In this research, the nonlinear static, buckling and vibration analysis of viscoelastic micro-composite beam reinforced by various distributions of boron nitrid nanotube (BNNT) with initial geometrical imperfection by modified strain gradient theory (MSGT) using finite element method (FEM) are presented. The various distributions of BNNT are considered as UD, FG-V and FG-X and also, the extended rule of mixture is used to estimate the properties of micro-composite beam. The components of stress are dependent to mechanical, electrical and thermal terms and calculated using piezoelasticity theory. Then, the kinematic equations of micro-composite beam using the displacement fields are obtained. The governing equations of motion are derived using energy method and Hamilton's principle based on MSGT. Then, using FEM, these equations are solved. Finally the effects of different parameters such as initial geometrical imperfection, various distributions of nanotube, damping coefficient, piezoelectric constant, slenderness ratio, Winkler spring constant, Pasternak shear constant, various boundary conditions and three material length scale parameters on the behavior of nonlinear static, buckling and vibration of micro-composite beam are investigated. The results indicate that with an increase in the geometrical imperfection parameter, the stiffness of micro-composite beam increases and thus the non-dimensional nonlinear frequency of the micro structure reduces gradually.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.665-673
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2021
Default has become an extreme concern in the current world due to the financial crisis. The previous prediction of companies' bankruptcy exhibits evidence of decision assistance for financial and regulatory bodies. Notwithstanding numerous advanced approaches, this area of study is not outmoded and requires additional research. The purpose of this research is to find the best classifier to detect a company's default risk and bankruptcy. This study used secondary data from the Pakistan Stock Exchange (PSX) and it is time-series data to examine the impact on the determinants. This research examined several different classifiers as per their competence to properly categorize default and non-default Pakistani companies listed on the PSX. Additionally, PSX has remained consistent for some years in terms of growth and has provided benefits to its stockholders. This paper utilizes machine learning techniques to predict financial distress in companies listed on the PSX. Our results indicate that most multi-stage mixture of classifiers provided noteworthy developments over the individual classifiers. This means that firms will have to work on the financial variables such as liquidity and profitability to not fall into the category of liquidation. Moreover, Adaptive Boosting (Adaboost) provides a significant boost in the performance of each classifier.
Cold-mixed asphalt mixture is a widely recommended asphalt pavement materials with potentially economic and environmental benefits. Due to the reduction of natural non-renewable mineral resources, powder minerals with similar properties are considered as new mineral fillers in asphalt mixtures. This study explored the feasibility of using cement to replace natural limestone powder (LP) in emulsified asphalt concrete modified by styrene-butadiene styrene copolymer. The experimental tests, including compressive strength, Marshall stability as well as moisture susceptibility test, were used to investigate the mechanical properties, the Marshall stability, flow value, as well as the moisture damage. In addition, the influence of material composition on the performance of asphalt concrete is explained by the microstructure evolution of the pore structure, the interface transition zone (ITZ), and the micromorphology. Due to mineralogical reactivity of cement, its replacement part of LP improved the mechanical properties, Marshall stability, but it will reduce the moisture susceptibility and flow value. This is because with the increase of the cement substitution rate, the pore structure of the asphalt concrete is refined, the width of ITZ becomes smaller, and the microstructure is more compact. In addition, asphalt concrete with a larger nominal particle size (AC-16) has relatively better performance.
Throughout the previous years, many efforts focused on incorporating non-biodegradable wastes as a partial replacement and sustainable alternative for natural aggregates in cement-based materials. Currently, rubberized concrete is considered one of the most important green concrete materials produced by replacing natural aggregates with rubber particles from old tires in a concrete mixture. The main benefits of this material, in addition to its importance in sustainability and waste management, comes from the ability of rubber to considerably damp vibrations, which, when used in reinforced concrete structures, can significantly enhance its energy dissipation and vibration behavior. Nowadays, the literature has many experimental findings that provide an interesting view of rubberized concrete's dynamic behavior. On the other hand, it still lacks research that collects, interprets, and numerically investigates these findings to provide some correlations and construct reliable prediction models for rubberized concrete's dynamic properties. Therefore, this study is intended to propose prediction approaches for the dynamic properties of rubberized concrete. As a part of the study, multiple linear regression and artificial neural networks will be used to create prediction models for dynamic modulus of elasticity, damping ratio, and natural frequency.
