We have synthesized some phosphors in the system $CaO-Y_2$$O_3$-$Al_2$$O_3$by combinatorial polymerized-complex method. Composition and synthetic temperature of phosphors in the library was screened from the emission intensities of individual samples under VUV excitation. In $Tb^{ 3+}$-activated $CaO-Y_2$$O_3$-$Al_2$$O_3$, green phosphors showing good intensity were found to be X$O_3$$O_{7}$, CaYA1O$_4$, YA1O$_3$, $Y_3$$Al_{5}$$O_{12}$, $Y_4$$A1_2$$O_{9}$ .
Single phases of multi-component oxides films, ZrTiO4 and Ta2Zr6O17, could be synthesized by using the combinatorial approach through surface sol-gel route, coating the appropriate mole ratio of 100 mM zirconium butoxide, tantalum butoxide and titanium butoxide precursors on Pt/Ti/SiO2/Si (100) substrate, following pyrolysis at 450 oC, and annealing them at 770 oC. Both the films and bulks of ZrTiO4 and Ta2Zr6O17 showed very stable dielectric properties in temperature range, ?140 to 60 oC, and frequency range, 100 Hz to 1 MHz, promising their applications in wide range of temperatures and frequencies. The dielectric constants of the films were lower and a little more dependent on frequency than those of the bulks. The reduction of dielectric property in the film was mainly due to the interfacial effects that worked as series and parallel-connected capacitances toward the substantial film capacitance.
A microfluidic reactor with computer-controlled programmable isocratic pumps and online detectors is employed as a combinatorial synthesis system to synthesize and analyze materials for fabricating CdSe quantum dots for various applications. Four reaction condition parameters, namely, the reaction temperature, reaction time, Cd/Se compositional ratio, and precursor concentration, are combined in synthesis condition sets, and the size of the synthesized CdSe quantum dots is determined for each condition. The average time corresponding to each reaction condition for obtaining the ultraviolet-visible absorbance and photoluminescence spectra is approximately 10 min. Using the data from the combinatorial synthesis system, the effects of the reaction conditions on the synthesized CdSe quantum dots are determined. Further, the data is used to determine the relationships between the reaction conditions and the CdSe particle size. This method should aid in determining and selecting the optimal conditions for synthesizing nanoparticles for diverse applications.
지역 탐색은 다양한 조합 최적화 문제들을 해결하기 위해 활용되어 왔다. 지역 탐색에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나가 이웃해를 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 순열 기반 조합 최적화를 위한 지역 탐색의 이웃해 생성 전략들을 제안하고, 순회 외판원 문제를 대상으로 각 전략들의 성능을 비교한다. 본 논문에서는 총 10가지 이웃해 생성 전략을 제안한다. 기본적으로 기존에 많이 사용했던 Swap 등 4가지 전략 이외에 Rotation 등 4가지 기법을 새롭게 제안한다. 이외에 기본 이웃해 생성 전략들을 결합하여 만든 Combined1과 Combined2가 있다. 실험은 기본적인 지역 탐색을 적용하되 이웃해 생성 전략만 변경하여 수행하였다. 실험 결과, 이웃해 생성 전략에 따라 성능 차이가 큰 것을 확인하였으며 아울러 Combined2의 성능이 가장 좋음을 확인하였다. 뿐만 아니라 Combined2는 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 좋은 성능을 발휘함을 확인하였다.
This paper presents a new approach for large-scale generator maintenance scheduling optimizations. The generator preventive maintenance scheduling problems are typical discrete dynamic n-dimensional vector optimization ones with several inequality constraints. The considered objective function to be minimized a subset of{{{{ { R}^{n } }}}} space is the variance (i.g., second-order momentum) of operating reserve margin to levelize risk or reliability during a year. By its nature of the objective function, the optimal solution can only be obtained by enumerating all combinatorial states of each variable, a task which leads to computational explosion in real-world maintenance scheduling problems. This paper proposes a new priority search mechanism based on each generator's discrete sensitivity value which was analytically developed in this study. Unlike the conventional capacity-based priority search, it can prevent the local optimal trap to some extents since it changes dynamically the search tree in each iteration. The proposed method have been applied to two test systems (i.g., one is a sample system with 10 generators and the other is a real-world lage scale power system with 280 generators), and the results anre compared with those of the conventional capacith-based search method and combinatorial optimization method to show the efficiency and effectiveness of the algorithm.
