Polydimethylsiloxane (PDMS) is one of the most widely adopted silicon-based organic polymeric elastomers. Elastomeric nanostructures are normally required to accomplish an explicit mechanical role and correspondingly their mechanical properties are crucial to affect device and material performance. Despite its wide application, the mechanical properties of PDMS are yet fully understood. In particular, the time dependent mechanical response of PDMS has not been fully elucidated. Here, utilizing state-of-the-art PeakForce Quantitative Nanomechanical Mapping (PFQNM) together with Force Volume (FV) and Fast Force Volume (FFV), the elastic moduli of PDMS samples were assessed in a time-dependent fashion. Specifically, the acquisition frequency was discretely changed four orders of magnitude from 0.1 Hz up to 2 kHz. Careful calibrations were done. Force data were fitted with a linearized DMT contact mechanics model considering surface adhesion force. Increased Young's modulus was discovered with increasing acquisition frequency. It was measured 878 ± 274 kPa at 0.1 Hz and increased to 4586 ± 758 kPa at 2 kHz. The robust local probing of mechanical measurement as well as unprecedented high-resolution topography imaging open new avenues for quantitative nanomechanical mapping of soft polymers, and can be extended to soft biological systems.
Dongkwon Kim;Seunghee Lee;Bummo Koo;Sumin Yang;Youngho Kim
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.44
no.6
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pp.384-391
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2023
Among the elderly, fatal injuries and deaths are significantly attributed to falls. Therefore, a pre-impact fall detection system is necessary for injury prevention. In this study, a robust threshold-based algorithm was proposed for pre-impact fall detection, reducing false positives in highly dynamic daily-living movements. The algorithm was validated using public datasets (KFall and FARSEEING) that include the real-world elderly fall. A 6-axis IMU sensor (Movella Dot, Movella, Netherlands) was attached to S2 of 20 healthy adults (aged 22.0±1.9years, height 164.9±5.9cm, weight 61.4±17.1kg) to measure 14 activities of daily living and 11 fall movements at a sampling frequency of 60Hz. A 5Hz low-pass filter was applied to the IMU data to remove high-frequency noise. Sum vector magnitude of acceleration and angular velocity, roll, pitch, and vertical velocity were extracted as feature vector. The proposed algorithm showed an accuracy 98.3%, a sensitivity 100%, a specificity 97.0%, and an average lead-time 311±99ms with our experimental data. When evaluated using the KFall public dataset, an accuracy in adult data improved to 99.5% compared to recent studies, and for the elderly data, a specificity of 100% was achieved. When evaluated using FARSEEING real-world elderly fall data without separate segmentation, it showed a sensitivity of 71.4% (5/7).
Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.
Lee Moon Chul;Kang Seok Jin;Jung Kyu Dong;Choa Sung-Hoon;Cho Yang Chul
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.12
no.3
s.36
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pp.187-196
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2005
MEMS devices such as a vibratory gyroscope often suffer from a lower yield rate due to fabrication errors and the external stress. In the decoupled vibratory gyroscope, the main factor that determines the yield rate is the frequency difference between the sensing and driving modes. The gyroscope, fabricated with SOI (Silicon-On-Insulator) wafer and packaged using the anodic bonding, has a large wafer bowing caused by thermal expansion mismatch as well as non-uniform surfaces of the structures caused by the notching effect. These effects result in large distribution in the frequency difference, and thereby a lower yield rate. To improve the yield rate we propose a packaged SiOG (Silicon On Glass) technology. It uses a silicon wafer and two glass wafers to minimize the wafer bowing and a metallic membrane to avoid the notching. In the packaged SiOG gyroscope, the notching effect is eliminated and the warpage of the wafer is greatly reduced. Consequently the frequency difference is more uniformly distributed and its variation is greatly improved. Therefore we can achieve a more robust vibratory MEMS gyroscope with a higher yield rate.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.5
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pp.26-35
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2009
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) system is robust to frequency selective fading and narrowband interference in high-speed data communications. However, an OFDM signal consists of a number of independently modulated subcarriers and the superposition of these subcarriers causes a problem that can give a large PAPR(Peak-to-Average Power Ratio). Phase rotation method can reduce the PAPR without nonlinear distortion by multiplying phase weighting factors. But computational complexity of searching phase weighting factors is increased exponentially with the number of subblocks and considered phase factor. Therefore, a new method, which can reduce computational complexity and detect phase weighting factors efficiently, should be developed. In this paper, a modeling process is introduced, which apply metaheuristic algerian in phase rotation method and optimize in PTS (Particle Swarm Optimization) scheme. Proposed algorithm can solve the computational complexity and guarantee to reduce PAPR We analyzed the efficiency of the PAPR reduction through a simulation when we applied the proposed method to telecommunication systems.
