Since the original report on ferroelectricity in Si-doped HfO2 in 2011, fluorite-structured ferroelectrics have attracted increasing interest due to their scalability, established deposition techniques including atomic layer deposition, and compatibility with the complementary-metal-oxide-semiconductor technology. Especially, the emerging fluorite-structured ferroelectrics are considered promising for the next-generation semiconductor devices such as storage class memories, memory-logic hybrid devices, and neuromorphic computing devices. For achieving the practical semiconductor devices, understanding polarization switching kinetics in fluorite-structured ferroelectrics is an urgent task. To understand the polarization switching kinetics and domain dynamics in this emerging ferroelectric materials, various classical models such as Kolmogorov-Avrami-Ishibashi model, nucleation limited switching model, inhomogeneous field mechanism model, and Du-Chen model have been applied to the fluorite-structured ferroelectrics. However, the polarization switching kinetics of fluorite-structured ferroelectrics are reported to be strongly affected by various nonideal factors such as nanoscale polymorphism, strong effect of defects such as oxygen vacancies and residual impurities, and polycrystallinity with a weak texture. Moreover, some important parameters for polarization switching kinetics and domain dynamics including activation field, domain wall velocity, and switching time distribution have been reported quantitatively different from conventional ferroelectrics such as perovskite-structured ferroelectrics. In this focused review, therefore, the polarization switching kinetics of fluorite-structured ferroelectrics are comprehensively reviewed based on the available literature.
Centrifugal spinning is an emerging technique for fabricating micro-to-nano-fibers in recent years. To obtain fibers with the desired size and morphology, it is necessary to configure and optimize the parameters used in centrifugal spinning. In this study, it was controlled by changing the solution's concentration (7.5, 10, and 12.5 wt.%) and disk's rotational velocity (6,000, 8,000, and 10,000 rpm) to prepare centrifugal spun nano-filter. The morphological property, air permeability, and dust collection efficiency of the PVA/PP bi-layer nanoweb prepared by centrifugal spun PVA on the PP micron nonwoven substrate are studied using a field emission scanning electron microscope, an air permeability tester, and a filter tester equipment, and the analysis results indicate that it is suitable as a nano-filter when the concentration of PVA solution is 10 wt.% and the rotational velocity of the disk is 8,000 rpm. The resultant reduced diameter and uniform fibers also proved that an excellent dust collection efficiency filter could be made.
Dehghanbanadaki, Ali;Rashid, Ahmad Safuan A.;Ahmad, Kamarudin;Yunus, Nor Zurairahetty Mohd;Said, Khairun Nissa Mat
Geomechanics and Engineering
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제28권4호
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pp.385-396
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2022
The accurate determination of the subgrade reaction modulus (Ks) of soil is an important factor for geotechnical engineers. This study estimated the Ks of soft soil improved with floating deep cement mixing (DCM) columns. A novel prediction model was developed that emphasizes the accuracy of identifying the most significant parameters of Ks. Several multi-layer perceptron (MLP) models that were trained using the Levenberg Marquardt (LM) backpropagation method were developed to estimate Ks. The models were trained using a reliable database containing the results of 36 physical modelling tests. The input parameters were the undrained shear strength of the DCM columns, undrained shear strength of soft soil, area improvement ratio and length-to-diameter ratio of the DCM columns. Grey wolf optimization (GWO) was coupled with the MLPs to improve the performance indices of the MLPs. Sensitivity tests were carried out to determine the importance of the input parameters for prediction of Ks. The results showed that both the MLP-LM and MLP-GWO methods showed high ability to predict Ks. However, it was shown that MLP-GWO (R = 0.9917, MSE = 0.28 (MN/m2/m)) performed better than MLP-LM (R =0.9126, MSE =6.1916 (MN/m2/m)). This proves the greater reliability of the proposed hybrid model of MLP-GWO in approximating the subgrade reaction modulus of soft soil improved with floating DCM columns. The results revealed that the undrained shear strength of the soil was the most effective factor for estimation of Ks.
