To control the electrical properties of a SiC heating element, we sintered $SiC-ZrB_2$composites by using the spark plasma sintering method. The addition of $ZrB_2$ particles with lower electrical conductivity to the SiC matrices with comparatively higher electrical resistivity lowers the electrical resistivities of the composite material. The $ZrB_2$ particles aggregate to form large particles and 3-1, 3-2, and 3-3 networks, i.e., conduction paths. In our study, about $1-{\mu}m$-sized $ZrB_2$ powders start to form the conduction path at about 10 vol.% of addition, namely the threshold volume. The Joule heating experiment shows that 20 vol.% $ZrB_2$-added SiC heating element has outstanding heating efficiency.
Different methods exist for the estimation of thermaldeformation of plates in the line heating process. These are based on the assumption of residual strains in the heat-affected zone, known as the method of inherent strains, or simulated relations between heating conditions and residual deformations. The purpose of this paper is to develop a simulator of thermal deformation in the line heating, using the artificial neural network. Curvature deformations for the plate-forming are investigated, which can be used as a prime deformation parameter in the process. The curvature of plates are calculated using the approximation of plate surface by NURBS. Line heating experiments for 11 specimens of different thickness and heating conditions were performed. Two neural networks predicting the maximum temperature and curvature deformations at the heating line are studied. It was concluded that the thermal deformations predicted by the neural network can be used in a line heating simulator, which is considered an attractive and practical alternative to the existing methods.
In this study, the performance of automatic thermostatic valves according to each heating method of a large scale residential building were researched by simulation. The flow characteristics of the entire pipe networks of the hot water radiant heating system is analized by using linear analysis method. For the analysis of unsteady heat transfer phenomena in each household, the method of using electric equivalent R-C circuit is applied.
This study aimed at developing and evaluating performance of the two logics for respectively operating two-position- and variable-heating systems. Both logics control the heating system and openings of the double skin facade buildings in an integrated manner. Artificial neural network models were applied for the predictive and adaptive controls in order to optimally condition the indoor thermal environment. Numerical computer simulation methods using the MATLAB (Matrix Laboratory) and TRNSYS (Transient Systems Simulation) were employed for the performance tests of the logics in the test module. Analysis on the test results revealed that the variable control logic provided more comfortable and stable temperature conditions with the increased comfortable period and the decreased standard deviation from the center of the comfortable range. In addition, the amount of heat supply to the indoor space was significantly reduced by the variable control logic. Thus, it can be concluded that the optimal control method using the artificial neural network model can work more effectively when it is applied to the variable heating systems.
In this paper the possibility of using different regression models to predict the mechanical properties of limestone concrete after exposure to high temperatures, based on the results of non-destructive techniques, that could be easily used in-situ, is discussed. Extensive experimental work was carried out on limestone concrete mixtures, that differed in the water to cement (w/c) ratio, the type of cement and the quantity of superplasticizer added. After standard curing, the specimens were exposed to various high temperature levels, i.e., 200℃, 400℃, 600℃ or 800℃. Before heating, the reference mechanical properties of the concrete were determined at ambient temperature. After the heating process, the specimens were cooled naturally to ambient temperature and tested using non-destructive techniques. Among the mechanical properties of the specimens after heating, known also as the residual mechanical properties, the residual modulus of elasticity, compressive and flexural strengths were determined. The results show that residual modulus of elasticity, compressive and flexural strengths can be reliably predicted using an artificial neural network approach based on ultrasonic pulse velocity, residual surface strength, some mixture parameters and maximal temperature reached in concrete during heating.
