High quality nanoparticles of neodymium barium niobium ($NdBa_2NbO_6$) perovskites have been synthesized using an auto ignition combustion technique for the first time. The nanoparticles thus obtained have been characterized by powder X-ray diffraction, thermo gravimetric analysis, differential thermal analysis, Fourier transform infrared spectroscopy, Raman spectroscopy and transmission electron microscopy. UV-Visible absorption and photoluminescence spectra of the samples are also recorded. The structural analysis shows that the nano powder is phase pure with the average particle size of 35 nm. The band gap determined for $NdBa_2NbO_6$ is 3.9 eV which corresponds to UV-radiation for optical inter band transition with a wavelength of 370nm. The nanopowder could be sintered to 96% of the theoretical density at $1325^{\circ}C$ for 2h. The ultrafine cuboidal nature of nanopowders with fewer degree of agglomeration improved the sinterability for compactness at relatively lower temperature and time. During the sintering process the wide band gap semiconducting behavior diminishes and the material turns to a high permittivity dielectric. The microstructure of the sintered surface was examined using scanning electron microscopy. The striking value of dielectric constant ${\varepsilon}_r=43$, loss factor tan ${\delta}=1.97{\times}10^{-4}$ and the observed band gap value make it suitable for many dielectric devices.
본 연구는 교각 안전성 평가 기법을 확립하기 위해 실대형 교각을 구축하여 충격하중을 이용해 일련의 비파괴 실험을 수행하였다. 실대형 교각에 상재 하중은 0 tonf에서 2.5 tonf씩 적재하여, 최대 25 tonf 까지 적재하였다. 타격 방향에 따른 교각의 거동을 분석하기위해 교축 방향과 교축직각 방향 그리고 교각의 외측방향으로 타격하였고, 타격 높이도 교각의 상단과 하단으로 실험을 수행하였다. 계측기는 가속도계를 사용하여 타격했을 시의 가속도 응답을 측정하였다. 일련의 실험결과를 바탕으로, 고속 푸리에 변환(FFT)를 이용해 타격 방향 및 상재 하중에 따른 고유진동수를 산정했다. 또한 위상차를 이용해 교각의 1차 모드에서 4차 모드까지 분석이 가능했으며, 세굴에 대한 영향을 수치해석을 통해 분석했다. 그 결과, 2차 모드와 3차 모드를 통해 합리적인 교각의 안정성 평가가 가능한 것으로 판단된다.
OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)은 다중경로 페이딩에 강하고 고속전송이 가능하다는 장점으로 널리 사용되고 있는 디지털 통신방식이나, 여러 부반송파 변조신호가 동위상으로 겹쳐지면서 송신신호의 PAPR (peak to average power ratio)이 높아진다는 단점을 가지고 있다. 송신단의 IFFT (inverse fast Fourier transform) 이전에 주파수 영역에서 높은 크기의 임펄스를 삽입하면, 쌍대성 특성으로 인해 시간영역의 OFDM 신호의 PAPR 감소 효과를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 CQAM (cross quadrature amplitude modulation) 방식을 채용하는 OFDM 통신시스템에서 송신단의 IFFT 이전에 임펄스를 삽입함으로서 개선되는 PAPR 성능을 분석한다. 또한 PAPR을 최소화시킬 수 있는 최적의 임펄스 삽입위치 찾아내고 이를 적용하였을 경우의 PAPR 개선효과를 검증한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 주파수영역에서 삽입되는 임펄스 크기와 위치에 따라 OFDM-CQAM 시스템의 PAPR 개선효과가 기존 방식에 비해 우수함을 확인한다.
