This paper presents an inverse design methodology for the cross section geometry of mold spring with a rectangular cross section as the starting material for a coiling process. The cross-sections of mold springs are universally rectangular, as the parallel sides minimize the possibility of failure under high service loads. Pre-coiled wires are initially designed to have a trapezoidal cross section, which becomes a rectangle by the coiling process. This study demonstrates a numerical exercise to predict changes in the sectional geometry in spring manufacture and to obtain the initial cross section which becomes the exact rectangle desired from the manufacturing process. Finite element analysis was carried out to calculate the sectional changes for various mold springs. Geometrical parameters were the widths at inner and outer radii, the inner and the outer corner radii, and the height. A partial least square regression analysis was carried out to find the main contributing factors for deciding initial design values. The height and the width mainly affected various initial parameters. The initial width at the inner radius was mostly affected by various specification parameters.
Quantitative Structure-Resolution Relationship (QSRR) using the Comparative Molecular Field Analysis (CoMFA) software was applied to predict the chromatographic behaviors of chiral drugs with an amine moiety on the chiral cellobiohydrolase (CBH) columns. As a result of the Quantitative CoMFA-Resolution Relationship study, using the partial least square method, prediction of the behavior of drugs with amine moiety upon chiral separation became possible from their three dimensional molecular structures. When a mixed mobile phase of 10 mM aqueous phosphate buffer (pH 7.0) - isopropanol (95 : 5) was employed, the best Quantitative CoMFA-Resolution Relationship, derived from the study, provided a cross-validated $q^2$ = 0.933, a normal $r^2$ = 0.995, while the best Quantitative CoMFA-Separation Factor Relationship, also derived from the study, yielded a cross-validated $q^2$ = 0.939, a normal $r^2$ = 0.991. When all of these results are considered, this QSRR-CoMFA analysis appears to be a very useful tool for the preliminary prediction on the chromatographic behaviors of drugs with an amine moiety inside chiral CBH columns.
In this paper, a recurrent cerebellar modulation articulation control (RCMAC) has been developed for improvement of noise attenuation performance in active noise control system. For the narrow band noise, a filter-x least mean square (FXLMS) method has bee frequently employed as an algorithm for active noise control (ANC) and has a partial satisfactory noise attenuation performance. However, noise attenuation performance of an ANC system with FXLMS method is poor for broad band noise and nonlinear path since it has linear filtering structure. Thus, an ANC system using RCMAC is proposed to improve this problem. Some simulations in duct system using harmonic motor noise and KTX cabin noise as a noise source were executed. It is shown that satisfactory noise attenuation performance can be obtained.
Recently, the wavelet transform has been a new and powerful tool for signal processing. It is more suitable specially for the feature extraction and detection of non-stationary signals than traditional methods such as, the Fourier Transform(FT), the Fast Fourier Transform(FFT) and the Least Square Method etc. because of the characteristic of the multi-scale analysis and time-frequency domain localization. The wavelet transform has been developed for the analysis of PD pulse signal to raise in the progress of insulation degradation. In this paper, the wavelet transform was applied to one foundational method for feature extraction. For the obtain experimental data, a computer-aided partial discharge measurement system with a single acoustic sensor was used. If we are applying to the neural network method the accumulated data through the extracted feature, it is expected that we can detect the PD pulse signal in the insulation materials on the on-line.
Purpose: Soybean growth is adversely affected by environmental stresses such as drought, extreme temperatures, and nutrient deficiency. The objective of this study was to develop a method for rapid measurement of drought stress in soybean plants using a hyperspectral fluorescence imaging technique. Methods: Hyperspectral fluorescence images were obtained using UV-A light with 365 nm excitation. Two soybean cultivars under drought stress were analyzed. A partial least square regression (PLSR) model was used to predict drought stress in soybeans. Results: Partial least square (PLS) images were obtained for the two soybean cultivars using the results of the developed model during the period of drought stress treatment. Analysis of the PLS images showed that the accuracy of drought stress discrimination in the two cultivars was 0.973 for an 8-day treatment group and 0.969 for a 6-day treatment group. Conclusions: These results validate the use of hyperspectral fluorescence images for assessing drought stress in soybeans.
