The development of the equal channel angular pressing(ECAP) process in metals has recently provided a feasible solution to produce ultra-fine or nano-grained bulk materials with tailored material properties. However, ECAP process is difficult to scale up commercially due to requirements of an excessive load. In this paper, a new Hybrid-ECAP process with torsional die is considered to obtain materials of ultra-fine grain structure under low forming load. An upper bound analysis and numerical simulation (DEFORM 3D, a commercial FEM code) are carried out on the torsional die. By the upper bound analysis, analytical expression for the compression force and rotation speed are obtained. By the FEM analysis, the distribution of strain, stress and deformation are obtained. These results show that the Hybrid-ECAP is a useful process because this process can obtain the homogeneous deformations with relatively low forming load. Additionally, due to decreased forming load, die life can be improve.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제29권6호
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pp.81-93
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2022
As deep learning technology in natural language and visual processing has rapidly developed, collaborative filtering-based recommendation systems using deep learning technology are being actively introduced in the recommendation field. In this study, OCF-GAN, a hybrid collaborative filtering model using GAN, was proposed to solve the one-class and cold-start problems, and its usefulness was verified through performance evaluation. OCF-GAN based on conditional GAN consists of a generator that generates a pattern similar to the actual user preference pattern and a discriminator that tries to distinguish the actual preference pattern from the generated preference pattern. When the training is completed, user preference vectors are generated based on the actual distribution of preferred items. In addition, the cold-start problem was solved by using a hybrid collaborative filtering recommendation method that additionally utilizes user and item profiles. As a result of the performance evaluation, it was found that the performance of the OCF-GAN with additional information was superior in all indicators of the Top 5 and Top 20 recommendations compared to the existing GAN-based recommender. This phenomenon was more clearly revealed in experiments with cold-start users and items.
The development for Eco-friendly cars has been expanded as the concern about environmental pollution and a rise in gas prices. The Electric Vehicle(EV) and Plug in Hybrid Electric Vehicle(PHEV) are generally connected on distribution power systems to charge the traction batteries. The growing number of EV/PHEVs could have a effect on distribution power systems and result in overload of power utilities and power quality problems. In order to reduce the adverse effect on distribution power systems, the influence of electric vehicle loads should be evaluated. In this paper, the influence of electric vehicle loads is evaluated by using OpenDSS(Open Source Distribution System Simulator) according to the penetration rate of electric vehicle.
This paper presents an efficient algorithm for the loss minimization of distribution system by automatic sectionalizing switch operation in large scale distribution systems. Simulated annealing is particularly well suited for large combinational optimization problem, but the use of this algorithm is also responsible for an excessive computation time requirement. Tabu search attempts to determine a better solution in the manner of a greatest-descent algorithm, but it can not give any guarantee for the convergence property. The hybrid algorithm of two methods with two tabu lists and the proposed perturbation mechanism is applied to improve the computation time and convergence property Numerical examples demonstrate the validity and effectiveness of the proposed methodology using a KEPCO's distribution system.
A Dish type solar concentrating system consists of a parabolic concentrator and a cavity receiver. In order to achieve high temperatures from solar energy, it is essential to efficiently reflect the solar rays in the concentrator and to minimize thermal losses in the cavity receiver. Improving the economical efficiency of a solar power system required the stirling unit to be operated continuously. For continuous operation of the stilting unit, the receiver must be continuously provided with thermal energy from solar as well as additional combustion heat. It is possible for a hybrid solar receiver system equipped with an additional combustion to be operated 24 hrs/day. A hybrid solar receiver was designed and manufactured for a total thermal load of 35 kW in the operating temperature range $700^{\circ}C$ to $800^{\circ}C$. The hybrid receiver system was tested in gas-only mode by gas-fired heat to investigate thermal characteristics at inclination angle varying from 0 deg to 30 deg(cavity facing down) and the aperture to cavity diameter ratios of 0(closed cavity) and 1.0(open cavity). This paper has been conducted to measure temperature distribution in cavity surface and to analyze thermal resistances, and the evaporation and condensation heat transfer coefficient in all cases(open and closed cavity).
This paper suggests an optimal identification method for complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Networks(FNN). The proposed Hybrid Identification Algorithm is based on Yamakawa's FNN and uses the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. In this paper, the FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. We use a HCM(Hard C-Means) clustering algorithm to find initial apexes of membership function. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using hybrid algorithm. The proposed hybrid identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregated objective function(performance index) with weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to the selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity(distribution of I/O data), we show that it is available and effective to design an optimal FNN model structure with mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.
