In the current study, a Cu2O/TiO2 photoinduced nanocomposite materials prepared by ultrasonification method was evaluated the photocatalytic oxidation efficiency of volatile organic compounds (BTEX) under visible-light irradiation. The results of XRD confirmed the successful preparation of photoinduced nanocomposite materials. However, diffraction peaks belonging to TiO2 were not confirmed for the Cu2O/TiO2. The possible reason for the absence of Cu2O peak is their low content and small particle size. The result of uv-vis spectra exhibited that the fabricated Cu2O/TiO2 can be activated under visible light irradiation. The FE-SEM/EDS and TEM showed the formation of synthesized nanocomposites and componential analysis in the undoped TiO2 and Cu2O/TiO2. The photocatalytic oxidation efficiencies of benzene, toluene, ethylbenzene, and o-xylene with Cu2O/TiO2 were higher than undoped TiO2. According to light sources, the average oxidation efficiencies for BTEX by Cu2OT-0.5 were exhibited in the orer of 8 W day light > violet LEDs > white LEDs. However, the photocatalytic oxidation efficiencies normalized to supplied electric power were calculated to be in the following order of violet LEDs > white LEDs > 8 W day light, indicating that the LEDs could be a much more energy efficient light source for the photo-oxidation of gaseous BTEX using Cu2O/TiO2.
Raheem, Shehata E Abdel;Alazrak, Tarek M.A.;AbdelShafy, Aly G.A.;Ahmed, Mohamed M.;Gamal, Yasser A.S.
Earthquakes and Structures
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제20권1호
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pp.55-70
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2021
In urban cities, buildings were built in the neighborhood, these buildings influence each other through structure-soilstructure interaction (SSSI) and seismic pounding due to limited separation distance in-between. Generally, the effects of the interaction between soil and structure are disregarded during seismic design and analysis of superstructure. However, the system of soil-base adversely changes structural behavior and response demands. Thus, the vibration characteristics plus the seismic response of a building are not able to be independent of those in adjacent buildings. The interaction between structure, soil, and structure investigates the action of the attendance of adjacent buildings to the others by the interaction effect of the sub-soil under dynamic disturbances. The main purpose of this research is to analyze the effects of SSSI and seismic pounding on the behavior of adjacent buildings. The response of a single structure or two adjacent structures with shallow raft base lying on soft soil are studied. Three dimensions finite element models are developed to investigate the effects of pounding; gap distance; conditions of soil; stories number; a mass of adjacent building and ground excitation frequency on the seismic responses and vibration characteristics of the structures. The variation in the story displacement, story shear, and story moment responses demands are studied to evaluate the presence effect of the adjacent buildings. Numerical results acquired using conditions of soil models are compared with the condition of fixed support and adjacent building models to a single building model. The peak responses of story displacement, story moment, and story shear are studied.
Electrical properties as a function of composition in silicon nitride ($SiN_x$) films grown at low temperatures ($<200^{\circ}C$) were studied for applications to photonic devices and thin film transistors. Both silicon-rich and nitrogen-rich compositions were successfully produced in final films by controlling the source gas mixing ratio, $R=[(N_2\;or\;NH_3)/SiH_4]$, and the RF plasma power. Depending on the film composition, the dielectric and optical properties of $SiN_x$ films varied substantially. Both the resistivity and breakdown field strength showed the maximum value at the stoichiometric composition (N/Si = 1.33), and degraded as the composition deviated to either side. The electrical properties degraded more rapidly when the composition shifted toward the silicon-rich side than toward the nitrogen-rich side. The composition shift from the silicon-rich side to the nitrogen-rich side accompanied the shift in the photoluminescence characteristic peak to a shorter wavelength, indicating an increase in the band gap. As long as the film composition is close to the stoichiometry, the breakdown field strength and the bulk resistivity showed adequate values for use as a gate dielectric layer down to $150^{\circ}C$ of the process temperature.
