Plasma processing plays a significant role in semiconductor devices technology. Development of new plasma systems, such as high-density plasma reactors, required development of plasma theory to understand a whole process mechanism and to be able to explain and to predict processing results. A most important task in this way is to establish interconnections between input process parameters (working gas, pressure flow rate input power density) and a various plasma subsystems (electron gas, volume and heterogeneous gas chemistry, transport), which are closely connected one with other. It will allow select optimal ways for processes optimizations.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.4
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pp.1019-1031
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2004
This paper describes a new modeling method for the prediction of transmembrane protein topology. The structural regions of the transmembrane protein have been modeled by means of a multiple state hidden Markov model that has provided for the detailed modeling of the heterogeneous amino acid distributions of each structural region. Grammatical constraints have been incorporated to the prediction method in order to capture the biological order of membrane protein topology. The proposed method correctly predicted 76% of all membrane spanning regions and 92% sidedness of the integration when all membrane spanning regions were found correctly.
Data sharing is a major challenge to implement CALS. STEP is the international standard for the product model data exchange among heterogeneous systems and plays a key role in CALS. Advances in computer networks are rapidly changing the product development processes. The network oriented modeling system premises to integrate design activities across the enterprise. To achieve goals of CALS 3-dimensional concurrent modeling that complies international standard is required since integrity and common perception of product data can be assured. This paper presents 3-dimensional concurrent geometric modeling on high speed network using STEP and methodologies.
A central problem of mathematics teaching worldwide is probably the insufficient adaptive handling of tasks-especially in computational practice phases and modeling tasks. All students in a classroom must often work on the same tasks. In the process, the high-achieving students are often underchallenged, and the low-achieving ones are overchallenged. This publication uses different modeling of the tennis serve as an example to show a possible solution to the problem and develops and discusses one adaptive task each for middle school, high school, and college using three mathematical models of the tennis serve each time. From model to model within the task, the complexity of the modeling increases, the mathematical or physical demands on the students increase, and the new modeling leads to more realistic results. The proposed models offer the possibility to address heterogeneous learning groups by their arrangement in the surface structure of the so-called parallel adaptive task and to stimulate adaptive mathematics teaching on the instructional topic of mathematical modeling. Models A through C are suitable for middle school instruction, models C through E for high school, and models E through G for college. The models are classified in the specific modeling cycle and its extension by a digital tool model, and individual modeling steps are explained. The advantages of the presented models regarding teaching and learning mathematical modeling are elaborated. In addition, we report our first teaching experiences with the developed parallel adaptive tasks.
A methodology for jointed rock mass characterization starts with a research based on geological data and tests in order to define the geotechnical models used to support the decision about location, orientation and shape of cavities. Afterwards a more detailed characterization of the rock mass is performed allowing the update of the geomechanical parameters defined in the previous stage. The observed results can be also used to re-evaluate the geotechnical model using inverse methodologies. Cases of large underground structures modeling are presented. The first case concerns the modeling of cavities in volcanic formations. Then, an application to a large station from the Metro do Porto project developed in heterogeneous granite formations is also presented. Finally, the last case concerns the modeling of large cavities for a hydroelectric powerhouse complex. The finite element method and finite difference method software used is acquired from Rocscience and ITASCA, respectively.
There have been several studies about empirical relation between seismic source parameters(e.g., focal mechanisms, depths, magnitudes, etc.) and T-wave observation. In order to delineate the relation, numerical and theoretical approaches to figure out T-wave excitation mechanism are required. In an attempt to investigate source radiation and wave scattering effects in the oceanic crust on T-wave envelopes, we perform three-dimensional numerical modeling to synthesize T-wave envelopes. We first calculate seismic P- and SV-wave energy on the seafloor using the Direct Simulation Monte Carlo based on the Radiative Transfer Theory, which enables us to take into account both realistic seismic source parameters and wave scattering in heterogeneous media, and then estimate excited T-wave energy by normal mode computation. The numerical simulation has been carried out considering the following different conditions: source types (strike and normal faults), source depths (shallow and deep), and wave propagation through homogeneous and heterogeneous Earth media. From the results of numerical modeling, we confirmed that T-wave envelopes vary according to spatial seismic energy distributions on the seafloor for the various input parameters. Furthermore, the synthesized T-wave envelopes show directional patterns due to anisotropic source radiation, and the slope change of T-wave envelopes caused by focal depth. Seismic wave scattering in the oceanic crust is likely to control the shape of envelopes.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.21
no.4
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pp.517-529
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2023
The objectives of this paper are: (1) to conduct the thermal analyses of the disposal cell using COMSOL Multiphysics; (2) to determine whether the design of the disposal cell satisfies the thermal design requirement; and (3) to evaluate the effect of design modifications on the temperature of the disposal cell. Specifically, the analysis incorporated a heterogeneous model of 236 fuel rod heat sources of spent nuclear fuel (SNF) to improve the reality of the modeling. In the reference case, the design, featuring 8 m between deposition holes and 30 m between deposition tunnels for 40 years of the SNF cooling time, did not meet the design requirement. For the first modified case, the designs with 9 m and 10 m between the deposition holes for the cooling time of 40 years and five spacings for 50 and 60 years were found to meet the requirement. For the second modified case, the designs with 35 m and 40 m between the deposition tunnels for 40 years, 25 m to 40 m for 50 years and five spacings for 60 years also met the requirement. This study contributes to the advancement of the thermal analysis technique of a disposal cell.
Many researchers have investigated ways to enhance recommender systems by integrating heterogeneous data to address the data sparsity problem. However, only a few studies have successfully integrated heterogeneous data using knowledge graph. Additionally, most of the knowledge graphs built in these studies only incorporate explicit relationships between entities and lack additional information. Therefore, we propose a method for expanding knowledge graphs by using deep learning to model latent relationships between heterogeneous data from multiple knowledge bases. Our extended knowledge graph enhances the quality of entity features and ultimately increases the accuracy of predicted user preferences. Experiments using real music data demonstrate that the expanded knowledge graph leads to an increase in recommendation accuracy when compared to the original knowledge graph.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.12
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pp.1933-1943
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2001
A micromechanical model is presented for superplasticity in which heterogeneous microstructures are coupled with deformation behavior. The effects of initial distributions of grain size, and their evolutions on the mechanical properties can be predicted by the model. Alternative stress rate models such as Jaumann rate and rotation incremental rate have been employed to analyze uniaxial loading and simple shear problems and the appropriate modeling was studied on the basis of hypoelasticity and elasto-viscoplasticity. The model has been implemented into finite element software so that full process simulation can be carried out. Tests have been conducted on Ti-6Al-4V alloy and the microstructural features such as grain size, distributions of grain size, and volume fraction of each phase were examined for the materials that were tested at different strain rates. The experimentally observed stress-strain behavior on a range of initial grain size distributions has been shown to be correctly predicted. In addition, the effect of volume fraction of the phases and concurrent grain growth were analyzed. The dependence of failure strain on strain rate has been explained in terms of the change in mechanism of grain growth that occurs with changing strain rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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