Learning behaviors of a radial basis function network (RBFN) using a singular value decomposition (SVD) and stochastic gradient (SG) algorithm, together named RBF-SVD-SG, for odor sensing systems are analyzed, and a fast training method is proposed. RBF input data is from a conducting polymer sensor array. It is revealed in this paper that the SG algorithm for the fine-tuning of centers and widths still shows ill-behaving learning results when a sufficiently small convergence coefficient is not used. Since the tuning of centers in RBFN plays a dominant role in the performance of RBFN odor sensing systems, our analysis is focused on the center-gradient variance of the RBFN-SVD-SG algorithm. We found analytically that the steadystate weight fluctuation and large values of a convergence coefficient can lead to an increase in variance of the center-gradient estimate. Based on this analysis, we propose to use the least mean square algorithm instead of SVD in adjusting the weight for stable steady-state weight behavior. Experimental results of the proposed algorithm have shown faster learning speed and better classification performance.
Membrane process has been employed to separate a specific substance from gas or liquid mixture, and treat wastewater. This is due to the fact that the substance of mixture can be permeated and separated selectively by membrane. Since Initial equipment and operation costs are not expensive, membrane process has been adopted in various fields such as petroleum Industry, chemistry, polymer, electronics, foods, biochemical industry and wastewater treatment. In this study, $CaCO_3$ particles impregnated in silicone rubber network were extracted by using supercritical carbon dioxide and pore distribution of silicone $rubber-CaCO_3$ was investigated with varying amount of extract. Silicone rubber has excellent mechanical properties such as heat-resistance, cold-resistance etc. and $CaCO_3$ has microporous structure. It is possible to make silicone $rubber-CaCO_3$ composite sheets via work-intensive kneading processes. In so doing $CaCO_3$ particles become distributed and impregnated in silicone rubber network. Supercritical carbon dioxide diffuse through composite sample, then sample is swollen. $CaCO_3$ in silicone rubber network Is dissolved in supercritical carbon dioxide, and its sites become pores. Pore distribution, pore shape and surface area are observed by SEM(scanning electron microscope) micrograph and BET surface area analyzer examination respectively. Pore characteristics of membrane suggest the possibilities that the membrane can be used for process of mixture separation and wastewater treatment.
클로로부틸(CIIR) 방진고무 복합소재 내에서 실리카-실란이 기계적 물성과 점탄성에 미치는 영향을 평가하였다. 실리카-실란이 첨가된 경우, 방진고무의 핵심물성 중 하나인 인열강도는 13%, 파단 신장률은 14%씩 각각 증가하였다. 그 외 인장강도 및 경도 등은 비슷한 값을 보였다. 점탄성 관찰로부터 인열강도 및 파단 신장률의 증가는 실리카-실란의 첨가에 의한 복합소재 내 실리카와 클로로부틸간 3차원 사슬구조의 형성에 따른 것으로 판단되었다. 인열강도 및 파단 신장률의 향상에 관한 메커니즘을 논의하였다.
$V_2O_5$ 나노선/폴리비닐 알코올(PVA) 고분자 복합체를 나일론 제조법을 응용하여 제작하였고 전기적 특성을 연구하였다. PVA가 아세톤, 에탄올, 메탄올 등의 벤젠기와 반응하여 얇은 막을 형성하는 것을 이용하여 나일론 섬유 제작방법과 유사하게 실타래를 감아올려 나노선 섬유가 섞인 폴리머 섬유를 만들었다. 폴리머-나노선 복합체는 내부에서 전도성이 있는 $V_2O_5$나노선 다발이 네트워크를 형성하기 때문에 전자기장을 차폐할 수 있는 고분자 섬유 등에 적용할 수 있다.
Polymer-coated film SAW sensors have been fabricated and their sensing properties for toxic chemicals have been extensively investigated. Four types of the toxic chemical compounds of hydrogen cyanide(AC), carbonyl dichloride(CG), pinacolyl methylfluorophosphonate(GD), 2,2'-dichlorodiethylthio ether(HD) were used as target gases. SAW sensors using five different kinds of polymers were used to detect toxic chemicals and their gas sensing characteristics were investigated. The polymers used as the sensing materials were polyisobutylene(PIB), polyepichlorohydrin(PECH), polydimethylsiloxane(PDMS), polybutadiene(PBD) and polyisoprene(PIP). The recommendable mixing ratio of PIB, PECH, PDMS, PBD and PIP to solvents were 1:30, 1:40, 1:10, 1:30 and 1:30, respectively. The sensing characteristics of the SAW sensors were measured by using E-5061A network analyzer.
Kim, Seong Hoon;Min, Byung Ghyl;Lee, Sang Cheol;Park, Sung Bum;Lee, Tae Dong;Park, Min;Kumar, Satish
Fibers and Polymers
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제5권3호
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pp.198-203
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2004
Composite films were prepared by casting the solution of polyacrylonitrile (PAN) and single wall nanotube (SWNT) in DMF subsequent to sonication. The SWNTs in the films are well dispersed as ropes with 20-30 nm thickness. Moreover, AFM surface image of the composite film displays an interwoven fibrous structure of nanotubes which may give rise to conductive passways and lead to high conductivity. The polarized Raman spectroscopy is an ideal characterization technique for identification and the orientation study of SWNT. The well-defined G-peak intensity at 1580 $cm^{-1}$shows a dependency on the draw ratio under cross-Nicol. The degree of nanotube orientation in the drawn film was measurable from the sine curve obtained by rotating the drawn film on the plane of cross-Nicol of polarized Raman microscope. The threshold loading of SWNT for electrical conductivity in PAN is found to be lower than 1 wt% in the composite film. The electrical conductivity of the SWNT/PAN composite film decreased with increasing of draw ratio due to the collapse of the interwoven fibrous network of the nanotubes with uniaxial orientation.
