Copper manganite thin films were fabricated on $SiN_x/Si$ substrate by metal organic decomposition (MOD) process. They were burned-out at $400^{\circ}C$ and annealed at various temperatures ($400{\sim}800^{\circ}C$) for 1h in ambient atmosphere. Their micro-structure and negative temperature coefficient of resistance (NTCR) characteristics were analyzed for micro-bolometer application. The copper manganite film with a cubic spinel structure was well developed at $500^{\circ}C$ which confirmed by XRD and HRTEM analysis. It showed a low resistivity ($47.5{\Omega}{\cdot}cm$) at room temperature and high NTCR characteristics of $-4.12%/^{\circ}C$ and $-2.15%/^{\circ}C$ at room temperature and $85^{\circ}C$, implying a good thin film for micro-bolometer application. Furthermore, its crystallinity was enhanced with increasing temperature to $600^{\circ}C$. However, the appearance of secondary phase at temperatures higher than $600^{\circ}C$ lead to deteriorate the NTCR characteristics.
Spinel thin films were prepared by the spin spray technique to develop new thermal imaging materials annealed at low temperature for uncooled microbolometer applications. The spinel thin films were deposited from $[(Ni_{0.30}Co_{0.33}Mn_{0.37})_{1-x}Cu_x]_3O_4$ ($0.1{\leq}x{\leq}0.2$) solutions and then annealed at $400^{\circ}C$ for 1 h in argon. Effects of Cu content (x) and deposition time on the electrical properties of the annealed films were investigated. With increasing deposition time, the resistivity of the annealed films increased. For the annealed films deposited for 1 min, the resistivity of x=0.15 films was lower than that of x=0.1 films due to the different grain sizes. The high temperature coefficient of resistance (TCR) of the annealed films could be obtained at temperature below $50^{\circ}C$. Typically, the resistivity of $127{\Omega}{\cdot}cm$ and TCR of -5.69%/K at $30^{\circ}C$ were obtained for x=0.1 films with deposition time of 1 min annealed at $400^{\circ}C$ for 1 h in argon.
The present research investigates the dynamic behavior of a rotating functionally graded (FG) nonlocal cylindrical beam. The cylindrical beam is mathematically modeled via third-order beam theory linked with nonlocal strain gradient theory. The tube structure is made of functionally graded materials composed of Aluminum oxide coated on the Nickel, which the mechanical properties vary in the tube radius direction according to the power law. The bending harmonic force is applied in the tube length middle. The nonlocal spinning equations of the tube are derived via the energy method of the Hamilton principle, and they are solved via a robust numerical procedure for different boundary conditions. The main application of the rotating nanostructures is for the production of small-scale motors and devices and the drug-delivery application, the presented results can help the researcher have a better view regarding the different conditions.
Glass fibre reinforced polymers (GFRP) are widely exploited in many industrial branches. Due to this Structural Health Monitoring systems containing embedded fibre optics sensors are applied. One of the problems that can influence on composite element durability is water contamination that can be introduced into material structure during manufacturing. Such inclusion can be a damage origin significantly decreasing mechanical properties of an element. A non-destructive method that can be applied for inspection of an internal structure of elements is THz spectroscopy. It can be used for identifications of material discontinuities that results in changes of absorption, refractive index or scattering of propagating THz waves. The limitations of THz propagation through water makes this technique a promising solution for detection of a water inclusion. The paper presents an application of THz spectroscopy for detection and localisation of a water drop inclusion embedded in a GFRP material between two fibre optics with fibre Bragg grating sensors. The proposed filtering method allowed to determine a 3D shape of the water drop.
Fatigue damage is the phenomena which is accumulated gradually with loading cycle in material. It is represented by fatigue crack growth rate da/dN and fatigue life ratio $N/N_{f}$. Fracture mechanical parameters estimating large crack growth behavior can calculate quantitative amount of fatigue crack growth resistance in engineering material. But fatigue damage has influence on various load, material and environment. Therefore, In this study, we propose that artificial intelligent fatigue damage model can predicts fatigue crack growth rate da/dN and fatigue life ratio $N/N_{f}$ simultaneously using fracture mechanical and nondestructive parameters.
The material handling equipment selection, that is a key task in the material handling system design, is a complex, difficult task, and requires a massive technical knowledge and systematic analysis. It is also invaluable to justify the selected equipment model by the performance evaluation before its actual implementation. This paper presents an intelligent knowledge-based expert system called "IMESE" created by author, for the selection and evaluation of material handling equipment model suitable for movement and storage of materials in a manufacturing facility. The IMESE was constructed by using the tools of VP-Expert expert system shell, DBASEIII plus, FORTRAN 77, and SLAMII simulation language. The whole process of IMESE is executed under VP-Expert expert system environment.vironment.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권4호
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pp.264-269
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2008
In this paper, two neural networks as a material model, which are based on the state-space method, have been proposed. One outputs the rates of inelastic strain and material internal variables whereas the outputs of the other are the next state of the inelastic strain and material internal variables. Both the neural networks were trained using input-output data generated from Chaboche's model and successfully converged. The former neural network could reproduce the original stress-strain curve. The neural network also demonstrated its ability of interpolation by generating untrained curve. It was also found that the neural network can extrapolate in close proximity to the training data.
Shape memory is physical phenomenon which a platically metal is restored to its original shape by a solid state phase change by heating. TiNi alloy the most effective material in the shape memory alloy(SMA). To study(measure) recovery stress of intelligent composite. Ti50-Ni50 shape memory matrix with prestrain SMA fiber. When SMA fiber of the intelligent composite is heated over austenite starting temperature(As) by electric heating. a recovery stress are generated. The recovery stress of the intelligent composite was measured by strain gage or photoelastic experiment. Measuring method of recovery stress by photoelastic experiment was developed in this research. It was certified that photoelastic experiment was more effective and more precise than strain gage method in the measurement of recovery stress.
Chang-Yeon Cho;Soon-Wook Kwon;Tae-Hong Shin;Sang-Yoon Chin;Yea-Sang Kim;Joo-Hyung Lee
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.242-249
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2009
High-rise construction sites, especially those situated in spatially constrained urban areas, have difficulties in timely delivery of materials. Modern techniques such as Just-in-time delivery, and use of information technology such as Project Management Information System (PMIS), are targeted to improve the efficiency of the logistics. Such IT-driven management techniques can be further benefited from state-of-the-art devices such as Radio Frequency Identification (RFID) tags and Ubiquitous Sensor Networks (USN), which has resulted in notable achievements in automated logistics management at the construction sites. Based on those achievements, this research develops USN hardware toolkits for construction lifts, which aims to be automated the vertical material delivery by sensing the material information and routing it automatically to the right place. The gathered information from the sensors can also be used for monitoring the overall status. The developed system will be tested in the actual high-rise construction sites to assess the system's feasibility. The proposed system is being implemented using Zigbee communication modules and RFID sensor networks which will communicate with the intelligent palette system (previously developed by the authors). To support the system, a lift-mountable intelligent toolkit is under development. Its feasibility test will be conducted by applying the implemented system to a test bed and then analyzing efficiency of the system and the toolkit. The collected test data will be provided as a basis of autonomous vertical transport equipment development. From this research, efficient management of the material lift is expected with increased accuracy, as well as better management of overall construction schedule benefited from the system. Further research will be expected to develop a smart construction lift, which will eliminate the need for human supervision, thus enabling a real 'autonomous' operation of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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