A loose part monitoring system is used to detect unexpected loose parts in a reactor coolant system in a nuclear power plant. It is still necessary to develop a new methodology for the localization and mass estimation of loose parts owing to the high estimation error of conventional methods. In addition, model-based diagnostics recently emphasized the importance of a model describing the behavior of a mechanical system or component. The purpose of this study is to propose a new localization and mass-estimation method based on finite element analysis (FEA) and optimization technique. First, an FEA model to simulate the propagation behavior of the bending wave generated by a metal sphere impact is validated by performing an impact test and a corresponding FEA and optimization for a downsized steam-generator structure. Second, a novel methodology based on FEA and optimization technique was proposed to estimate the impact location and mass of a loose part at the same time. The usefulness of the methodology was then validated through a series of FEAs and some blind tests. A new feature vector, the cross-correlation function, was also proposed to predict the impact location and mass of a loose part, and its usefulness was then validated. It is expected that the proposed methodology can be utilized in model-based diagnostics for the estimation of impact parameters such as the mass, velocity, and impact location of a loose part. In addition, the FEA-based model can be used to optimize the sensor position to improve the collected data quality in the site of nuclear power plants.
Increasingly stringent emission regulations of EU and CARB (California Air resource Board) require mandatory OBD (On Board Diagnostics) far the catalytic converters of a vehicle. It demands that MIL(Malfunction Indication Light) should be tuned on to inform the driver of catalytic converter failures. Currently dual oxygen sensor method Is widely used for the converter OBD. However, since it works only alter converter light-off, it has a serious limitation when applied to TLEV or more stringent emission regulations where more than 85% of total emission is coming out before converter light-off. In addition, a recent development in catalyst material. coating technology and additive catalysts leads to a much improved OSC (Oxygen Storage Capacity) after converter light-off, current methods are very difficult to determine levels of converter aging. Therefore, it is desired to develop an OSC detecting method before converter light-off to diagnose converter failures with higher reliability. In this study, OSCs of converters are measured by an absolute measuring method and a dynamic measuring method, and some of fundamental ideas are suggested about converter OBD before converter light-off. The converters are aged with two different aging methods; those are a furnace aging and an engine bench aging: to represent aging conditions in actual field applications. Dual oxygen sensor method at the lower temperature than light-off is also studied at a model gas bench with the converters. It is fecund that there is a certain point in temperature lower than light-off where difference due to aging level becomes maximum, thus a proper dynamic method to effectively monitor catalytic converters could be implemented fur the range lower than light-off temperatures. With this result, the aging level of converters is examined at an engine bench.
Objective : We have studied literatures of Renying Qi mouth comparison pulse diagnosis theory and distinguished the excess, deficiency and quick-temper of pulse as the measurement parameter of Renying Qi mouth pulse diagnosis. Methods : We have acquired pulse signals of Renying Qi mouth by using diagnostic equipment of Renying Qi mouth pulsation and estimated reappearance of pulse signals. Results : 1. The measurement parameter of Renying Qi mouth pulse diagnosis distinguishes the excess, deficiency and quick-temper of pulse through relative comparison of Renying Qi mouth. 2. When we acquired the pulse singals of Renying Qi mouth by using diagnostic equipment, the property, measuring area, bias pressure, contact or adhesion state of the sensor are considered. 3. As getting the pulse signal of Renying Qi mouth, the sensor of a sound detective mode is effective. 4. The diagnostic equipment of Renying Qi mouth pulse is assessed as being significant reappearance.
Some GM (General Motors) vehicles are using a GMLAN (General Motors Local Area Network) communication protocol for control and diagnostics. The airbag control module uses vehicle speed information from the GMLAN to record the vehicle speed as pre-crash information. In order to use the vehicle speed information for crash reconstruction purposes, it helps to be able to understand the accuracy of the data. The actual vehicle speed is not expected to be the same as the GMLAN indicated speed in some situations like a spin or if there is hard braking. This paper compares the actual vehicle speed and vehicle speed information during specific vehicle maneuvers. Actual vehicle speed is calculated from a GPS sensor, while GMLAN vehicle speed is calculated from transmission output sensor by the Engine control module (ECM). Vehicle maneuvers defined as Mode #1, Mode #2, Mode #3. The Mode #1 maneuver simulates wheel lock-up and skidding f by hard-braking at a specific speed. The Mode #2 maneuver simulates a 90degree turn using a J-turn maneuver at a specific speed. The Mode#3 maneuver simulates a 180 degree turn using a spin type of maneuver at a specific speed. The study then compares the GMLAN speed and GPS speed to see what speed difference exists between them. The results of this paper are applicable to GM vehicles only. This paper catalogs the performance and limitations of two vehicles as useful reference for crash reconstructions where there is a need to understand the speed indicated in the pre-crash section of the SDM data.