This study analyzed the pressure patterns and local pressure of tall buildings with corner modifications (recessed and chamfered corner) using wind tunnel tests and proper orthogonal decomposition (POD). POD can distinguish pressure patterns by POD mode and more dominant pressure patterns can be found according to the order of POD modes. Results show that both recessed and chamfered corners effectively reduced wind-induced responses. Additionally, unique effects were observed depending on the ratio of corner modification. Tall building models with recessed corners showed fluctuations in the approaching wind flow in the first POD mode and vortex shedding effects in the second POD mode. With large corner modification, energy distribution became small in the first POD mode, which shows that the effect of the first POD mode reduced. Among building models with chamfered corners, vortex shedding effects appeared in the first POD mode, except for the model with the highest ratio of corner modifications. The POD confirmed that both recessed and chamfered corners play a role in reducing vortex shedding effects, and the normalized power spectral density peak value of modes showing vortex shedding was smaller than that of the building model with a square section. Vortex shedding effects were observed on the front corner surfaces resulting from corner modification, as with the side surface. For buildings with recessed corners, the local pressure on corner surfaces was larger than that of side surfaces. Moreover, the average wind pressure was effectively reduced to 88.42% and 92.40% in RE1 on the windward surface and CH1 on the side surface, respectively.
On March 11, 2011, an earthquake followed by a tsunami caused an extended station blackout (SBO) at the Fukushima Dai-ichi NPP Units. The accident was initiated by a total loss of both onsite and offsite electrical power resulting in the loss of the ultimate heat sink for several days, and a consequent core melt in some units where proper mitigation strategies could not be implemented in a timely fashion. To enhance the plant's coping capability, the Diverse and Flexible Strategies (FLEX) were proposed to append the Emergency Operation Procedures (EOPs) by relying on portable equipment as an additional line of defense. To assess the success window of FLEX strategies, all sources of uncertainties need to be considered, using a physics-based model or system code. This necessitates conducting a large number of simulations to reflect all potential variations in initial, boundary, and design conditions as well as thermophysical properties, empirical models, and scenario uncertainties. Alternatively, data-driven models may provide a fast tool to predict the success window of FLEX strategies given the underlying uncertainties. This paper explores the applicability of Artificial Intelligence (AI) to identify the success window of FLEX strategy for extended SBO. The developed model can be trained and validated using data produced by the lumped parameter thermal-hydraulic code, MARS-KS, as best estimate system code loosely coupled with Dakota for uncertainty quantification. A Systems Engineering (SE) approach is used to plan and manage the process of using AI to predict the success window of FLEX strategies under extended SBO conditions.
Zaheer, Mohd Moonis;Hasan, Syed Danish;Islam, Nazrul;Aslam, Moazzam
Ocean Systems Engineering
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제11권1호
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pp.17-42
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2021
Articulated loading platforms (ALPs) belongs to a class of offshore structures known as compliant. ALP motions have time periods falling in the wind excitation frequency range due to their compliant behaviour. This paper deals with the dynamic behavior of a double hinged ALP subjected to low-frequency wind forces with random waves. Nonlinear effects due to variable submergence, fluctuating buoyancy, variable added mass, and hydrodynamic forces are considered in the analysis. The random sea state is characterized by the Pierson-Moskowitz (P-M) spectrum. The wave forces on the submerged elements of the platform's shaft are calculated using Morison's Equation with Airy's linear wave theory ignoring diffraction effects. The fluctuating wind load has been estimated using Ochi and Shin wind velocity spectrum for offshore structures. The nonlinear dynamic equation of motion is solved in the time domain by the Wilson-θ method. The wind-structure interactions, along with the effect of various other parameters on the platform response, are investigated. The effect of offset of aerodynamic center (A.C.) with the center of gravity (C.G.) of platform superstructure has also been investigated. The outcome of the analyses indicates that low-frequency wind forces affect the response of ALP to a large extent, which otherwise is not enhanced in the presence of only waves. The mean wind modifies the mean position of the platform surge response to the positive side, causing an offset. Various power spectral densities (PSDs) under high and moderate sea states show that apart from the significant peak occurring at the two natural frequencies, other prominent peaks also appear at very low frequencies showing the influence of wind on the response.
