In this paper, a new method of product function analysis is presented to categorize various design information generated in product development processes. In order to improve product functions, designers must understand unit functions and modified parts of products. The product function analysis (PFA) is based on the designer's understanding of product functions. The proposed PFA provides the methodology to classify the various functions systematically and understand the relation between functions easily. Using this approach, efficient design support system can be developed and used for designers to support decision-making with design knowledge.
We investigate the spin transfer torque in metallic multilayer system by employing Keldysh non-equilibrium Green function method. We study the dependences of the spin transfer torque on the detailed energy configuration of ferromagnetic, spacer, and lead layers. With Keldysh non-equilibrium Green function method applied to a single band model, we explore spin transfer torque effect in various layer structures and for various material parameters.
마찰대전 분리는 서로 상이한 두 물체를 마찰시켜 각자 반대극성으로 하전시킨 후 전기장에 통과시켜 분리하는 기술이며, 이때자 물질의 하전극성은 work function에 의해 각기 다른 극성으로 하전된다. 본 연구에서는 마찰대전을 이용한 정전분리에 기본이 되는 각종 플라스틱의 work function을 알아보는 데 중점을 두었으며 마찰대전 후 하전량에 따른 분리 효율을 도출하여 최적의 운전조건을 위한 하전특성을 알아보았다. 플라스틱 시료는 2가지의 샘플을 가지고 실험하였으며. 이를 각기 다른 재질의 드럼형 마찰하전장치를 이용하여 대전을 시켰다. 또한 Faraday Cage를 이용하여 하전량을 측정한 후 work function을 도출하였다. 하전된 입자는 $\pm$20 kV의 전장에 통과시켜 분리실험을 수행하고 이를 통해서 하전량과 분리효율간의 상관관계를 도출하였다.
Flame transfer function is used to determine the relationship between flow fluctuations and heat release perturbations in a lean premixed gas turbine combustor. The characteristics of flame transfer function are known to depend greatly on flame geometries in addition to other various flow conditions. However, it is not easy to experimentally measure the flame transfer function under various actual combustor operating conditions in terms of time and cost. The current research tries to model the flame transfer function using CFD(Computational Fluid Dynamics). From the results, it is shown that the calculated steady flame geometry can be exactly captured with consideration of the wall heat transfer and radiations. Also, unsteady analysis results show the close characteristics of the flame transfer function to the measured one in both gain and phase.
This paper proposes a new measure of cost function ruggedness in local optimization with DEAS. DEAS is a computational optimization method developed since 2002 and has been applied to various engineering fields with success. Since DEAS is a recent optimization method which is rarely introduced in Korean, this paper first provides a brief overview and description of DEAS. In minimizing cost function with this non-gradient method, information on function shape measured automatically will enhance search capability. Considering the search strategies of DEAS are well designed with binary matrix structures, analysis of search behaviors will produce beneficial shape information. This paper deals with a simple quadratic function contained with various magnitudes of noise, and DEAS finds local minimum yielding ruggedness measure of given cost function. The proposed shape information will be directly used in improving DEAS performance in future work.
When viewing images, the relative luminance of the surround has a profound impact on the apparent contrast of the image. The dark surround causes the image elements to appear lighter than those viewed in an illuminated surround. For this reason, it is worthwhile to briefly review the general results of brightness sealing under a various viewing condition. Two of the most often cited parers on the topic of brightness scaling are Stevens-stevens and Bartleson-Breneman's function. There are, however, significant differences between the perceptual functions for simple-field and complex-field viewing. In this paper, we research the relationship between Steven's power law and Bartleson-Breneman's function. We present an appropriate brightness perception function due to TV system viewing conditions. Highlight luminance peak and absolute brightness threshold value in various adaptation levels are obtained from the proposed brightness function . Also, the luminance value of black level to produce the same contrast ratio with variety of display highlight luminance peak is obtained from the proposed brightness function.
The yield criterion, or called yield function, plays an important role in the study of plastic working of a sheet because it governs the plastic deformation properties of the sheet during plastic forming process. In this paper, we propose a novel anisotropic yield function useful for describing the plastic behavior of various anisotropic sheets. The proposed yield function includes the anisotropic version of the second stress invariant J2 and the third stress invariant J3. The anisotropic yield function newly proposed in this study is as follows. F(J2)+ αG(J3)+ βH (J2 × J3) = km The proposed yield function well explains the anisotropic plastic behavior of various sheets by introducing the parameters α and β, and also exhibits both symmetrical and asymmetrical yield surfaces. The parameters included in the proposed model are determined through an optimization algorithm from uniaxial and biaxial experimental data under proportional loading path. In this study, the validity of the proposed anisotropic yield function was verified by comparing the yield surface shape, normalized uniaxial yield stress value, and Lankford's anisotropic coefficient R-value derived with the experimental results. Application for the proposed anisotropic yield function to aluminum sheet shows symmetrical yielding behavior and to pure titanium sheet shows asymmetric yielding behavior, it was shown that the yield curve and yield behavior of various types of sheet materials can be predicted reasonably by using the proposed new yield anisotropic function.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권4호
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pp.815-821
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2005
Among the various artificial neural networks the backpropagation network (BPN) has become a standard one. One of the components in a neural network is an activating function or a transfer function of which a representative function is a sigmoid. We have discovered that by updating the slope parameter of a sigmoid function simultaneous with the weights could improve performance of a BPN.
Compared to modal split, the methods of forecasting traffic volumes diverted in various types of I.C.s have not been sufficiently studied. The purpose of this study is to derive a new diversion function that can represent the directional traffic volume in accordance with various geometrics of I.C.s. In general, knowing various traffic impedances and the amount of traffic production and attraction, one can estimate proper traffic volumes associated with directions by using a well-defined diversion function. This function is usually made by a series of process such as surveying directional traffic volumes on several I.C.s, analyzing with a regression method and verifying those results by statistical approaches. The function has been developed by rigorous statistical testings, mainly a regression analysis. This paper presents an effective method in planning and designing new roads, I.C.s and route choice of subway. Finally, some comparisons and improvements and suggested when one uses different types of relevant models and functions.
The aim of this study was to present a groundwork for development of a sorting system of peeled garlics using machine vision. Images of various garlic samples such as sound, partially defective, discolored, rotten and un-peeled were obtained with a B/W machine vision system. Sorting factors which were based on normalized histogram and statistical analysis(STEPDISC Method) had good separability for various garlic samples. Bayes discriminant function and neural network sorting algorithms were developed with the sample images and were experimented on various garlic samples. It was showed that garlic samples could be classified by sorting algorithm with average sorting accuracies of 88.4% by Bayes discriminant function and 93.2% by neural network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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