The main purpose of this work is to test the validation of use of a four step reaction mechanism to simulate the laminar speed of hydrogen enriched methane flame. The laminar velocities of hydrogen-methane-air mixtures are very important in designing and predicting the progress of combustion and performance of combustion systems where hydrogen is used as fuel. In this work, laminar flame velocities of different composition of hydrogen-methane-air mixtures (from 0% to 40% hydrogen) have been calculated for variable equivalence ratios (from 0.5 to 1.5) using the flame propagation module (FSC) of the chemical kinetics software Chemkin 4.02. Our results were tested against an extended database of laminar flame speed measurements from the literature and good agreements were obtained especially for fuel lean and stoichiometric mixtures for the whole range of hydrogen blends. However, in the case of fuel rich mixtures, a slight overprediction (about 10%) is observed. Note that this overprediction decreases significantly with increasing hydrogen content. This research demonstrates that reduced chemical kinetics mechanisms can well reproduce the laminar burning velocity of methane-hydrogen-air mixtures at lean and stoichiometric mixture flame for hydrogen content in the fuel up to 40%. The use of such reduced mechanisms in complex combustion device can reduce the available computational resources and cost because the number of species is reduced.
Background: The prevailing global work scenario and deteriorating health facilities in economies indulge the risk perspective in the labor market model. This is the reason that the risk factor is cautiously attributed to wages and labor market efficiencies specifically in developing and emerging economies. In this respect, Occupational Injuries of Workers (OIW) is considered essential to demonstrate the risk and Occupational Health and Safety (OHS) setups given the constraints of the labor. Intuitively, the prime objective of this study is to make an assessment of the labor market considering the OIW through the indicators of industry division, employment status, occupational distribution, adopted treatment, gender and regionality. Methods: The assessment strategy of the study has been categorized into trend analysis and Index Value Calculation (IVC) segments employing the data from 2001 to 2018. Results: The pattern of the selected indicators of the OIW has been observed in the available data while the IVC estimations are considered through time and reference categories. The findings of both exercises revealed absolute and relative heterogeneities at both industry and occupational levels. Conclusion: The consistency for gender and regional distribution of both assessments points out the need for effective policy initiatives. The study suggests separate analyses of industry and occupations for a better understanding of the OHS setups and up-gradation in Pakistan.
Bouamoud, Ahmed;Boucham, Belhadj;Bourada, Fouad;Houari, Mohammed Sid Ahmed;Tounsi, Abdelouahed
Steel and Composite Structures
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제32권5호
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pp.611-632
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2019
In this work, a four-variable refined plate model is applied to study the thermomechanical bending of two kinds of functionally graded material (FGM) sandwich plates. The sandwich core of one kind is isotropic with the FGM face sheets whereas in the second kind, the sandwich core is FGM with the isotropic and homogeneous face sheets. By considering only four unknown variables, the governing equations are written based on the principle of virtual work and then Navier method is employed to solve these equations. Deflections and stresses of two kinds of FGM sandwich structures are analyzed and discussed. The validity and efficiency of the proposed model is checked by comparing it with various available solutions in the literature. The effects of volume fraction distribution, geometric ratio and thermal load on thermomechanical bending properties of FGM sandwich plate are investigated in detail.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5425-5448
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2018
Wireless sensor network has been widely used in Internet of Things (IoT) applications to support large and dense networks. As sensor nodes are usually tiny and provided with limited hardware resources, the existing multiple access methods, which involve high computational complexity to preserve the protocol performance, is not available under such a scenario. In this paper, we propose an intelligent Medium Access Control (MAC) protocol selection scheme based on machine learning in wireless sensor networks. We jointly consider the impact of inherent behavior and external environments to deal with the application limitation problem of the single type MAC protocol. This scheme can benefit from the combination of the competitive protocols and non-competitive protocols, and help the network nodes to select the MAC protocol that best suits the current network condition. Extensive simulation results validate our work, and it also proven that the accuracy of the proposed MAC protocol selection strategy is higher than the existing work.
This work aims to study and analyze the various operating modes of universal power converter which is powered by solar and thermoelectric generators. The proposed converter is operated in a DC-DC (buck or boost mode) and DC-AC (single phase) inverter with high efficiency. DC power sources, such as solar photovoltaic (SPV) panels, thermoelectric generators (TEGs), and Li-ion battery, are selected as input to the proposed converter according to the nominal output voltage available/generated by these sources. The mode of selection and output power regulation are achieved via control of the metal-oxide semiconductor field-effect transistor (MOSFET) switches in the converter through the modified stepped perturb and observe (MSPO) algorithm. The MSPO duty cycle control algorithm effectively converts the unregulated DC power from the SPV/TEG into regulated DC for storing energy in a Li-ion battery or directly driving a DC load. In this work, the proposed power sources and converter are mathematically modelled using the Scilab-Xcos Simulink tool. The hardware prototype is designed for 200 W rating with a dsPIC30F4011 digital controller. The various output parameters, such as voltage ripple, current ripple, switching losses, and converter efficiency, are analyzed, and the proposed converter with a control circuit operates the converter closely at 97% efficiency.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.201-209
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2021
The term, eGovernmen or e-Government, uses technology communications devices such as computers and the Internet to provide public services to citizens and others. The eGovernment or e-government provides citizens with new opportunities to access the government directly and conveniently, while the government provides citizens with directservices. Also, in these days, cloud computing is a feature that enables users to use computer system resources, especially data storage (cloud storage) and on-demand computing power, without having to manage themselves. The term is commonly used to describe data centers that are available to many users over the Internet. Today, the dominant Big Cloud is distributed across multiple central servers. You can designate it as an Edge server if it is relatively close to the user. However, despite the prevalence of e-government and cloud computing, each of these concepts has evolved. Research attempts to combine these two concepts were not being made properly. For this reason, in this work, we aim to produce independent and objective analysis results by separating progress steps for the analysis of e-government cloud service platforms. This work will be done through an analysis of the development process and architectural composition of the e-government development standard framework and the cloud platform PaaS-TA. In addition, this study is expected to derive implications from an analysis perspective on the direction and service composition of the e-government cloud service platform currently being pursued.
