International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.132-140
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2020
It is very important to use appropriate nutrition water for crop growth in hydroponic farming facilities. However, in many cases, the supply of nutrition water is not designed with a precise plan, but is performed in a conventional manner. We proposes a forecasting technique for nutrition water requirements based on a data analysis for optimal strawberry production. To do this, the proposed forecasting technique uses linear regression for correlating strawberry production, soil condition, and environmental parameters with nutrition water demand for the actual two-stage strawberry production soil. Also, it includes predicting the optimal amount of nutrition water requires according to the heterogeneous cultivation environment and variety by comparing the amount of nutrition water needed for the growth and production of different kinds of strawberries. We suggested study uses two types of section beds that are compared to find out the best section bed production of strawberry growth. The dataset includes 233 samples collected from a real strawberry greenhouse, and the four predicted variables consist of the total amounts of nutrition water, average temperature, humidity, and CO2 in the greenhouse.
Since the early 1980s scholars have applied latent structure and other type of finite mixture models from various academic fields. Although the merits of finite mixture model are well documented, the attempt to apply the mixture model to medical service has been relatively rare. The researchers aim to try to fill this gap by introducing finite mixture model and segmenting inpatients DB from one general hospital. In section 2 finite mixture models are compared with clustering, chi-square analysis, and discriminant analysis based on Wedel and Kamakura(2000)'s segmentation methodology schemata. The mixture model shows the optimal segments number and fuzzy classification for each observation by EM(expectation-maximization algorism). The finite mixture model is to unfix the sample, to Identify the groups, and to estimate the parameters of the density function underlying the observed data within each group. In section 3 and 4 we illustrate results of segmenting 4510 patients data including menial and ratio scales. And then, we show AHP can be identify the attractiveness of each segment, in which the decision maker can select the best target segment.
Heat transfer performance improvement by fin and groovs is studied for condensation of R-11 on integral-fin tubes. Eight tubes with trapczodially shaped integral-fins having fin density from 748 to 1654fpm(fin per meter) and 10, 30 grooves are tested. A plain tube having the same diameter as the finned tubes is also used for comparison. R-11 condensates at saturation state of 32 $^{\circ}C$ on the outside tube surface coded by inside water flow. All of test data are taken at steady state. The heat transfer loop is used for testing singe long tubes and cooling is pumped from a storage tank through filters and folwmeters to the horizontal test section where it is heated by steam condensing on the outside of the tubes. The pressure drop across the test section is measured by menas pressure gauge and manometer. The results obtained in this study is as follows : 1. Based on inside diameter and nominal inside area, overall heat transfer coefficients of finned tube are enhanced up to 1.6 ~ 3.7 times that of a plain tube at a constant Reynolds number. 2. Friction factors are up to 1.6 ~ 2.1 times those of plain tubes. 3. The constant pumping power ratio for the low integral-fin tubes increase directly with the effective area to the nominal area ratio, and with the effective area diameter ratio. 4. A tube having a fin density of 1299fpm and 30 grooves has the best heat transfer performance.
This study concerns the performance of boiling heat transfer in two-phase closed thermosyphons with various helical grooves. Distilled water, methanol, ethanol have been used as the working fluids. In the present work, a copper tube of the length of 1200 mm and 14.28 mm of inside diameter is used as the container of the thermosyphon. Each of the evaporator and the condenser section has a length of 550 mm, while the remaining part of the thermosyphon tube is adiabatic section. A experimental study was carried out for analyzing the Performances of having 50, 60, 70, 80 and 50 helical grooves. A Plain thermosyphon having the same inner and outer diameter as the grooved thermosyphons is also tested for comparison. The type of working fluid and the numbers of grooves of the thermosyphons with various helical grooves have been used as the experimental parameters. The experimental results have been assessed and compared with existing theories. The results show that the number of grooves and the type of working fluids are very important factors for the operation of thermosyphons. The helical grooved thermosyphons having 50 to 60 grooves in water, 60 to 70 grooves in methanol and ethanol shows the best heat boiling heat transfer coefficient.
The evaporation pressure drop of $CO_2$ (R-744) in a horizontal tube was investigated experimentally. The main components of the refrigerant loop are a receiver, a variable-speed pump, a mass flow meter, a pre-heater and an evaporator (test section). The test section consists of a smooth, horizontal stainless steel tube of 4.57 mm inner diameter. The experiments were conducted at saturation temperature of $-5^{\circ}C\;to\;5^{\circ}C$, and heat flux of 10 to $40kW/m^2$. The test results showed that the evaporation pressure drop of $CO_2$ are highly dependent on the vapor quality, heat flux and saturation temperature. The measured pressure drop during the evaporation process of $CO_2$ increases with increased mass flux, and decreased saturation temperature. The evaporation pressure drop of $CO_2$ is much lower than that of R 22. In comparison with test results and existing correlations, the best fit of the present experimental data is obtained with the previous correlation. But existing correlations failed to predict the evaporation pressure drop of $CO_2$. Therefore, it is necessary to develop reliable and accurate predictions determining the evaporation pressure drop of $CO_2$ in a horizontal tube.