Liu, Yong-kuo;Zhou, Wen;Ayodeji, Abiodun;Zhou, Xin-qiu;Peng, Min-jun;Chao, Nan
Nuclear Engineering and Technology
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제53권1호
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pp.148-163
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2021
Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.
Background and objective: Moth orchids in the vegetative stage are suitable for a multi-layer growing environment in a closed-type plant factory which can be a good alternative that can reduce production costs by reducing cultivation time and energy cost per plant. This study was conducted to find out the optimal rhizospheric environment for different irrigation methods without a potting medium and rhizospheric ventilation for the vegetative growth of young Phalaenopsis hybrid 'Blanc Rouge' (P. KV600 × P. Kang 1) and Phalaenopsis Queen Beer 'Mantefon' in a closed-type plant factory system. Methods: The one-month-old clonal micropropagules with bare roots rapped with a sponges were fixed on the holes of styrofoam plates above growth beds, and were watered using the ebb-and-flow (EBB) and aeroponic (AER) methods with Ichihashi solution (0.5 strength) once a day at 06:00 (P) or 18:00 (S), and both (PS). Rhizospheric ventilation (V) was also applied to change the temperature, relative humidity, and CO2 concentration of the beds. Plants potted into sphagnum moss and watered once a week were used as the control group. Results: After 12 months of treatment, the growth characteristics of the EBB groups were the best among the treatment groups without a medium, but no effect of irrigation timing was observed. V reduced the temperature, relative humidity and CO2 concentration of the beds. Whereas, EBB+V (ebb-and-flow with ventilation) improved plant growth and reduced the occurrence of disorders and withering. Especially, EBB+V showed a similar performance to the control group. Conclusion: The results indicated that the optimal irrigation method without a potting medium for producing middle-aged potted moth orchids was the EBB system with forced rhizospheric ventilation. Therefore, further studies on the optimal ventilation method and moisture control of the crown need to be carried out to develop the irrigation system without a potting medium for vertical farming in closed-type plant factories.
Zhou, Han;Guo, Xuchao;Liu, Chengqi;Tang, Zhan;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3991-4010
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2021
The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.
최근 이미지 초해상도는 정수배율만 가능한 모델에만 집중적으로 연구되고 있다. 하지만 관심 객체 인식, 디스플레이 화질 개선 등 실제 초해상도 기술의 대표 적용 분야에서는 소수 배율을 포함하는 임의배율 확대 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 정수배율 모델의 가중치를 활용하여 임의배율을 실행할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 정수배율에 의해 우수한 성능을 가진 초해상도 결과를 DCT 스펙트럼 도메인으로 변환하여 임의배율을 위한 공간을 확장한다. DCT 스펙트럼 도메인에 의한 확장으로 인해 발생하는 이미지의 고주파 정보 손실 문제를 줄이기 위해 고주파 스펙트럼 정보를 적절히 복원할 수 있는 모델인 고주파 집중 네트워크를 제안한다. 제안된 네트워크는 고주파 정보를 제대로 생성하기 위해서 RGB 채널간의 상관관계를 학습하는 레이어인 channel attention을 활용하고, 잔차 학습 구조를 통해 모델을 깊게 만들어 성능을 향상시켰다.
Kamenskii, Mikhail A.;Eliseeva, Svetlana N.;Volkov, Alexey I.;Kondratiev, Veniamin V.
