point of a magnetocaloric effect. And we found 4-, 5-, 6-layers films with Fe surface and 7-layers film with Rh surface are FM and they have relatively small magnetocrystalline anisotropy (MCA) energy about less than 70 meV. The small MCA energy leads to reduction of the strength of magnetic field in operating a magnetic refrigerator.
An experimental study on transient critical heat flux (CHF) under flow coastdown has been performed for the water flow in a non-uniformly heated vertical annulus under low flow and a wide range of pressure conditions. The objectives of this study are to systematically investigate the effect of the flow transient on the CHF and to compare the transient CHF with steady-state CHF The transient CHF experiments have been performed for three kinds of flow transient modes based on the coastdown data of a nuclear power plant reactor coolant pump. At the same inlet subcooling, system pressure and heat flux, the effect of the initial mass flux on the critical mass flux can be negligible. However, the effect of the initial mass flux on the time-to- CHF becomes large as the heat flux decreases. The critical mass flux has the largest value for slow flow reduction rate. There is a pressure effect on the ratio of the transient CHF data to steady-state CHF data. Except under low system pressure conditions, the flow transient CHF was revealed to be conservative compared with the steady-state CHF data. Bowling CHF correlation and thermal hydraulic system code MARS show promising results for the prediction of CHF occurrence .
Since the leakage of sodium in an SFR (sodium-cooled fast reactor) causes an explosion upon reaction with air and water, sodium leakages represent an important safety issue. In this study, a novel technique for improving the reliability of sodium leakage detection applying DDVR (dynamic data validation and reconciliation) is proposed and verified to resolve this technical issue. DDVR is an approach that aims to improve the accuracy of a target system in a dynamic state by minimizing random errors, such as from the uncertainty of instruments and the surrounding environment, and by eliminating gross errors, such as instrument failure, miscalibration, or aging, using the spatial redundancy of measurements in a physical model and the reliability information of the instruments. DDVR also makes it possible to estimate the state of unmeasured points. To validate this approach for supporting sodium leakage detection, this study applies experimental data from a sodium leakage detection experiment performed by the Korea Atomic Energy Research Institute. The validation results show that the reliability of sodium leakage detection is improved by cooperation between DDVR and hardware measurements. Based on these findings, technology integrating software and hardware approaches is suggested to improve the reliability of sodium leakage detection by presenting the expected true state of the system.
A new strategy of co-inoculating Bacillus subtilis MA139 with Streptococcus thermophilus and Saccharomyces cerevisiae was used to produce fermented soybean meal (FSBM). Three experiments were conducted to determine the concentration of digestible energy (DE) and metabolizable energy (ME) (Exp. 1), apparent ileal digestibility (AID) and standardized ileal digestibility (SID) of amino acids (AA) (Exp. 2), and feeding value (Exp. 3) of FSBM produced by this new strategy (NFSB) compared with soybean meal (SBM) and conventionally available FSBM (Suprotein). In Exp. 1, twenty-four barrows (initial body weight [BW] of $32.2{\pm}1.7kg$) were randomly allotted to 1 of 4 diets with 6 replicates per diet. A corn basal diet and 3 diets based on a mixture of corn and 1 of 3 soybean products listed above were formulated and the DE and ME contents were determined by the difference method. The results showed that there were no differences in DE and ME between SBM and either FSBM product (p>0.05). In Exp. 2, eight barrows (initial BW of $26.8{\pm}1.5kg$) were fitted with ileal T-cannulaes and used in a replicated $4{\times}4$ Latin square design. Three corn-starch-based diets were formulated using each of the 3 soybean products as the sole source of AA. A nitrogen-free diet was also formulated to measure endogenous losses of AA. The results showed that the SID of all AA except arginine and histidine was similar for NFSB and SBM (p>0.05), but Suprotein had greater (p<0.05) SID of most AA except lysine, aspartate, glycine and proline than NFSB. In Exp. 3, a total of 144 piglets (initial BW of $8.8{\pm}1.2$ kg) were blocked by weight and fed 1 of 4 diets including a control diet with 24% SBM as well as diets containing 6% and 12% NFSB or 12% Suprotein added at the expense of SBM. During d 15 to 28, replacing SBM with 6% NFSB significantly improved average daily gain (ADG) and average daily feed intake (ADFI) (p<0.05) for nursery piglets. During the overall experiment, ADG of piglets fed diets containing 6% NFSB was significantly greater (p<0.05) than that of piglets fed SBM. In conclusion, fermentation with the new strategy did not affect the energy content or the AID and the SID of AA in SBM. However, inclusion of 6% NFSB in diets fed to nursery piglets improved performance after weaning likely as a result of better nutritional status and reduced immunological challenge.