본 논문에서는 이동 통신 시스템에서 고속의 전송데이터를 전송할 시스템을 이루기 위해 적응변조 방식을 적용한 Truncated Type-II Hybrid ARQ 방식을 제안했다. 여기서, 나카가미 페이딩 채널 환경으로 적응변조 방식을 해석하였다. 적응변조 시스템은 나카가미 페이딩 지수에 따라서 변조 레벨과 심볼율을 제어할 수 있다. E$_{b}$ /N$_{0}$가 높거나 나카가미 페이딩 지수 m이 높을 경우 이 시스템은 높은 변조 레벨과 높은 심볼율을 선택하여 전송 효율을 증가시키는데 목적이 있다. 이와 반대로, E$_{b}$ /N$_{0}$rk 낮을 경우, 전송 성능 감소를 막기 위해 낮은 변조 레벨과 낮은 심볼율을 선택한다. 변조 방법으로는 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying), 16 QAM(Quadrature Amplitude Modulation), 64 QAM, 256 QAM을 채용하였다. Trucated Type-II Hybrid ARQ 기법에 의한 적응변조 방식은 실시간(delay-limited)처리 및 고신뢰도가 요구되는 이동 통신 및 무선데이터 통신 시스템에 적용이 가능하리라 판단된다.단된다.
본 논문에서는 DS-CDMA 셀룰라 이동통신 시스템에서 고속의 전송데이터를 전송할 시스템을 이루기 위해 적응변조 방식을 적용한 Truncated Type-II Hybrid ARQ 방식을 제안했다. 여기서, 나카가미 페이딩 채널 환경으로 적응변조 방식을 해석하였다. 적응변조 시스템은 나카가미 페이딩 지수에 따라서 변조 레벨과 심볼율을 제어할 수 있다. Eb/No가 높거나 나카가미 페이딩 지수 m이 높을 경우 이 시스템은 높은 변조 레벨과 높은 심볼율을 선택하여 전송 효율을 증가시키는데 목적이 있다. 이와 반대로, $E_b/N_0$가 낮을 경우, 전송 성능 감소를 막기 위해 낮은 변조 레벨과 낮은 심볼율을 선택한다. 변조 방법으로는 QPSK 16QAM, 64QAM, 256QAM을 채용하였다. Truncated Type-II Hybrid ARQ 기법에 의한 적응변조 방식은 실시간 (delay-limited)처리 및 고신뢰도가 요구되는 이동 통신 및 무선 데이터 통신 시스템에 적용이 가능하리라 판단된다.
GUO, Jian;WU, Kai Kun;YE, Lyu;CHENG, Shi Chao;LIU, Wen Jing;YANG, Jing Ying
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권10호
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pp.159-168
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2022
The time series of foreign trade turnover is complex and variable and contains linear and nonlinear information. This paper proposes preprocessing the dataset by the EMD algorithm and combining the linear prediction advantage of the SARIMA model with the nonlinear prediction advantage of the EMD-LSTM model to construct the SARIMA-EMD-LSTM hybrid model by the weight assignment method. The forecast performance of the single models is compared with that of the hybrid models by using MAPE and RMSE metrics. Furthermore, it is confirmed that the weight assignment approach can benefit from the hybrid models. The results show that the SARIMA model can capture the fluctuation pattern of the time series, but it cannot effectively predict the sudden drop in foreign trade turnover caused by special reasons and has the lowest accuracy in long-term forecasting. The EMD-LSTM model successfully resolves the hysteresis phenomenon and has the highest forecast accuracy of all models, with a MAPE of 7.4304%. Therefore, it can be effectively used to forecast the Sino-Russia foreign trade turnover time series post-epidemic. Hybrid models cannot take advantage of SARIMA linear and LSTM nonlinear forecasting, so weight assignment is not the best method to construct hybrid models.
$Al/SiC/Al_{2}O_{3}$ hybrid composites are fabricated by squeeze infiltration method. From the misconstructive of $Al/SiC/Al_{2}O_{3}$ hybrid composites fabricated by squeeze infiltration method, uniform distribution of reinforcements and good bondings are found. Hardness value of $Al/SiC/Al_{2}O_{3}$ hybrid composites increases linearly with the volume fraction of reinforcement because SiC whisker and $Al_{2}$O$_{3}$ fiber have an outstanding hardness. Optimal aging conditions are obtained by examining the hardness of $Al/SiC/Al_{2}O_{3}$ hybrid composites with different aging time. Tensile properties such as Young's modulus and ultimate tensile strength are improved up to 30% and 40% by the addition of reinforcements, respectively. Failure mode of $Al/SiC/Al_{2}O_{3}$ hybrid composites is ductile on microstructural level. Through the abrasive wear test and wear surface analysis, wear behaviour and mechanism of 6061 aluminum and $Al/SiC/Al_{2}O_{3}$ hybrid composites are characterized under various testing conditions. The addition of SiC whisker to $Al/SiC/Al_{2}O_{3}$ composites gives rise to improvement of the wear resistance. The wear resistance of $Al/SiC/Al_{2}O_{3}$ hybrid composites is superior to that of Al/SiC composites. The wear mechanism of aluminum alloy is mainly abrasive wear at low speed range and adhesive and melt wear at high speed range. In contrast, that of $Al/SiC/Al_{2}O_{3}$ hybrid composites is abrasive wear at all speed range, but severe wear when counter material is stainless steel. As the testing temperature increases, wear loss of aluminum alloy decreases because the matrix is getting more ductile, but that of $Al/SiC/Al_{2}O_{3}$ hybrid composites is hardly varied. Oil lubricant is more effective to reduce the wear loss of aluminum alloy and $Al/SiC/Al_{2}O_{3}$ hybrid composites at high speed range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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