Near-infrared (NIR) spectroscopy has been widely applied in various field, since it is nondestructive and no sample preparation is required. In this paper, NIR spectroscopy was used for the determination of naproxen in a commercial pharmaceutical preparation. NIR spectroscopy was used to determine the content of naproxen in intact naproxen tablets containing 250 mg ($65.8\%$ nominal concentration) by collecting NIR spectra in the range of $1100{\sim}1750nm$. The laboratory-made samples had $46.1{\sim}85.5\%$ nominal naproxen concentration. The measurements were made by reflection using a fiber-optic probe and calibration was carried out by partial least square regression (PLSR). Model validation was performed by randomly splitting the data set into calibration and validation data set (63 samples as a calibration data set and 42 samples as a validation data set). The developed NIR calibration gave results comparable to the known values of tablets in a laboratorial manufacturing process with standard error of calibration (SEC) and standard error of prediction (SEP) of $1.06\%\;and\;1.04\%$, respectively. The NIR method showed good accuracy and repeatability. NIR spectroscopic determination in intact tablets allowed the potential use of real time monitoring for a running production process.
Although cherry tomato is one of major vegetables consumed in fresh vegetable market, the quality grading method is mostly dependant on size measurement using drum shape sorting machines. Using Visible/Near-infrared spectroscopy, apparatus to be able to acquire transmittance spectrum data was made and used to estimate firmness, sugar content, and acidity of cherry tomatoes grown at hydroponic and soil culture. Partial least square (PLS) models were performed to predict firmness, sugar content, and acidity for the acquired transmittance spectra. To enhance accuracy of the PLS models, several preprocessing methods were carried out, such as normalization, multiplicative scatter correction (MSC), standard normal variate (SNV), and derivatives, etc. The coefficient of determination ($R^2_p$) and standard error of prediction (SEP) for the prediction of firmness, sugar, and acidity of cherry tomatoes from green to red ripening stages were 0.859 and 1.899 kgf, with a preprocessing of normalization, 0.790 and $0.434^{\circ}Brix$ with a preprocessing of the 1st derivative of Savitzky Golay, and 0.518 and 0.229% with a preprocessing normalization, respectively.
Zubayed Ahamed;Jin-Kyu Seo;Jeong-Uk Eom;Han-Sul Yang
한국축산식품학회지
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제44권4호
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pp.934-950
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2024
This study addresses the prevalent issue of meat species authentication and adulteration through a chemometrics-based approach, crucial for upholding public health and ensuring a fair marketplace. Volatile compounds were extracted and analyzed using headspace-solid-phase-microextraction-gas chromatography-mass spectrometry. Adulterated meat samples were effectively identified through principal component analysis (PCA) and partial least square-discriminant analysis (PLS-DA). Through variable importance in projection scores and a Random Forest test, 11 key compounds, including nonanal, octanal, hexadecanal, benzaldehyde, 1-octanol, hexanoic acid, heptanoic acid, octanoic acid, and 2-acetylpyrrole for beef, and hexanal and 1-octen-3-ol for pork, were robustly identified as biomarkers. These compounds exhibited a discernible trend in adulterated samples based on adulteration ratios, evident in a heatmap. Notably, lipid degradation compounds strongly influenced meat discrimination. PCA and PLS-DA yielded significant sample separation, with the first two components capturing 80% and 72.1% of total variance, respectively. This technique could be a reliable method for detecting meat adulteration in cooked meat.
In this paper, the method of computing demand rate with respect to a transformer capacity is proposed and addressed to predict a future demand rate. The simulation data are taken from switchgears of a real medium voltage transformer. Data taken from the electrical instrument at 22.9 kVY power receiving panels are employed to evaluate the correlation between demand rate and power usage of transformer. It is verified a usefulness with respect to an proposed index of demand rate for transformer by using a least square error of regressive modeling, As a result of investigation and simulation on the spot to a few buildings, it is considered that there is necessity to make a partial amendment of demand rate being applicable currently for electrical energy saving in domestic.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권1호
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pp.335-341
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2021
This study aims to document empirically the individual factors that influence the intention to do whistleblowing. This study uses several variables, including internal locus of control, external locus of control, and whistleblowing intention. The use of the theory of Planned Behavior in this study is to explain and analyze the perception of behavior control as a determinant of whistleblowing intention. A quantitative research approach is used. The type of data in this study is primary data in the form of a questionnaire. The data collection method in this research is using the survey method. The sampling technique used a nonprobability sampling method, namely, the census method. The census method is the entire population sampled. The population in this study was all employees of the Pratama tax office in West Semarang. The research was conducted by distributing 111 questionnaires. Ninety-one valid questionnaires were returned appropriate for analysis. The data were processed using Partial Least Square-Structural Equation Modeling ((PLS-SEM) using the Warp PLS 7.0 program. WarpPLS 7.0 was used to test hypotheses and the relationship between variables. The study results showed that both internal locus of control and external locus of control affect whistleblowing intention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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