Nanopowders of MgO and $TiO_2$ were made by high energy ball milling. The rapid synthesis and sintering of the nanostructured $MgTiO_3$ compound was investigated by the high-frequency induction heated sintering process. The advantage of this process is that it allows very quick densification to near theoretical density and inhibition grain growth. Nanocrystalline materials have received much attention as advanced engineering materials with improved physical and mechanical properties. As nanomaterials possess high strength, high hardness, excellent ductility and toughness, undoubtedly, more attention has been paid for the application of nanomaterials. A highly dense nanostructured $MgTiO_3$ compound was produced with simultaneous application of 80 MPa pressure and induced current within 2 min. The sintering behavior, gain size and mechanical properties of $MgTiO_3$ compound were investigated.
The power loss of large-capacity systems using single-phase inverters has attracted considerable attention. In this study, optimal switching sequence model prediction control at a low switching frequency is proposed to reduce the power loss in a high-power inverter system, and a compensation method that can be utilized for model prediction control is developed to reduce errors in accordance with sampling values. When a three-level, single-phase inverter using a switching frequency of 600 Hz and a sampling frequency of 12 kHz is adopted, the power factor is improved from 0.95 to 0.99 through 3 kW active power control. The performance of the controller is also verified.
차량 운행 시 주의분산으로 인한 자동차 사고가 증가 하고 있는데, 주의분산 행동은 전방 주시율, 차로유지능력, 위험상황별 반응시간의 세 가지 항목에 대해 영향을 미친다. 많은 운전자들이 운행 중 라디오를 청취하게 되는데, 지역의 경계를 넘어가는 경우 특정 방송국의 라디오를 계속 청취하기 위해 라디오의 주파수를 변경하여야 한다. 이 과정에서 운전자의 주의분산이 발생하여 교통사고 발생 가능성이 높아지게 된다. 특히 고속도로에서는 빠른 속도로 차량이 주행하므로 사고의 위험이 더욱 높아지게 된다. 차량 운행 시 라디오 조작으로 인한 사고의 위험성을 줄이기 위해 본 논문에서는 각 방송국의 표준 라디오 주파수를 데이터베이스(D/B : date base)에 저장하고, 특정 지역의 경계에서 내비게이션으로부터 얻은 차량의 위치정보를 이용하여 변경된 지역의 라디오 주파수를 결정한 후, 기존의 주파수와 새로운 주파수를 이용하는 신호 중 수신율이 양호한 주파수를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 양호한 수신율을 가지는 주파수를 선택하기 위해 두 주파수에 대한 신호의 신호-대-잡음비(SNR : signal-to-noise ratio)를 기준으로 사용한다.
This study has analyzed the process of space information perceived and recognized through the estimation of observation frequency and number according to the time range of observation data acquired from observation experiment with the object of hospital lobby. The followings are the results analyzed at this study. First, the continual observation of 3 and 6 times was attentive and conscious for probing to find an object rather than for acquiring exact information and that of 9 times could be regarded as the time for acquiring visual appreciation. However, the repetitive occurrence of high and low frequencies can be thought of repetitive acts for visual appreciation. Second, the continual observation of 3 and 6 times had the highest observation frequency of II, while that of 9 times had the highest observation frequency of III. In case of 3 and 6 times, the observation frequency had the tendency to become a little higher after being low since V, and in case of 9 times it had the repetition of becoming low and high and from IX it characteristically got higher. This feature can be thought to be the process that the subject repeats the fixation and movement of observation at a visual activity for perception and recognition. In the process of first observation, the observation frequency was the highest after 20 seconds or so, but since then, it gets lower and repeatedly gets higher and lower as time passes. After 90 seconds, the frequency showed the tendency of getting higher continuously. Third, the examination of changing features of frequency may show the characteristics of exploration for and attention to space but if the observation frequency is not associated with observation times for analysis there will a limitation that the features of observation frequency cannot be clarified. Accordingly, the simultaneous analysis of both is very effective for estimating the observation characteristics seen at the processes of perception and recognition. Fourth, the general analysis of the both revealed: with the progress of observation time the discontinuous space exploration decreased, and as the observation time got longer the fixed attention to a specific spot increased. Fifth, in order to estimate the observation characteristics by the change of time range the observation frequency and times by trend line was analyzed, which approach seems to be an appropriate technique that can comprehensively show the overall flow of time series data.
Multi-exposure high dynamic range (HDR) image reconstruction, the task of reconstructing an HDR image from multiple low dynamic range (LDR) images in a dynamic scene, often produces ghosting artifacts caused by camera motion and moving objects and also cannot deal with washed-out regions due to over or under-exposures. While there has been many deep-learning-based methods with motion estimation to alleviate these problems, they still have limitations for severely moving scenes. They also require large parameter counts, especially in the case of state-of-the-art methods that employ attention modules. To address these issues, we propose a frequency domain approach based on the idea that the transform domain coefficients inherently involve the global information from whole image pixels to cope with large motions. Specifically we adopt Residual Fast Fourier Transform (RFFT) blocks, which allows for global interactions of pixels. Moreover, we also employ Depthwise Overparametrized convolution (DO-conv) blocks, a convolution in which each input channel is convolved with its own 2D kernel, for faster convergence and performance gains. We call this LFFNet (Lightweight Frequency Fusion Network), and experiments on the benchmarks show reduced ghosting artifacts and improved performance up to 0.6dB tonemapped PSNR compared to recent state-of-the-art methods. Our architecture also requires fewer parameters and converges faster in training.
