Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Statistical evaluation of grain boundaries of varistors with modified bismuth oxide

100%

Warycha J. , Mielcarek W.

|

tom Vol. 36, No. 1

145--150

EN

Oxide varistors are made of inhomogeneous material whose properties are determined by active grain boundaries. It is essential that in the microstructure of a varistor only active grain boundaries are present as only such boundaries are involved in the process of conduction. Commercial varistors are characterized by a microstructure with a large amount of electrically inactive areas which include zinc-antimony spinel, bismuth oxide, and pores. Studies on elimination of inactive grain boundaries, which are the intergranular areas rich in reaction products of varistor components and pores, lead to an improvement in the microstructure, thereby improving the electrical properties of the varistor. The results were evaluated using statistical methods, defining the percentage of active grain boundaries in the varistor. Statistical analysis showed that the best results were obtained for a bismuth oxide varistor doped with antimony oxide, containing nearly 100 % conductive grain boundaries in its body.

2

Modelowanie i korekcja wybranych systemów nieliniowych z zastosowaniem metod analitycznych i aproksymatorów neuronowych

63%

Jackowska-Strumiłło L.

|

2009

|

tom Z. 380

3-207

PL

Zagadnienia referowane w rozprawie dotyczą modelowania i korekcji nieliniowych własności wybranych obiektów i procesów przemysłowych, z zastosowaniem modeli analitycznych, sztucznych sieci neuronowych (SSN) i modeli hybrydowych. Wykazano, iż zastosowanie SSN do modelowania i korekcji nieliniowych własności rozważanych w pracy obiektów i procesów umożliwia uzyskanie lepszej dokładności niż metody klasyczne, natomiast wykorzystanie wiedzy a priori o obiekcie lub procesie w hybrydowym modelu analityczno-neuronowym może dodatkowo znacznie zmniejszyć złożoność obliczeniową algorytmów: identyfikacji, modelowania i korekcji, w porównaniu z rozwiązaniami stosującymi wyłącznie modelowanie neuronowe. Opracowano algorytmy linearyzacji charakterystyk statycznych termistorów z wykorzystaniem SSN typu perceptron wielowarstwowy (MLP) i modeli hybrydowych, które w szerokim zakresie temperatur są dokładniejsze od klasycznych metod regresji. Omówiono metodę wymuszenia wewnętrznego za pomocą wieloczęstotliwościowych sygnałów binarnych (MBS) i metodę diagramów czasowych do identyfikacji, monitorowania i diagnozowania on-line i in situ własności dynamicznych czujników temperatury. Opisano wybrane zagadnienia związane z projektowaniem sygnałów testowych binarnych i ternarnych. Zasadniczą część rozprawy poświęcono opracowanym metodom modelowania nieliniowych własności dynamicznych czujników temperatury oraz korekcji błędów dynamicznych czujników z zastosowaniem SSN typu MLP, sieci rekurencyjnych i modeli hybrydowych. Wykazano, iż dla czujników o nieliniowych właściwościach dynamicznych modele te zapewniają znacznie lepsząjakość modelowania i korekcji niż klasyczne modele liniowe. Zbudowano cząstkowe neuronowe i hybrydowe modele procesu przędzenia do prognozowania własności przędz na podstawie charakterystyk strumieni zasilających i wybranych parametrów procesu. Osiągnięto znacznie lepszą dokładność modelowania niż przy zastosowaniu klasycznych metod regresji nieliniowej i wielorakiej. SSN zastosowano także do rozwiązania zagadnienia odwrotnego polegającego na identyfikacji inkluzji w obiektach płaskich. Uzyskano krótszy czas obliczeń niż w klasycznych numerycznych metodach iteracyjnych. W ostatniej części rozprawy opisano zintegrowany system komputerowy zaprojektowany dla potrzeb identyfikacji, modelowania i korekcji rozważanych w pracy obiektów i procesów.

EN

The dissertation deals with modelling and correction of nonlinear properties of the selected objects and processes by the use of analytical models, Artificial Neural Networks (ANN) and hybrid models. It was shown that application of ANN for modelling and correction of nonlinear properties of the objects and processes, considered in the thesis, allows for obtaining better accuracy than by means of classical methods. The use of a priori knowledge about an object or a process in a hybrid analytical-neural model can also decrease numerical complexity of identification, modelling and correction algorithms, in comparison to the ANN- based modelling. The proposed algorithms implementing ANN and hybrid models yield in a wide temperature range better linearization results of the thermistors characteristics than the classical regression methods. Self-heating method using the Multifrequency Binary Signals (MBS) and eye patterns method for temperature sensors dynamic properties on-line and in situ identification, monitoring and diagnosis were described. Selected problems concerning binary and ternary testing signals design have been discussed. The significant part of the thesis is dedicated to new methods proposed for modelling of temperature sensors nonlinear dynamic properties and correction of dynamic errors, by the use of MLP, recurrent ANN and hybrid models. It was proved that the proposed models for sensors nonlinear dynamic properties ensure significantly better modelling and correction quality that the classical linear models. Partial ANN and hybrid models of spinning process have been designed, which allow to predict the selected yarn properties on the basis of feeding slivers characteristics and chosen process parameters. Significantly better modelling accuracy has been achieved than by the use of classical nonlinear and multiple regression methods. ANN have been also applied for solving inverse problems, i.e. for identification of inclusion in flat objects. The computing time was shorter than for classical iterative numerical methods. In the last part of the work, an integrated computer system is described. The system was designed for identification, modelling and correction of the objects and processes concerned in the thesis.

