Noushinmehr, R.;Moussavi zarandi, A.;Hassanzadeh, M.;Payervand, F.
Nuclear Engineering and Technology
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제51권1호
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pp.293-302
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2019
Many researches have been done to develop and improve the performance of personal (individual) dosimeter response to cover a wide of neutron energy range (from thermal to fast). Depending on the individual category of the dosimeter, the semiconductor sensor has been used to simplify and lightweight. In this plan, it's very important to have a fairly accurate counting of doses rate in different energies. With a general design and single-sensor simulations, all optimal thicknesses have been extracted. The performance of the simulation scheme has been compared with the commercial and laboratory samples in the world. Due to the deviation of all dosimeters with a flat energy response, in this paper, has been used an idea of one semi-conductor sensor to have the flat energy-response in the entire neutron energy range. Finally, by analyzing of the sensors data as arrays for the first time, we have reached a nearly flat and acceptable energy-response. Also a comparison has been made between Lucite-PMMA ($H_5C_5O_2$) and polyethylene-PE ($CH_2$) as a radiator and $B_4C$ has been studied as absorbent. Moreover, in this paper, the effect of gamma dose in the dosimeter has been investigated and shown around the standard has not been exceeded.
In this work, limit elastic speed analysis of functionally graded porous rotating disks has been reported. The work proposes an effective approach for modeling the mechanical properties of a porous functionally graded rotating disk. Four different types of porosity models namely: uniform, symmetric, inner maximum, and outer maximum distribution are considered. The approach used is the variational principle, and the solution has been achieved using Galerkin's error minimization theory. The study aims to investigate the effect of grading indices, aspect ratio, porosity volume fraction, and porosity types on limit angular speed for uniform and variable disk geometries of constant mass. To validate the current study, finite element analysis has been used, and there is good agreement between the two methods. The study yielded a decrease in limit speed as grading indices and aspect ratio increase. The porosity volume fraction is found to be more significant than the aspect ratio effect. The research demonstrates a range of operable speeds for porous and non-porous disk profiles that can be used in industries as design data. The results show a significant increase in limit speed for an exponential disk when compared to other disk profiles, and thus, the study demonstrates a range of FG-based structures for applications in industries that will not only save material (lightweight structures) but also improve overall performance.
Degtyarev, Vitaliy V.;Hicks, Stephen J.;Hajjar, Jerome F.
Steel and Composite Structures
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제43권3호
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pp.293-309
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2022
Accurate design models for predicting the shear resistance of headed studs in solid concrete slabs are essential for obtaining economical and safe steel-concrete composite structures. In this study, symbolic regression with genetic programming (GPSR) was applied to experimental data to formulate new descriptive equations for predicting the shear resistance of studs in solid slabs using both normal and lightweight concrete. The obtained GPSR-based nominal resistance equations demonstrated good agreement with the test results. The equations indicate that the stud shear resistance is insensitive to the secant modulus of elasticity of concrete, which has been included in many international standards following the pioneering work of Ollgaard et al. In contrast, it increases when the stud height-to-diameter ratio increases, which is not reflected by the design models in the current international standards. The nominal resistance equations were subsequently refined for use in design from reliability analyses to ensure that the target reliability index required by the Eurocodes was achieved. Resistance factors for the developed equations were also determined following US design practice. The stud shear resistance predicted by the proposed models was compared with the predictions from 13 existing models. The accuracy of the developed models exceeds the accuracy of the existing equations. The proposed models produce predictions that can be used with confidence in design, while providing significantly higher stud resistances for certain combinations of variables than those computed with the existing equations given by many standards.
Hidar, Tarik;Abou el kalam, Anas;Benhadou, Siham;Kherchttou, Yassine
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.15-22
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2022
The Tactile Internet technology is considered as the evolution of the internet of things. It will enable real time applications in all fields like remote surgery. It requires extra low latency which must not exceed 1ms, high availability, reliability and strong security system. Since it appearance in 2014, tremendous efforts have been made to ensure authentication between sensors, actuators and servers to secure many applications such as remote surgery. This human to machine relationship is very critical due to its dependence of the human live, the communication between the surgeon who performs the remote surgery and the robot arms, as a tactile internet actor, should be fully and end to end protected during the surgery. Thus, a secure mutual user authentication framework has to be implemented in order to ensure security without influencing latency. The existing methods of authentication require server to stock and exchange data between the tactile internet entities, which does not only make the proposed systems vulnerables to the SPOF (Single Point of Failure), but also impact negatively on the latency time. To address these issues, we propose a lightweight authentication protocol for remote surgery in a Tactile Internet environment, which is composed of a decentralized blockchain and physically unclonable functions. Finally, performances evaluation illustrate that our proposed solution ensures security, latency and reliability.
Recently, the use of aircraft structures using Ti alloy (Ti-6Al-4V), a lightweight high-strength alloy material, is rapidly increasing due to the weight reduction of aircraft. However, high-strength materials such as Ti alloys require high energy for cutting and are classified as difficult-to-cut materials. Also, research on Laser Assisted Machining (hereinafter referred to as LAM), a cutting processing technology that utilizes improved machinability, is being actively researched. Therefore, in this paper, in order to confirm the proper temperature distribution using a laser, the finite element method is used to determine the temperature distribution according to the calorific value condition to derive the appropriate condition, and the thermal load generated at this time is used as a structural analysis. It is intended to be used as basic data for LAM processing conditions by measuring the amount of residual stress and thermal deformation caused by heat.
