Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권3호
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pp.282-290
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2013
A primary air pollutant as an indicator of air quality released from incomplete combustion is Carbon monoxide. A study of the distributions of CO concentration with no heat source in a tunnel model closed at left end side is simulated with a commercial CFD code. The tunnel model is used to investigate the CO concentration distributions at three Reynolds numbers of 990, 1970, and 3290. which are computed by the inlet velocities of 0.3, 0.6 and 1.0 m/s. The CFD predictive approaches can be useful for a better design to analyze the distributions of CO concentrations. In the case of the tunnel model closed at left end side alone, the concentration changes of x/H=-5 and -2.5 have the similar laminar characteristics like the case of the tunnel model closed at both end sides expecially at low values of Reynolds number. Irregular average CO concentration variations at Re=1790 are considered that the transition from laminar to turbulent flow occurs even in three different tunnel models.
The fast progress on multimedia data acquisition technologies has enabled collecting vast amount of videos in real time. Although the amount of information gathered from these videos could be high in terms of quantity and quality, the use of the collected data is very limited typically by human-centric monitoring systems. In this paper, we propose a framework for analyzing long traffic video using series of content-based analyses tools. Our framework suggests a method to integrate theses analyses tools to extract highly informative features specific to a traffic video analysis. Our analytical framework provides (1) re-sampling tools for efficient and precise analysis, (2) foreground extraction methods for unbiased traffic flow analysis, (3) frame property analyses tools using variety of frame characteristics including brightness, entropy, Harris corners, and variance of traffic flow, and (4) a visualization tool that summarizes the entire video sequence and automatically highlight a collection of frames based on some metrics defined by semi-automated or fully automated techniques. Based on the proposed framework, we developed an automated traffic flow analysis system, and in our experiments, we show results from two example traffic videos taken from different monitoring angles.
This study deals with the friction and wear characteristics of C-N coated spur gear. The PSII apparatus was built and a SCM415 test piece and test gear with steel substrate was treated with carbon nitrogen by this apparatus. The composition and structure of the surface layer were analyzed and compared with that of PVD coated TiN layer. It was found that both of friction coefficients of C-N coating and TiN coaling decreased with increasing load, however, C-N coating showed relatively lower friction coefficient than that of TiN coating. We was investigated the effect of C-N coating on hardness, friction and wear. The TiN coated gear showed more serious friction phenomena than that of C-N coated gear. It was considered that coating of TiN, which was conducted at a vacuum chamber at about $500^{\circ}C$ results in a tempering of base material that causes microstructure change, which in turn resulted in decreasing of hardness. The C-N coated gear and pinion had higher wear resistance that of TiN coated gear and pinion. C-N coating significantly improved the friction and wear resistance of the gear.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제7권4호
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pp.47-50
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2006
SCM415 alloy was implanted with nitrogen ions using plasma source ion implantation (PSII), at a dose range of $1{\times}10^{17}\;to\;6{\times}10^{17}\;N^+cm^{-2}$ Auger electron spectrometry (AES) was used to investigate the depth profile of the implanted layer. Friction and wear tests were carried out on a block-on-ring wear tester. Scanning electron microscopy (SEM) was used to observe the micro-morphology of the worn surface. The results revealed that after being implanted with nitrogen ions, the frictional coefficient of the surface layer decreased, and the wear resistance increased with the nitrogen dose. The tribological mechanism was mainly adhesive, and the adhesive wear tended to become weaker oxidative wear with the increase in the nitrogen dose. The effects were mainly attributed to the formation of a hard nitride precipitate and a supersaturated solid solution of nitrogen in the surface layer.
This study deals with the influence of ceramic coating on characteristics of friction and abrasion of aluminum allot(7075 T6) used in mechanical casting. In this research, frictional wear characteristic of ceramic coating materials such as $A1_2O_3$, $Si_3N_4$, SiC was investigated using aluminum alloy(7075 T6) and stainless 403 cast iron under room temperature and normal air pressure. The coating layer was observed using SEM. The conclusions are as follows: 1) Friction coefficients of $A1_2O_3$, SiC and $Si_3N_4$ are obtained 0.63 0.56 and 0.54 respectively. 2) Abrasion resistance of stainless 403 cast iron with $Si_3N_4$ is the best among the ceramic coating materials. 3) Abrasion mechanism of aluminum alloy(7075 T6) coaled with ceramic material and stainless 403 cast iron is caused by brittle fracture. 4) Coating the ceramic material on the aluminum alloy(7075 T6) can effectively increase the antiwear, impact properties, and corrosion resistance.