Bilmez, Bayram;Toker, Ozan;Alp, Selcuk;Oz, Ersoy;Icelli, Orhan
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.1
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pp.310-317
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2022
The mass attenuation coefficient is the primary physical parameter to model narrow beam gamma-ray attenuation. A new machine learning based approach is proposed to model gamma-ray shielding behavior of composites alternative to theoretical calculations. Two fuzzy logic algorithms and a neural network algorithm were trained and tested with different mixture ratios of vanadium slag/epoxy resin/antimony in the 0.05 MeV-2 MeV energy range. Two of the algorithms showed excellent agreement with testing data after optimizing adjustable parameters, with root mean squared error (RMSE) values down to 0.0001. Those results are remarkable because mass attenuation coefficients are often presented with four significant figures. Different training data sizes were tried to determine the least number of data points required to train sufficient models. Data set size more than 1000 is seen to be required to model in above 0.05 MeV energy. Below this energy, more data points with finer energy resolution might be required. Neuro-fuzzy models were three times faster to train than neural network models, while neural network models depicted low RMSE. Fuzzy logic algorithms are overlooked in complex function approximation, yet grid partitioned fuzzy algorithms showed excellent calculation efficiency and good convergence in predicting mass attenuation coefficient.
This study considered the experimental parameters (Nano-graphene oxide reinforced polycarbonate, GFRP) under low-velocity impact load and vibration analysis. The effect of nano-graphene oxide (NGO) on a polycarbonate-based composite was studied. Two test procedures were adopted to obtain experimental results, vibration analysis. The mechanical tests were performed on damaged and non-damaged specimens to determine the damaging effect on the composite specimens. After the test was carried out, the effect of NGO was measured and damping factors were ascertained experimentally. 0. 2 wt% NGO was determined as the optimum amount that best affected the Vibration Analysis. The experiments revealed that the composite's damping properties were increased by adding the nanoparticles to 0.25 wt% and decreased slightly for the specimens with the highest nanoparticles content. Cyclic sinus loading was applied at a frequency of 3.5 Hz. This paper study the frequency effect of 3.5khz frequency damage on mechanical results. Found that high frequency will worthlessly affect the fatigue life in NGO/polycarbonate composite. In 3.5 Hz frequency, it was chosen to decrease the heat by frequency. Transmission electron microscopy (TEM) micrographs were used to investigate the distribution of NGO on the polycarbonate matrix and revealed a homogeneous mixture of nano-composites and strong bonding between NGO and the polycarbonate which increased the damping properties and decreased vibration. Finally, experimental modal analysis was conducted after the high-velocity impact damage process to investigate the defect on the NGO polycarbonate composites.
This paper deals with the free vibration behavior of rotating composite beams reinforced with carbon nanotubes (CNTs) under uniform thermal loads. The temperature-dependent beam material is assumed to be a mixture of single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) in an isotropic matrix and five different functionally graded (FG) distributions of CNTs are considered according to the variation along the thickness, namely the UD-uniform, FG-O, FG-V, FG-Λ and FG-X distributions where FG-V and FG-Λ are unsymmetrical patterns. Considering the Timoshenko beam theory (TBT), a new finite element formulation of functionally graded carbon nanotube reinforced composite (FGCNTRC) beam is created for the first time. And the effects of several essential parameters including rotational speed, hub radius, effective material properties, slenderness ratio, boundary conditions, thermal force and moments due to temperature variation are considered in the formulation. By implementing different boundary conditions, some new results of both symmetric and non-symmetrical distribution patterns are presented in tables and figures to be used as benchmark for further validation. In addition, as an alternative advanced composite application for rotating systems exposed to thermal load, the positive effects of CNT addition in improving the dynamic performance of the system have been observed and the results are presented in several tables and figures.