Altayeva, Aigerim Bakatkaliyevna;Omarov, Batyrkhan Sultanovich;Cho, Young Im
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.254-261
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2016
The present research paper is devoted to solving an urgent problem, i.e., the energy saving and energy efficiency of buildings. A rapid settlement method and experimental control of the energy conservation based on the specific characteristics of the thermal energy consumption for the heating and ventilation of the buildings, and as well as the rapid development of wireless sensor networks, can be used in a variety of monitoring parameters in our daily lives. Today's world has become quite advanced with smart appliances and devices such as laptops, tablets, TVs, and smartphones with various functions, and their use has increased significantly in our day-to-day lives. In this case, the most important role is played by a wireless sensor network with its development and use in heterogeneous areas and in several different contexts. The fields of home automation, process management, and health management systems make extensive use of wireless sensor networks. In this paper, we explore the main factors of the microclimate in an indoor environment. We control the temperature humidity, and other factors remotely using sensors and Internet-of-Things technologies.
The object of this paper is to design a embedded system based on sensor networks. The proposed system can manage the heating by sensing and analyzing the temperature and humidity in apartment house and others. For implementing this system, we devide JAVA API into the platform-independent JAVA part and platform-dependent native part for the implementation of JAVA API to manage the linux based embedded system devices, and focus on the control of the embedded system devices using JAVA API.
A zirconia gel/polymer hybrid nanofiber was produced in a nonwoven fabric mode by electrospinning a sol derived from hydrolysis of zirconium butoxide with a polyvinyl butyral. Results indicated that the hydroxyl groups on the vinyl alcohol units in the backbone of the polymer were involved in the hydrolysis as well as grafting the hydrolyzed zirconium butoxide. In addition, use of acetic acid as a catalyst resulted in further hydrolysis and condensation in the sol, which led to the growth of -Zr-O-Zr- networks among the polymer chains. These networks gradually transformed into a crystalline zirconia structure upon heating. The as-spun fiber was smooth but partially wrinkled on the surface. The average fiber diameter was $690{\pm}110\;nm$. The fiber exhibited a strong but broad blue photoluminescence with its maximum intensity at a wavelength of ~410 nm at room temperature. When the fiber was heat-treated at $400^{\circ}C$, the fiber diameter shrunk to $250{\pm}60\;nm$. Nanocrystals which belonged to a tetragonal zirconia phase and were ~5 nm in size appeared. A strong white photoluminescence was observed in this fiber. This suggests that oxygen or carbon defects associated with the formation of the nanocrystals play a role in generating the photoluminescence. Further heating to $800^{\circ}C$ resulted in a monoclinic phase beginning to form In the heat-treated fibers, coloring occurred but varied depending on the heating temperature. Crystallization, coloring, and phase transition to the monoclinic structure influenced the photoluminescence. At $600^{\circ}C$, the fiber appeared to be fully crystallized to a tetragonal zirconia phase.
In this work, phenolic resins containing conductive carbon fillers, such as, petroleum coke, carbon black, and graphite, were used to improve the surface heating elements by impregnating a pitch-based carbon paper. The influence of conductive carbon fillers on physicochemical properties of the carbon paper was investigated through electrical resistance measurement and thermal analysis. As a result, the surface resistance and interfacial contact resistivity of the carbon paper were decreased linearly by impregnating the carbon fillers with phenol resins. The increase of carbon filler contents led to the improvement of electrical and thermal conductivity of the carbon paper. Also, the heating characteristics of the surface heating element were examined through the applied voltage of 1~5 V. With the applied voltage, it was confirmed that the surface heating element exhibited a maximum heating characteristic of about $125.01^{\circ}C$(5 V). These results were attributed to the formation of electrical networks by filled micropore between the carbon fibers, which led to the improvement of electrical and thermal properties of the carbon paper.
Since the rigid and continuous networks of high-purity silica(white carbon) were relatively transparent to microwaves, high purity silica coupled with microwaves using a zirconia susceptor at room temperature and it was then heated to its melting temperature. The low-purity silica, contained small amount of impurities, yielded greater microwave absorption owing to easy motion of the interstitial alkali ions and it was then heated to its melting temperature. X-ray diffraction patterns of the low-purity silica were broader than those of the high-purity silica due to higher concentration of non-bridging bond and more deformed random network structure. In the vulcanization process of whitened or coloured rubber compound which is employing low-purity silica(white carbon) as a reinforcing filler, vulcanizate could be obtained effectively by microwave heating energy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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