Xu, Mao;Patruno, Luca;Lo, Yuan-Lung;de Miranda, Stefano;Ubertini, Francesco
Wind and Structures
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제35권1호
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pp.67-81
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2022
While the aerodynamics of solid bluff bodies is reasonably well-understood and methodologies for their reliable numerical simulation are available, the aerodynamics of porous bluff bodies formed by assembling perforated plates has received less attention. The topic is nevertheless of great technical interest, due to their ubiquitous presence in applications (fences, windbreaks and double skin facades to name a few). This work follows previous investigations by the authors, aimed at verifying the consistency of numerical simulations based on the explicit modelling of the perforated plates geometry and their representation by means of pressure-jumps. In this work we further expand such investigations and, contextually, we provide insight into the flow arrangement and its sensitivity to important modelling and setup configurations. To this purpose, Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes (URANS) and Large-Eddy Simulations (LES) are performed for a 5:1 rectangular cylinder at null angle of attack. Then, using URANS, porosity and attack angle are simultaneously varied. To the authors' knowledge this is the first time in which LES are used to model a porous bluff body and compare results obtained using the explicit modelling approach to those obtained relying on pressure-jumps. Despite the flow organization often shows noticeable differences, good agreement is found between the two modelling strategies in terms of drag force.
Experimenting with concrete to determine its compressive and tensile strengths is a laborious and time-consuming operation that requires a lot of attention to detail. Researchers from all around the world have spent the better part of the last several decades attempting to use machine learning algorithms to make accurate predictions about the technical qualities of various kinds of concrete. The research that is currently available on estimating the strength of concrete draws attention to the applicability and precision of the various machine learning techniques. This article provides a summary of the research that has previously been conducted on estimating the strength of concrete by making use of a variety of different machine learning methods. In this work, a classification of the existing body of research literature is presented, with the classification being based on the machine learning technique used by the researchers. The present review work will open the horizon for the researchers working on the machine learning based prediction of the compressive strength of concrete by providing the recommendations and benefits and drawbacks associated with each model as determining the compressive strength of concrete practically is a laborious and time-consuming task.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1276-1295
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2023
Sensor networks are now an essential aspect of wireless communication, especially with the introduction of new gadgets and protocols. Their ability to be deployed anywhere, especially where human presence is undesirable, makes them perfect choices for remote observation and control. Despite their vast range of applications from home to hostile territory monitoring, limited battery power remains a limiting factor in their efficacy. To analyze and transmit data, it requires intelligent use of available battery power. Several studies have established effective routing algorithms based on clustering. However, choosing optimal cluster heads and similarity measures for clustering significantly increases computing time and cost. This work proposes and implements a simple two-phase technique of route creation and maintenance to ensure route reliability by employing nature-inspired ant colony optimization followed by the fuzzy decision engine (FDE). Benchmark methods such as PSO, ACO and GWO are compared with the proposed HRCM's performance. The objective has been focused towards establishing the superiority of proposed work amongst existing optimization methods in a standalone configuration. An average of 15% improvement in energy consumption followed by 12% improvement in latency reduction is observed in proposed hybrid model over standalone optimization methods.
Objectives: Active pulmonary tuberculosis (active PTB) is manifested in one of the complications of pneumoconiosis, but statistics are not available. The objective of the present study was to identify the incidence of active PTB among dusty workers who were diagnosed with pneumoconiosis by year. Methods: The present study was performed using the results of the Pneumoconiosis Examination Council's assessment from the Korea Workers' Compensation and Welfare Service (KCOMWEL) database between January 1, 1984, and December 31, 2017. Pneumoconiosis is defined as Category 1 or more. Active PTB was defined as a positive result for active PTB in the result of the Pneumoconiosis Examination Council's assessment. The annual incidence rate of pneumoconiosis and active PTB were analyzed by age standardization. Results: The number of retired dusty workers who received the health examination for work-related pneumoconiosis increased every year. However, the incidence of pneumoconiosis among retired dusty workers and active PTB among patients with pneumoconiosis decreased every year. Conclusions: To effectively manage pneumoconiosis and active PTB among patients with pneumoconiosis, the annual status of them in retired dusty workers who received the health examination for work-related pneumoconiosis was required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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