In this study, three condensation models of the CUPID code, i.e., the resolved boundary layer approach (RBLA), heat and mass transfer analogy (HMTA) model, and an empirical correlation, were tested and validated against the COPAIN and CAU tests. An improvement on HMTA model was also made to use well-known heat transfer correlations and to take geometrical effect into consideration. The RBLA was a best option for simulating the COPAIN test, having mean relative error (MRE) about 0.072, followed by the modified HMTA model (MRE about 0.18). On the other hand, benchmark against CAU test (under natural convection and occurred on a slender tube) indicated that the modified HMTA model had better accuracy (MRE about 0.149) than the RBLA (MRE about 0.314). The HMTA model with wall function and the empirical correlation underestimated significantly, having MRE about 0.787 and 0.55 respectively. When using the HMTA model, consideration of geometrical effect such as tube curvature was essential; ignoring such effect leads to significant underestimation. The HMTA and the empirical correlation required significantly less computational resources than the RBLA model. Considering that the HMTA model was reasonable accurate, it may be preferable for large-scale simulations of containment.
Hyun-Sik, Park;Byeong-Min, Jo;Hyun-Ho, An;Hong-Jin, Lee;Jin-Hyeong, Lee;Gyeong-Jae, Lee;Byung-Chul, Lee;Won-Woo, Lee
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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v.26
no.2
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pp.15-19
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2022
Purpose [68Ga]PSMA-11 is needed the high reproducibility, excellent radiochemical yield and purity. In term of radiation safety, the radiation exposure of operator for its production also should be considered. In this work, we performed a comparative study for the fully automated synthesis of [68Ga]PSMA-11 between non-cassette type and cassette type. Materials and Methods Two different type of modules (TRACERlab FX N pro for non-cassette type and BIKBox for cassette type) were used for the automated production of [68Ga]PSMA-11. According to the previously identified elution profile, Only 2.5 ml with high radioactivity was used for the reaction. After adjusting the pH of the reaction solution with HEPES buffer solution, the precursor was added and reacted with at 95 ℃ for 15 minutes. The reaction mixture was separated and purified using a C18 light cartridge. The product was eluted with 50% EtOH/saline solution and diluted with saline. It was completed by sterilizing filter. In the non-cassette type, the aforementioned process must be prepared directly. However, in the cassette method, synthesis was possible simply by installing a kit that was already completed. Results Both total [68Ga]PSMA-11 production time were 25±3(non-cassette type) and 23±3 minutes(cassette type). The radiochemical yield of the non-cassette type(65.5±5.7%) was higher than that of the cassette type(61.6±4.8%) after sterilization filter. The non-cassette type took about 120 minutes of preparation time before synthesis due to washing of synthesizer and reagent preparation. However, since the cassette type does not require washing and reagent preparation, it took about 20 minutes to prepare before synthesis. Both type of synthesizer had a radiochemical high purity(>99%). Conclusion The non-cassette type production of [68Ga]PSMA-11 showed higher radiochemical yield and lower cost than the cassette type. However, The cassette type has an advantage in terms of preparation time, convenience, and equipment maintenance.
Enzymatic ethanolysis of wheat germ oil with immobilized lipase was investigated for enhancing the function of wheat germ oil. Ethanolysis reactions were carried out in two different systems; non-pressurized and pressurized system. In non-pressurized system, the enzymatic ethanolysis was carried out in an erlenmeyer flask(25 ml) containing a mixture of wheat germ oil and 99.90% ethanol using 1~5 wt% immobilized lipase as Lipozyme TL-IM and Lipozyme RM-IM and the reaction mixtures were incubated at $40{\sim}70^{\circ}C$ with 120 rpm shaking. In pressurized system, the enzymatic ethanolysis was carried out at various condition; immobilized lipase concentration(2 wt%), reaction time(24 h), reaction temperature($40{\sim}60^{\circ}C$) and reaction pressure(75, 100, 150, 200 bars). The samples obtained from each fraction were analyzed by HPLC for analysing contents of monoglyceride, diglyceride, and triglyceride. The conversion of wheat germ oil relied on the reaction temperature and the concentration of immobilized lipase. The optimum condition of enzymatic ethanolysis in non-pressurized and pressurized systems was at $50^{\circ}C$ and 100 bar.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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