There have been previous attempts to observe the occurrence of dynamic ferritic transformation at temperatures even above $Ae_3$ in a low-carbon steel, and not only in steels, but recently also in titanium alloys. In this study, a new approach is proposed that involves treating true stress-true strain curves in uniaxial compression tests at various temperatures, and different strain rates in 0.1C-6Ni steel, which is a model alloy used to decelerate the kinetics of ferrite transformation from austenite. The initial flow stress up to peak stress was used to analyze the change in dynamic softening phenomena, such as dynamic recovery, dynamic recrystallization, and dynamic transformation. It is worth mentioning that for predicting the occurrence of dynamic transformation, flow stress before reaching peak stress is much more sensitive to the change in the dynamic softening rate due to dynamic transformation, compared to peak stress. It was found that the occurrence of dynamic ferritic transformation could be successfully obtained even at temperatures above $Ae_3$ once the deformation condition was satisfied. This deformation condition is a function of both the strain rate and the deformation temperature, which can be described as the Zener - Hollomon parameter. In addition, the driving force of dynamic ferritic transformation might be much less than that of the dynamic recrystallization of austenite at a given deformation condition. By applying this technique, it is possible to predict the occurrence of dynamic transformation more sensitively compared with the previous analysis method using peak stress during deformation.
In the recent context of the Fourth Industrial Revolution, there is growing interest in digital transformation and smart factory as a focal point. But, the Aerospace and Defense (A&D) sector has seen limited research on digital transformation, primarily concentrating on digitally-driven areas. The study validates hypotheses pertaining to the factors that facilitate successful digital transformation within the A&D sector and the influence of digital leadership and dynamic capabilities, employing statistical tools like SPSS and AMOS. The comprehensive analysis reveals that, similar to manufacturing industries, digital leadership in A&D companies exerts an influence on successful digital transformation through dynamic capabilities. Furthermore, digital transformation within the A&D sector has a positive impact on firm performance. This paper offers empirical insights into digital transformation within the A&D sector, shedding light on how successful digital transformation can be achieved within the domestic A&D industry.
The present study examines the transformation of dynamic DSC data into the equivalent isothermal data for the formation kinetics of a polyurethane elastomer. The reaction of 2'-dichloro-4,4'-methylenedianiline (MOCA) with a PTMG/TDI-based isocyanate prepolymer was evaluated. DSC measurement was performed in the dynamic scanning mode with several different heating rates to obtain the reaction thermograms. Then, the data was transformed into the isothermal data through a procedure based on Ozawa analysis. The main feature of this procedure was the transformation of $({\alpha}-T)_{\beta}$ curves from dynamic DSC into $({\alpha}-t)_T$ curves using the isoconversional $(t-T)_{\alpha}$ diagram. Validity was discussed for the relationship between the dynamic DSC data and the transformed isothermal results.
The static and dynamic analyses of simply supported beams are studied by using the U-transformation method and the finite difference method. When the beam is divided into the mesh of equal elements, the mesh may be treated as a periodic structure. After an equivalent cyclic periodic system is established, the difference governing equation for such an equivalent system can be uncoupled by applying the U-transformation. Therefore, a set of single-degree-of-freedom equations is formed. These equations can be used to obtain exact analytical solutions of the deflections, bending moments, buckling loads, natural frequencies and dynamic responses of the beam subjected to particular loads or excitations. When the number of elements approaches to infinity, the exact error expression and the exact convergence rates of the difference solutions are obtained. These exact results cannot be easily derived if other methods are used instead.
The feature vectors which are used in conventional speaker recognition (SR) systems may have many correlations between their neighbors. To improve the performance of the SR, many researchers adopted linear transformation method like principal component analysis (PCA). In general, the linear transformation of the feature vectors is based on concatenated form of the static features and their dynamic features. However, the linear transformation which based on both the static features and their dynamic features is more complex than that based on the static features alone due to the high order of the features. To overcome these problems, we propose an efficient method that applies linear transformation and temporal information of the features to reduce complexity and improve the performance in speaker verification (SV). The proposed method first performs a linear transformation by PCA coefficients. The delta parameters for temporal information are then obtained from the transformed features. The proposed method only requires 1/4 in the size of the covariance matrix compared with adding the static and their dynamic features for PCA coefficients. Also, the delta parameters are extracted from the linearly transformed features after the reduction of dimension in the static features. Compared with the PCA and conventional methods in terms of equal error rate (EER) in SV, the proposed method shows better performance while requiring less storage space and complexity.
Estimation and correction of color temperature of digital images are basis of white balance adjustment after image acquisition stage. White balance is one of the most important image processing techniques for subjective image quality enhancement. Correction of color temperature is applied for white balance adjustment or for changing the mood of a picture. A picture taken under the daylight can be changed to have a mood of sunset or cloudy day, for example. We evaluate color temperature transformation of high dynamic range images in linear and log domain, and we conclude that linear domain transformation shows better results.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권5호
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pp.463-471
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2019
The variable transformations are useful ways to guarantee the functional relationships in the model. However, the presence of outliers may undermine the accuracy of transformation. This paper deals with response transformations in the partial linear models under the existence of outliers. A new procedure for response transformation and outliers detection is proposed. The procedure uses a sequential method for identifying outliers and dynamic graphical methods for an appropriate transformation. The graphical tools make it possible to catch diagnostic information by monitoring the movement of points in the data. The procedure is illustrated with several examples. Examples show that visual clues regarding the optimal transformation, the fittness of the model and the outlyness of the observations can be checked from the series of plots.
자동차 제조업은 에너지 소비가 많고, 오염물질을 많이 배출하는 전통적인 제조업으로 공급망의 디지털 전환을 통해 환경성과를 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 공급망의 디지털전환, 공급망 동적 역량 및 기업 환경성과를 바탕으로 13개의 가설을 제시하였다. 중국 7개 지역 자동차 제조기업의 경영자 및 종업원을 대상으로 설문조사를 실시한 결과 공급망의 디지털 전환이 공급망 동적 역량의 영향을 받아, 자동차 제조기업의 환경성과를 향상시키는 데에 영향이 있는 것으로 나타났다.
A dynamic graphical procedure is suggested to estimate optimal response transformation parameter and a curvature function of covariates in the regression model. Augmented partial residual plot is chosen for specifying a curvature. The proposed method is compared with a different approach (Soo, 2007) and is investigated efficiency by applying it to the real and the artificial data. The method is also extended to the 3D graphical situations.
In this paper, by using the Riccati transformation technique we establish some new oscillation criteria for second-order nonlinear perturbed dynamic equation on time scales. An example illustrating our main results is also given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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