The effect of extrusion temperature on the microstructure and mechanical properties were studied in He-gas atomized $Al_{81-(x+y)}Si_{19}Ni_xCe_y$ alloy powders and their extruded bars using SEM, tensile testing and thermal expansion testing. The extruded bar of $Al_{73}Si_{19}Ni_7Ce_1$ alloy consists of a mixed structure in which fine Si particles with a particle size below 20∼500nm and very fine $Al_3Ni,\;Al_3Ce$ compounds with a particle size below 200nm are homogeneously dispersed in Al martix with a grain size below 500nm. With increasing extrusion temperature, the microstructural scale was decreased. The ultimate tensile strength of the alloy bars has incresed with decreasing extrusion temperature from 500 to 35$0^{\circ}C$ and $Al_{73}Si_{19}Ni_7Ce_1$ alloy extreded at 35$0^{\circ}C$ shows a highest tensile strength of 810 MPa due to the fine namostructure. The addition of Ni and Ce decreased the coefficients of thermal expansion and the effects of extression temperature on the thermal expansion were not significant.
Temperature effects on the generation of brake wear particles from railway vehicles were generated, with a particular focus on the generation of ultrafine particles. A real scale brake dynamometer test was repeated five times under low and high initial temperatures of brake discs, respectively, to obtain generalized results. Size distributions and temporal patterns of wear particles were analyzed through visualization using clustered heatmaps. Our results indicate that high initial temperature conditions promote the generation of ultrafine particles. While particle concentration peaked within the range of fine sized particles under both low and high initial temperature, an additional peak occurred within the range of ultrafine sized particles only under high initial temperature. The timing of peak occurrence also differed between low and high initial temperature conditions. Under low initial temperature fine sized particles were generated intensively at the latter end of braking, whereas under high initial temperature both fine and ultrafine particles were generated more dispersedly along the braking period. The clustered correlation heatmap divided particle sizes into two groups, within which generation timing and concentration of particles were similar. The cut-off point between the two groups was approximately 100 nm, confirming that the governing mechanisms for the generation of fine particles and ultrafine particles are different.
This study estimates and evaluates the daily January temperature from 2003 to 2012 with 30 m-resolution over South Korea, using a modified Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model (K-PRISM). Several factors in K-PRISM are also adjusted to 30 m grid spacing and daily time scales. The performance of K-PRISM is validated in terms of bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient (Corr), and is then compared with that of inverse distance weighting (IDW) and hypsometric methods (HYPS). In estimating the temperature over Jeju island, K-PRISM has the lowest bias (-0.85) and RMSE (1.22), and the highest Corr (0.79) among the three methods. It captures the daily variation of observation, but tends to underestimate due to a high-discrepancy in mean altitudes between the observation stations and grid points of the 30 m topography. The temperature over South Korea derived from K-PRISM represents a detailed spatial pattern of the observed temperature, but generally tends to underestimate with a mean bias of -0.45. In bias terms, the estimation ability of K-PRISM differs between grid points, implying that care should be taken when dealing with poor skill area. The study results demonstrate that K-PRISM can reasonably estimate 30 m-resolution temperature over South Korea, and reflect topographically diverse signals with detailed structure features.
We fabricate fine (<$20{\mu}m$) powders of $Bi_{0.5}Sb_{1.5}Te_3$ alloys using a large-scale production method and subsequently consolidate them at temperatures of 573, 623, and 673 K using a spark plasma sintering process. The microstructure, mechanical properties, and thermoelectric properties are investigated for each sintering temperature. The microstructural features of both the powders and bulks are characterized by scanning electron microscopy, and the crystal structures are analyzed by X-ray diffraction analysis. The grain size increases with increasing sintering temperature from 573 to 673 K. In addition, the mechanical properties increase significantly with decreasing sintering temperature owing to an increase in grain boundaries. The results indicate that the electrical conductivity and Seebeck coefficient ($217{\mu}V/K$) of the sample sintered at 673 K increase simultaneously owing to decreased carrier concentration and increased mobility. As a result, a high ZT value of 0.92 at 300 K is achieved. According to the results, a sintering temperature of 673 K is preferable for consolidation of fine (<$20{\mu}m$) powders.
Statistical downscaled surface temperature datasets by employing the cyclostationary empirical orthogonal function (CSEOF) analysis and multiple linear regression method are examined. For evaluating the efficiency of this statistical downscaling method, monthly surface temperature of the ECMWF has been downscaled into monthly temperature having a fine spatial scale of ~20km over the Korean peninsula for the 1973-2000 period. Monthly surface temperature of the ECHOG has also been downscaled into the same spatial scale data for the same period. Comparisons of temperatures between two datasets over the Korean peninsula show that annual mean temperature of the ECMWF is about $2^{\circ}C$ higher than that of the ECHOG. After applying to the statistical downscaling method, the difference of two annual mean temperatures reduces less than $1^{\circ}C$ and their spatial patterns become even close to each other. Future downscaled data shows that annual temperatures in the A1B scenario will increase by $3.5^{\circ}C$ by the late 21st century. The downscaled data are influenced by the ECHOG as well as observation data which includes effects of complicated topography and the heat island.
