Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The physical especially bending properties of jute fibres treated with dimethyl sulphoxide (DMSO) were studied in this work. To the knowledge of these authors, the influence of DMSO treatment on the prickle properties of jute fibres has not been investigated earlier. The results of the investigation indicate that 8 hours of DMSO treatment at 80 °C leads to a decrease in the equivalent bending modulus of up to 38.3%. This decrease was due to the swelling of fibrils and the removal of non-cellulosic materials. It is significant to improve the wear behaviour of jute fabrics. Suitable chemical treatment not only slenderised the jute fibres, but also removed the wax dramatically.
PL
Badano właściwości fizyczne, w szczególności zachowanie przy zginaniu włókien jutowych obrabianych za pomocą DMSO. Według informacji autorów, wpływ obróbki za pomocą DMSO na kolczastość włókien jutowych nigdy dotąd nie był badany. Wyniki badań wykazały, że ośmiogodzinna obróbka przy 80 oC prowadzi do zmniejszenia zastępczego modułu zginania o około 30%. To zmniejszenie spowodowane jest pęcznieniem fibryli i usunięciem nie celulozowych składników. Należy podkreślić, że tego typu termiczna obróbka nie tylko powoduje wysmuklenie włókien jutowych ale w znacznym stopniu zmniejsza zawartość wosków.
2
EN
In this paper, a new hybrid feature extraction method combining adaptive optimal radially Gaussian kernel (AORGK) time-frequency representation with two dimensional nonnegative matrix factorization (2DNMF) is proposed for partial discharge (PD) classification. Firstly, AORGK is applied to obtain the time-frequency matrices of PD ultra-high-frequency (UHF) signals. Then 2DNMF is employed to compress the AORGK amplitude (AORGKA) matrices to extract various feature vectors with different (d1, d2) combinations, i.e. (5, 5), (5, 10), (10, 5) and (10, 10). Finally, the extracted features are classified by fuzzy k nearest neighbor (FkNN) classifier and back propagation neural network (BPNN). 600 samples sam pled from four typical artificial defect models in Laboratory are adopting for testing of the proposed feature extraction algorithm. It is shown that the successful rate by FkNN and BPNN are all higher than 80%, and FkNN has superior classification accuracies than BPNN under four circumstances of (d1, d2) combinations. In addition, FkNN achieves the highest classification accuracy 93.73% with (10, 5) combination. The results demonstrate that it is feasible to apply the proposed algorithm to PD signal classification.
PL
W artykule przedstawiono nową hybrydową metodę klasyfikacji wyładowań niezupełnych (ang. Partial Discharge), wykorzystującą algorytm AORGK (ang. Adaptive Optimal Radially-Gaussian Kernel) o nieujemnej, matrycowej faktoryzacji dwuwymiarowej (ang. 2-Dimensional Nonnegative Matrix Factorization). W metodzie wykorzystano także algorytm k najbliższych sąsiadów oparty na teorii zbiorów rozmytych (ang. Fuzzy k Nearest Neighbour Classifier) oraz sieci neuronowe (ang. Back Propagation Neural Network).
EN
A new lanthanide-adipate coordination polymer, Nd2(ad)3(H2O)4](H2ad)_4H2O}n (1) (H2ad = adipic acid), has been hydrothermally synthesized and structurally characterized by X-ray single crystal structure analysis, elemental analysis, infrared spectrum, thermogravimetric analysis and temperature-dependent magnetic susceptibility. The three-dimensional structure of compound 1 is based on edge-sharing NdO8(H2O)2 polyhedron chains, which were interconnected by twisted or extended carbon chains of the adipate ligands in [010] and [001] directions, respectively. The network contains large channels with adipic acid and lattice water acting as guest molecules. Above 50 K, the magnetic susceptibility data of 1 can be fitted to the Curie-Weiss law with teta = - 41.0 K and c = 3.52 emu Kmol-1.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.