전산 유체 역학 코드를 사용하여 안테나 내장형 유도 결합 플라즈마 시스템의 가스 유동 특성, 전력 흡수, 전자 온도, 전자 밀도, 화학종의 분포에 대해서 살펴보았다. 복잡한 현실적 3차원 시스템에 대한 안정한 수치해의 도출을 위해서 최적화된 격자생성 전략을 구사하였으며, 이를 이용하여 플라즈마 질화 시스템을 한 예로 전력 흡수, 가스 유동, 전자 온도, 전자 밀도, 화학종의 분포를 분석하였다. 금속 노출형 안테나의 경우 전력 도입부 쪽에 전력 흡수의 불균형이 모델에서 예측되었으며 유전체피복 안테나의 한 예에서 전력 흡수 표피 깊이가 실제 보고된 값인 53 mm와 잘 일치하는 50 mm로 예측되었다. 또한 수소연료 전지 분리판을 위한 고속 질화 공정용 시스템의 모델링에서도 산업용 대량 처리 시스템에 적절한 다중 분리판의 장입 간격을 가스 유동, 활발한 질화종인 질소 원자와 질소 분자 이온의 농도를 근거로 예측하였다.
무선센서 네트워크 기술의 응용이 크게 증가함에 따라 저전력 IEEE 802.15.4 호환 무선방식을 활용하는 실내 위치추적기술이 최근에 큰 관심을 모으고 있다. 기존의 실내 위치감지 정보는 2D 영상 기준으로서 정보의 실질적인 전달에 제한적인 기능을 나타내었다. 본 논문에서는 PDA에 대화형 가상현실기술에 바탕을 둔 고정밀 3차원 RSSI 기반의 화면 구성에 초점을 두고있다. 개발된 시스템은 관심영역에서 RF신호의 감쇄를 계산하여 위치정보를 얻은 다음, 이를 3D 실내 가상맵에서의 사용자의 위치로 나타내도록 설계되었다. 이 연구에서는 3차원 모델링을 위해 개발된 VRML(가상현실 모델링 언어)이 3D 실내환경을 설계하는데 활용되었다.
Electro-coagulation process has been gained an attention recently because it could overcome the membrane fouling problems in MBR(Membrane bio-reactor). Effect of the key operational parameters in electro-coagulation, current density(${\rho}_i$) and contact time(t) on membrane fouling reduction was investigated in this study. A kinetic model for ${\rho}_i$ and t required to reduce the membrane fouling was suggested under different MLSS(mixed liquor suspended solids) concentration. Total 48 batch type experiments of electro-coagulations under different sets of current densities(2.5, 6, 12 and $24A/m^2$), contact times(0, 2, 6 and 12 hr) and MLSS concentration(4500, 6500 and 8500mg/L) were carried out. After each electro-coagulation under different conditions, a series of membrane filtration was performed to get information on how much of membrane fouling was reduced. The membrane fouling decreased as the ${\rho}_i$ and t increased but as MLSS decreased. Total fouling resistances, Rt (=Rc+Rf) were calculated and compared to those of the controls (Ro), which were obtained from the experiments without electro-coagulation. A kinetic approach for the fouling reduction rate (Rt/Ro) was carried out and three equations under different MLSS concentration were suggested: i) ${\rho}_i^{0.39}t=3.5$ (MLSS=4500 mg/L), ii) ${\rho}_i^{0.46}t=7.0$ (MLSS=6500 mg/L), iii) ${\rho}_i^{0.74}t=10.5$ (MLSS=8500 mg/L). These equations state that the product of ${\rho}_i$ and t needed to reduce the fouling in certain amounts (in this study, 10% of fouling reduction) is always constant.
The under rail slide is the latest device to make accurate rectilinear reciprocating motion. In these day, 3-point type is used mostly for the products requiring high strength and performance such as refrigerator door guide or furniture drawer guide. However, It is all imported from foreign countries due to lack of the roll forming technique to make 3-point type under rail slide in domestic. Therefore, design and manufacturing technology for the 3-point type under rail slide are need to development through systematic study. In this paper, to make center member of 3-point ball-type under rail slide for the refrigerator doors, the roll forming modeling and simulation are performed using Shape-RF software. Tensile test is performed about SCP-1 1/2H for determine the mechanical properties of materials. Interference between the roll and the final shape are predicted from the results of the simulation ; this result show that the desirable performance and usefulness of the designed roll forming process.
