The BSCCO superconductor materials of using Self-propagating High-temperature Synthesis (SHS) were studied. Mechano-chemical activation - as a pre-treatment of the reactants mixture - strongly influences the kinetic parameters, the reaction mechanism, and the composition and structure of the final product. In this paper as an effort for fabricating the SHSed BSCCO superconductor powder SHS method was considered to application in the synthesis of superconducting materials.
Objectives: In this study, we evaluated the antibacterial activity of self-etching adhesive systems against Streptococcus mutans using the agar diffusion method. Materials and Methods: Three 2-step systems, Clearfil SE Bond (SE, Kuraray), Contax (CT, DMG), and Unifil Bond (UnB, GC), and three 1-step systems, Easy Bond (EB, 3M ESPE), U-Bond (UB, Vericom), and All Bond SE (AB, BISCO) were used. 0.12% chlorhexidine (CHX, Bukwang) and 37% phosphoric acid gel (PA, Vericom) were used as positive controls. Results: The antibacterial activity of CHX and PA was stronger than that of the other groups, except SE. After light activation, the inhibition zone was reduced in the case of all 2-step systems except CT. However, all 1-step systems did not exhibit any inhibition zone upon the light activation. Conclusions: SE may be better than CT or UnB among the 2-step systems with respect to antibacterial activity, however, 1-step systems do not exhibit any antibacterial activity after light curing.
In this paper, we propose competitive fuzzy polynomial neurons-based advanced Self-Organizing Neural Networks(SONN) architecture for optimal model identification and discuss a comprehensive design methodology supporting its development. The proposed SONN dwells on the ideas of fuzzy rule-based computing and neural networks. And it consists of layers with activation nodes based on fuzzy inference rules and regression polynomial. Each activation node is presented as Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) which includes either the simplified or regression polynomial fuzzy inference rules. As the form of the conclusion part of the rules, especially the regression polynomial uses several types of high-order polynomials such as linear, quadratic, and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership (unction are studied and the number of the premise input variables used in the rules depends on that of the inputs of its node in each layer. We introduce two kinds of SONN architectures, that is, the basic and modified one with both the generic and the advanced type. Here the basic and modified architecture depend on the number of input variables and the order of polynomial in each layer. The number of the layers and the nodes in each layer of the SONN are not predetermined, unlike in the case of the popular multi-layer perceptron structure, but these are generated in a dynamic way. The superiority and effectiveness of the Proposed SONN architecture is demonstrated through two representative numerical examples.
Oxidative degradation of chlorinated ethenes was carried out using heat-activated persulfate. The activation rate of persulfate was dependent on the temperature and the activation reaction rate could be explained based on the Arrhenius equation. The activation energy of persulfate was 19.3 kcal/mol under the assumption that the reaction between the sulfate radical and tricholoroethene (TCE) is very fast. Activation could be achieved at a moderate temperature, so that the adverse effects due to high temperature in the soil environment were mitigated. The reaction rate of TCE was directly proportional to the concentration of persulfate, indicating that the remediation rate can be controlled by the concentration of the injected persulfate. The solution was acidized after the oxidation, and this was dependent on the oxidation temperature. The consumption rate of persulfate was high in the presence of the target organic, but the self-decomposition rate became very low as the target was completely removed.
$AB_2$ type Zr-based Laves phase alloys have been studied for potential application as negative electrode in Ni/MH batteries. However, They have a serious disadvantage of poor activation behavior in KOH solution. In this work, a new method of alloy design method was tried for improving Zr-based alloy activation. this method has focused on phase controlling to make multi-phase microstructure. In the case of multi-phase Zr-V-Mn-Ni shows good performance in activation, but activation mechanism has not been known. So, we were in search of elucidating this mechanism, Using morphological and electrochemical analysis, we could find that surface morphology and electocatalytic activity of the alloy change during immersion in KOH solution. V-rich second phases are selectively corroded and dissolved and then become Ni-rich phases. Resulting from these surface reaction in KOH solution, self-hydrogen charging occurs through Ni-rich phase. However, the alloy has poor cyclic durability because of such a corrosion mechanism. Therefore, finally we developed durable alloys by substitution of other alloying element.
