Panda, Subhransu K;Mishra, Pradeep K;Panda, Subrata K
Structural Engineering and Mechanics
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v.74
no.6
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pp.723-735
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2020
This study is reported the adhesion failure in adhesive bonded composite and specifically for the T-joint structure. Three-dimensional finite element analysis has been performed using a commercial tool and the necessary outcomes are obtained via an eight noded solid element (Solid 185-element) from the library of ANSYS. The structural analysis input has been incurred through ANSYS parametric design language (APDL) code. The normal and shear stress distributions along different layers of the joint structure have been evaluated as the final outcomes. Based on the stress distributions, failure location in the composite joint structure has been identified by using the Tsai-Wu stress failure criterion. It has been found that the failure index is maximum at the interface between flange and web part of the joint (top layer) which indicates the probable location of failure initiation. This kind of failures are considered as adhesion failure and the failure propagation is governed by strain energy release rate (SERR) of fracture mechanics. The different adhesion failure lengths are also considered at the failure location to calculate the SERR values i.e. mode I fracture (opening), mode II fracture (sliding) and mode III fracture (tearing) along the failure front. Also, virtual crack closure technique (VCCT) principle of fracture mechanics steps is used to calculate the above said SERRs. It is found that the mode I SERR is more dominating compared to other two modes of failure for the joint considered. Finally, the influences of various parametric (geometrical and material) effect on SERR of the joint structure are evaluated and discussed in details.
Grain boundary diffusion technique with $DyH_3$ nanoparticles was applied to fabricate Dy-less sintered Nd-Fe-B permanent magnets with high coercivity. The magnetic properties and microstructure of magnets were systematically studied. The coercivity and remanence of grain boundary diffusion magnet were improved by 60% and reduced by 7% compared with those of the original magnet, respectively. Meanwhile, both the remanence temperature coefficient (${\alpha}$) and the coercivity temperature coefficient (${\beta}$) of the magnets were improved after diffusion treatment. Investigation shows that Dy is preferentially enriched as (Nd, Dy)$_2Fe_{14}B$ phase in the surface region of the $Nd_2Fe_{14}B$ matrix grains indicated by the remarkable enhancement of the magneto-crystalline anisotropy field of the magnet. As a result, the magnet diffused with a small amount of Dy nanoparticles possesses enhanced coercivity without remarkably sacrificing its magnetization.
Mignot, Guillaume;Paranjape, Sidharth;Paladino, Domenico;Jaeckel, Bernd;Rydl, Adolf
Nuclear Engineering and Technology
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v.48
no.4
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pp.881-892
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2016
Following the Fukushima accident and its extended station blackout, attention was brought to the importance of the spent fuel pools' (SFPs) behavior in case of a prolonged loss of the cooling system. Since then, many analytical works have been performed to estimate the timing of hypothetical fuel uncovery for various SFP types. Experimentally, however, little was done to investigate issues related to the formation of a flammable gas mixture, distribution, and stratification in the SFP building itself and to some extent assess the capability for the code to correctly predict it. This paper presents the main outcomes of the Experiments on Spent Fuel Pool (ESFP) project carried out under the auspices of Swissnuclear (Framework 2012-2013) in the PANDA facility at the Paul Scherrer Institut in Switzerland. It consists of an experimental investigation focused on hydrogen concentration build-up into a SFP building during a predefined scaled scenario for different venting positions. Tests follow a two-phase scenario. Initially steam is released to mimic the boiling of the pool followed by a helium/steam mixture release to simulate the deterioration of the oxidizing spent fuel. Results shows that while the SFP building would mainly be inerted by the presence of a high concentration of steam, the volume located below the level of the pool in adjacent rooms would maintain a high air content. The interface of the two-gas mixture presents the highest risk of flammability. Additionally, it was observed that the gas mixture could become stagnant leading locally to high hydrogen concentration while steam condenses. Overall, the experiments provide relevant information for the potentially hazardous gas distribution formed in the SFP building and hints on accident management and on eventual retrofitting measures to be implemented in the SFP building.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.4
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pp.306-311
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2020
This paper deals with how to improve the performance of Python language with various libraries when developing a model using big data. The Python language uses the Pandas library for processing spreadsheet-format data such as Excel. In processing data, Python operates on an in-memory basis. There is no performance issue when processing small scale of data. However, performance issues occur when processing large scale of data. Therefore, this paper introduces a method for distributed processing of execution tasks in a single cluster and multiple clusters by using a Dask library that can be used with Pandas when processing data. The experiment compares the speed of processing a simple exponential model using only Pandas on the same specification hardware and the speed of processing using a dask together. This paper presents a method to develop a model by distributing a large scale of data by CPU cores in terms of performance while maintaining that python's advantage of using various libraries is easy.
