Hussain, Muzamal;Naeem, Muhammad N.;Asghar, Sehar;Tounsi, Abdelouahed
Computers and Concrete
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제25권4호
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pp.343-354
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2020
In this paper, vibration characteristics of chiral double-walled carbon nanotubes entrenched on Kelvin's model. The Eringen's nonlocal elastic equations are being combined with Kelvin's theory to observe small scale response. A nonlocal model has been formulated to explore the frequency spectrum of chiral double-walled CNTs along with diversity of indices and nonlocal parameter. Wave propagation is proposed technique to establish field equations of model subjected to four distinct end supports. The significance of scale effect in relevance of length-to-diameter and thickness- to- radius ratios are discussed and displayed in detail.
The purpose of this study was tried to identify the effect of nursing students' learning motivation in microbiology through microbiology laboratory practice based on the Keller's ARCS model. In order to achieve this research, this study was designed a quasi-experimental pre-post tests control group. Experimental group received a microbiology theory and practice based on ARCS model and control group received microbiology theory only. To identify the microbiology learning motivation effect to nursing student, we measured learning motivation by Keller's ARCS model that consisted of attention, relevance, confidence, and satisfaction. The major results of the experimental group showed significantly higher level of total learning motivation and all four subcategories compared to control group. Based upon the above results, microbiology laboratory practice might be beneficial for the nursing students to motivate microbiology learning.
This paper addresses a methodology for monitoring the first phase('92-94') progress and its implication fo Highly Advanced National R&D Projects (HAN or G7 project) in Korea. The authors suggest a three-stage life cycle model for the management of national R&D program; planning stage, implementing & monitoring stage, and evaluating & harvesting stage. The interim evaluation, the main focuses of this paper, is one of the key issues for the effective management of national R&D program at the implementing & monitoring stage. The conceptual framework of the interim evaluation was developed both through reviewing related literature and considering the characteristics of the HAN program. A stepwise procedure of interim evaluation was introduced: 'initial screen' and 'detailed examination'. At initial screen all 11 projects were reviewed in terms of both their relevance and performance in order to decide whether further detailed scrutiny is needed or not. If there exist critical problems on the relevance or on the intermediate progress of each project, it is to be under further detailed examination. Evaluation was initiated by the G7 Planning and Evaluation Committee, which was established for advising, directing, and monitoring the HAN Projects, with the help of large number of experts from industries, universities, and research institutes. The monitoring results were reported to the related ministries and project coordinating agencies, and reflected in the second phase.
Fault detection and isolation are related to system monitoring, identifying when a fault has occurred, and determining the type of fault and its location. Fault detection is utilized to determine whether a problem has occurred within a certain channel or area of operation. Fault detection and diagnosis have become increasingly important for many technical processes in the development of safe and efficient advanced systems for supervision. This paper presents an integrated technique for fault diagnosis and classification for open- and short-circuit faults in three-phase inverter circuits. Discrete wavelet transform and principal component analysis are utilized to detect the discontinuity in currents caused by a fault. The features of fault diagnosis are then extracted. A fault dictionary is used to acquire details about transistor faults and the corresponding fault identification. Fault classification is performed with a fuzzy logic system and relevance vector machine (RVM). The proposed model is incorporated with a set of optimization techniques, namely, evolutionary particle swarm optimization (EPSO) and cuckoo search optimization (CSO), to improve fault detection. The combination of optimization techniques with classification techniques is analyzed. Experimental results confirm that the combination of CSO with RVM yields better results than the combinations of CSO with fuzzy logic system, EPSO with RVM, and EPSO with fuzzy logic system.
ALJAWAHERI, Bushra Abdul Wahhab;OJAH, Hassnain Kadhem;MACHI, Ahmed Hussein;ALMAGTOME, Akeel Hamza
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권5호
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pp.707-715
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2021
This article examines the potential impact of the Covid-19 Lockdown on earnings manipulation and stock market sensitivity to earnings announcements. It also explores the effects of earnings manipulation after the COVID-19 outbreak on the share price sensitivity to the earnings disclosures. The study uses a quantitative method to analyze the financial data consisting of 87 firms listed on the Iraq Stock Exchange for the period from 2018 to 2020, which constitutes a total of (174 observations). We used Ohlson (1995) model to estimate financial market reaction and sensitivity to earnings manipulation fluctuations and accounting information. The results show that companies practice earnings manipulation to maintain earnings over a time series, which means a negative impact of earnings manipulation on all earnings measures' value relevance (EPS, BVS, and CFS). Accordingly, earnings manipulation negatively influences investor behavior in the financial market, based mainly on financial reporting. The value relevance of financial reports has also decreased because of the COVID-19 outbreak and related economic Lockdown. These results reflect a long-term adverse impact of earnings manipulation on investor behavior and financial statements reliability.
