Purpose: Weeds cause significant losses in agricultural production. In this study, we investigated the effect of microwaves on the germination rates of cress and arugula seeds to determine whether microwaves could be developed as an effective alternative to conventional chemical-based herbicides. Methods: Seeds were planted at equal depths (8-10 mm) in a soil-turf mixture, and seeds were exposed to microwaves for 126 s, 70 s, and 50 s in a device constructed specifically for this study. A microwave tunnel was built using a variable speed conveyor belt and 4 magnetrons with a combined output power of 2.8 kW. Seeds that were not exposed to microwaves were germinated with regulated irrigation, temperature, and humidity controls in parallel with the treated seeds, and the germination rates were compared among the treatment groups. Results: We found that the exposure of cress and arugula seeds to microwaves for 126 s inhibited germination close to 100%. Cress seeds treated with microwaves for 50 s showed 95% germination compared to 65% germination of the untreated cress seeds. Conclusions: We predict that the thermal effect of microwave energy affects the germination ratio and germination rate of seeds.
In this study, an Artificial Neural Network (ANN) and Adaptive Network-based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) prediction models for flexural strength of the cement mortars have been developed. For purpose of constructing this models, 12 different mixes with 144 specimens of the 2, 7, 28 and 90 days flexural strength experimental results of cement mortars containing pure Portland cement (PC), blast furnace slag (BFS), waste tire rubber powder (WTRP) and BFS+WTRP used in training and testing for ANN and ANFIS were gathered from the standard cement tests. The data used in the ANN and ANFIS models are arranged in a format of four input parameters that cover the Portland cement, BFS, WTRP and age of samples and an output parameter which is flexural strength of cement mortars. The ANN and ANFIS models have produced notable excellent outputs with higher coefficients of determination of $R^2$, RMS and MAPE. For the testing of dataset, the $R^2$, RMS and MAPE values for the ANN model were 0.9892, 0.1715 and 0.0212, respectively. Furthermore, the $R^2$, RMS and MAPE values for the ANFIS model were 0.9831, 0.1947 and 0.0270, respectively. As a result, in the models, the training and testing results indicated that experimental data can be estimated to a superior close extent by the ANN and ANFIS models.
Despotovic, Zeljko V.;Ribic, Aleksandar I.;Sinik, Vladimir M.
Journal of Power Electronics
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제12권4호
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pp.677-688
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2012
The vibratory conveyors with electromagnetic drive are used for performing gravimetric flow of granular materials in processing industry. By realizing free vibrations of variable intensity and frequency over a wide range through application of the electromagnetic actuator, suitable power converter, and the corresponding controller, continuous conveyance of granular materials have been provided for various operating conditions. Standard power output stages intended for control of vibratory conveyance using thyristors and triacs. Phase angle control can only accomplish tuning of amplitude oscillations, but oscillation frequency cannot be adjusted by these converters. Application of current controlled transistor converters enables accomplishing the amplitude and/or frequency control. Their use implies the excitation of a vibratory conveyor independent of the supply network frequency. In addition, the frequency control ensures operation in the region of mechanical resonance. Operation in this region is favourable from the energy point of view, since it requires minimal energy consumption. The paper presents a possible solution and advantages of the amplitude-frequency control of vibratory conveyors by means of a current controlled power converter.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.56-61
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2001
Activated sludge processes are broadly used in the biological wastewater treatment processes. The activated sludge processes are complex systems because of the many factors such as the variation of influent flowrate and ingredients, the complexity of biological reactions, and the various operation conditions. The main motivation o this research is to develop an intelligent control strategy for activated sludge process (ASP). ASP is a complex and nonlinear dynamic system owing to the characteristic of wastewater, the change in influent flowrate, weather conditions, and so on. The mathematical model of ASP also includes the uncertainty which is a ignored or unconsidered factor from process designers. The ASP model based on Matlabⓡ/Simulinkⓡ is developed in this paper. And the model performance is examined by IWA (International Water Association) and COST (European Cooperation in the filed of Scientific and Technical Research) data. The model tests derive steady-state results of 14 days. In this paper, fuzzy logic control approach is applied to handle DO concentrations. The fuzzy logic controller includes two inputs and one output to adjust air flowrate. The objective function for the optimization, in the implemented evolutionary strategy, is formed with focusing on improving the effluent quality and reducing the operating cost.
Buck converter is considered to be one of the most widely used DC-DC converters due to its simple structure and high reliable performance. However, when it be combined with thin-film inductor, its own low inductance requires higher switching frequency in order to maintain optimum output ripple voltage and thus gives rise to extra switching losses. In view to overcoming such a technical in-convenience, soft switching fashion is suggested such as zero-voltage-switching of which an well known example is a Zero-Voltage-Switching clamp voltage(ZVS-CV) converter for which low inductance is imperatively required for ZVS operation. In order to support our suggestion, a 1W of ZVS-CV buck converter( Vo=3.3V, Iomax=0.3A, fs= 1.2MHz) is built by use of thin-film inductor, and then tested for comparing the measured efficiency between ours and conventional one. As the our results. the efficiency is improved about 2% at full load by the application of our concept.