This paper presents the first known application of a meta-heuristic algorithm, variable neighbourhood descent (VND), to the redundancy allocation problem (RAP). The RAP, a well-known NP-hard problem, has been the subject of much prior work, generally in a restricted form where each subsystem must consist of identical components. The newer meta-heuristic methods overcome this limitation and offer a practical way to solve large instances of the relaxed RAP where different components can be used in parallel. The variable neighbourhood descent method has not yet been used in reliability design, yet it is a method that fits perfectly in those combinatorial problems with potential neighbourhood structures, as in the case of the RAP. A variable neighbourhood descent algorithm for the RAP is developed and tested on a set of well-known benchmark problems from the literature. Results on 33 test problems ranging from less to severely constrained conditions show that the variable neighbourhood descent method provides comparable solution quality at a very moderate computational cost in comparison with the best-known heuristics. Results also indicate that the VND method performs with little variability over random number seeds.
조합화학 기법을 이용하여 청색 및 적색 발광을 하는 $Y_{1-x}(P_{1-y-z}Nb_yV_z)O_4:Eu_x$ 형광체를 합성하였다. 합성한 $Y_{1-x}(P_{1-y-z}Nb_yV_z)O_4:Eu_x$ 형광체에 대하여 254 nm 및 147 nm 여기 하에서의 발광 세기에 관한 라이브러리를 완성하였고, 또한 형광체의 결정성과 입자 현상은 XRD와 SEM으로 특성을 관찰하였다. 조합검색 결과로부터 $Y_{1-x}(P_{1-y-z}Nb_yV_z)O_4:Eu_x$ 형광체의 발광특성은 P 자리에 치환되는 금속이온의 영향을 많이 받았다. 결과적으로 $Y_{0.88}PO_4:Eu_{0.12}$ 형광체와 비교하여 발광 효율이 우수한 새로운 $Y_{0.88}(P_{0.92}Nb_{0.05}V_{0.03})O_4:Eu_{0.12}$ 형광체를 찾아내었다.
최상의 에이전트-작업 할당을 결정하는 문제는 조합 최적화(combinatorial optimization)의 대표적인 문제이자 NP-난해(NP-hard)임이 알려져 있다. 본 연구에서는 에이전트와 작업의 할당 시 결정되는 작업 수행 확률(completion probability)이 불확실한 상황에서의 문제를 다룬다. 에이전트나 작업 내부의 요인 혹은 시스템 외적인 요소로 인한 작업 수행 확률은 고정적이기보다 불확실성을 갖는 것이 일반적이다. 불확실성을 고려하지 않은 할당 결정은 변동성이 있는 현실 상황에서 효과적이지 않은 결정이 될 수 있다. 작업 수행 확률의 불확실성을 수학적으로 반영하기 위해 본 연 구에서는 추계적 계획법(stochastic programming)을 활용한 수리 모형을 제시한다. 본 연구에서는 효율적으로 문제를 풀기 위해 표본 평균 근사법(sample average approximation)을 활용한 알고리즘을 제안한다. 본 문제 해결 방법론을 이용해 효과적인 할당 결정과 상한값과 하한값을 구할 수 있고, 결과의 성능을 확인하기 위해 최적 격차(optimality gap)와 분산을 실험을 통해 제시한다. 이를 통해 알고리즘으로 구한 할당 결정의 우수성 및 강건성을 보인다.
Aluminum alloys are extensively employed in several industries, such as automobile, aerospace, and architecture, owing to their high specific strength and electrical and thermal conductivities. However, to meet the rising industrial demands, aluminum alloys must be designed with both excellent mechanical and thermal properties. Computer-aided alloy design is emerging as a technique for developing novel alloys to overcome these trade-off properties. Thus, the development of a new experimental method for designing alloys with high-throughput confirmation is gaining focus. A new approach that rapidly manufactures aluminum alloys with different compositions is required in the alloy design process. This study proposes a combined approach to rapidly investigate the relationship between the microstructure and properties of aluminum alloys using a direct energy deposition system with a dual-nozzle metal 3D printing process. Two types of aluminum alloy powders (Al-4.99Si-1.05Cu-0.47Mg and Al-7Mg) are employed for the 3D printing-based combined method. Nine types of Al-Si-Cu-Mg alloys are manufactured using the combined method, and the relationship between their microstructures and properties is examined.
In previous study about combinatorial optimization problem solver by using neural network, since Hopfield method, to converge into the optimum solution sooner and certainer is regarded as important. Namely, only static states are considered as the information. However, from a biological point of view, the dynamical system has lately attracted attention. Then we propose the "dynamical" combinatorial optimization problem solver using hysteresis neural network. In this article, the proposal system is evaluated by the N-Queen problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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