본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.
Objective: Water buffalo, an important domestic animal in tropical and subtropical regions, play an important role in agricultural economy. It is an important source for milk, meat, horns, skin, and draft power, especially its rich milk that is the great source of cream, butter, yogurt, and many cheeses. In recent years, long noncoding RNAs (lncRNAs) have been reported to play pivotal roles in many biological processes. Previous studies for the mammary gland development of water buffalo mainly focus on protein coding genes. However, lncRNAs of water buffalo remain poorly understood, and the regulation relationship between mammary gland development/milk production traits and lncRNA expression is also unclear. Methods: Here, we sequenced 22 samples of the milk somatic cells from three lactation stages and integrated the current annotation and identified 7,962 lncRNA genes. Results: By comparing the lncRNA genes of the water buffalo in the early, peak, and late different lactation stages, we found that lncRNA gene lnc-bbug14207 displayed significantly different expression between early and late lactation stages. And lnc-bbug14207 may regulate neighboring milk fat globule-EGF factor 8 (MFG-E8) and hyaluronan and proteoglycan link protein 3 (HAPLN3) protein coding genes, which are vital for mammary gland development. Conclusion: This study provides the first genome-wide identification of water buffalo lncRNAs and unveils the potential lncRNAs that impact mammary gland development.
Seismic qualifications of electrical equipment, such as cabinet systems, have been emerging as the key area of nuclear power plants in Korea since the 2016 Gyeongju earthquake, including the high-frequency domain. In addition, electrical equipment was sensitive to the high-frequency ground motions during the past earthquake. Therefore, this paper presents the rocking behavior of the electrical cabinet system subjected to Reg. 1.60 and UHS. The high fidelity finite element (FE) model of the cabinet related to the shaking table test data was developed. In particular, the first two global modes of the cabinet from the experimental test were 16 Hz and 24 Hz, respectively. In addition, 30.05 Hz and 37.5 Hz were determined to be the first two local modes in the cabinet. The high fidelity FE model of the cabinet using the ABAQUS platform was extremely reconciled with shaking table tests. As a result, the dynamic properties of the cabinet were sensitive to electrical instruments, such as relays and switchboards, during the shaking table test. In addition, the amplification with respect to the vibration transfer function of the cabinet was observed on the third floor in the cabinet due to localized impact corresponding to the rocking phenomenon of the cabinet under Reg.1.60 and UHS. Overall, the rocking of the cabinet system can be caused by the low-frequency oscillations and higher peak horizontal acceleration.
Wang, Jin;Wu, Yiming;He, Shiming;Sharma, Pradip Kumar;Yu, Xiaofeng;Alfarraj, Osama;Tolba, Amr
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.4065-4083
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2021
Super-resolution can improve the clarity of low-resolution (LR) images, which can increase the accuracy of high-level compute vision tasks. Portable devices have low computing power and storage performance. Large-scale neural network super-resolution methods are not suitable for portable devices. In order to save the computational cost and the number of parameters, Lightweight image processing method can improve the processing speed of portable devices. Therefore, we propose the Enhanced Information Multiple Distillation Network (EIMDN) to adapt lower delay and cost. The EIMDN takes feedback mechanism as the framework and obtains low level features through high level features. Further, we replace the feature extraction convolution operation in Information Multiple Distillation Block (IMDB), with Ghost module, and propose the Enhanced Information Multiple Distillation Block (EIMDB) to reduce the amount of calculation and the number of parameters. Finally, coordinate attention (CA) is used at the end of IMDB and EIMDB to enhance the important information extraction from Spaces and channels. Experimental results show that our proposed can achieve convergence faster with fewer parameters and computation, compared with other lightweight super-resolution methods. Under the condition of higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and higher structural similarity (SSIM), the performance of network reconstruction image texture and target contour is significantly improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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