In this paper, we fabricated flexible CNT/PVDF (carbon nanotube / polyvinylidene fluoride) piezoelectric composite device with flexible poly(3,4-ethylenedioxythiophene) : polystyrene sulfonate (PEDOT:PSS) conducting polymer electrode using spray coating method. We tried to improve the piezoelectric performance from the CNT/PVDF composite film by enhancing electrical conductivity of the PEDOT:PSS electrodes. Electrical conductivity of the PEDOT:PSS electrode was enhanced by dipping it into the EG (ethylene glycol) solvent. Changes of chemical composition of the PEDOT:PSS electrode were analyzed with the dipping time by XPS (x-ray photoelectron spectroscopy) in terms of oxygen (O1s). Finally, Piezoelectric performances such as output voltage and current were measured with the dipping time. We found that enhanced electrical conductivity of the PEDOT:PSS electrodes resulted in improvement of the piezoelectric performance of the CNT/PVDF films.
Purpose: This study aims to develop the Korean version of Presenteeism Scale for Students and verify its reliability and validity. Methods: This study conducted a survey with 320 undergraduate students who are attending nursing departments at three universities. The survey was conducted twice, from June 1 to August 31, 2017. Results: The Cronbach's α of K-PSS was .70 indicating high reliability. As a result of testing the content validity of K-PSS was verified by calculating the Item level-Content Validity Index (I-CVI) of .87. The correlation between Medical Outcome Study 36-item Short Form Health Survey (SF-36) score and Work Impairment Score (WIS), Work Output Score (WOS), Hours of absenteeism (HA) was analyzed to verify the concurrent validity of K-PSS. SF-36 score was correlated with WIS, WOS, HA. To test the differentiated validity of K-PSS, a total of 38 subjects were assessed by the paired t-test. As a result, only WIS score showed a significant difference between pre-test and post-test. Conclusion: Since the reliability and validity of the K-PSS developed through this study have been verified, it is expected to be used in various studies related to the presenteeism of students.
Marine biotechnology is one of the promising frontier of scientific exploration and commercial utilization for the next century. Compared with the terrestrial environment, the oceans of the world remain largely unexplored and include a major portion of bio-resources. Using the tools of biotechnology, the vast and diverse marine resources can be applied to produce new products and foods. Marine biotechnology has the characteristics of pro-environment, saying energy, and intensive knowledge. Therefore, we can take advantage of the marine biotechnology industry under our situation with the poor natural resources. The study focuses on the current status and administrative supports on marine biotechnology industry for upgrading the economic value of output. The status of our marine biotechnology industry is beginning stage in the economic aspects. Manpower and the level of most technologies are weaker than the ones of the advanced countries. More investment and recruiting skilled specialists are necessary because the improvement of marine biotechnology is depend on the technology and scientists. This study suggests the ways of administrative supports for domestic marine biotechnology: Efficient information network and supporting system for the development of marine biotechnology should be interrelated with other technical and scientific fields; The government should provide sustainable fund for the long-term research project and the infrastructure in the marine biotechnology.
In this study, we analyze the behavior of concrete which contains zeolite and diatomite. In order to achieve the goal, we utilize expert system methods. The utilized methods are artificial neural network and adaptive network-based fuzzy inference systems. In this respect, we exploit seven different mixes of concrete. The concrete mixes contain zeolite, diatomite, mixture of zeolite and diatomite. All seven concrete mixes are exposed to 28, 56 and 90 days' compressive strength experiments with 63 specimens. The results of the compressive strength experiments are used as input data during the training and testing of expert system methods. In terms of artificial neural network and adaptive network-based fuzzy models, data format comprises seven input parameters, which are; the age of samples (days), amount of Portland cement, zeolite, diatomite, aggregate, water and hyper plasticizer. On the other hand, the output parameter is defined as the compressive strength of concrete. In the models, training and testing results have concluded that both expert system model yield thrilling medium to predict the compressive strength of concrete containing zeolite and diatomite.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권3호
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pp.59-69
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2017
The best 'hub' to communicate with the citizen is using social media to marketing the business. However, there has several issued and the most common issue that face in critical is a capital issue. This issue is always highlight because most of automatic sentiment detection tool for Facebook or any other social media price is expensive and they lack of technical skills in order to control the tool. Therefore, in directly they have some obstacle to get faster product's feedback from customers. Thus, the personal online retailing need to struggle to stay in market because they need to compete with successful online company such as G-market. Sentiment analysis also known as opinion mining. Aim of this research is develop the tool that allow user to automatic detect the sentiment comment on social media account. RAD model methodology is chosen since its have several phases could produce more activities and output. Soppy tool will be develop using Microsoft Visual. In order to generate an accurate sentiment detection, the functionality testing will be use to find the effectiveness of this Soppy tool. This proposed automated Soppy Tool would be able to provide a platform to measure the impact of the customer sentiment over the postings on their social media site. The results and findings from the impact measurement could then be use as a recommendation in the developing or reviewing to enhance the capability and the profit to their personal online retailing company.
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