Carbonation is a widespread degradation of concrete and may be coupled with more severe degradations. An experimental investigation was carried out to study the effect of carbonation on chloride ion diffusion of concrete. The characteristic of concrete after carbonation was measured, such as carbonation depth, strength and pore structure. Results indicated that carbonation depth has a good linear relation with square root of carbonate time, and carbonation can improve compressive strength, but lower flexural strength. Results about pore structure of concrete before and after carbonation have shown that carbonation could cause a redistribution of the pore sizes and increase the proportion of small pores. It also can decrease porosities, most probable pore size and average pore diameters. Chloride ion diffusion of concrete after carbonation was studied through natural diffusion method and steady state migration testing method respectively. It is supposed that the chloride ion concentration of carbonation region is higher than that of the sound region because of the separation of fixed salts, and chloride ion diffusion coefficient was increased due to carbonation action evidently.
In this paper, we consider a SDMS (Self-Diagnostic Monitoring System) for a reciprocating pump for the purpose of not only diagnosis but also prognosis. We have replaced a multi class estimator that selects only the most probable one with a multi label estimator such that we are able to see the state of each of the components. We have introduced a measure called certainty so that we are able to represent the symptom and its state. We have built a flow loop for a reciprocating pump system and presented some results. With these changes, we are not only able to detect both the dominant symptom as well as others but also to monitor how the degree of severity of each component changes. About the dominant ones, we found that the overall recognition rate of our algorithm is about 99.7% which is slightly better than that of the former SDMS. Also, we are able to see the trend and to make a base to find prognostics to estimate the remaining useful life. With this we hope that we have gone one step closer to the final goal of prognosis of SDMS.
In a multi-sensor target tracking systems, the local sensors have the role of tracking the target and transferring the measurements to the fusion center. The measurements from the same target can arrive out of sequence called, the out-of-sequence measurements(OOSMs). The OOSM can arise in a form of single-lag or multi-lag throughout the transfer at the fusion center. The recursive retrodiction step was proposed to update the current state estimates with the multi-lag OOSM from the several previous papers. The real world has the possible situations that the maneuvering target informations can arrive at the fusion center with the random clutter in the possible OOSMs. In this paper, we incorporate the IMM-MPDA(Interacting Multiple Model - Most Probable Data Association) into the multi-lag OOSM update. The performance of the IMM-MPDA filter with multi-lag OOSM update is analyzed for the various clutter densities, OOSM lag numbers, and target maneuvering indexes. Simulation results show that IMM-MPDA is sufficient to be used in out of sequence environment and it is necessary to correct the current state estimates with OOSM except a very old OOSM.
The data integration with modeled predictions (DIMP) model is a promising inverse radiation transport method for solving the special nuclear material (SNM) holdup problem. Unlike previous methods, DIMP is a completely passive nondestructive assay technique that requires no initial assumptions regarding the source distribution or active measurement time. DIMP predicts the most probable source location and distribution through Bayesian inference and quasi-Newtonian optimization of predicted detector responses (using the adjoint transport solution) with measured responses. DIMP performs well with forward hemispherical collimation and unshielded measurements, but several considerations are required when using narrow-view collimated detectors. DIMP converged well to the correct source distribution as the number of synthetic responses increased. DIMP also performed well for the first experimental validation exercise after applying a collimation factor, and sufficiently reducing the source search volume's extent to prevent the optimizer from getting stuck in local minima. DIMP's simple point detector response function (DRF) is being improved to address coplanar false positive/negative responses, and an angular DRF is being considered for integration with the next version of DIMP to account for highly collimated responses. Overall, DIMP shows promise for solving the SNM holdup inverse problem, especially once an improved optimization algorithm is implemented.
Silicon (Si) solar cells are the most successful technology which are ruling the present photovoltaic (PV) market. In that essence, multijunction (MJ) solar cells provided a new path to improve the state-of-art efficiencies. There are so many hurdles to grow the MJ III-V materials on Si substrate as Si with other materials often demands similar qualities, so it is needed to realize the prospective of Si tandem solar cells. However, Si tandem solar cells with MJ III-V materials have shown the maximum efficiency of 30 %. This work reviews the development of the III-V/Si solar cells with the synopsis of various growth mechanisms i.e hetero-epitaxy, wafer bonding and mechanical stacking of III-V materials on Si substrate. Theoretical approaches to design efficient tandem cell with an analysis of state-of-art silicon solar cells, sensitivity, difficulties and their probable solutions are discussed in this work. An analytical model which yields the practical efficiency values to design the high efficiency III-V/Si solar cells is described briefly.