Residual deformation is a crucial index that should be paid special attention in the performance-based seismic analyses of reinforced concrete (RC) structures. Owing to their superior re-centering capacity under earthquake excitations, the post-tensioned self-centering (PTSC) RC frames have been proposed and developed for engineering application during the past few decades. This paper presents a comprehensive assessment on the seismic fragility of a PTSC frame by simultaneously considering maximum and residual deformations. Bivariate limit states are defined according to the pushover analyses for maximum deformations and empirical judgments for residual deformations. Incremental Dynamic Analyses (IDA) are conducted to derive the probability of exceeding predefined limit states at specific ground motion intensities. Seismic performance of the PTSC frame is compared with that of a conventional monolithic RC frame. The results show that, taking a synthetical consideration of maximum and residual deformations, the PTSC frame surpasses the monolithic frame in resisting most damage states, but is more vulnerable to ground motions with large intensities.
China is a big country in animal fur industry. The total production and consumption of fur are increasing year by year. However, the recognition of fur in the fur production process still mainly relies on the visual identification of skilled workers, and the stability and consistency of products cannot be guaranteed. In response to this problem, this paper proposes a feature fusion-based animal fur recognition network on the basis of typical convolutional neural network structure, relying on rapidly developing deep learning techniques. This network superimposes texture feature - the most prominent feature of fur image - into the channel dimension of input image. The output feature map of the first layer convolution is inverted to obtain the inverted feature map and concat it into the original output feature map, then Leaky ReLU is used for activation, which makes full use of the texture information of fur image and the inverted feature information. Experimental results show that the algorithm improves the recognition accuracy by 9.08% on Fur_Recognition dataset and 6.41% on CIFAR-10 dataset. The algorithm in this paper can change the current situation that fur recognition relies on manual visual method to classify, and can lay foundation for improving the efficiency of fur production technology.
Deep-learning-based Super-Resolution (SR) methods were evaluated to reconstruct pressure fields with a high resolution from low-resolution images taken from a coarse grid simulation. In addition to a canonical SRCNN(super-resolution convolutional neural network) model, two modified models from SRCNN, adding an activation function (ReLU or Sigmoid function) to the output layer, were considered in the present study. High resolution images obtained by three models were more vivid and reliable qualitatively, compared with a conventional super-resolution method of bicubic interpolation. A quantitative comparison of statistical similarity showed that SRCNN model with Sigmoid function achieved best performance with less dependency on original resolution of input images.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권3호
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pp.1-15
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2024
Under the new media era, the film and television post-production technology is changing day by day, in order to explore how to utilize the powerful functions of the Unreal Engine for the production of mythological themes in film and television. This paper in-depth study of the specific functions of the unreal engine on the film and television creation of help, analyze the evolution and development of the creation of mythological themes, put forward the problems it faces. Based on the creation needs of unreal engine and mythological works, this paper uses unreal engine to adapt Lu pan from Liaozai to explore its complete production process, and the production results show that unreal engine greatly improves the quality of the screen and the presentation effect, reduces the cost of the film's production, and improves the collaborative ability of the production team and the ability of creativity. However, the production process still requires high hardware equipment and paid plug-ins for Unreal Engine. We provide the establishment of the process for the combination of Unreal Engine movie and television production and mythological theme re-creation, supplements the production details, and provides suggestions for its further improvement.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2199-2213
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2024
To enhance the quality of defect detection for Printed Circuit Board Assembly (PCBA) during electronic product manufacturing, this study primarily focuses on optimizing the YOLOv7-based method for PCBA defect detection. In this method, the Mish, a smoother function, replaces the Leaky ReLU activation function of YOLOv7, effectively expanding the network's information processing capabilities. Concurrently, a Squeeze-and-Excitation attention mechanism (SEAM) has been integrated into the head of the model, significantly augmenting the precision of small target defect detection. Additionally, considering angular loss, compared to the CIoU loss function in YOLOv7, the SIoU loss function in the paper enhances robustness and training speed and optimizes inference accuracy. In terms of data preprocessing, this study has devised a brightness adjustment data enhancement technique based on split-filtering to enrich the dataset while minimizing the impact of noise and lighting on images. The experimental results under identical training conditions demonstrate that our model exhibits a 9.9% increase in mAP value and an FPS increase to 164 compared to the YOLOv7. These indicate that the method proposed has a superior performance in PCBA defect detection and has a specific application value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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