Journal of Electrochemical Science and Technology
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제13권2호
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pp.177-185
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2022
Electrochemical properties of LiMn2O4 cathode were investigated in three types of Zn-containing electrolytes: lithium-zinc sulfate electrolyte (1M ZnSO4 / 2M Li2SO4), zinc sulfate electrolyte (2MZnSO4) and lithium-zinc-manganese sulfate electrolyte (1MZnSO4 / 2MLi2SO4 / 0.1MMnSO4). Cyclic voltammetry measurements demonstrated that LiMn2O4 is electrochemically inactive in pure ZnSO4 electrolyte after initial oxidation. The effect of manganese (II) additive in the zinc-manganese sulfate electrolyte on the electrochemical performance was analyzed. The initial capacity of LiMn2O4 is higher in presence of MnSO4 (140 mAh g-1 in 1 M ZnSO4 / 2 M Li2SO4 / 0.1 M MnSO4 and 120 mAh g-1 in 1 M ZnSO4 / 2MLi2SO4). The capacity increase can be explained by the electrodeposition of MnOx layer on the electrode surface. Structural characterization of postmortem electrodes with use of XRD and EDX analysis confirmed that partially formed in pure ZnSO4 electrolyte Zn-containing phase leads to fast capacity fading which is probably related to blocked electroactive sites.
Objectives: This study aimed to evaluate the effect of pomegranate solution (Punica granatum) on eroded dentin through antioxidant action, shear bond strength (SBS) and interface morphology. Materials and Methods: The 10% pomegranate peel extract was prepared by the lyophilization method. Punicalagin polyphenol was confirmed by high-performance liquid chromatography. Antioxidant activity was evaluated by capturing the 2,2-diphenyl1-picrylhydrazyl (DPPH) radical. For the SBS, 48 dentin fragments were divided into sound or eroded, and subdivided according to the pretreatment (n = 12): water or P. granatum. The surfaces were restored with self-etch adhesive and a bulk-fill resin (Ecosite; DMG). The SBS was done immediately (24 hours) and after thermal cycling + water storage (12 months). For scanning electron microscopy, 48 dentin fragments (24 sound and 24 eroded) received the same treatments as for SBS (n = 6), and they were analyzed after 24 hours and 12 months. Results: The P. granatum had antioxidant action similar (p = 0.246) to the phenolic standard antioxidants. After 24 hours, eroded dentin had lower SBS than sound dentin (p < 0.001), regardless of the pretreatment. After 12 months, P. granatum maintained the SBS of sound dentin (13.46 ± 3.42 MPa) and eroded dentin (10.96 ± 1.90 MPa) statistically similar. The lowest values were found on eroded dentin treated with water (5.75 ± 1.65 MPa) (p < 0.001). P. granatum on eroded dentin caused peritubular demineralization and hybrid layer with resin tags. Conclusions: The pomegranate extract had antioxidant action and preserved the adhesive interface of the eroded dentin.
본 연구에서는 광주과학기술원의 다파장 라만 라이다 시스템을 이용하여 2009년부터 2011년, 3년동안 광주에서 대기 에어로졸의 관측을 실시하였다. 관측된 라이다 신호의 분석으로부터 산출된 편광소멸도를 이용하여 황사의 층을 구분해 내었다. 구분 된 황사의 층의 고도에 따른 정보들은 Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) 모델을 이용한 황사 층의 역궤적 분석에 이용되었고, 그 정보들을 통하여, 황사 층의 발원지 및 유입경로를 규명할 수 있었다. 한반도로 유입되는 황사는 고비사막을 기원으로 하는 경우가 가장 많은 것으로 나타났으며, 또한, 황사의 이동경로에 따른 광학적 특성 변화를 규명하기 위해, 중국 공업지역을 통과하여 유입된 황사 층과 발원지로부터 한반도로 직접적으로 유입된 황사의 구분하여 경로에 따른 입자 편광소멸도의 통계 분석을 실시하였다. 중국 공업지역을 통과하여 한반도로 유입된 황사의 편광소멸도는 0.07-0.1의 값을 보인 반면, 발원지로부터 공업지역을 경유하지 않고 직접 유입된 황사의 편광소멸도는 0.11-0.15로 상대적으로 높은 값을 보였다. 이는 발원지에서 발생한 순수 황사입자가 이동 중에 공업지역에서 발생한 오염입자와 혼합하여 황사층의 편광소멸도를 감소시킨 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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