In this work, we report a delta rosette strain sensor based on highly stretchable silver nanowire (AgNW) percolation piezoresistors. The proposed rosette strain sensors were easily prepared by a facile two-step fabrication route. First, three identical AgNW piezoresistive electrodes were patterned in a simple and precise manner on a donor film using a solution-processed drop-coating of the AgNWs in conjunction with a tape-type shadow mask. The patterned AgNW electrodes were then entirely transferred to an elastomeric substrate while embedding them in the polymer matrix. The fabricated stretchable AgNW piezoresistors could be operated at up to 20% strain without electrical or mechanical failure, showing a maximum gauge factor as high as 5.3, low hysteresis, and high linearity ($r^2{\approx}0.996$). Moreover, the sensor responses were also found to be highly stable and reversible even under repeated strain loading/unloading for up to 1000 cycles at a maximum tensile strain of 20%, mainly due to the mechanical stability of the AgNW/elastomer composites. In addition, both the magnitude and direction of the principal strain could be precisely characterized by configuring three identical AgNW piezoresistors in a delta rosette form, representing the potential for employing the devices as a multidimensional strain sensor in various practical applications.
Flood is one of the major natural disasters affecting millions of people. Thailand also, frequently faces with this type of disaster. Especially, 2011 mega flood in Central Thailand, inundated highway severely attributed to the failure of national economic and risk to life. Lesson learned from such an extreme event caused flood monitoring and warning becomes one of the sound mitigations. The highway flood hazard mapping accomplished in this research is one of the strategies. This is due to highway flood is the potential risk to life and limb, and potential damage to property. Monitoring and warning therefore help reducing live and property losses. In this study, degree of highway flood hazard was assessed by weighting factors for each cause of the highway flood using Multi Criteria Analysis (MCA) based Analytic Hierarchy Process (AHP). These weighting factors are the essential information to classify the degree of highway flood hazard to enable pinpoint on flood monitoring and flood warning in hazard areas. The highway flood causes were then investigated. It was found that three major factors influence to the highway flood are namely the highway characteristics, the hydrological characteristics and the land topography characteristics. The weight of importance for each cause of the highway flood in the whole country was assessed by weighting 3 major factors influence to the highway flood. According to the result of MCA analysis, the highway, the hydrological and the land topography characteristics were respectively weighted as 35, 35 and 30 percent influence to the cause of highway flood. These weighting factors were further utilized to classify the degree of highway flood hazard. The Weight Linear Combination (WLC) method was used to compute the total score of all highways according to each factor. This score was later used to categorize highway flood as high, moderate and low degree of hazard levels. Highway flood hazard map accomplished in this research study is applicable to serve as the handy tool for highway flood warning. However, to complete the whole warning process, flood water level monitoring system for example the camera gauge should be installed in the hazard highway. This is expected to serve as a simple flood monitor as part of the warning system during such extreme or critical event.
Elastic resistive pressure sensor is fabricated by a direct spray coating of silver nanowires (AgNWs) on uncured polydimethylsiloxane (PDMS) and an additional coating of a conductive polymer, poly(3,4-ethylenedioxythiophene): poly (styrene sulfonate) (PEDOT:PSS). To improve the sensitive and stability, we have fabricated sandwich-structured AgNW/polymer sensor where two AgNW/polymer-coated PDMS films are laminated with the conducting surfaces contacted by pressure lamination. It shows a resistance decrease upon loading due to the formation of dense network of AgNWs. It is demonstrated that the sandwich-structured AgNW/polymer sensor exhibits very high sensitivity ($2.59kPa^{-1}$) and gauge factor (37.8) in the low pressure regime. It can also detect a subtle placement and removal of a weight as low as 3.4 mg, the corresponding pressure of which is about 5.4 Pa. It is shown that the protrusion of AgNWs from PDMS is suppressed substantially by the over-coated PEDOT:PSS layer, thereby reducing hysteresis and rendering the sensor more stable.
마이크로 추력기의 성능평가를 위해 MEMS 추력 측정 시스템을 설계하였으며, 시스템의 성능 예측에 관한 연구를 수행하였다. 추력 측정 시스템은 빔, 박막, 압저항 센서로 구성된다. 시스템의 안정성 검증과 빔의 응력 변화를 확인하고 압저항 센서의 크기 및 위치 선정을 위해 FEM 해석을 수행하였다. 재료의 허용응력과 최대응력을 비교하여 설계한 시스템들의 안정성을 검증할 수 있었다. 압저항 센서는 높은 게이지 계수를 확보하기 위해 빔의 길이의 20%로 설계 하였으며, 기준형상의 박막과 빔의 크기는 각각 $15mm{\times}15mm$, $500{\mu}m{\times}500{\mu}m$로 설계하였다.