Stay cables play an essential role in cable-stayed bridges. Severe vibrations and/or harsh environment may result in cable failures. Therefore, an efficient structural health monitoring (SHM) solution for cable damage detection is necessary. This study proposes a data-driven method for immediately detecting cable damage from measured cable forces by recognizing pattern transition from the intact condition when damage occurs. In the proposed method, pattern recognition for cable damage detection is realized by time series classification (TSC) using a deep learning (DL) model, namely, the long short term memory fully convolutional network (LSTM-FCN). First, a TSC classifier is trained and validated using the cable forces (or cable force ratios) collected from intact stay cables, setting the segmented data series as input and the cable (or cable pair) ID as class labels. Subsequently, the classifier is tested using the data collected under possible damaged conditions. Finally, the cable or cable pair corresponding to the least classification accuracy is recommended as the most probable damaged cable or cable pair. A case study using measured cable forces from an in-service cable-stayed bridge shows that the cable with damage can be correctly identified using the proposed DL-TSC method. Compared with existing cable damage detection methods in the literature, the DL-TSC method requires minor data preprocessing and feature engineering and thus enables fast and convenient early detection in real applications.
As subsea production has been revived up, the demand of subsea equipment has also been increased. Among the equipment, subsea tree plays a major role in safety. The tubing hanger is one of the most important components in subsea tree. In this study structural reliability analysis on dual bore tubing hanger of subsea tree is performed. The target reliability which is introduced in ISO regulation is used for judging whether tubing hanger is safe or not. The considered loads are working pressure, working temperature and suspended tubing weight. Thermal-stress analysis on tubing hanger is performed and kriging model is created based on the results of FEM analysis. According to von Mises criterion, limit state equation can be estimated. Reliability analysis is performed by using level 2 method and the result is verified by that of Monte Carlo Simulation. For finding most probable failure point, enhanced HL-RF method is adopted. Because the reliability of model doesn't reach target reliability, an improvement measure should be considered. Thus, it is suggested to change the material of tubing hanger main body to AISI 4140.
복합재료가 신재생 에너지 산업 관련 구조물 및 해양 구조물에서 좀 더 신뢰도 있는 주 하중 부재로 사용되기 위하여 복합재료평판의 확률론적 비선형 초기 파단 하중과 원공과 곡률이 있는 복합재료판의 확률론적 비선형 좌굴 하중이 평가되었다. 주어진 설계 추출점에서의 확정론적 유한요소해석 결과를 바탕으로 반응면기법을 이용하여 한계상태면을 확률변수로 이루어진 2차 다항식으로 근사하였다. 또한, MPFP 근처에서 좀 더 정확하게 한계상태면을 근사하기 위하여 반복적 선형보간법이 적용되었다. 파괴확률을 평가하기 위하여 근사된 한계상태면 상에서 향상된 일계이차모멘트법과 몬테카를로법이 수행되었다. 마지막으로 파단에 영향을 주는 주요한 확률변수를 파악하기 위하여 변환된 확률변수에 대한 신뢰도지수의 감도를 계산하였다.
Convenient analytical tools for evaluation of the aperiodic and the fluctuating instabilities of the passive residual heat removal system (PRHRS) of an integral reactor are developed and results are discussed from the viewpoint of the system design. First, a static model for the aperiodic instability using the system hydraulic loss relation and the downcomer feedwater heating equations is developed. The calculated hydraulic relation between the pressure drop and the feedwater flow rate shows that several static states can exist with various numbers of water-mode feedwater module pipes. It is shown that the most probable state can exist by basic physical reasoning, that there is no flow rate through the steam-mode feedwater module pipes. Second, a dynamic model for the fluctuating instability due to steam generation retardation in the steam generator and the dynamic interaction of two compressible volumes, that is, the steam volume of the main steam pipe lines and the gas volume of the compensating tank is formulated and the D-decomposition method is applied after linearization of the governing equations. The results show that the PRHRS becomes stabilized with a smaller volume compensating tank, a larger volume steam space and higher hydraulic resistance of the path $a_{ct}$. Increasing the operating steam pressure has a stabilizing effect. The analytical model and the results obtained from this study will be utilized for PRHRS performance improvement.
The cerium ion intercalated aluminosilicate was prepared by ion exchange reaction between $Na^+$ in montmorillonite and $Ce^{+4}$ in aqueous solution. The X-ray absorption near edge structrure(XANES) analyses indicate that the $Ce^{+4}$ ions are partially reduced to the $Ce^{+3}$ ones during the intercalation into layered aluminosilicate due to a charge transfer between host and intercalant. From the EXAFS analysis, two different (Ce-O) bonding pairs could be characterized with the distances and coordination numbers of 2.31 $({\pm}0.02){\AA}$${\times}$ 8.2 $({\pm}1.5)$ and 2.66 $({\pm}0.02){\AA}$${\times}$ 2.7 $({\pm}1.0)$, respectively, with the oxygen atoms as the first nearest neighbor, and two (Ce-Ce) pairs at 3.78 ${\AA}$ as the second neighbor. It is therefore concluded that the most probable Ce-species stabilized in the interlayer space of aluminosilicate after the intercalation is the tetrameric Ce-polyoxy/hydorxy cations with the mixed valent state of 0.75 $Ce^{+4}$.0.25 $Ce^{+3}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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