The polymer-ceramic hybrid, known as 'ceramer', was synthesized by a sol-gel process by incorporating different amount of alkoxide as source of silicon in resorcinol-formaldehyde in presence of basic catalyst to get different percentage of silicon in ultimate carbonized composites. FTIR of the ceramer confirms that it is a network of Si-O-Si, Si-O-$CH_2$ and Si-OH type groups linked with benzene ring. Different amount of silicon in the ceramer exhibits varying temperature of thermal stability and lower coefficient of thermal expansion as compared to pure resorcinol-formaldehyde resin. The lower value of CTE in ceramer is due to existence of silica and resorcinol -formaldehyde in co-continuous phase. Unidirectional composites prepared with ceramer matrix and high-strength carbon fibers show lower value of flexural strength at polymer stage as compared to those prepared with resorcinol-formaldehyde resin. However, after heat treatment to $1450^{\circ}C$, the ceramer matrix composites show large improvement in the mechanical properties, i.e. with 7% silicon in the ceramer, the flexural strength is enhanced by 100% and flexural modulus value by 40% as compared to that of pure resorcinol-formaldehyde resin matrix composites.
Various silanes, amino silane, vinyl silane, sulfur silane (TESPD), and ZS (TESPD/zinc soap complex), are added into chlorinated isobutylene-isoprene copolymer (CIIR)/soft clay/carbon black (CB) and CIIR/hard clay/CB compounds and they are investigated with respect to the vulcanization characteristics, the processability, and the mechanical properties. Comparing hard clay and soft clay filled compounds, hard clay (Suprex) filled system shows a higher die C tear than the soft clay (GK) filled one. The other properties (Mooney, extrusion torque/pressure, torque rise ($M_H-M_L$), modulus at 300%) are close to each other. Among various silanes, the ZS treated hard clay (Suprex) compound shows the highest mechanical property following hard clay(S)/vinyl silane(V) and soft clay(GK)/vinyl silane(V) compounds. The TESPD and the ZS effectively helps a formation of a strong 3-dimensional network structure between silica and CIIR via coupling reaction due to bifunctional nature of TESPD. In addition to that, the ZS added compounds show both a better processability and mechanical properties compared to the S2 ones at low concentration due to improved compatibility between zinc soap and CIIR matrix. Only the ZS added compound shows both improved processabilities (Mooney, Extrusion torque-& pressure) and improved mechanical properties (degree of crosslinking, elongation modulus, tear, and fatigue to failure counts) on both CIIR/hard clay/CB and CIIR/soft clay/CB compounds.
Two novel copper(II) complexes, [Cu(dmamhp)$(H_2O)_2(SO_4)]_n$ (1) and [Cu(dmamhp)$(NO_3)_2(H_2O)]{\cdot}H_2O$ (2) [dmamhp = 2-dimethylaminomethyl-3-hydroxypyridine] have been synthesized and structurally characterized by single crystal X-ray diffraction analysis. Compound 1 displays a double one-dimensional chains structure, in which each chain is constituted with the distorted octahedral copper(II) complex bridged through bidentate sulfate ligands resulting in a coordination polymer. The bifurcated hydrogen bonds and $\pi-\pi$ interactions play important roles in the formation of the double chains structure. On the other hand, compound 2 adopts a distorted square pyramidal geometry around copper(II) ion and exists as a discrete monomer. There are intermolecular bifurcated hydrogen bonds and $\pi-\pi$ stacking interactions between the monomeric units. The magnetic properties revealed that the paramagnetic behaviors are dominantly manifested and there are no intermolecular magnetic interactions in both compound 1 and 2.
In this study soft computing techniques including, Artificial Neural Network (ANN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) were investigated for the prediction of Cr(VI) transport efficiency by novel Polymer Inclusion Membranes (PIMs). Transport experiments carried out by varying parameters such as time, film thickness, carrier type, carier rate, plasticizer type, and plasticizer rate. The predictive performance of ANN and ANFIS model was evaluated by using statistical performance criteria such as Root Mean Standard Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Coefficient of Determination (R2). Moreover, Sensitivity Analysis (SA) was carried out to investigate the effect of each input on PIMs Cr(VI) removal efficiency. The proposed ANN model presented reliable and valid results, followed by ANFIS model results. RMSE and MAE values were 0.00556, 0.00163 for ANN and 0.00924, 0.00493 for ANFIS model in the prediction of Cr(VI) removal efficiency on testing data sets. The R2 values were 0.973 and 0.867 on testing data sets by ANN and ANFIS, respectively. Results show that the ANN-based prediction model performed better than ANFIS. SA demonstrated that time; film thickness; carrier type and plasticizer type are major operating parameters having 33.61%, 26.85%, 21.07% and 8.917% contribution, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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