A mixture of alcohol and water is commonly used as antifreeze, liquor, and the fundamental solvents for the manufacture of cosmetics, pharmaceuticals, and inks in our daily life. Since various properties of alcohol water mixtures such as density, boiling or melting point, viscosity, and dielectric constant are determined by their mixing ratio, it is very important to know the mixing ratio to predict their properties. One of simple method to find the mixing ratio is measuring the density of the mixtures. However, it is not easy to predict the mixing ratio from the density of the mixtures because the relationship between mixing ratio and density has not been established well. The relationship is dependent on the relative sizes of solute and solvent molecules, and their interactions. Recently, an empirical model to predict the density of glycerol water mixture from their mixing ratio has been introduced. The suggested model is simple but quite accurate for glycerol water mixture. In this article, we investigated the applicability of this model to different alcohol water mixtures. Densities for six different alcohol water mixtures containing various alcohols (e.g., ethylene glycol, 1,3-propane diol, propylene glycol, methanol, ethanol, and 1-propanol) were simulated and compared to experimentally measured ones to investigate the applicability of the model proposed for glycerol water mixtures to other alcohol water mixtures. The model predicted the actual density of all alcohol water mixtures tested in this article with high accuracy at various ratios. This model can probably be used to predict the mixing ratio of other alcohol water mixtures from their densities beyond 6 alcohols tested in this article from their densities.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.15
no.2
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pp.117-124
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2017
Densities of molten salt mixtures of eutectic LiCl-KCl with $UCl_3$, $CeCl_3$, or $LaCl_3$ at various concentrations (up to 13 wt%) were measured using a liquid surface displacement probe. Linear relationships between the mixture density and the concentration of the added salt were observed. For $LaCl_3$ and $CeCl_3$, the measured densities were significantly higher than those previously reported from Archimedes' method. In the case of $LiCl-KCl-UCl_3$, the data fit the ideal mixture density model very well. For the other salts, the measured densities exceeded the ideal model prediction by about 2%.
We consider the state price densities that are implicit in financial asset prices. In the pricing of an option, the state price density is proportional to the second derivative of the option pricing function and this relationship together with no arbitrage principle imposes restrictions on the pricing function such as monotonicity and convexity. Since the state price density is a proper density function and most of the shape constraints are caused by this, we propose to estimate the state price density directly by specifying candidate densities in a flexible nonparametric way and applying methods of regularization under extra constraints. The problem is easy to solve and the resulting state price density estimates satisfy all the restrictions required by economic theory.
Mechanically-alloyed NiAl powder and ball-milled (Ni+Al) powder mixture were sintered by spark-plasma sintering(SPS) process. Mechanical alloying was performed in a horizontal attritor for 20 h with rotation speed of 600 rpm. (Ni+Al) powder mixtures were prepared by ball milling for 1 and 10 h with 120 rpm. Both powders were sintered at $1150^{\circ}C$ for 5 min under $10^{-3}$ torr vacuum with 50 MPa die pressure in a SPS facility. Sintered densities of 97% and 99% were obtained from mechanically-alloyed NiAl powder and (Ni+Al) powder mixture, respectively. The sintered compact of (Ni+Al) powder mixture showed large grain size by a very rapid grain growth, while the grain size of mechanically-alloyed NiAl powder compact after sintering was extremely fine(80 nm). The difference in densification behavior of both powders were discussed.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.11
no.2
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pp.69-72
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2010
This study investigates the thermal and mechanical properties of insulation elements through the mixing of epoxy based micro and nano particles. Regarding their thermal properties, differential scanning calorimeter and dynamic mechanical analyser were used to calculate the cross-linking densities for various types of insulation elements. The mechanical properties of the bending strength, the shape and scale parameters, were obtained using the Weibull plot. This study obtained the best results in the scale parameters, at 0.5 phr, for the bending strength of the epoxy nano-and-micro mixture composites.
The hydraulic conductivities in the bentonite-sand mixtures with high density were measured, and the effects of sand content and dry density on the hydraulic conductivity were investigated. The hydraulic conductivities of the bentonite-sand mixtures with a dry density of 1.6 Mg/㎥ and 1.8 Mg/㎥ are less than 10$^{-11}$ m/s when the sand content is not higher than 70 wt%. However at the sand content of 90 wt%, the hydraulic conductivity increases rapidly At the same dry density, the logarithm of hydraulic conductivity increases linearly with increasing sand content. The hydraulic conductivity of the bentonite-sand mixture can be explained by the concept of effective clay dry density, and using this concept, the hydraulic conductivities for the mixtures with various sand contents and dry densities can be estimated.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.9C
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pp.853-858
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2006
TMHMM(Tied Mixture Hidden Markov Model) is an important approach to reduce the number of free parameters in speech recognition. However, this model suffers from a degradation in recognition accuracy due to its GPDF (Gaussian Probability Density Function) clustering error. This paper proposes a clustering algorithm, called HCNN(Homogeneous Centroid Neural network), to cluster acoustic feature vectors in TMHMM. Moreover, the HCNN uses the heterogeneous distance measure to allocate more code vectors in the heterogeneous areas where probability densities of different states overlap each other. When applied to Korean digit isolated word recognition, the HCNN reduces the error rate by 9.39% over CNN clustering, and 14.63% over the traditional K-means clustering.
The reaction bonded alumina ceramics was prepared through the addition of each SiC and ZrO2 powder to the mixture of Al metal powder and Al2O3 The mono sized (3mm) and biodal sized (3mm+5mm) balls were used in attrition milling of Al and starting powders. The milling efficiency of both cases was compared by the analysis of particle size and X-ray diffraction. After the forming and sintering of each powder batchs the weight gains dimensional changes and densities were determined. The specimens were investigated by X-ray diffraction analysis and scanning electron microscope. Bimodal sized balls had better milling effect than single ball size in the milling of Al powder. However in the milling which ceramic powders mono sized the green body during the reaction sintering at 1$600^{\circ}C$ for 5 hour was about 10% The densities attained the values of 92-98% theoretical. The SiC added specimen that was milled with 3mm ball media had 96% theoretical density and dense microstructure.
David Horvath;James King;Robert Hoover;Steve Warmann;Ken Marsden;Dalsung Yoon;Steven Herrmann
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.20
no.4
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pp.383-398
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2022
The electrochemical behavior was investigated during the electrolysis of nickel oxide in LiCl-Li2O salt mixture at 650℃ by changing several components. The focus of this work is to improve anode design and shroud design to increase current densities. The tested components were ceramic anode shroud porosity, porosity size, anode geometry, anode material, and metallic porous anode shroud. The goal of these experiments was to optimize and improve the reduction process. The highest contributors to higher current densities were anode shroud porosity and anode geometry.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.8
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pp.297-309
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2021
In this study, to capture the skewness and kurtosis detected in both conditional and unconditional return distributions of the stock markets of Kazakhstan and Russia, two versions of normal mixture GARCH models are employed. The data set consists of daily observations of the Kazakhstan and Russia stock prices, and world crude oil price, covering the period from 1 June 2006 through 1 March 2021. From the empirical results, incorporating the long memory effect on the returns not only provides better descriptions of dynamic behaviors of the stock market prices but also plays a significant role in improving a better understanding of the return dynamics. In addition, normal mixture models for time-varying volatility provide a better fit to the conditional densities than the usual GARCH specifications and has an important advantage that the conditional higher moments are time-varying. This implies that the volatility skews implied by normal mixture models are more likely to exhibit the features of risk and the direction of the information flow is regime-dependent. The findings of this study contain useful information for diverse purposes of cross-border stock market players such as asset allocation, portfolio management, risk management, and market regulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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