Ferritic stainless steel, which has been used as material for decoration parts in automobile, is recently used as material for the exhaust system due to its good performance at high temperature. To improve the fuel efficiency and purify automotive exhaust gas, it is needed to increase the temperature of exhaust gas. However, it is frequently reported that the rising of the temperature of exhaust gas increases thermal stress at exhaust manifold, which results in thermal fatigue failure in welded joints. Therefore, in this study, effects of chemical composition of steel and welding parameters on thermal fatigue properties of synthetic heat affected zone in ferritic stainless steel have been investigated. It has been found that thermal fatigue life in heat affected zone is affected by bead shape of welded joint and amount of soluble Nb in steel. Especially, Nb-Ti added steel has higher thermal fatigue life in comparison to Nb added steel, which is attributed to difference of precipitation behavior in both steels.
In this paper, we introduce a second order linear differential operator T□: C∞ (M) → C∞ (M) as a natural generalization of Cheng-Yau operator, [8], where T is a (1, 1)-tensor on Riemannian manifold (M, h), and then we show on compact Riemannian manifolds, divT = divTt, and if divT = 0, and f be a smooth function on M, the condition T□ f = 0 implies that f is constant. Hereafter, we introduce T-energy functionals and by deriving variations of these functionals, we define T-harmonic maps between Riemannian manifolds, which is a generalization of Lk-harmonic maps introduced in [3]. Also we have studied fT-harmonic maps for conformal immersions and as application of it, we consider fLk-harmonic hypersurfaces in space forms, and after that we classify complete fL1-harmonic surfaces, some fLk-harmonic isoparametric hypersurfaces, fLk-harmonic weakly convex hypersurfaces, and we show that there exists no compact fLk-harmonic hypersurface either in the Euclidean space or in the hyperbolic space or in the Euclidean hemisphere. As well, some properties and examples of these definitions are given.
Park, Jeong;Kim, Yong-Wook;Kim, Young-Han;Lee, Jae-Yong;Chung, Yong-Gahp;Cho, Nam-Kyung;Oh, Seung-Hyub
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.24
no.11
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pp.1457-1463
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2000
Experimental studies on determination of the supply leading time of propellants to combustion chamber have been made to stably and efficiently guarantee the ignitions process with liquid rocket engine. The propellant used is a Kerosene as fuel and a liquid oxygen as oxidizer. FOOF type of three injectors are set with an angle of 135。 and the combustion chamber pressure is 200psi. The present experiment program also includes the stability on the quadlet type of ignitor using the triehylaluminum (TEAL) as an ignition source. Experimental results clarifies that the propellant supply through LOx leading to combustion chamber is proper for stable ignition and combustion processes based on the fuel and oxidizer manifold pressures, combustion chamber pressure, and the variation of flame length from the nozzle exit with lapse time, and shows that the leading supply time pf propellants effects the engine performance little.
For single image super resolution (SR), interpolation based and example based algorithms are extensively used. The interpolation algorithms have the strength of theoretical simplicity. However, those algorithms are tending to produce high resolution images with jagged edges, because they are not able to use more priori information. Example based algorithms have been studied in the past few years. For example based SR, the nearest neighbor based algorithms are extensively considered. Among them, neighbor embedding (NE) has been inspired by manifold learning method, particularly locally linear embedding. However, the sizes of local training sets are always too small. So, NE algorithm is weak in the performance of the visuality and quantitative measure by the poor generalization of nearest neighbor estimation. An improved NE algorithm with Support Vector Regression (SVR) was proposed to solve this problem. Given a low resolution image, the pixel values in its high resolution version are estimated by the improved NE. Comparing with bicubic and NE, the improvements of 1.25 dB and 2.33 dB are achieved in PSNR. Experimental results show that proposed method is quantitatively and visually more effective than prior works using bicubic interpolation and NE.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.35
no.6
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pp.577-583
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2011
To meet the requirements of the Tier 4 interim regulations for off-road vehicles, emissions of particulate matter (PM) and nitrogen oxides (NOx) must be reduced by 95% and 30%, respectively, compared to current regulations. In this research, both the DPF and HPL EGR systems were investigated, with the aim of decreasing the PM and NOx emissions of a 56-kW off-road vehicle. The results of the experiments show that the DOC-DPF system is very useful for reducing PM emissions. It is also found that the back pressure is acceptable, and the rate of power loss is less than 5%. By applying the HPL EGR system to the diesel engine, the NOx emissions under low- and middle-load conditions are reduced effectively because of the high differential pressure between the turbocharger inlet and the intake manifold. The NOx emissions can be decreased by increasing the EGR rate, but total hydrocarbon (THC) emission increases because of the increased fuel consumption needed to compensate for the power loss caused by EGR and DPF.
Zemansky, Gil;Hong, Yoon-Seeok Timothy;Rose, Jennifer;Song, Sung-Ho;Thomas, Joseph
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.18-18
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2011
Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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