In this paper, the fault diagnosis for a gearbox of BLDC motor. The stator of BLDC motor consists of coil winding so it is easy to cool down and it also has a high reliability. In addition, it doesn't have a brush so it is less trouble and good in maintenance. Coupling with the motor which is the power sources, the gear has a high power transfer efficiency and various rotation speed. The gear gets a high driving force through deceleration. Thus it has been widely used. The gearbox fault detection area has not attracted much attention from electrical engineering community. A few papers describe gearbox fault based on vibration. Gearbox fault is diagnosed through FFT analysis of current and voltage. Fault characteristic frequency side band detected by calculating fault frequency. A threshold value is suggested by comparing normal peak value with fault peak value using detected fault characteristic frequency side band. Experimental results demonstrate that motor current and voltage signal analysis are viable tools in detecting these gear faults. Lower side band(LSB) is bigger than upper side band(USB) in current FFT. LSB and USB are similar in voltage FFT. Finally, fault diagnosis system that can easily detect flaws is developted for gearbox of BLDC motor.
The widely used power supply (Switched Mode Power Supply : SMPS) as a source in order to stabilize direct current for electronics or communication systems has merits, when it is compared to the existing source for stability, such as high efficiency, small size, light weight by means of switching process of the semiconductor device which controls the flow of power. However, due to existence of inductors and capacitors used for charging energy, the source part in electronic or communication systems hasn't reached the speed, that is supposed to get, for achieving smaller size and lighter weight. In order to got smallness in size, it is necessary to increase switching frequency. And that makes devices for measuring energy smaller. Nevertheless, the rise switching frequency brings increases in switching loss, inductor loss, and power loss. Also, the occurrence of surge and noise caused by high frequency switching is setting higher. The resonant converter has been considered as one of methods that give solutions for the problems of SMPS and that method has been paid attention as a source technology in electronics and communication.
This study analyzed the kinds and frequencies of descriptors in 154 articles in ERIC data base on the 4th day of January in 2010. The titles of the articles includes the words, 'scientific literacy'. As each descriptor is constituted of two words and over, in this study the first word in the descriptor was defined as 'restrictive word' and the rest word(s) as 'target word(s)'. The results are as follows. First, the descriptors which show high frequencies of target words are the traditionally important themes of scientific literacy education. Target words which show relatively high frequency are 'education', 'literacy', 'instruction' and 'countries'. Low frequency word is 'curriculum', which has various restrictive words and represents wide differentiation. Second, among the descriptors which show low frequencies of target words, relatively high frequency descriptors are '(and)society', 'change', 'secondary education', 'concepts', and 'biology', which have been given more attention in scientific literacy research than the rest descriptors. Third, the number of the descriptors that shows largely distributed pattern A, which happens over 15 years continuously, is over the half of all analyzed descriptors, which shows that they have been the major objectives in researches about scientific literacy. Most descriptors of pattern A shows normal distribution of frequency or the trends of increasing frequency as the time is nearer. Fourth, The descriptors are divided into four groups according to the time span. Each research trends are as follows. In later 80s, the research which emphasizes the importance of the sociality and technology in all level school science curriculum. In later 90s the research for educational change of inquiry-centered science curriculum which considers technological literacy in social contexts. In earlier 2000s the research that scientists and science teachers develop science curricula mostly related to scientific principles and thinking in chemistry and biology especially. In later 2000s case studies which relates teaching methods and science process activities to students' attitudes, scientific concepts and curricula.
The current concern about these materials ($MoSi_2$ and $NbSi_2$) focuses on their low fracture toughness below the ductile-brittle transition temperature. To improve the mechanical properties of these materials, the fabrication of nanostructured and composite materials has been found to be effective. Nanomaterials frequently possess high strength, high hardness, excellent ductility and toughness, and more attention is being paid to their potential application. In this study, nanopowders of Mo, Nb, and Si were fabricated by high-energy ball milling. A dense nanostructured $MoSi_2-NbSi_2$ composite was simultaneously synthesized and sintered within two minutes by high-frequency induction heating method using mechanically activated powders of Mo, Nb, and Si. The high-density $MoSi_2-NbSi_2$ composite was produced under simultaneous application of 80MPa pressure and an induced current. The sintering behavior, mechanical properties, and microstructure of the composite were investigated. The average hardness and fracture toughness values obtained were $1180kg/mm^2$ and $3MPa{\cdot}m^{1/2}$, respectively. These fracture toughness and hardness values of the nanostructured $MoSi_2-NbSi_2$ composite are higher than those of monolithic $MoSi_2$ or $NbSi_2$.
It is very common to find an empirical formulation in an earthquake design code to calculate fundamental vibration period of a structural system. Fundamental vibration period or frequency is a key parameter to provide adequate information pertinent to dynamic characteristics and performance assessment of a structure. This parameter enables to assess seismic demand of a structure. It is possible to find an empirical formulation related to reinforced concrete structures, masonry towers and slender masonry structures. Calculated natural vibration frequencies suggested by empirical formulation in the literatures has not suits in a high accuracy to the case of rest of the historical masonry bridges due to different construction techniques and wide variety of material properties. For the listed reasons, estimation of fundamental frequency gets harder. This paper aims to present an empirical formulation through Mean Square Error study to find ambient vibration frequency of historical masonry bridges by using a non-linear regression model. For this purpose, a series of data collected from literature especially focused on the finite element models of historical masonry bridges modelled in a full scale to get first global natural frequency, unit weight and elasticity modulus of used dominant material based on homogenization approach, length, height and width of the masonry bridge and main span length were considered to predict natural vibration frequency. An empirical formulation is proposed with 81% accuracy. Also, this study draw attention that this accuracy decreases to 35%, if the modulus of elasticity and unit weight are ignored.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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