A 40 nm complementary metal oxide semiconductor carrier-aggregated drive amplifier with high linearity is presented for sub-GHz Internet of Things applications. The proposed drive amplifier consists of two high linear amplifiers, which are composed of five differential cascode cells. Carrier aggregation can be achieved by switching on both the driver amplifiers simultaneously and combining the two independent signals in the current mode. The common gate bias of the cascode cells is selected to maximize the output 1 dB compression point (P1dB) to support high-linear wideband applications, and is used for the local supply voltage of digital circuitry for gain control. The proposed circuit achieved an output P1dB of 10.7 dBm with over 22.8 dBm of output 3rd-order intercept point up to 0.9 GHz and demonstrated a 55 dBc adjacent channel leakage ratio (ACLR) for the 802.11af with -5 dBm channel power. To the best of our knowledge, this is the first demonstration of the wideband carrier-aggregated drive amplifier that achieves the highest ACLR performance.
The flow around a structure has been an important subject in wind engineering research. There are various kinds of unstable aerodynamic phenomena with regard to a bluff body. In order to understand the physical mechanism of aerodynamic and aeroelastic instability of a bluff body, the relations between the flow around structures and the motion of body with various section shapes should be investigated. Based on a series of wind tunnel tests, this paper addresses the aerodynamic stability of square cylinder with various corner cuts and attack angles in the uniform flow. The test results show that the models with corner cut produced generally better behaviour for the galloping phenomenon than the original section. However, the corner cut method can not prevent the occurrence of the vortex-induced vibration(VIV). It is also shown that as the attack angle changes, the optimum size of corner cut changes also. This means that any one specific size of corner cut which shows the best aerodynamic behaviour throughout all the cases of attack angles does not exist. This paper presents an intensive study on obtaining the optimum size of corner cut for the stabilization of aerodynamic behaviour of cylinders.
Hadianfard, Mohammad Ali;Farahani, Ahmad;B-Jahromi, Ali
Structural Engineering and Mechanics
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제44권4호
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pp.449-463
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2012
For buildings subjected to blast loading, structural failure can be categorized into local failure (direct blast effects) and progressive collapse (consequential effects). In direct blast effects, the intensive blast pressures create localized failure of structural elements such as exterior columns and walls. Columns, and their behaviour, play a key role in these situations. Therefore investigating the behaviour of columns under blast loading is very important to estimate the strength, safety and reliability of the whole structure. When a building is subjected to blast loading, it experiences huge loading pressures and undergoes great displacement and plastic behaviour. In order to study the behaviour of an element under blast loading, in addition to elastic properties of materials, plastic and elastic-plastic properties of materials and sections are needed. In this paper, using analytical studies and nonlinear time-history analysis by Ansys software, the effects of shape of column sections and boundary conditions, on behaviour and local failure of steel columns under blast load are studied. This study identifies the importance of elastic-plastic properties of sections and proposes criteria for choosing the best section and boundary conditions for columns to resist blast loading.
This study examines shear capacity performance and structural characteristics of reinforced concrete beam using carbon fiber sheet(CFS), g)ass fiber sheet(GFS), glass fiber steel plate(GSP) and carbon fiber bar CB) which are reinforcing materials for reinforced concrete beam in order to produce similar condition to repair and reinforce actual structure and aims to provide data available In designing and constructing reinforced concrete structures under the structural damage. This study obtains the following conclusions. After considering the shear experiment results. it was indicated that the CB reinforced test object was the best in the shear capacity improvement and ductility capacity as it was contained in the concrete and was all operated, Also, GFS reinforced test object indicated the reduced flexural capacity but good shear capacity. GSP reinforced test object had bigger reinforcing strength than other reinforcing test objects. On the other hand, it showed the lowest reinforcement effect as compared section thickness of reinforced material because it showed the bigger relativity a section thickness of reinforced material. If the adherence to the concrete is improved, it will seem to show bigger reinforcement effect.
Purpose: The purpose of this study was to increase prediction accuracy for an anomaly interval identified using an artificial intelligence-based time series anomaly detection technique by establishing a pre-processing process. Methods: Significant variables were extracted by applying feature selection techniques, and anomalies were derived using the TadGAN time series anomaly detection algorithm. After applying machine learning and deep learning methodologies using normal section data (excluding anomaly sections), the explanatory power of the anomaly sections was demonstrated through performance comparison. Results: The results of the machine learning methodology, the performance was the best when SHAP and TadGAN were applied, and the results in the deep learning, the performance was excellent when Chi-square Test and TadGAN were applied. Comparing each performance with the papers applied with a Conventional methodology using the same data, it can be seen that the performance of the MLR was significantly improved to 15%, Random Forest to 24%, XGBoost to 30%, Lasso Regression to 73%, LSTM to 17% and GRU to 19%. Conclusion: Based on the proposed process, when detecting unsupervised learning anomalies of data that are not actually labeled in various fields such as cyber security, financial sector, behavior pattern field, SNS. It is expected to prove the accuracy and explanation of the anomaly detection section and improve the performance of the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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