The solubility and miscibility measurement apparatus has been developed and used to obtain data for refrigerant/oil mixture. The solubility and miscibility data for R-134a/46 ISO VG Polyalkylen Glycol(PAG) oil mixture are obtained over the temperature range from -20 to 6$0^{\circ}C$ with a 1$0^{\circ}C$ interval and the oil concentration range from 0 to 90wt%. Using the experimental data, an empirical model is developed to predict the solubility relations for R-134a/PAG oil mixture at equilibrium. The average root-mean-square deviation between measured data and calculated results from the empirical model is 4.2%. Raoult's rule and Flory-Noggins theory are also used to predict mixture behavior. Immiscibility is observed for R-134a/46 ISO VG PAG oil mixture at low oil concentrations of 4.6, 10.1, and 20.4wt%.
A development in method of evaluating the measurement precisions using approximate F tests and variance components from expected mean square (EMS) is investigated. The research proposes three-factor mixed measurement models with the fixed and random factors. Unrestricted and unconstrained design work was rarely studied, while restricted and constrained designs have been significantly discussed. The unrestricted and unconstrained designs assume to be an independence of interaction. The proposed evaluation method about the measurement precisions can be extended to four-factor random measurement model or mixed measurement model. The study also presents the three evaluation indexes of precisions such as R&RTR (Reproducibility & Repeatability-To-Total Precision Ratio), PTR (Precision-To-Tolerance Ratio), and SNR (Signal-To-Noise Ratio). Numerical examples are proposed to evaluate the approximate F tests with Satterthwaite degrees of freedom and three indexes using the measurement precisions from EMS.
Let R be a 2-torsion free $\sigma$-prime ring with an involution $\sigma$, U a nonzero square closed $\sigma$-Lie ideal, Z(R) the center of Rand d a derivation of R. In this paper, it is proved that d = 0 or $U\;{\subseteq}\;Z(R)$ if one of the following conditions holds: (1) $d(xy)\;-\;xy\;{\in}\;Z(R)$ or $d(xy)\;-\;yx\;{\in}Z(R)$ for all x, $y\;{\in}\;U$. (2) $d(x)\;{\circ}\;d(y)\;=\;0$ or $d(x)\;{\circ}\;d(y)\;=\;x\;{\circ}\;y$ for all x, $y\;{\in}\;U$ and d commutes with $\sigma$.
This study investigated tile local austenite grain size (AGS) distribution In rolling of SCM435 steel which is commonly used for high strength bolt. To investigate AGS distribution, round-oval (R-O) and square-diamond (S-D) rolling experiments were carried out with pilot mill. In round-oval rolling, local AGS has a tendency to increase when it goes to outward. In square-diamond rolling, local AGS has a tendency to increase when it goes to free surface. To investigate relation between AGS and process parameter, three dimensional FE analysis was carried out along with rolling experiment. To validate accuracy of FE analysis, we compared deformed geometry with FE result. The AGS prediction combined AGS model with numerical analysis was also carried out for center node of S-D rolling. Although this study brought experimental observation and its qualitative analysis into focus and quantitative AGS prediction will be done as a further work.
In the paper, we report several experimental data capable of evaluating the phase transformation characteristics of $Ag_x(Ge_2Sb_2Te_5)_{1-x}$ (x =0, 0.05, 0.1) thin films. The $Ag_x(Ge_2Sb_2Te_5)_{1-x}$ phase change thin films have been prepared by thermal evaporation. The crystallization characteristics of amorphous$Ag_x(Ge_2Sb_2Te_5)_{1-x}$ thin films were investigated by using nano-pulse scanner with 658 nm laser diode (power; 1~17 mW, pulse duration; 10~460 ns) and XRD measurement. It was found that the more Ag is doped, the more crystallization speed was 50 improved. In comparision with $Ge_2Sb_2Te_5$ thin film, the sheet resistance$(R_{amor})$ of the amorphous $Ag_x(Ge_2Sb_2Te_5)_{1-x}$ thin films were found to be lager than that of $Ge_2Sb_2Te_5$ film($R_{amor}$$\sim10^7\Omega/\square$ and $R_{cryst}$ 10 $\Omega/\square$). That is, the ratio of $R_{amor}/R_{cryst}$ was evaluates to be $\sim10^6$ This is very helpful to writing current reduction of phase-change random acess memory.
