본 논문에서는 교류전류 집중현상이 고려된 바이폴라 등가모델에서 내부 베이스-컬렉터 캐패시턴스(C/sub μ/)와 외부 베이스-컬렉터 캐패시턴스(C/sub μx/)를 분리해서 추출하는 개선된 방법을 연구하였다. 먼저, 기존 추출방법들의 문제점들을 파악하고, 교류전류 집중 캐패시턴스가 포함된 차단모드 등가회로로부터 개선된 추출방정식들을 유도하였다. 이렇게 추출된 C/sub μx/와 C/sub μx/를 사용하여 모델 된 전류 및 전력이득 주파수 응답곡선들은 기존 추출방법으로 얻어진 곡선보다 측정 데이터와 훨씬 잘 일치되었으며, 이는 개선된 추출방법의 정확도를 증명한다.
This work focuses on the application of nanofiltration (NF) to the concentration of a pharmaceutical product, Clavulanate ($CA^-$), from clarified fermentation broths, which show a complex composition with six main identified ions ($K^+$, $Cl^-$, ${NH_4}^+$, $H_2{PO_4}^-$, ${SO_4}^{2-}$ and $CA^-$), glucose and glycerol. The solutes transport through the NF membrane pores was investigated using the SEDE (Steric, Electric and Dielectric Exclusion) model. This model was applied to predict the rejection rates of the initial feed solution and the final concentrated solution (10-fold concentrated solution). The best results were achieved with a single fitted parameter, ${\varepsilon}_p$ (the dielectric constant of the solution inside pores) and considering that the membrane selectivity is governed by steric, electric (Donnan) and Born dielectric exclusion mechanisms. While the predicted intrinsic rejections of solutions comprising up to six ions and uncharged solutes were in good agreement with the experimental values, the deviations were much larger for the 10-fold concentrated solution.
Rotary machine is major equipment in industry. The rotary machine is applied for a machine tool, ship, vehicle, power plant, and so on. But a spindle fault increase product's expense and decrease quality of a workpiece in machine tool. A turbine in power plant is directly connected to human safety. National crisis could be happened by stopping of rotary machine in nuclear plant. Therefore, it is very important to know rotary machine condition in industry field. This study mentioned fault diagnosis algorithm with statistical parameter and empirical mode decomposition. Vibration locations can be found by analyze kurtosis of data from triaxial axis. Support vector of data determine threshold using hyperplane with fault location. Empirical mode decomposition is used to find fault caused by intrinsic mode. This paper suggested algorithm to find direction and causes from generated fault.
This paper is concerned with a particular fracture mechanics parameter ${\Delta}K_{th}$, known as the 'threshold stress intensity range', or 'fatigue threshold'. This threshold ${\Delta}K_{th}$ constitutes, as it were, a hinge between the notion of crack initiation and the notion of crack growth. It has often been thought that, like the endurance limit, it could be an intrinsic criterion of the material. The study was conducted on a SA-508 pressure vessel steel used in the nuclear power industry. This material exhibits a typical threshold effect in the range of the crack growth rates which were determined; that is, below approximately $da/dN=10^{-6}mm/cycle$, the slope of the da./dN versus ${\Delta}K$ curve is almost vertical. The value of ${\Delta}K_{th}$ was determined at a growth rate of $10^{-7}$ mm/cycle according to the ASTM Standard for threshold testing. The fatigue threshold values are in the range 21 $kg/mm^{3/2}$ to 12 $kg/mm^{3/2}$ depending on the stress ratio effect.
Kim, Seok Hwan;Yeo, Sanghak;Yang, Jaeyoung;Park, Keunoh;Hur, Gieung;Lee, Jaeho;Lee, Jaichan
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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pp.381.2-381.2
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2014
In this study the amorphous carbon films were deposited by PECVD at the substrate temperature range of 250 to $600^{\circ}C$, and the process conditions of higher and lower precursor flow rate, respectively. The temperature was a main parameter to control the density and mirco-structures of carbon films, and their's properties depended with the process temperatrue are changed by controlling precursor flow rate. The precursor feeding rate affect on the plasma ion density and a deposition reactivity. This change of film properties was obtained the instrinsic stress, FT-IR & Raman analysis, refractive index (RI) and ext. coef. (k) measured by ellipsometer. In the process conditions of lower and higher flow rate of precursor it had a different intrinsic stress as a function of the substrate temperature.