This study is about a hybrid lightweight cowl crossbeam structure with high rigidity and ability to absorb collision energy to support the cockpit module, which is an automobile interior part, and to absorb energy during a collision. It is a manufacturing process in which composite material bracket parts are inserted and injected into existing steel bars. When considering the mounting condition of a vehicle, the optimization of the fastening condition of the two parts and the mechanical properties of the composite material is acting as an important factor. Therefore, this study is about a composite material having a volume content of Polyamide(PA) and Glass Fiber used as a composite material for a composite material-metal hybrid cowl crossbeam. As a result of analyzing the physical properties of the PA/GF composite material, experimental data were obtained that can further enhance tensile strength and flexural strength by using PA66 rather than PA6 used as a base material for the composite material. And based on this, it contributed to securing the advantage of lightening by using high-stiffness composite material by improving the high disadvantage of the weight of the cowl crossbeam material, which was made only of existing metal materials.
In the machine vision inspection equipment, diameter measurement is important process in inspection of cylindrical object. However, machine vision inspection equipment requires complex algorithm processing such as camera distortion correction and perspective distortion correction, and the increase in processing time and cost required for precise diameter measurement. In this paper, we proposed the algorithm for diameter measurement of cylindrical object using the laser displacement sensor. In order to fit circle for given four input outer points, grid search algorithms using root-mean-square error and mean-absolute error are applied and compared. To solve the limitations of the grid search algorithm, we finally apply the singular-value-decomposition based circle fitting algorithm. In order to compare the performance of the algorithms, we generated the pseudo data of the outer points of the cylindrical object and applied each algorithm. As a result of the experiment, the grid search using root-mean-square error confirmed stable measurement results, but it was confirmed that real-time processing was difficult as the execution time was 10.8059 second. The execution time of mean-absolute error algorithm was greatly improved as 0.3639 second, but there was no weight according to the distance, so the result of algorithm is abnormal. On the other hand, the singular-value-decomposition method was not affected by the grid and could not only obtain precise detection results, but also confirmed a very good execution time of 0.6 millisecond.
Maaz Salman;Javad Balboli;Ramavath Prasad Naik;Wan-Young Chung;Jong-Jin Kim
융합신호처리학회논문지
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제23권2호
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pp.50-61
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2022
This work demonstrates the design and evaluation of Aqua-Aware, a lightweight miniaturized light emitting diode (LED) based underwater compact sensor node which is used to obtain different characteristics of the underwater environment. Two optical sensor nodes have been designed, developed, and evaluated for a short and medium link range called as Aqua-Aware short range (AASR) and Aqua-Aware medium range (AAMR), respectively. The hardware and software implementation of proposed sensor node, algorithms, and trade-offs have been discussed in this paper. The underwater environment is emulated by introducing different turbulence effects such as air bubbles, waves and turbidity in a 4-m water tank. In clear water, the Aqua-Aware achieved a data rate of 0.2 Mbps at communication link up to 2-m. The Aqua-Aware was able to achieve 0.2 Mbps in a turbid water of 64 NTU in the presence of moderate water waves and air bubbles within the communication link range of 1.7-m. We have evaluated the luminous intensity, packet success rate and bit error rate performance of the proposed system obtained by varying the various medium characteristics.
Metal additive manufacturing (AM) has transformed conventional manufacturing processes by offering unprecedented opportunities for design innovation, reduced lead times, and cost-effective production. Aluminum alloy, a material used in metal 3D printing, is a representative lightweight structural material known for its high specific strength and corrosion resistance. Consequently, there is an increasing demand for 3D printed aluminum alloy components across industries, including aerospace, transportation, and consumer goods. To meet this demand, research on alloys and process conditions that satisfy the specific requirement of each industry is necessary. However, 3D printing processes exhibit different behaviors of alloy elements owing to rapid thermal dynamics, making it challenging to predict the microstructure and properties. In this study, we gathered published data on the relationship between alloy composition, processing conditions, and properties. Furthermore, we conducted a sensitivity analysis on the effects of the process variables on the density and hardness of aluminum alloys used in additive manufacturing.
Due to the steadily declining supply of natural coarse aggregates, the concrete industry has shifted to substituting coarse aggregates generated from byproducts and industrial waste. Oil palm shell is a substantial waste product created during the production of palm oil (OPS). When considering the usage of OPSC, building engineers must consider its uniaxial compressive strength (UCS). Obtaining UCS is expensive and time-consuming, machine learning may help. This research established five innovative hybrid AI algorithms to predict UCS. Aquila optimizer (AO) is used with methods to discover optimum model parameters. Considered models are artificial neural network (AO - ANN), adaptive neuro-fuzzy inference system (AO - ANFIS), support vector regression (AO - SVR), random forest (AO - RF), and extreme gradient boosting (AO - XGB). To achieve this goal, a dataset of OPS-produced concrete specimens was compiled. The outputs depict that all five developed models have justifiable accuracy in UCS estimation process, showing the remarkable correlation between measured and estimated UCS and models' usefulness. All in all, findings depict that the proposed AO - XGB model performed more suitable than others in predicting UCS of OPSC (with R2, RMSE, MAE, VAF and A15-index at 0.9678, 1.4595, 1.1527, 97.6469, and 0.9077). The proposed model could be utilized in construction engineering to ensure enough mechanical workability of lightweight concrete and permit its safe usage for construction aims.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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