The momentum and kinetic turbulent energy carried by the wind to a stratified lake lead to basin-scale motions, which provide a major driving force for vertical and horizontal mixing. A three-dimensional (3D) hydrodynamic model was applied to Lake Tahoe, located between California and Nevada, USA, to simulate the dominant basin-scale internal waves in the deep lake. The results demonstrated that the model well represents the temporal and vertical variations of water temperature that allows the internal waves to be energized correctly at the basin scale. Both the model and thermistor chain (TC) data identified the presence of Kelvin modes and Poincare mode internal waves. The lake was weakly stratified during the study period, and produced large amplitude (up to 60 m) of internal oscillations after several wind events and partial upwelling near the southwestern lake. The partial upwelling and followed coastal jets could be an important feature of basin-scale internal waves because they can cause re-suspension and horizontal transport of fine particles from nearshore to offshore. The internal wave dynamics can be also associated with the distributions of water quality variables such as dissolved oxygen and nutrients in the lake. Thus, the basin-scale internal waves and horizontal circulation processes need to be accurately modeled for the correct simulation of the dissolved and particulate contaminants, and biogeochemical processes in the lake.
Kwak, Geun-Ho;Park, No-Wook;Kyriakidis, Phaedon C.
대한원격탐사학회지
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제34권1호
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pp.89-99
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2018
Spatial downscaling is often applied to coarse scale satellite products with high temporal resolution for environmental monitoring at a finer scale. An area-to-point regression kriging (ATPRK) algorithm is regarded as effective in that it combines regression modeling and residual correction with area-to-point kriging. However, an open source tool or package for ATPRK has not yet been developed. This paper describes the development and code organization of an R-based spatial downscaling tool, named R4ATPRK, for the implementation of ATPRK. R4ATPRK was developed using the R language and several R packages. A look-up table search and batch processing for computation of ATP kriging weights are employed to improve computational efficiency. An experiment on spatial downscaling of coarse scale land surface temperature products demonstrated that this tool could generate downscaling results in which overall variations in input coarse scale data were preserved and local details were also well captured. If computational efficiency can be further improved, and the tool is extended to include certain advanced procedures, R4ATPRK would be an effective tool for spatial downscaling of coarse scale satellite products.
A technique for measuring surface temperature field in micro scale is newly proposed, which uses temperature-sensitive fluorescent (TSF) dye coated on the surface and is easily implemented with a fluorescence microscope and a CCD camera. The TSF dye is chosen among mixtures of various chemical compositions including rhodamine B as the fluorescent dye to be most sensitive to temperature change. In order to examine the effectiveness of this temperature measurement technique, numerical analysis and experiment on transient conduction heat transfer for two different substrate materials, i. e., silicon and glass, are performed. In the experiment, to accurately measure the temperature with high resolution temperature calibration curves were obtained with very fine spatial units. The experimental results agree qualitatively well with the numerical data in the silicon and glass substrate cases so that the present temperature measurement method proves to be quite reliable. In addition, it is noteworthy that the glass substrate is more appropriate to be used as thermally-insulating locally-heating heater in micro thermal devices. This fact is identified in the temperature measuring experiment on the locally-heating heaters made on the wafer of silicon and glass substrates. Accordingly, this technique is capable of accurate and non-intrusive high-resolution measurement of temperature field in microscale.
We propose nano-scale Cu direct bonding technology using ultra-high density Cu nano-pillar (CNP) with for high stacking yield exascale 2.5D/3D integration. We clarified the joining mechanism of nano-scale Cu direct bonding using CNP. Nano-scale Cu pillar easily bond with Cu electrode by re-crystallization of CNP due to the solid phase diffusion and by morphology change of CNP to minimize interfacial energy at relatively lower temperature and pressure compared to conventional micro-scale Cu direct bonding. We confirmed for the first time that 4.3 million electrodes per die are successfully connected in series with the joining yield of 100%. The joining resistance of CNP bundle with $80{\mu}m$ height is around 30 m for each pair of $10{\mu}m$ dia. electrode. Capacitance value of CNP bundle with $3{\mu}m$ length and $80{\mu}m$ height is around 0.6fF. Eye-diagram pattern shows no degradation even at 10Gbps data rate after the lamination of anisotropic conductive film.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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