$SF_6$ has been widely used in high voltage power equipment, such as gas insulated switchgear (GIS) and gas insulated transmission line (GIL), because of its excellent insulation and arc extinguishing performance. However, $SF_6$ faces two environmental problems: greenhouse effect and high liquefaction temperature. Therefore, to find the $SF_6$ substitute gases has become a research hotspot in recent years. In this paper, the liquefaction characteristics of $SF_6$ substitute gases were studied. Peng-Robinson equation of state with the van der Waals mixing rule (PR-vdW model) was used to calculate the dew point temperature of the binary gas mixtures, with $SF_6$, $C_3F_8$, $c-C_4F_8$, $CF_3I$ or $C_4F_7N$ as the insulating gas and $N_2$ or $CO_2$ as the buffer gas. The sequence of the dew point temperatures of the binary gas mixtures under the same pressure and composition ratio was obtained. $SF_6/N_2$ < $SF_6/CO_2$ < $C_3F_8/N_2$ < $C_3F_8/CO_2$ < $CF_3I/N_2$ < $CF_3I/CO_2$ < $c-C_4F_8/N_2$ < $C_4F_7N/N_2$ < $c-C_4F_8/CO_2$ < $C_4F_7N/CO_2$. $SF_6/N_2$ gas mixture showed the best temperature adaptability and $C_4F_7N/CO_2$ gas mixture showed the worst temperature adaptability. Furthermore, the dew point temperatures of the $SF_6$ substitute gases at different pressures and the upper limits of the insulating gas mole fraction at $-30^{\circ}C$, $-20^{\circ}C$ and $-10^{\circ}C$ were obtained. The results would supply sufficient data support for GIS/GIL operators and researchers.
Objective: The objective of this experiment was to determine the net energy (NE) content of full-fat rice bran (FFRB), corn germ meal (CGM), corn gluten feed (CGF), solvent-extracted peanut meal (PNM), and dehulled sunflower meal (SFM) fed to growing pigs using indirect calorimetry or published prediction equations. Methods: Twelve growing barrows with an average initial body weight (BW) of $32.4{\pm}3.3kg$ were allotted to a replicated $3{\times}6$ Youden square design with 3 successive periods and 6 diets. During each period, pigs were individually housed in metabolism crates for 16 d, which included 7 days for adaptation. On d 8, the pigs were transferred to the respiration chambers and fed one of the 6 diets at 2.0 MJ metabolizable energy (ME)/$kg\;BW^{0.6}/d$. Total feces and urine were collected and daily heat production was measured from d 9 to d 13. On d 14 and d15, pigs were fed at their maintenance energy requirement level. On the last day pigs were fasted and fasting heat production was measured. Results: The NE of FFRB, CGM, CGF, PNM, and SFM measured by indirect calorimetry method was 12.33, 8.75, 7.51, 10.79, and 6.49 MJ/kg dry matter (DM), respectively. The NE/ME ratios ranged from 67.2% (SFM) to 78.5% (CGF). The NE values for the 5 ingredients calculated according to the prediction equations were 12.22, 8.55, 6.79, 10.51, and 6.17 MJ/kg DM, respectively. Conclusion: The NE values were the highest for FFRB and PNM and the lowest in the corn co-products and SFM. The average NE of the 5 ingredients measured by indirect calorimetry method in the current study was greater than values predicted from NE prediction equations (0.32 MJ/kg DM).
Objective: The research was conducted to determine the digestible (DE) and metabolizable energy (ME) contents as well as the apparent total tract digestibility (ATTD) of nutrients in corn, waxy corn and steam-flaked corn fed to growing pigs. Methods: Eighteen growing pigs with initial body weight of $15.42{\pm}1.41kg$ were randomly allotted to three diets including a corn diet, a waxy corn diet and a steam-flaked corn diet in a completely randomized design. Each treatment contained six replicates. The experiment lasted for 12 days, which comprised 7-d adaptation to diets followed by a 5-d total collection of feces and urine. The energy contents and the nutrient digestibility in three ingredients were calculated using direct method. Results: Compared to normal corn, both the amylose and dietary fiber contents in waxy corn were numerically lower, but the starch gelatinization degree was numerically greater. Moreover, the DE and ME contents as well as the ATTD of neutral detergent fiber and acid detergent fiber (ADF) in waxy corn were significantly greater (p<0.05) than those in normal corn when fed to growing pigs. Furthermore, the steam-flaked corn had greater (p<0.05) DE and ME contents, and ATTD of ether extract and ADF compared to normal corn. Conclusion: Both variety and processing procedure have influence on chemical compositions, energy contents and nutrient digestibility of corn. The waxy corn and steam-flaked corn had greater degree of starch gelatinization and DE and ME contents compared to normal corn when fed to growing pigs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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