Neural network based models were developed and evaluated for predicting corn yield from aerial images based on 1998 and 1994 image data. The model used images in multi-spectral bands such as R, G, B, and IR (Red, Green, Blue and Infrared). The inputs to the neural network consisted of mean and standard deviation of multispectral bands of the aerial images. Performances of several neural network architectures using back-propagation with momentum were compared. The maximum yield prediction accuracy obtained was 97.81%. The BPNN model prediction accuracy could be enhanced by using more number of observations to the model, other data transformation techniques, or by performing optical calibration of the aerial image.
In this article, nonlinear finite element solutions of bending responses of functionally graded spherical panels are presented. The material properties of functionally graded material are graded in thickness direction according to a power-law distribution of volume fractions. A general nonlinear mathematical shallow shell model has been developed based on higher order shear deformation theory by taking the geometric nonlinearity in Green-Lagrange sense. The model is discretised using finite element steps and the governing equations are obtained through variational principle. The nonlinear responses are evaluated through a direct iterative method. The model is validated by comparing the responses with the available published literatures. The efficacy of present model has also been established by demonstrating a simulation based nonlinear model developed in ANSYS environment. The effects of power-law indices, support conditions and different geometrical parameters on bending behaviour of functionally graded shells are obtained and discussed in detail.
Numerical analysis of large amplitude free vibration behaviour of laminated composite spherical shell panel embedded with the piezoelectric layer is presented in this article. For the investigation purpose, a general nonlinear mathematical model has been developed using higher order shear deformation mid-plane kinematics and Green-Lagrange nonlinearity. In addition, all the nonlinear higher order terms are included in the present mathematical model to achieve any general case. The nonlinear governing equation of freely vibrated shell panel is obtained using Hamilton's principle and discretised using isoparametric finite element steps. The desired nonlinear solutions are computed numerically through a direct iterative method. The validity of present nonlinear model has been checked by comparing the responses to those available published literature. In order to examine the efficacy and applicability of the present developed model, few numerical examples are solved for different geometrical parameters (fibre orientation, thickness ratio, aspect ratio, curvature ratio, support conditions and amplitude ratio) with and/or without piezo embedded layers and discussed in details.
Panda, Smriti;Sikka, Kapil;Punj, Jyotsna;Sharma, Suresh C.
Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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v.38
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pp.8.1-8.4
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2016
Congenital alveolar synechiae is a rare anomaly mostly presenting in association with cleft palate. Owing to reduced mouth opening, feeding difficulties, and compromised airway in extreme cases along with presentation in early neonatal period, these patients present unique challenges to the surgeon as well as the anesthetist. Here, we discuss the surgical and anesthetic management of this entity in a 12-month-old female child.
Sahoo, N.G.;Kumar, E.Shiva;Das, C.K.;Panda, A.B.;Pramanik, P.
Macromolecular Research
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v.11
no.6
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pp.506-510
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2003
A Zn ion-coated nanosilica filler has been developed and tested, in chlorosulfonated polyethylene (CSPE) and polychloroprene (CR), as a vulcanizing activator, cum was reinforcing filler. In this study, ZnO was replaced by the Zn ion-coated nanosilica filler with an aim of studying the dual role of this nanofiller in CSPE and CR. In the case of CSPE vulcanizates, the presence of MgO deteriorated the state and rate of cure when the Zn ion-coated nanosilica filler was used, but in the case of CR it improved the state of cure and enhanced the modulus and tensile strength. The Zn ion-coated filler proved to be a better reinforcing-cum-curing agent than was externally added ZnO and NA-22 also proved to be a better curative in the presence of the Zn ion-coated nanosilica filler for both CSPE and CR.
This paper makes an attempt to compare the two important methods for finding solutions of multi-item inventory problem with more than one conflicting objectives. Panda et al.[9] discusses a distance-based method to find the best possible compromise solution with variation of priority under the given weight structure. In this paper, the problem in [9] is revisited through the Pareto-optimal front of genetic algorithm with the help of a situation of retail stocking of FMCG business. The advantages of using the solutions from the perspective of the decision maker obtained through multi-objective optimization are highlighted in terms of population search, weighted goals and priority structure, cost, set of compromise solutions along with prevention of stock-out situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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