In this work, $SnO_2$ modified with reduced graphene oxide (rGO) and carbon nanotubes (CNTs) separately and combined sensitized by using the co-precipitation method and their sensing behavior toward ethanol vapor at room temperature were investigated. An interdigitated electrode (IDE) gold substrate is very expensive compared to a fluorine doped tin oxide (FTO) substrate; hence, we used the latter to reduce the fabrication cost. The structure and the morphology of the studied materials were characterized by using differential thermal analyses (DTA) and thermogravimetric analysis (TGA), transmission electron microscope (TEM), X-ray diffraction (XRD), Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, Brunauer-Emmett-Teller surface area and Barrett-Joyner-Halenda (BJH) pore size measurements. The studied composites were subjected to ethanol in its gas phase at concentrations from 10 to 200 ppm. The present composites showed high-performance sensitivity for many reasons: the incorporation of $SnO_2$ and CNTs which prevents the agglomeration of rGO sheets, the formation of a 3D mesopourus structure and an increase in the surface area. The decoration with rGO and CNTs led to more active sites, such as vacancies, which increased the adsorption of ethanol gas. In addition, the mesopore structure and the nano size of the $SnO_2$ particles allowed an efficient diffusion of gases to the active sites. Based on these results, the present composites should be considered as efficient and low-cost sensors for alcohol.
Thermal evaporated 10 nm-$Ni_{50}Co_{50}$/(70 nm-poly)Si films were deposited to examine the energy saving properties of silicides formed by rapid thermal annealing at temperature ranging from 500 to $1,100^{\circ}C$ for 40 seconds. Thermal evaporated 10 nm-Ni/(70 nm-poly)Si films were also deposited as a reference using the same method for depositing the 10 nm-$Ni_{50}Co_{50}$/(70 nm-poly)Si films. A four-point probe was used to examine the sheet resistance. Transmission electron microscopy (TEM) and X-ray diffraction XRD were used to determine cross sectional microstructure and phase changes, respectively. UV-VIS-NIR and FT-IR (Fourier transform infrared spectroscopy) were used to examine the near-infrared (NIR) and middle-infrared (MIR) absorbance. TEM analysis confirmed that the uniform nickel-cobalt composite silicide layers approximately 21 to 55 nm in thickness had formed on the single and polycrystalline silicon substrates as well as on the 25 to 100 nm thick nickel silicide layers. In particular, nickel-cobalt composite silicides showed a low sheet resistance, even after rapid annealing at $1,100^{\circ}C$. Nickel-cobalt composite silicide and nickel silicide films on the single silicon substrates showed similar absorbance in the near-IR region, while those on the polycrystalline silicon substrates showed excellent absorbance until the 1,750 nm region. Silicides on polycrystalline substrates showed high absorbance in the middle IR region. Nickel-cobalt composite silicides on the poly-Si substrates annealed at $1,000^{\circ}C$ superior IR absorption on both NIR and MIR region. These results suggest that the newly proposed $Ni_{50}Co_{50}$ composite silicides may be suitable for applications of IR absorption coatings.
윈드프로파일러(RWP, radar wind profiler)는 기상 상태와 관계없이 시공간 분해능이 높은 바람장 자료를 제공하며 생산된 바람의 정확도나 품질에 대한 검증이 필수적이다. 기존 정확도 검증 방식은 레윈존데와의 동시 관측을 통해 윈드프로파일러에서 생성된 바람 벡터를 기준 자료로 활용하는 것이다. 본 연구에서는 평균 모멘트 자료로부터 스펙트럼과 원시 시계열 자료를 시뮬레이션하는 알고리즘을 통해 윈드프로파일러의 신호처리 알고리즘을 단계별로 검증하는 방안을 제시하고, LAP-3000의 원시 자료와의 비교를 통해 해당 알고리즘의 가능성을 확인하였다. 기상 신호의 밀도 함수를 모멘트값을 인자로 하는 왜곡된 정규 분포의 밀도 함수로 가정하여 생성하였고, 난수를 통해 시뮬레이션 스펙트럼을 생성하였다. 또한, 난수 위상과 역 이산푸리에 변환으로 간섭 평균된 시뮬레이션 원시 시계열 자료를 생성하고 최종적으로 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 통해 간섭 평균 전 단계의 원시 시계열 자료를 생성하였다.