Liang Dong ;Zeyu Chen;Runan Hua;Siyuan Hu ;Chuanhan Fan ;xingxin Xiao
Nuclear Engineering and Technology
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제55권3호
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pp.827-838
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2023
Centrifugal pump is a key part of nuclear power plant systems, and its health status is critical to the safety and reliability of nuclear power plants. Therefore, fault diagnosis is required for centrifugal pump. Traditional fault diagnosis methods have difficulty extracting fault features from nonlinear and non-stationary signals, resulting in low diagnostic accuracy. In this paper, a new fault diagnosis method is proposed based on the improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm-based variational modal decomposition (VMD) and relevance vector machine (RVM). Firstly, a simulation test bench for rotor faults is built, in which vibration displacement signals of the rotor are also collected by eddy current sensors. Then, the improved particle swarm algorithm is used to optimize the VMD to achieve adaptive decomposition of vibration displacement signals. Meanwhile, a screening criterion based on the minimum Kullback-Leibler (K-L) divergence value is established to extract the primary intrinsic modal function (IMF) component. Eventually, the factors are obtained from the primary IMF component to form a fault feature vector, and fault patterns are recognized using the RVM model. The results show that the extraction of the fault information and fault diagnosis classification have been improved, and the average accuracy could reach 97.87%.
Robot programming has been discussed in detail during the recent years. Numerous studies in particular presented relevance, solution concepts and implementation of off-line programming. In this paper a new user-friendly robot programming method is introduced, which permits the implicit description and programming of assembly process. On the functional level of programming, the assembly processes are described in terms of their operational functions. On the language level, the individual functions are then translated into commands for the robots.
This study investigates the impact of website contents on Internet auction success. Based on the marketing concepts of stimuli, consumer behavior, and product involvement, the research model presents the theoretical relationships between the key factors of website contents and Internet auction performance. This study examines particularly four dimensions of website contents including transaction features, auction-specific features, seller's reputation, and information quality, which are deemed to have significant impact on the Internet auction performance, Each dimension of website contents is hypothesized to have a unique impact on a bidder's decision-making, which may vary depending on the bidder's level of involvement in the product. While transaction and auction-specific features serve as necessary components for successful auctions, a seller's reputation and information quality, as parts of satisfactory requirements, acutely affect bidders' decisions, especially those with high involvement to buy the product through a particular auction site. The outcomes of the analysis, in general, support the proposed model. The study results also provide meaningful Implications on ways in which auction websites can be improved for both sellers and auction service providers.
Organizations have attempted to develop Knowledge Management Systems for achieving competitive advantage by effectively managing organizational knowledge. However, if Knowledge Management Systems are not user-oriented, organizations may not attain desired goals. That is, it must be utilized and accepted by organizational members to be successful systems. This study proposes an extended Technology Acceptance Model and empirically validates it. For that purpose, a research model is set UP that consists of antecedent variables, perception moderators, and intention to use the system. Empirical data analysis found significant relationships among research variables, as suggested in research hypotheses. The results of the analysis indicated that perceived usefulness, ease of use, job relevance and information quality should be considered as important factors in designing Knowledge Management Systems. In addition, perceived value, incentive, affect, self-efficacy, and image were found to influence the perception of users in the usage situation.
모델을 이용한 표본론에서는 오차에 대한 함수식이 불확실한 경우가 종종 발생되는데 이러 한 오차에 대한 지식이 결여 되었을 때 발생되는 잘못된 효과를 줄일 수 있는 방법이 연구 되었다. 제시된 표본방법론은 모든 가능한 오차함수식에 대한 비효율성에 대한 평균을 최소 화하는데 그 목적이 있다. 컴퓨터를 이용한 알고리즘이 제시되었고 회계감사에 관련된 특수 한 경우의 예를 들어 이러한 방법의 효율성을 알아 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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