A $3{\times}3$ Latin square crossover study for the bioequivalence of three ondansetron formulations was conducted. Test products were $Vominon^{\circledR}$ 8 mg and $Vominon^{\circledR}$ 4 mg tablets and reference product was $Zofran^{\circledR}$ tablet. Twenty one healthy Korean male subjects received each formulation at the ondansetron dose of 8 mg and plasma concentrations of ondansetron were monitored by HPLC for over a period of 12 hr after the oral administration. Statistical procedure for bioequivalence evaluation of AUC {e.g., analysis of variance (ANOVA), multiple comparison and confidence intervals} was carried out. There were no significant differences in AUC among the formulations. The confidence intervals for the AUC of $Vominon^{\circledR}$ 8 mg and $Vominon^{\circledR}$ 4 mg were between -0.24 and 15.54% and between -2.41 and 13.36% respectively, within a range that proposed by the Korea Food and Drug Administration Guidelines for Bioequivalence. These statistical procedure could be standardized and generally applicable for the assessment of bioequivalence for multiple (more than two) formulations.
High-dose I-131 used for the treatment of thyroid cancer causes localized exposure among radiology technologists handling it. There is a delay between the calibration date and when the dose of I-131 is administered to a patient. Therefore, it is necessary to directly measure the radioactivity of the administered dose using a dose calibrator. In this study, we attempted to apply machine learning modeling to measured external dose rates from shielded I-131 in order to predict their radioactivity. External dose rates were measured at 1 m, 0.3 m, and 0.1 m distances from a shielded container with the I-131, with a total of 868 sets of measurements taken. For the modeling process, we utilized the hold-out method to partition the data with a 7:3 ratio (609 for the training set:259 for the test set). For the machine learning algorithms, we chose linear regression, decision tree, random forest and XGBoost. To evaluate the models, we calculated root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), and mean absolute error (MAE) to evaluate accuracy and R2 to evaluate explanatory power. Evaluation results are as follows. Linear regression (RMSE 268.15, MSE 71901.87, MAE 231.68, R2 0.92), decision tree (RMSE 108.89, MSE 11856.92, MAE 19.24, R2 0.99), random forest (RMSE 8.89, MSE 79.10, MAE 6.55, R2 0.99), XGBoost (RMSE 10.21, MSE 104.22, MAE 7.68, R2 0.99). The random forest model achieved the highest predictive ability. Improving the model's performance in the future is expected to contribute to lowering exposure among radiology technologists.
The purpose of the Gage R&R study is to determine whether a measurement system is adequate for monitoring a process. If the measurement system variation is small relative to the process variation, then the measurement system is deemed 'adequate'. The sources of variation associated with the measurement system are compared using an analysis of variance (ANOVA) model, in general. A typical ANOVA model used in a standard Gage R&R study is the two-factor random effect model. Then, the ANOVA partitions the total variation into three categories: repeatability, reproducibility, part variation. However, if the process variation possesses the between group variation, within group variation, and within-part variation, these variations can cause the measurement system evaluation to provide misleading results. That is, in the standard Gage R&R study these variations affect the estimate of repeatability, reproducibility, or both. This paper presents a four-factor nested factorial ANOVA model which explicitly considers these variations for the Gage R&R study. The variance component estimates are derived by setting the EMS equations equal to the corresponding mean square from the ANOVA table and solving. And the proposed model is compared with the standard Gage R&R model.
To evaluate the strength of square reinforced concrete shot columns, thirty specimens were manufactured and tested under monotonically increasing concentric compression. The test parameters included the volumetric ratio of transverse reinforcement($\rho$h = 0.49~2.65), and concrete compressive strength (234, 437, 704 kgf/$\textrm{cm}^2$). Test results are shown that : (1) Behavior of high -strength concrete column is improved by providing increased volumetric ratio; and (2) ACI, Eq. is not proper to evaluate HSC short column strength.
Let R be a 2-primal strongly 2-nil-clean ring. We prove that every square matrix over R is the sum of a tripotent and a nilpotent matrices. The similar result for rings of bounded index is proved. We thereby provide a large class of rings over which every matrix is the sum of a tripotent and a nilpotent matrices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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