In this paper, dynamic buckling of a smart sandwich nanotube is studied. The nanostructure is composed of a carbon-nanotube with inner and outer surfaces coated with ZnO piezoelectric layers, which play the role of sensor and actuator. Nanotube is under magnetic field and ZnO layers are under electric field. The nanostructure is located in a viscoelastic environment, which is assumed to obey Visco-Pasternak model. Non-local piezo-elasticity theory is used to consider the small-scale effect, and Kelvin model is used to describe the structural damping effects. Surface stresses are taken into account based on Gurtin-Murdoch theory. Hamilton principle in conjunction with zigzag shear-deformation theory is used to obtain the governing equations. The governing equations are then solved using the differential quadrature method, to determine dynamic stability region of the nanostructure. To validate the analysis, the results for simpler case studies are compared with others reported in the literature. Then, the effect of various parameters such as small-scale, surface stresses, Visco-Pasternak environment and electric and magnetic fields on the dynamic stability region is investigated. The results show that considering the surface stresses leads to an increase in the excitation frequency and the dynamic stability region happens at higher frequencies.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.2
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pp.167-175
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2008
The current pre-distribution of secret keys uses a-composite random key and it randomly allocates keys. But there exists high probability not to be public-key among nodes and it is not efficient to find public-key because of the problem for time and energy consumption. We presents key establishment scheme designed to satisfy authentication and confidentiality, without the need of a key distribution center. Proposed scheme is scalable since every node only needs to hold a small number of keys independent of the network size, and it is resilient against node capture and replication due to the fact that keys are localized. In simulation result, we estimate process time of parameter used in proposed scheme and efficiency of Proposed scheme even if increase ECC key length.
This is a study on the distribution of acoustic emission parameters during a burst test for a type-II CNG vehicle fuel tank. A resonant AE sensor with a central frequency of 150 kHz was attached to the composite materials in the center of the fuel tank. The pressure was increased from 30 to 100% of the expected burst pressure and was maintained for 10 minutes at each level. Damage at 70% of expected burst pressure occurred by various damage mechanisms including fiber breakage and delamination, while that of below 60% only occurred by matrix crack initiation and growth. The count, duration and rise time of the AE signal at 60% of the expected burst pressure are distributed below 500, 5000 ${\mu}s$ and 300 ${\mu}s$, respectively. Then, at above 70% they increased with pressure by superimposing of individual AE signal generated at a nearby place. These results confirmed that the analysis of the distribution of AE parameters is an effective tool for estimating damage of a CNG fuel tank.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.9
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pp.1131-1136
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2011
This study is performed on the acoustic emission parameters involved in a burst test for a CNG-vehicle fuel tank. A resonant AE sensor with a central frequency of 150 kHz was attached on the composite materials in the center of the fuel tank. The analysis of AE parameters such as hit, amplitude, count, duration, risetime, and signal strength during load holding was performed. The total count and total signal strength are effective tools for the damage evaluation of a CNG fuel tank.
Recently, a sound wave phase meter (SWPM) that can directly measure the pressure waveform of sound waves in free space has been reported, and the development of educational experimental equipment using this meter is in progress. One of the main advantages of using this meter is that wavelengths can be obtained directly from the crests and troughs of the measured pressure waveforms in space without expensive equipment. However, there are times when the measurement wavelength does not exactly match the actual wavelength value, and the pressure waveform differs from the actual shape. This study was conducted to identify and analyze the causes of such errors occurring in SWPM. As a result, it was found that wavelength errors occur when the propagation direction of sound waves and the measurement direction of SWPM do not coincide. It has also been found that an error in the pressure waveform is generated when the induction and sound wave signal outputs from the SWPM interfere with each other to produce a composite signal. We have shown that we can develop educational experimental equipment by suggesting ways to reduce such errors.
In this study, the fabrication of through-silicon vias (TSVs) filled with SWNTs/Sn by utilizing surface/bulk micromachining and MEMS technologies is proposed. Tin (Sn) and single-walled nanotube (SWNT) powders are used as TSV interconnector materials in the development of a novel TSV at low temperature. The measured resistance of a TSV filled with SWNT/Sn powder is considerably reduced by increasing the fraction of Sn and is lower than that of a TSV filled with only Sn. This is because of a decrease in the surface scattering of electrons along with an increase in the grain size of sintered SWNTs/Sn. The proposed method is conducted at low temperatures (< $400^{\circ}C$) due to the low melting temperature of Sn; hence, the proposed TSVs filled with SWNTs/Sn can be utilized in CMOS based applications.