This paper presents a miniaturized turn-counting sensor (TCS) where the geomagnetism and high-rpm rotation of ammunition are used to detect the turn number of ammunition for applications to small-caliber turn-counting fuzes. The TCS, composed of cores and a coil, has a robust structure with no moving part for increasing the shock survivability in the gunfire environments of ${\sim}30,000$ g's. The TCS is designed on the basis of the simulation results of an electromagnetic analysis tool, $Maxwell^{(R)}$3D. In experimental study, the static TCS test using a solenoid-coil apparatus and the dynamic TCS test (firing test) have been made. The presented TCS has shown that the induction voltage of $6.5{\;}mV_{P-P}$ is generated at the magnetic flux density of 0.05 mT and the rotational velocity of 30,000 rpm. From the measured signal, the TCS has shown the SNR of 44.0 dB, the nonlinearity of 0.59 % and the frequency-normalized sensitivity of $0.26{\pm}0.01{\;}V/T{\cdot}Hz$ in the temperature range of $-30{\sim}+43^{\circ}C$. Firing test has shown that the TCS can be used as a turn-counting sensor for small-caliber ammunition, verifying the shock survivability of TCS in high-g environments.
Park, Byong-Ug;Seo, Yu-Deok;Kim, Hyun-Jung;Youn, Sung-Kie;Lee, Seung-Hoon;Lee, Deog-Gyu;Lee, Eung-Shik;Chang, Su-Young
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.37
no.7
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pp.627-633
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2009
Composite has become one of the most frequently used material for a tube of satellite camera due to its attractive characteristics. However, laminated composites can be weakened by delamination which comes from interlaminar stress. Such failure mode cause structural instability of the camera as well as degradation of optical quality. Therefore composite tube should be robust in delamination. Also, composite tube should have high stiffness, sufficient high natural frequency and small coefficient of thermal expansion. The design procedures presented in this paper are based on design of experiments. The experiments for mechanical analysis are designed by the tables of orthogonal arrays. In order to manipulate the various mechanical properties systematically, multiple-attribute decision making(MADM) is employed. Through analysis of variance and F-test, the critical design variables which have dominant influences on mechanical performance are determined. Finally improved ply angles for composite tube are determined.
In most digital imaging applications, high-resolution images or videos are usually desired for later image processing and analysis. The image signal obtained from general imaging system occurs image degradation during the process of image acquirement caused by the optics, physical constraints and the atmosphere effects. Super-resolution reconstruction, one of the solution to address this problem, is image reconstruction technique that produces a high-resolution image from several low-resolution frames in video sequences. In this paper, we propose an improved super-resolution method using Projection onto Convex Sets (POCS) method based on Shift & Add (S&A). The image using conventional algorithms is sensitive to noise. To solve this problem, we propose a fusion algorithm of S&A and POCS. Also we solve the problem using BLPF (Butterworth Low-pass Filter) in frequency domain as optical blur. Our method is robust to noise and has sharpness enhancement ability. Experimental results show that the proposed super-resolution method has better resolution enhancement performance than other super-resolution methods.
The inerter-based vibration absorber (IVA) is an enhanced variation of Tuned Mass Damper (TMD). The parametric optimization of absorbers in the previous research mainly considered only two decision variables, namely frequency ratio and damping ratio, and aimed to minimize peak displacement and acceleration individually under the excitation of the across-wind load. This paper extends these efforts by minimizing two conflicting objectives simultaneously, i.e., the extreme displacement and acceleration at the top floor, under the constraint of the physical mass. Six decision variables are optimized by adopting a constrained multi-objective evolutionary algorithm (CMOEA), i.e., NSGA-II, under fluctuating across- and along-wind loads, respectively. After obtaining a set of optimal individuals, a decision-making approach is employed to select one solution which corresponds to a Tuned Mass Damper Inerter/Tuned Inerter Damper (TMDI/TID). The optimization procedure is applied to parametric optimization of TMDI/TID installed in a 340-meter-high building under wind loads. The case study indicates that the optimally-designed TID outperforms TMDI and TMD in terms of wind-induced vibration mitigation under different wind directions, and the better results are obtained by the CMOEA than those optimized by other formulae. The optimal TID is proven to be robust against variations in the mass and damping of the host structure, and mitigation effects on acceleration responses are observed to be better than displacement control under different wind directions.
Ion cyclotron range of frequency (ICRF) heating system is an important auxiliary heating method in the experimental Advanced Superconducting Tokamak (EAST). In EAST, several megawatts of power are transmitted with coaxial transmission lines and coupled to the plasma. For the long pulse and high power operation of the ICRF waves heating system, it is very important to effectively control the power and initial phase of the ICRF signals. In this paper, a power and phase feedback control system is described based on field programmable gate array (FPGA) devices, which can realize complicated algorithms with the advantages of fast running and high reliability. The transmitted power and antenna phase are measured by a power and phase detector and digitized. The power and phase feedback control algorithms is designed to achieve the target power and antenna phase. The power feedback control system was tested on a dummy load and during plasma experiments. Test results confirm that the feedback control system can precisely control ICRF power and antenna phase and is robust during plasma variations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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