3

Control of optical active borates nanocrystals agglomeration

63%

Cieślik I. , Węgłowski R. , Żmija J. , Kurzydłowski K. , Płocińska M. , Oćwieja M.

|

2013

|

tom Vol. 61, nr 2

163--168

EN

Purpose: The purposes of this study explore the possibility of total control the agglomeration of nanoborates powders. The great potential of PDLCs can be enhanced by using dye-doped or nanoparticles-doped materials, such as borates [1]. It is important to know how to prepare nanoparticles in order to obtain a high level of dispersion in the composites. Otherwise, even small an agglomeration does not give a possibility on the appropriate characteristic of properties and interpretation of the results. The deagglomeration methods applied until now give the decrease of agglomeration to a lesser extent than our method. Characteristic size and shape of particles made with sol-gel process is difficult to perform. Design/methodology/approach: Nanopowders samples of YAB and LCBO were prepared with sol-gel method. Deagglomeration process was carried out using acetic acid. The morphology and size of nanopowders were investigated by scanning electron microscopy (SEM). The crystallite sizes were determinated with IPS UA method. Findings: It was confirmed that the acetic acid influence on the decrease of agglomeration. It was also determined of conditions for preparation borates nanopowders samples (concentration acetic acind time and temperature of drying prepared samples). We have proved that a reagent used for deagglomeration process does not affect the structure of the investigated nanoborates used in an experimental. Research limitations/implications: The results can be used to the prepared of nanocompades of borates to observe a morphology and reliable assessment of nanocrystalline size. Originality/value: Our study shows how to prepare a sample of particles to observe morphology and measure the size of nanograins. In our study we found excellent solution, the medium, which not influence the inorganic nanomaterial structure. Result seems to be excellent and very perspective. We have showed as that measurement type influence the results of particles size.

4

Semi-analytical modelling of multilayer continuous systems nonlinear dynamics

51%

Koziol P. , Pilecki R.

Archives of Civil Engineering

|

2020

|

tom Vol. 66, nr 2

165--178

EN

Problems concerning structures dynamics are being one of most important subjects in recent investigations associated with railways constructions. The need of modelling of such structures and their behaviour prediction leads to necessity of seeking new approaches, mainly due to highly increasing speeds of vehicles and traffic intensity. Comparative studies carried out on experimental data, measurements and theoretical research show that models based on multi-layered approach supported by semi-analytical approximations of solutions can give new insight into undertaken analyses. More detailed consideration of roads components and their physical properties, along with application of effective estimations allowing to avoid numerical instabilities linked with extremal dynamic variations, can be important tools in obtaining new solutions both, theoretical and engineering. This paper briefly presents a number of multilayer railway track models, with special emphasis on nonlinear track properties. Existing analytical and semi-analytical solution methods are presented with main advantages of new approaches. The theoretical double-beam system with two nonlinear layers is solved and computational examples are presented along with possibility of their transition to other multilayer structures analysis.

PL

Problemy dynamiki konstrukcji stanowią jeden z najbardziej istotnych działów współczesnych badań związanych z konstrukcjami kolejowymi. Potrzeba modelowania takich konstrukcji oraz przewidywania ich dynamicznych oddziaływań prowadzi do konieczności poszukiwania nowych rozwiązań, głównie z powodu rosnących prędkości pojazdów i intensywności ruchu. Studia porównawcze prowadzone zarówno w ramach prac eksperymentalnych, pomiarowych, jak i teoretycznych rozważań pokazują, że modele wielowarstwowe w połączeniu z metodami semianalitycznymi mogą dać nowe spojrzenie na wyniki dotychczasowych analiz. Dokładniejsza analiza elementów drogi oraz ich fizycznych właściwości, razem z zastosowaniem efektywnych estymacji i aproksymacji pozwalających uniknąć numerycznych niestabilności spowodowanych ekstremalnymi dynamicznymi zmianami układów, mogą być ważnymi narzędziami służącymi otrzymaniu nowych rozwiązań, zarówno teoretycznych jak i inżynierskich. Artykuł ten prezentuje w skrócony sposób wybrane modele wielowarstwowe drogi kolejowej, ze szczególnym uwzględnieniem jej nieliniowych właściwości. Zostały omówione istniejące rozwiązania analityczne i semi-analityczne, ze wróceniem uwagi na korzyści płynące z ich zastosowania. Teoretyczny model belki podwójnej został rozwiązany. Pokazano przykłady obliczeniowe wraz z omówieniem możliwości ich adaptacji do analizy innych struktur wielowarstwowych. Dotychczas opublikowane prace zawierają interesujące wyniki semi-analityczne związane z założeniem nieliniowej sztywności elementów konstrukcji typu belka-podłoże. Modele jednowarstwowy i dwuwarstwowy zostały szczegółowo przeanalizowane przy założeniu nieliniowej sztywności podłoża, przy użyciu semi-analitycznej metody opartej na aproksymacjach falkowych połączonych z dekompozycją Adomiana. Modele te zostały również poddane walidacji poprzez porównanie wyników z pomiarami wykonanymi na rzeczywistym torze kolejowym, pokazujące wysoką zgodność rezultatów w zakresie drgań pionowych drogi kolejowej dla różnych zbiorów parametrów i prędkości pojazdów.