본 연구는 의료용 선형가속기 시설을 차폐하는 콘크리트에 대한 중성자 방사화 연구로써, 일반 콘크리트와 저 방사화 콘크리트를 비교 분석하였다. 실험 방법은 MCNPX (Ver. 2.5.0)와 FISPACT-2010를 사용하여 모의실험을 진행하여, 광자선과 중성자선에 대한 차폐능을 산정하고 중성자 방사화 평가를 진행하였다. 그 결과 차폐능은 일반 콘크리트에서 20~50 cm 효율적이였으며, 방사화 평가의 경우 저 방사화 콘크리트에서 방사능이 낮게 계산되었으나, 모두 자체처분허용 농도를 초과하지 않는 수준으로 산정되었다. 이를 종합적으로 분석한 결과 일반 콘크리트를 사용하는 것이 효율적인 것으로 판단된다.
소성변형에 대한 저자들의 이론(제1보)을 요업재료, 금속, 합금 및 단결정들에 적용하였다. 그 결과 다중 결정에서는 dislocation 운동과 grain boundary 운동이 실험조건에 따라 함께 또는 분리되어 나타나는 반면 단결정에서는 dislocation 운동만 나타났다. 유동식에 나타나는 파라미터$({\alpha}_{d1},\;1/{\beta}_{d1})와\;({\alpha}_{gj}/X_{gj},\;1/{\beta}_{gj})$ (j = 1 or 2) 및 활성화엔탈피 ${\Delta}H_{k1}^{\neq}$ (k = d 혹은 g)를 구하여 예측한 소성변형은 실험과 잘 일치함을 보았다. 여기서 첨자 d1는 첫번째의 dislocation 유동단위, gj는 j번째 grain boundary 유동단위를 나타낸다. 활성화엔탈피에 대하여 ${\Delta}H_{d1}^{\neq}$는 bulk의 자체확산에 대한 활성화엔탈피와 일치하고 ${\Delta}H_{g1}^{\neq}$는 grain boundary 자체확산에 대한 활성화엔탈피와 일치하였다. 이 사실은 저자들의 이론의 정당성을 보이고 있다.
Graphene has been widely considered a promising candidate for high-quality chemical sensors, owing to its outstanding characteristics, such as sensitive gas adsorption at room temperature, high conductivity, high flexibility, and high transparency. However, the main drawback of a graphene-based gas sensor is the necessity for external heaters due to its slow response, incomplete recovery, and low selectivity at room temperature. Conventional heating devices have limitations such as large volume, thermal safety issues, and high power consumption. Moreover, metal-based heating systems cannot be applied to transparent and flexible devices. Thus, to solve this problem, a method of supplying the thermal energy necessary for gas sensing via the self-heating of graphene by utilizing its high carrier mobility has been studied. Herein, we provide a brief review of recent studies on self-activated graphene-based gas sensors. This review also describes various strategies for the self-activation of graphene sensors and the enhancement of their sensing properties.
In this paper, We design and implementation of Self-Charging Module for charging to battery which obtaining the environment inergy such as solar energy. The power chared battery through the charging module send to sensor node. And implementation of System Activation Module(SAM) based on ID system and Dynamic Power Management Module(DPM) with SPO(Self Power Off). This system consume power only communication between the sensor nodes. We verification this system by implementing the high efficiency poweer management system.
자체의 반응열에 의해 반응이 자발적으로 진행되는 SHS법을 이용하여 $Ti_3AI$ 금속간 화합물의 생성반응에서의 화염대 두계, 반응속도 그리고 겉보기 활성화에너지에 대하여 고찰하였다. 이 반응에서 화염대 두께는 1.4mm이었고, 반응속도는 $0.4g/\textrm{cm}^2{\cdot}sec$이었다. 또한, 반응물의 상대밀도를 조절하여 얻은 실험 data를 이용하여 구한 반응의 겉보기 활성화에너지는 40kJ/mol이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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