This study aimed to develop a smart wearable device for assessing the risk angle associated with turtle neck syndrome in patients with Video Display Terminal (VDT) syndrome. Turtle neck syndrome, characterized by forward head posture resulting from upper cross syndrome, leads to thoracic kyphosis. In this research, a stretch sensor was used to monitor the progression of turtle neck syndrome, and the sensor data was analyzed using a Universal Testing Machine (UTM) and the Gauge Factor (GF) calculation method. The scapula and cervical spine angles were measured at five stages, with 15-degree increments from 0° to 60°. During the experimental process, the stretch sensor was attached to the thoracic spine in three different lengths: 30mm, 50mm, and 100mm. Among these, the attachment method yielding the most reliable data was determined by measuring with three techniques (General Trim Adhesive, PU film, and Heat Transfer Machine), and clothing using the heat transfer machine was selected. The experimental results confirmed that the most significant change in thoracic kyphosis occurred at approximately 30° of forward head posture. Prolonged deformity can lead to various issues, highlighting the need for textile sensor solutions. The developed wearable device aims to provide users with real-time feedback on their turtle neck posture and incorporate features that can help prevent or improve the condition.
Xue-Mei Lin;Michael C.H. Yam;Ke Ke;Binhui,Jiang;Qun He
Steel and Composite Structures
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제46권3호
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pp.403-416
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2023
This paper summarised and re-examined the theoretical basis of the commonly used design rule developed by Cochrane in the 1920s to consider staggered bolt holes in tension members, i.e., the s2/4g rule. The rule was derived assuming that the term two times the bolt hole diameter (2d0) in Cochrane's original equation could be neglected, and assuming a value of 0.5 for the fractional deduction of a staggered hole in assessing the net section area. Although the s2/4g rule generally provides good predictions of the staggered net section area, the above-mentioned assumptions used in developing the rule are doubtful, in particular for a connection with a small gauge-to-bolt-hole diameter (g/d0) ratio. It was found that the omission of 2d0 in Cochrane's original equation appreciably overestimates the net section area of a staggered bolted connection with a small g/d0 ratio. However, the assumed value of 0.5 for the fractional deduction of a staggered hole underestimates the staggered net section area for small g/d0 ratios. To improve the applicability of the above two assumptions, a modified design equation, which covers a full range of g/d0 ratio, was proposed to accurately predict the staggered net section area and was validated by the existing test data from the literature and numerical data derived from this study. Finally, a reliability analysis of the test and numerical data was conducted, and the results showed that the reliability of the modified design equation for evaluating the net section resistance of staggered bolted connections can be achieved with the partial factor of 1.25.
Purpose: This research delves into the various factors that influence the performance of restaurant businesses on social commerce platforms in Bangkok, Thailand. The study considers both internal and external factors, including but not limited to business characteristics and location. Moreover, this research also analyzes the effects of employing multiple social commerce platforms on business efficiency and explores the underlying reasons for such effects. Research design, data, and methodology: Restaurants can be classified into different price ranges: low, medium, and high. To further investigate, we employed natural language processing AI to analyze online reviews and evaluate algorithm performance using machine learning techniques. We aimed to develop a model to gauge customer satisfaction with restaurants across different price categories effectively. Results: According to the research findings, several factors significantly impact restaurant groups in the low and mid-price ranges. Among these factors are population density and the number of seats at the restaurant. On the other hand, in the mid-and high-price ranges, the price levels of the food and drinks offered by the restaurant play a crucial role in determining customer satisfaction. Furthermore, the correlation between different social commerce platforms can significantly affect the business performance of high-price range restaurant groups. Finally, the level of online review sentiment has been found to influence customer decision-making across all restaurant types significantly. Conclusions: The study emphasizes that restaurants' characteristics based on their price level differ significantly, and social commerce platforms have the potential to affect one another. It is worth noting that the sentiment expressed in online reviews has a more significant impact on customer decision-making than any other factor, regardless of the type of restaurant in question.
