This article covers the fundamentals of stress-induced diffusion, focusing on the theoretical model for hydrogen transport through self-stressed electrode. First, the relationship between hydrogen diffusion and macroscopic deformation of the electrode specimen was briefly introduced, and then it was classified into the diffusion-elastic and elasto-diffusive phenomena. Next, the transport equation for the flux of hydrogen caused simultaneously by both the concentration gradient and the stress gradient was theoretically derived. Finally, stress-induced diffusion was discussed on the basis of the numerical solutions to the derived transport equation under the permeable and impermeable boundary conditions.
본 연구에서는 간헐적인 유동에 의거한 체적 대류 모델을 설정하고, 구배 확 산 모델에 유동장의 중심부와 외부에서 서로 다른 무게값을 부여하는 혼성 확산 모델 (hybrid diffusion model)을 제안하며, 이 모델을 검증하기 위한 첫 단계로서 평면 제 트 유동에 대하여 수치 계산을 수행하다. 여기에는 간헐도에 대한 난류 전달 방정식 이 필요한데 이 방정식의 생성항(production term)은 곧 외부의 비회전 유동이 난류성 유체로 유입되는 정도를 의미하게 된다.
Numerical prediction of the diffusion controlled transition in a turbine gas pass is important because it can change the local heat transfer rate over a turbine blade as much as three times. In this study, the gas flow over turbine blade is simplified to the flat plate boundary layer, and an adaptive grid scheme redistributing grid points within the computation domain is proposed with a great emphasis on the construction of the grid control function. The function is sensitized to the second invariant of the mean strain tensor, its spatial gradient, and the interaction of pressure gradient and flow deformation. The transition process is assumed to be described with a κ-ε turbulence model. An elliptic solver is employed to integrate governing equations. Numerical results show that the proposed adaptive grid scheme is very effective in obtaining grid independent numerical solution with a very low grid number. It is expected that present scheme is helpful in predicting actual flow within a turbine to improve computation efficiency.
To solve the edge ringing or block effect caused by the partial differential diffusion in image enhancement domain, a new image enhancement algorithm based on bidirectional diffusion, which smooths the flat region or isolated noise region and sharpens the edge region in different types of defect images on aviation composites, is presented. Taking the image pixel's neighborhood intensity and spatial characteristics as the attribute descriptor, the presented bidirectional diffusion model adaptively chooses different diffusion criteria in different defect image regions, which are elaborated are as follows. The forward diffusion is adopted to denoise along the pixel's gradient direction and edge direction in the pixel's smoothing area while the backward diffusion is used to sharpen along the pixel's gradient direction and the forward diffusion is used to smooth along the pixel's edge direction in the pixel's edge region. The comparison experiments were implemented in the delamination, inclusion, channel, shrinkage, blowhole and crack defect images, and the comparison results indicate that our algorithm not only preserves the image feature better but also improves the image contrast more obviously.
Hygroscopic knitted cotton fabric was found to spontaneously absorb water showing a significantly wide concentration gradient in the absorption direction. A semi-empirical diffusion model was introduced to describe how the wicking behavior compared to the classical capillary model (Washburn's equation), which has been widely used in the textiles industry. The capillary sorption curve and the permeability coefficient, which are key variables for the model equations, were measured using an electronic balance. The concentration profile as a function of the wicking distance and the elapsed time was derived, based on the diffusion model. From the concentration profile, the wicking distance detectable by the human eye or a digital camera with the aid of an image-analysis system, could be described realistically as a function of the time. The classical capillary model could be modified by introducing the tortuous correction factor to match the diffusion model. Wicking models and data-processing techniques in the work could provide useful tools for objectively evaluating the textile's wicking performances.
본 연구는 원격탐사 영상분류 과정에 이방성 분산 복원의 적용을 제안하고 있다. 수정 이방성 분산 복원은 많은 원격탐사 영상에 나타나는 지리적 연결성을 대표하는 Markov random field에 기반한 확률적 모형을 사용하고 있고 반복적인 확산과정을 통해 영상복원을 수행한다. 제안 확산과정은 지리적 연결성과 연관된 응집력 계수를 위하여 brightness gradient의 함수를 사용하며 매 반복단계마다 adaptive하게 추정한다. 한반도의 위성 원격탐사 자료에 대한 실험을 실시하였고 제안된 수정 이방성 분산 복원의 적용은 실제 관측 자료에도 매우 효과적임을 알 수 있었다.
Anisotropic diffusion is a selective smoothing technique that promotes smoothing within a region instead of smoothing across boundaries. In anisotropic diffusion, the rate of smoothing is controlled by the local value of the diffusion coefficient chosen to be a function of the local image gradient magnitude. El-Fallah and Gary E. Ford represented the image as a surface and proved that setting the inhomogeneous diffusion coefficient equal to the inverse of the magnitude of the surface normal results in surface evolving speed that is proportional to the mean curvature of the image surface. This model has the advantage of having the mean curvature diffusion (MCD) render invariant magnitude, thereby preserving structure and locality. In this paper, the proposed MCD model efficiently reduces diffusion coefficient at the thin edges using the smoothness of the surface.
This study proposed a modified anisotropic diffusion restoration for image classification. The anisotropic diffusion restoration uses a probabilistic model based on Markov random field, which represents geographical connectedness existing in many remotely sensed images, and restores them through an iterative diffusion processing. In every iteration, the bonding-strength coefficient associated with the spatial connectedness is adaptively estimated as a function of brightness gradient. The gradient function involves a constant called "temperature", which determines the amount of discontinuity and is continuously decreased in the iterations. In this study, the proposed method has been extensively evaluated using simulated images that were generated from various patterns. These patterns represent the types of natural and artificial land-use. The simulated images were restored by the modified anisotropic diffusion technique, and then classified by a multistage hierarchical clustering classification. The classification results were compared to them of the non-restored simulation images. The restoration with an appropriate temperature considerably reduces error in classification, especially for noisy images. This study made experiments on the satellite images remotely sensed on the Korean peninsula. The experimental results show that the proposed approach is also very effective on image classification in remote sensing.
The numerical simulations of flowfield and pollutant dispersion over two-dimensional hills of various shapes are described. The Reynolds-averaged Wavier-Stokes equations and concentration diffusion equation based on the gradient diffusion theory have been applied to the atmospheric shear flow over the bell-shaped hills which are basic components of the complex terrain. The flow characteristics such as velocity profiles of the geophysical boundary layer, speed-up phenomena, mean pollutant concentration profiles are compared with experimental data to validate the present numerical procedure and it has been found that the present numerical results agree well with experiments and other numerical data. It has been also found that the distributions of ground level concentration are strongly influenced by the source location and height.
A numerical model for diffusion and dissolution controlled transport from dispersed matrix is presented. The rate controlling process for transport is considered to be diffusion of drug through a concentration gradient coupled with time-dependent surface change and/or disappearance of the dispersed drug in response to the dissolution. The transport behavior of drug was explained in terms of ${\nu}$ parameter: ${\nu}$ value means a ratio of diffusion time constant and dissolution time constant. This general model has wide range of application from where release is controlled by the diffusion rate to where release is governed by the dissolution rate. Based on this model, theoretical drug concentration, particle size distributions in the polymer matrix system and the resulting release rate were also investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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