The determination of DNA hybridization reaction can apply the molecular biology research, clinic diagnostics, bioengineering, environment monitoring, food science and other application area. So, the improvement of DNA detection system is very important for the determination of this hybridization reaction. In this study, we report the characterization of the probe and target oligonucleotide hybridization reaction using the evanescent field microscopy. First, we have fabricated DNA chip microarray. The particles which were immobilized oligonucleotides were arranged by the random fluidic self-assembly on the pattern chips, using hydrophobic interaction. Second, we have detected DNA hybridization reaction using evanescent field microscopy. The 5'-biotinylated probe oligonucleotides were immobilized on the surface of DNA chip microarray and the hybridization reaction with the Rhodamine conjugated target oligonucleotide was excited fluorescence generated on the evanescent field microscopy. In the foundation of this result, we could be employed as the basis of a probe olidonucleotide, capable of detecting the target oligonucleotide and monitoring it in a large analyte concentration range and various mismatching condition.
Uroflowmetry is non-invasive and easily performed to diagnose benign prostate hypertrophy (BPH) frequent in aged men. Weight change during urination is usually measured to estimate the urinary flow rate by a load cell, but sensitive to any impacts against the bottom of the container, leading to unnecessary noise generation. Moreover, load cells are relatively expensive raising the production cost. The present study proposed a new technique, measuring hydraulic pressure on the bottom of the urine container to evaluate the urinary flow rate. Low cost pressure transducer enabled almost perfectly linear relationship between the urine volume and the hydraulic pressure. During both the simulated and human urination experiment, variance of the pressure signal was more than 50 % smaller than the weight signal acquired by a load cell, which demonstrated that the impact noise was decreased to a great degree by pressure compared to weight measurement.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.02a
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pp.495-495
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2011
Miniaturized sensors capable of both sensitive and selective real-time monitoring of target analytes are tremendously valuable for various applications ranging from hazard detection to medical diagnostics. The wide-spread use of such sensors is currently limited due to insufficient selectivity for target molecules. We developed selective nanocoatings by combining trinitrotoluene (TNT) receptors bound to conjugated polydiacetylene (PDA) with single-walled carbon nanotube-field effect transistors (SWNT-FET). Selective binding events between TNT molecules and phage display derived TNT receptors were effectively transduced to sensitive SWNT-FET conductance sensors through the PDA coating. The resulting sensors exhibited unprecedented 1 fM sensitivity toward TNT in real time, with excellent selectivity over various similar aromatic compounds. Our biomimetic receptor coating approach may be useful for the development of sensitive and selective micro and nanoelectronic sensor devices for various other target analytes.
Nano and micro structure-based biosensors are promising tool for label-free detection of biomolecular interactions with great accuracy. This review gives a brief survey on nano and micro platforms to sense a variety of analytes such as DNA, proteins and viruses. Among incredible nano and micro structure for bio-analytical applications, the scope of this paper will be limited to micro and nano resonators and nanowire field-effect transistors. Nanomechanical motion of the resonators transducers biological information to readable signals. They are commonly combined with an optical, capacitive or piezo-resistive detection systems. Binding of target molecule to the modified surface of nanowire modulates the current of the nanowire through electrical field-effect. Both detection methods have advantages of label-free, real-time and high sensitive detection. These structures can be extended to fabricate array-type sensors for multiplexed detection and high-throughput analysis. The biosensors based on these structures will be applied to lab-on-a-chip platforms and point-of-care diagnostics. Basic concepts including detection mechanisms and trends in their fields will be covered in this review.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.16
no.10
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pp.889-894
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2004
Infrared (IR) detectors are widely used for many applications, such as temperature measurement, intruder and fire detection, robotics and industrial equipment, thermoelstic stress analysis, medical diagnostics, and chemical analysis. Quantum detectors commonly need to be refrigerated below 80 K, and thus a cooling system should be equipped together with the detector system. The cooling load, which should be removed by the cooling system to maintain the nominal operating temperature of the detector, critically depends on the insulation efficiency of the cryochamber housing the detector. Thermal analysis of cryochamber includes the conduction heat transfer through a cold well, the gases conduction and gas outgassing, as well as radiation heat transfer, The transient cooling characteristics of an infrared detector cryochamber are investigated experimentally in the present study. The transient cooling load increases as the gas pressure is increased. Gas pressure becomes significant as the cooling process proceeds. Cool down time is also increased as the gas pressure is increased. It is also found that natural convection effects on cool down time become significant when the gas pressure is increased.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.3
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pp.77-85
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2022
In this study, to diagnose the grinding state of a micro drill bit, a sensor attachment location was selected through random vibration analysis of the grinding unit of the micro drill-bit grinding system. In addition, the vibration data generated during the drill bit grinding were collected from the grinding unit for the grinding wheels under the steady and worn conditions, and data feature extraction and dimension reduction were performed. The wear of the micro-drill-bit grinding wheel was diagnosed by applying KNN, a machine-learning algorithm. The classification model showed excellent performance, with an accuracy of 99.2%. The precision, recall and f1-score were higher than 99% in both the steady and wear conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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