In the realm of rock excavation projects, precise estimation of the drilling rate index stands as a pivotal factor in strategic planning and cost assessment. This study introduces and evaluates two pioneering computational intelligence models designed for the prognostication of the drilling rate index, a pivotal parameter with direct implications for cost estimation in rock excavation projects. These models, denoted as the Relevance Vector Regression (RVR) optimized with the Invasive Weed Optimization algorithm (IWO) (RVR-IWO model) and the RVR integrated with the Shuffled Frog Leaping algorithm (SFL) (RVR-SFL model), represent a groundbreaking approach to forecasting drilling rate index. The RVR-IWO and RVR-SFL models were meticulously devised to harness the capabilities of computational intelligence and optimization techniques for drilling rate index estimation. This research pioneers the integration of IWO and SFL with RVR, constituting an unprecedented effort in forecasting drilling rate index. The primary objective of this study was to gauge the precision and dependability of these models in forecasting the drilling rate index, revealing significant distinctions between the two. In terms of predictive precision, the RVR-IWO model emerged as the superior choice when compared to the RVR-SFL model, underscoring the remarkable efficacy of the Invasive Weed Optimization algorithm. The RVR-IWO model delivered noteworthy results, boasting a Variance Account for (VAF) of 0.8406, a Mean Squared Error (MSE) of 0.0114, and a Squared Correlation Coefficient (R2) of 0.9315. On the contrary, the RVR-SFL model exhibited slightly lower precision, yielding an MSE of 0.0160, a VAF of 0.8205, and an R2 of 0.9120. These findings serve to highlight the potential of the RVR-IWO model as a formidable instrument for drilling rate index prediction, particularly within the framework of rock excavation projects. This research not only makes a significant contribution to the realm of drilling engineering but also underscores the broader adaptability of the RVR-IWO model in tackling an array of challenges within the domain of rock engineering. Ultimately, this study advances the comprehension of drilling rate index estimation and imparts valuable insights into the practical implementation of computational intelligence methodologies within the realm of engineering projects.
거미는 진동감각기관을 통하여 미세한 진동까지도 감지해낸다. 뛰어난 진동 감지 능력을 활용해 먹이나 포식자가 발생시키는 진동을 감지하여 공격을 계획하거나 위협을 파악하며 생존에 활용한다. 본 논문은 거미의 진동감각기관을 모사하여 개발된 초민감 진동압력센서에 대해 기술한다. 거미가 진동을 감지하는데 사용하는 감각기관에 위치한 작은 틈에 착안하여 센서에 균열을 생성하였고, 균열의 깊이를 제어하여 외부로부터 오는 압력이나 진동을 매우 민감하게 감지할 수 있는 센서를 개발하였다. 이 센서는 10 N의 인장응력을 적용하여 2%의 변형률에서 게이지 계수가 16000에 도달한다. 이는 높은 신호대잡음비를 가져 정확하게 원하는 진동을 인식할 수 있는 소자로서 외력(압력, 진동)과 생체 신호측정 등 다양한 평가를 통해 센서의 높은 민감도를 증명하였다. 이를 통하여 생체모사 기술을 활용한 새로운 센서의 개발 및 다양한 산업 분야로의 응용 가능성을 제시한다.
Topex/Poseidon(T/P)고도계 자료를 조석 수치 모델에 혼합하여 북동 아시아 해역의 $M_2,\;S_2,\; K_1$, 및 $O_1$ 분조를 $5'{\times}5'$ 분해능으로 계산하여, 북동 아시아의 조석을 산정하였다. Blending 방법에 사용되는 가중 인자 값에 대한 모델반응을 검토하기 위해 $M_2$ 분조만을 고려한 수치 실험이 수행되었으며, 수치 실험을 통해 T/P 자료를 정확히 재현하되 혼합함으로써 발생하는 잡음을 줄이기 위해 가중 인자 값은 수심의 평방근에 반비례하도록 설정하였다. T/P자료에서 구한 $M_2,\;S_2,\; K_1$, 및 $O_1$ 분조를 동시에 혼합한 수치 모델 결과는 연구 해역 내의 모든 T/P궤도 자료와 비교되었다. 진폭 오차와 지각 오차의 평균은 거의 0으로 나타났다. 진폭 오차의 표준 편차는 2 cm 내외였으며, 지각오차의 표준 편차는 $10^{\circ}$보다 작았다. T/P자료를 혼합한 모델 결과는 특히 얕은 수심(h<250m)의 T/P 궤도 자료와 거의 일치하는 것으로 나타났다. 그러나 T/P 자료만으로부터 계산된 진폭과 지각은 깊은 수심 해역에 대해서는 불합리한 공간 변화를 보이는 반면, 이들 자료를 동화시킨 모델 결과는 T/P 자료와는 차이를 보이나 합리적인 진폭과 지각의 공간 분포를 보였다. 한편 T/P자료를 혼합한 모델 결과는 자료 동화에 사용하지 않은 연안 관측 자료와도 비교적 잘 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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