Rapid detection of damages in civil engineering structures, in order to assess their possible disorders and as a result produce competent decision making, are crucial to ensure their health and ultimately enhance the level of public safety. In traditional intelligent health monitoring methods, the features are manually extracted depending on prior knowledge and diagnostic expertise. Inspired by the idea of unsupervised feature learning that uses artificial intelligence techniques to learn features from raw data, a two-stage learning method is proposed here for intelligent health monitoring of civil engineering structures. In the first stage, $Nystr{\ddot{o}}m$ method is used for automatic feature extraction from structural vibration signals. In the second stage, Moving Kernel Principal Component Analysis (MKPCA) is employed to classify the health conditions based on the extracted features. In this paper, KPCA has been implemented in a new form as Moving KPCA for effectively segmenting large data and for determining the changes, as data are continuously collected. Numerical results revealed that the proposed health monitoring system has a satisfactory performance for detecting the damage scenarios of a three-story frame aluminum structure. Furthermore, the enhanced version of KPCA methods exhibited a significant improvement in sensitivity, accuracy, and effectiveness over conventional methods.
This paper presents an in-depth analysis of the nonlinear vibration of microbeams, with a particular emphasis on their application in sports monitoring systems. The research utilizes classical beam theory, modified couple stress theory, and von-Kármán nonlinear parameters to explore the behavior of microbeams. These microbeams are characterized by a non-uniform geometry, with materials that continuously change along the beam radius and a thickness that varies along the beam length. The main contribution lies in its exploration of the stability of smart sensors in sports structures, particularly those with non-uniform geometries. The research findings indicate that these non-uniform microbeams, when used in smart systems made of functionally graded temperature-dependent materials, can operate effectively in thermal environments. The smart system developed in this study demonstrates significant potential for use in sports applications, particularly in monitoring and gathering information. The insights gained from this research contribute to the understanding of the performance and optimization of microbeams in sports applications, particularly in the context of non-uniform geometries. This research, therefore, provides a foundation for the development of advanced, reliable, and efficient monitoring systems in sports applications.
The aim of this study was to measure the initial dynamic modulus changes of light cured composites using a custom made rheometer. The custom made rheometer consisted of 3 parts: (1) a measurement unit of parallel plates made of glass rods, (2) an oscillating shear strain generator with a DC motor and a crank mechanism, (3) a stress measurement device using an electromagnetic torque sensor. This instrument could measure a maximum torque of 2Ncm, and the switch of the light-curing unit was synchronized with the rheometer. Six commercial composite resins [Z-100 (Z1), Z-250 (Z2), Z-350 (Z3), DenFil (DF), Tetric Ceram (TC), and Clearfil AP-X (CF)] were investigated. A dynamic oscillating shear test was undertaken with the rheometer. A certain volume ($14.2\;mm^3$) of composite was loaded between the parallel plates, which were made of glass rods (3 mm in diameter). An oscillating shear strain with a frequency of 6 Hz and amplitude of 0.00579 rad was applied to the specimen and the resultant stress was measured. Data acquisition started simultaneously with light curing, and the changes in visco-elasticity of composites were recorded for 10 seconds. The measurements were repeated 5 times for each composite at $25{\pm}0.5^{\circ}C$. Complex shear modulus G*, storage shear modulus G', loss shear modulus G" were calculated from the measured strain-stress curves. Time to reach the complex modulus G* of 10 MPa was determined. The G* and time to reach the G* of 10 MPa of composites were analyzed with One-way ANOVA and Tukey's test ($\alpha$ = 0.05). The results were as follows. 1. The custom made rheometer in this study reliably measured the initial visco-elastic modulus changes of composites during 10 seconds of light curing. 2. In all composites, the development of complex shear modulus G* had a latent period for $1{\sim}2$ seconds immediately after the start of light curing, and then increased rapidly during 10 seconds. 3. In all composites, the storage shear modulus G" increased steeper than the loss shear modulus G" during 10 seconds of light curing. 4. The complex shear modulus of Z1 was the highest, followed by CF, Z2, Z3, TC and DF the lowest. 5. Z1 was the fastest and DF was the slowest in the time to reach the complex shear modulus of 10 MPa.
In-situ structural health monitoring of filament wound pressure tanks were conducted during water-pressurizing test using embedded fiber Bragg grating (FBG) sensors. We need to monitor inner strains during working in order to verify the health condition of pressure tanks more accurately because finite element analyses on filament wound pressure tanks usually show large differences between inner and outer strains. Fiber optic sensors, especially FBG sensors can be easily embedded into the composite structures contrary to conventional electric strain gages (ESGs). In addition, many FBG sensors can be multiplexed in single optical fiber using wavelength division multiplexing (WDM) techniques. We fabricated a standard testing and evaluation bottle (STEB) with embedded FBG sensors and performed a water-pressurizing test. In order to increase the survivability of embedded FBG sensors, we suggested a revised fabrication process for embedding FBG sensors into a filament wound pressure tank, which includes a new protecting technique of sensor heads, the grating parts. From the experimental results, it was demonstrated that FBG sensors can be successfully adapted to filament wound pressure tanks for their structural health monitoring by embedding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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