Fully embedded tunable bandpass filter (BPF) with inductive coupling circuits is newly designed and demonstrated for UHF TV tuner ranged from 500MHz to 900MHz receivers. Conventional RF tuning circuit with an electromagnetic coupled tunable filter has several problems such as large size, high volume, and high cost, since the electromagnetic coupled filter is comprised of several passive components and air core inductors to be assembled and controlled manually. To address these obstacles, compact tunable filter with inductive coupling circuit was embedded into low cost organic package substrate. The embedded filter was optimally designed to have high performance by using high Q spiral stacked inductors, high dielectric $BaTiO_3$ composite MIM capacitors, varactor diodes. It exhibited low insertion loss of approximately -2dB, high return loss of below -10dB, and large tuning range of 56.3%. It has an extremely compact size of $3.4{\times}4.4{\times}0.5mm^3$.
This dissertation discuses about a ferrite core plasma source using low operating frequency without sputtering problem by the stored electric field. Compared with the conventional RF power system with 13.56MHz switching frequency, the proposed plasma power system is only separated at 400kHz, so that it makes possible to use of low cost switching elements, PWM control and soft switching. Moreover, it could improve the coupling efficiency for plasma and antenna by using the ferrite core in order to transfer the energy of the load This dissertation tried to analyze new plasma generation method for the plasma generation system by modeling the plasma load and grafting the concept of impedance matching in order to interpret it with the formula This dissertation verified the ferrite core inductive coupling plasma source authorized for 400kHz of low frequency power by applying to the semi-conductor ash process thru the measurement of ash capacity and uniformed plasma distribution on the actual wafer.
Smart metering systems have become widespread around the world. RF mesh communication systems have contributed to the creation of smarter and more reliable power systems. This paper presents an algorithm for positioning GPRS concentrators to attain delay constraints for a ZigBee-based mesh network. The proposed algorithm determines the number and placement of concentrators using integer linear programming and a queueing model for the given mesh network. The solutions given by the proposed algorithm are validated by verifying the communication network performance through simulations.
Since the neural network was introduced, significant progress has been made on data handling and learning algorithms. Currently, the most popular learning algorithm in neural network training is feed forward error back-propagation (FFEBP) algorithm. Aside from the success of the FFEBP algorithm, polynomial neural networks (PNN) learning has been proposed as a new learning method. The PNN learning is a self-organizing process designed to determine an appropriate set of Ivakhnenko polynomials that allow the activation of many neurons to achieve a desired state of activation that mimics a given set of sampled patterns. These neurons are interconnected in such a way that the knowledge is stored in Ivakhnenko coefficients. In this paper, the PNN model has been developed using the plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD) experimental data. To characterize the PECVD process using PNN, SiO$_2$films deposited under varying conditions were analyzed using fractional factorial experimental design with three center points. Parameters varied in these experiments included substrate temperature, pressure, RF power, silane flow rate and nitrous oxide flow rate. Approximately five microns of SiO$_2$were deposited on (100) silicon wafers in a Plasma-Therm 700 series PECVD system at 13.56 MHz.
A pulsed laser ablation deposition (PLAD) technique has been used for producing fine particle as well as thin film at relatively low substrate temperatures. However, in order to manufacture and evaluate such materials in detail, motions of plume particles generated by laser ablation have to be understood and interactions between the particles by ablation and gas plasma have to be clarified. Therefore, this paper was focused on the understanding of plume motion in laser ablation assisted by Ar plasma at 50(mTorr). Two-dimensional hybrid model consisting of fluid and particle models was developed and three kinds of plume particles which are carbon atom (C), ion $(C^+)$ and electron were considered in the calculation of particle method It was obtained that ablated $C^+$ was electrically captured in Ar plasmas by strong electric field (E). The difference between motions of the ablated electrons and $C^+$ made E strong and the collisional processes active.
Van-Thanh Pham;Hye-Sook Son;Cheol-Ho Kim;Yun Jang;Seung-Eock Kim
Steel and Composite Structures
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제46권6호
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pp.731-744
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2023
Vehicle load information is an important role in operating and ensuring the structural health of cable-stayed bridges. In this regard, an efficient and economic method is proposed for vehicle load detection based on the observed cable tension and vehicle position using a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), a robust program for modeling and considering both geometric and material nonlinearities of bridge structures subjected to vehicle load with low computational costs. With the superiority of GNN, the proposed model is demonstrated to precisely capture complex nonlinear correlations between the input features and vehicle load in the output. Four popular machine learning methods including artificial neural network (ANN), decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machines (SVM) are refereed in a comparison. A case study of a cable-stayed bridge with the typical truck is considered to evaluate the model's performance. The results demonstrate that the GNN-based model provides high accuracy and efficiency in prediction with satisfactory correlation coefficients, efficient determination values, and very small errors; and is a novel approach for vehicle load detection with the input data of the existing monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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