본 논문에서는 계통연계형 인버터용 LCL 필터 특성을 학계와 산업계의 대표적인 오프라인, 온라인 시뮬레이션 도구를 적용하여 LCL 필터와 L 필터의 차이점을 비교 분석하였다. 논문의 연구방법은 비교 분석 및 검증 방법을 적용하여 먼저 LCL 필터를 포함한 계통연계형 인버터 시스템의 수학적 분석과 모델링한 후 오프라인 시뮬레이션 도구로 시뮬레이션한 결과를 수학적 이론값과 비교하였으며, 마지막으로 실시간 시뮬레이터를 사용한 실험을 통한 검증과정으로 구성하였다. 3개의 시뮬레이션 툴을 사용하여 LCL 필터를 모델링 및 시뮬레이션하고 LCL 필터의 고주파 고조파에 대해 필터링 효과를 확인하였다. 먼저, LCL 필터의 전달 함수와 관련 수식을 소개하였으며, 이를 바탕으로 보드선도로 그 특성을 분석하였다. 또한 LCL 필터의 매개 변수에 따라 PSIM 및 MATLAB의 오프라인 시뮬레이션과 FFT를 통해 필터 특성을 확인하였다. 마지막으로 실시간 시뮬레이터인 Typhoon HIL402와 DSP 제어기를 연결하여 온라인 시뮬레이션 결과와의 일관성을 확인하였으며 LCL 필터의 필터링 특성을 시험으로 검증하였다.
Liu, Yong-kuo;Zhou, Wen;Ayodeji, Abiodun;Zhou, Xin-qiu;Peng, Min-jun;Chao, Nan
Nuclear Engineering and Technology
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제53권1호
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pp.148-163
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2021
Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.
Reddy, B. Chinnappa;Manjunatha, H.C.;Vidya, Y.S.;Sridhar, K.N.;Pasha, U. Mahaboob;Seenappa, L.;Sadashivamurthy, B.;Dhananjaya, N.;Sathish, K.V.;Gupta, P.S. Damodara
Nuclear Engineering and Technology
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제54권3호
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pp.1062-1070
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2022
In the present communication, pure and stable α-Bismuth Oxide (Bi2O3) nanoparticles (NPs) were synthesized by low temperature solution combustion method using urea as a fuel and calcined at 500℃. The synthesized sample was characterized by using powder X-ray Diffraction (PXRD), Scanning Electron Microscopy (SEM), Energy dispersive X-ray analysis (EDAX), Transmission Electron Microscopy (TEM), Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) and UV-Visible absorption spectroscopy. The PXRD pattern confirms the formation of mono-clinic, stable and low temperature phase α-Bi2O3. The direct optical energy band gap was estimated by using Wood and Tauc's relation which was found to be 2.81 eV. The characterized sample was studied for X-ray/gamma ray shielding properties in the energy range 0.081-1.332 MeV using NaI (Tl) detector and multi channel analyzer (MCA). The measured shielding parameters agrees well with the theory, whereas, slight deviation up to 20% is observed below 356 keV. This deviation is mainly due to the influence of atomic size of the target medium. Furthermore an accurate theory is necessary to explain the interaction of X-ray/gamma ray with the NPs.The present work opens new window to use this facile, economical, efficient, low temperature method to synthesize nanomaterials for X-ray/gamma ray shielding purpose.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.153-172
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2022
In this study, the authors intend to analyze factors contributing to research performance using Backpropagation Neural Network and Support Vector Machine. The analyzing factors contributing to lecturer research performance start from defining the features. The next stage is to collect datasets based on defining features. Then transform the raw dataset into data ready to be processed. After the data is transformed, the next stage is the selection of features. Before the selection of features, the target feature is determined, namely research performance. The selection of features consists of Chi-Square selection (U), and Pearson correlation coefficient (CM). The selection of features produces eight factors contributing to lecturer research performance are Scientific Papers (U: 154.38, CM: 0.79), Number of Citation (U: 95.86, CM: 0.70), Conference (U: 68.67, CM: 0.57), Grade (U: 10.13, CM: 0.29), Grant (U: 35.40, CM: 0.36), IPR (U: 19.81, CM: 0.27), Qualification (U: 2.57, CM: 0.26), and Grant Awardee (U: 2.66, CM: 0.26). To analyze the factors, two data mining classifiers were involved, Backpropagation Neural Networks (BPNN) and Support Vector Machine (SVM). Evaluation of the data mining classifier with an accuracy score for BPNN of 95 percent, and SVM of 92 percent. The essence of this analysis is not to find the highest accuracy score, but rather whether the factors can pass the test phase with the expected results. The findings of this study reveal the factors that have a significant impact on research performance and vice versa.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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