Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.11
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pp.1209-1216
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2009
Nano-micro hierarchical structures that nanoprotrusions were formed on the network-type microstructures were fabricated using an ultrasonic vibration forming technology. A commercial ultrasonic welding system was used to apply ultrasonic vibration energy. To evaluate the formability of ultrasonic vibration forming, nickel nano-micro hierarchical mold was fabricated and polyethylene (PE) was used as the replication material. The optimal molding time was 3.5 sec for PE nano-micro hierarchical structures. The molding process was conducted at atmospheric pressure.
Nano-particle-reinforced cement mortars have been the basis of research in recent years and a significant growth is expected in the future. Therefore, optimization and quantification of the effect of processing parameters and mixture ingredients on the performance of cement mortars are quite important. In this work, the effects of nano-silica, water/binder ratio, sand/binder ratio and aging (curing) time on the compressive strength of cement mortars were modeled by means of artificial neural network (ANN). The developed model can be conveniently used as a rough estimate at the stage of mix design in order to produce high quality and economical cement mortars.
This paper introduces an artificial neuron which is a nano composite continuous sensor. The continuous nano sensor is fabricated as a thin and narrow polymer film sensor that is made of carbon nanotubes composites with a PMMA or a silicone matrix. The sensor can be embedded onto a structure like a neuron in a human body and it can detect deteriorations of the structure. The electrochemical impedance and dynamic strain response of the neuron change due to deterioration of the structure where the sensor is located. A network of the long nano sensor can form a structural neural system to provide large area coverage and an assurance of the operational health of a structure without the need for actuators and complex wave propagation analyses that are used with other methods. The artificial neuron is expected to effectively detect damage in large complex structures including composite helicopter blades and composite aircraft and vehicles.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.10
s.175
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pp.186-194
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2005
This study was designed to investigate the mechanical properties of the coating layer on electronic galvanized sheet steel as a part of the ongoing research on the coated steel. Those properties were determined using nano-indentation, the finite element method, and artificial neural networks. First and foremost, the load-displacement curve (the loading-unloading curve) of coatings was derived from a nano-indentation test by CSM (continuous stiffness measurement) and was used to measure the elastic modulus and hardness of the coating layer. The properties derived were applied in FE simulations of a nano-indentation test, and the analytical results were compared with the experimental result. A numerical model for FE simulations was established for the coating layer and the substrate separately. Finally, to determine the mechanical properties of the coating, such as the stress-strain curve, functional equations of loading and unloading curves were introduced and computed using the neural networks method. The results show errors within $5\%$ in comparison with the load-displacement measured by a nano-indentation test.
In this paper, we propose a black ice detection platform framework using Convolutional Neural Networks (CNNs). To overcome black ice problem, we introduce a real-time based early warning platform using CNN-based architecture, and furthermore, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we apply a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. Then, we establish a specialized experimental platform by using a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Experimental results of a real-time black ice detection platform show the better performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our proposed platform have achieved real-time segmentation of road black ice areas by deploying a road black ice area segmentation network on the edge device Jetson Nano devices. This approach in parallel using multi-scale dilated convolutions with different dilation rates had faster segmentation speeds due to its smaller model parameters. The proposed MsCD-FF Net(2) model had the fastest segmentation speed at 5.53 frame per second (FPS). Thereby encouraging safe driving for motorists and providing decision support for road surface management in the road traffic monitoring department.
Motor failure in manufacturing plays an important role in future A/S and reliability. Motor failure is detected by measuring sound, current, and vibration. For the data used in this paper, the sound of the car's side mirror motor gear box was used. Motor sound consists of three classes. Sound data is input to the network model through a conversion process through MelSpectrogram. In this paper, various methods were applied, such as data augmentation to improve the performance of classifying fault motors and various methods according to class imbalance were applied resampling, reweighting adjustment, change of loss function and representation learning and classification into two stages. In addition, the curriculum learning method and self-space learning method were compared through a total of five network models such as Bidirectional LSTM Attention, Convolutional Recurrent Neural Network, Multi-Head Attention, Bidirectional Temporal Convolution Network, and Convolution Neural Network, and the optimal configuration was found for motor sound classification.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.24
no.3
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pp.1-6
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2017
As the performance and density of IC devices increase, especially the clock frequency increases, power grid network integrity problems become more challenging. To resolve these power integrity problems, the use of passive devices such as resistor, inductor, and capacitor is very important. To manage the power integrity with little noise or ripple, decoupling capacitors are essential in electronic packaging. The decoupling capacitors are classified into voltage regulator capacitor, board capacitor, package capacitor, and on-chip capacitor. For next generation packaging technologies such as 3D packaging or wafer level packaging on-chip MIM decoupling capacitor is the key element for power distribution and delivery management. This paper reviews the use and necessity of on-chip decoupling capacitor.
The network theory studies interconnection between discrete objects to find about the behavior of a collection of objects. Also, nanomaterials are a collection of discrete atoms interconnected together to perform a specific task of mechanical or/and electrical type. Therefore, it is reasonable to use the network theory in the study of behavior of super-molecule in sport nano-scale. In the current study, we aim to examine vibrational behavior of spherical nanostructured composite with different geometrical and materials properties. In this regard, a specific shear deformation displacement theory, classical elasticity theory and analytical solution to find the natural frequency of the spherical nano-composite sport structure equipment. The analytical results are validated by comparison to finite element (FE). Further, a detail comprehensive results of frequency variations are presented in terms of different parameters. It is revealed that the current methodology provides accurate results in comparison to FE results. On the other hand, different geometrical and weight fraction have influential role in determining frequency of the structure.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.10
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pp.99-105
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2012
ZigBee is the low power, low cost and low data rate wireless personal area network(LR-WPAN) standard. The Directed-Messaging is the protocol which improves the energy efficiency through reducing the redundant message transmission by transmitting messages with directional information toward the specified sub-network area in wireless sensor network using broadcasting. In this paper, we design and implement the experimental grid sensor network using ZigBee modified by the Directed-Messaging for the energy efficiency improvement. The experimental sensor network in this paper is configured with Nano24 supporting the ADV message and the routing management module modified to use the directional information. The energy efficiency improvement of the experimental sensor-network by evaluating the experimental results according to transmitting ADV message.
Najigivi, Alireza;Khaloo, Alireza;zad, Azam Iraji;Rashid, Suraya Abdul
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.7
no.3
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pp.225-238
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2013
In this study, a two-layer feed-forward neural network was constructed and applied to determine a mapping associating mix design and testing factors of cement-nano silica (NS)-rice husk ash ternary blended concrete samples with their performance in conductance to the water absorption properties. To generate data for the neural network model (NNM), a total of 174 field cores from 58 different mixes at three ages were tested in the laboratory for each of percentage, velocity and coefficient of water absorption and mix volumetric properties. The significant factors (six items) that affect the permeability properties of ternary blended concrete were identified by experimental studies which were: (1) percentage of cement; (2) content of rice husk ash; (3) percentage of 15 nm of $SiO_2$ particles; (4) content of NS particles with average size of 80 nm; (5) effect of curing medium and (6) curing time. The mentioned significant factors were then used to define the domain of a neural network which was trained based on the Levenberg-Marquardt back propagation algorithm using Matlab software. Excellent agreement was observed between simulation and laboratory data. It is believed that the novel developed NNM with three outputs will be a useful tool in the study of the permeability properties of ternary blended concrete and its maintenance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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