In this paper, we investigate the correlation between the radial ultraviolet color distribution and the shapes of the ultraviolet isophote for elliptical galaxies (M32, NGC 1399) and spiral bulges (of M31, M81) by using their archival UIT images. For M31, M81, and NGC 1399, the radial ultraviolet color distributions show a two-component trend; as the distance from the galactic center increase the color becomes redder in the inner region while it becomes bluer in the outer region. On the other hand, the color of M32 continues to become bluer with the increasing galactocentric distance. We also find, unlike the optical/IR images, significant variations of the position angle and the ellipticity in the ultraviolet isophotes of M31, M81, and NGC 1399 through the inner regions. For M32, the variation is significant in the outer region. Since these variation implies the triaxiality of their intrinsic shapes, we suggest that the early-type galaxies and spiral bulges with a radial color gradient in ultraviolet tend to have a triaxiality. On the other hand, the shape parameter characterized by the fourth order cosine Fourier coefficient of the isophote, a(4)/a, indicates that the systematic deviations of the ultraviolet isophotes of the four galaxies are smaller than $\~0.2\%$ in units of the semi-major axis. The latter result implies that the ultraviolet isophotes of the galaxies have a pure elliptical shape rather than the boxy or disky shapes. Therefore, there is no clear evidence of correlation between the radial ultra-violet color gradient and the boxy/disky shapes of isophotes.
본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.
본 논문에서는 NQS(non-quasi-static)효과를 고려한 FD(fully depleted)-SOI(silicon-on-insulator) MOSFETs의 고주파 소신호 모델링을 위한 등가회로 변수들을 간단하고 정확히 추출하는 방법을 제시하였다. 제시된 추출방법은 임피던스와 어드미턴스 행렬계산으로 S-파라미터의 측정 결과로부터 MOSFET의 외부 기생용량과 기생저항을 제거하여 물리적인 특성을 바탕으로 한 MOSFET의 내부등가회로변수가 간단히 추출되어진다. 제시된 방법으로 등가 회로를 구한 후 Y-파라미터를 계산하여 측정치와 비교한 결과 500MHz부터 200Hz까지 잘 일치함을 확인하였다.
Tahwia, Ahmed M.;Heniegal, Ashraf;Elgamal, Mohamed S.;Tayeh, Bassam A.
Computers and Concrete
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제27권1호
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pp.21-28
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2021
The Artificial Neural Network (ANN) is a system, which is utilized for solving complicated problems by using nonlinear equations. This study aims to investigate compressive strength, rebound hammer number (RN), and ultrasonic pulse velocity (UPV) of sustainable concrete containing various amounts of fly ash, silica fume, and blast furnace slag (BFS). In this study, the artificial neural network technique connects a nonlinear phenomenon and the intrinsic properties of sustainable concrete, which establishes relationships between them in a model. To this end, a total of 645 data sets were collected for the concrete mixtures from previously published papers at different curing times and test ages at 3, 7, 28, 90, 180 days to propose a model of nine inputs and three outputs. The ANN model's statistical parameter R2 is 0.99 of the training, validation, and test steps, which showed that the proposed model provided good prediction of compressive strength, RN, and UPV of sustainable concrete with the addition of cement.
Singh, Vibhutesh Kumar;Upadhyay, Nidhi;Flanagan, Mark;Cardiff, Barry
ETRI Journal
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제43권6호
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pp.966-977
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2021
Filterbank multicarrier with offset quadrature amplitude modulation (FBMC-OQAM) is an attractive alternative to the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) modulation technique. In comparison with OFDM, the FBMC-OQAM signal has better spectral confinement and higher spectral efficiency and tolerance to synchronization errors, primarily due to per-subcarrier filtering using a frequency-time localized prototype filter. However, the filtering process introduces intrinsic interference among the symbols and complicates channel estimation (CE). An efficient way to improve the CE in FBMC-OQAM is using a technique known as windowed frequency domain averaging (FDA); however, it requires a priori knowledge of the window length parameter which is set based on the channel's frequency selectivity (FS). As the channel's FS is not fixed and not a priori known, we propose a k-nearest neighbor-based machine learning algorithm to classify the FS and decide on the FDA's window length. A comparative theoretical analysis of the mean-squared error (MSE) is performed to prove the proposed CE scheme's effectiveness, validated through extensive simulations. The adaptive CE scheme is shown to yield a reduction in CE-MSE and improved bit error rates compared with the popular preamble-based CE schemes for FBMC-OQAM, without a priori knowledge of channel's frequency selectivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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