The effect of quality properties on Tulum cheese using different package materials

This study examined the effects of starter culture, pasteurization and packaging on the chemical, textural and sensory properties of traditional Tulum cheese. Cheese samples produced from pasteurized milk were found to have higher dry matter, fat and protein contents and acidity values than cheese samples produced from raw milk. No significant difference was found in the sensory properties of cheese produced from raw and pasteurized milk. In view of these findings, the use of pasteurized milk in the production of Tulum cheese can be recommended as a suitable alternative to raw milk, and the use of cloth packaging material in place of animal skin can also be  recommended.Key words: Maturation, package, Tulum cheese

Predictions of super-exotic heavy mesons from K∗B∗B∗K^{*}B^{*}B^{*} interactions

We make a theoretical study of the three-body system composed of ${\bar K^*}{\bar B^*}{\bar B^*}$ to look for possible bound states, which could be associated to mesonic resonances of very exotic nature, containing open strange and double-bottom flavours. The three-body interaction is evaluated by using the fixed center approach to the Faddeev equations where the ${\bar B^*}{\bar B^*}$ is bound forming an $I(J^P)=0(1^+)$ state, as it was found in previous works, and the third particle, the ${\bar B^*}$, of much smaller mass, interacts with the components of the cluster. We obtain bound states for all the channels considered: spin $J=0$, 1 and 2, all of them with isospin $I=1/2$ and negative parity.Comment: 9 pages, 5 figure

Molecular states of D∗D∗Kˉ∗ D^* D^* \bar{K}^* nature

We study the interaction of two $D^*$ and a $\bar{K}^{*}$ by using the Fixed Center Approximation to the Faddeev equations to search for bound states of the three body system. Since the $D^* D^*$ interaction is attractive and gives a bound state, and so is the case of the $D^* \bar{K}^{*}$ interaction, where the $J^{P}=0^{+}$ bound state is identified with the $X_0 (2900)$, the $D^* D^* \bar{K}^{*}$ system leads to manifestly exotic bound states with $ccs$ open quarks. We obtain bound states of isospin $I=1/2$, negative parity and total spin $J=0,1,2$. For $J=0$ we obtain one state, and for $J=1,2$ we obtain two states in each case. The binding energies range from $56$ MeV to $151$ MeV and the widths from $80$ MeV to $100$ MeV.Comment: 19 pages, 7 figures, 1 table, version published in Phys Rev

VACCINATION PRACTICES OF ADULT FAMILIAL MEDITERRANEAN FEVER PATIENTS IN TURKEY.

[Abstract Not Available

The Bounds on the magnetic moment of the tau-neutrino via the process (e+e-)-->nunu(bar)gamma

Bounds on the anamolous magnetic moment of the tau neutrino are calculated through the reaction (e+e-)-->nunu(bar)gamma at the neutral boson pole and in the framework of an extended standard model, a left-right symmetric model and a superstring-inspired model which has one extra low-energy neutral gauge boson. The results are basedComment: 9 pages, 1 figure, 3 Table

Improvement of Concrete Mechanical Properties by Adding Nanomaterials

This study examined the impact of replacing the cement weight in concrete with nanomaterials (mix (C) 1% Carbon Nanotube CNT, mix (T) 2.5% Nano Titanium and mix (S) 3% Nano Silica) on the concrete mechanical properties through experimental investigations and comparison with normal concrete to show the extent of the effect of adding nanomaterials on the properties of concrete. The differences and increasing in the compressive strength for the mix (T) by comparison with the mix (N) and the mix (S) in the age of 7 days the increasing was 17% and 80% for the mix (S) and (T) respectively, In the age of 28 days the increasing was 44% and 60% with the mix (S) and (T) respectively and in the age of 56 days the increasing was 32% and 36% with the mix (S) and (T) respectively. The compressive strength for mix (C) was decreased 39%, 22%, 13% compared with the compressive strength for mix (N) at 7, 28 and 56days, respectively. The best improvements in compressive strength and splitting tensile strength for the mix that was added Nano Titanium (T) replacement by (2.5%) from weight of cement. For the mixes with nano material, a highest unit weight was observed at the age of 28 days. Referring to the results of SEM (Scanning electron microscope), the effect of nano Silica on the durability and mechanical properties of concrete can be explained by microstructure and from measuring X-ray diffraction (XRD) of concrete samples with the added Nano materials, these materials added to the concrete have clearly affected on the crystalline and chemical structure of the cement mortar components

МЕХАНИЗМЫ ОЧАГОВ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЙ И ПОЛЕ НАПРЯЖЕНИЙ МОНГОЛИИ И ПРИЛЕГАЮЩИХ ТЕРРИТОРИЙ

We have compiled and analyzed earthquake focal solutions for the territory of Mongolia and its surroundings in order to reveal a spatial variability of stress orientation and stress regimes of the crust. According to the stress inversion results, the SHmax is turning from W-E in the eastern Mongolia to SW-NE in the Gobi Altay and the central Mongolia, and then to S-N in the western part of the region. Comparison with data derived from GPS measurements shows that directions of the strain axes revealed by the geodetic and seismological observations are generally consistent. A contradiction is found for the Bolnai zone where results of GPS estimation indicate the predominance of extension (in the SE-NW direction), whereas earthquake data for the longer period of seismic observations reveal compression. Compression in this zone is mainly due to the Tsetserleg-Bolnai earthquakes contribution; however, a part of the recent data on focal mechanisms fits an extensional stress field with the NNW orientated extension axis. These data are in accordance with some published works which suggest a transtensive field from some structural geology studies in the eastern part of the Bolnai zone.The paper is supplemented with a list of M≥4.5 earthquake fault plane solutions and unpublished focal mechanisms for some M≤4.5 earthquakes of the northern Mongolia and the southern Baikal region.Введение. Механизмы очагов землетрясений наряду с геодезическими и другими данными служат источником информации о напряженно-деформированном состоянии земной коры. Задачи оценки тектонического режима и скорости деформирования особенно актуальны для внутриплитных областей, характеризующихся высоким уровнем сейсмичности. Одной из таких областей является Монголия, на территории которой известны землетрясения с М=8.0 (рис. 1). В представляемой работе собраны и проанализированы механизмы очагов землетрясений с M≥4.5 с целью проследить пространственную изменчивость поля напряжений земной коры. Данные. Опубликованные данные о фокальных решениях можно разделить на две группы в зависимости от применяемых для их определения методов. К первой группе относятся механизмы, полученные моделированием волновых форм на удаленных и региональных станциях. Вторая группа решений получена при использовании метода полярности первых вступлений волн. Данный метод широко применялся для умеренной силы землетрясений северной части Монголии и Южной Сибири, что обусловлено более плотным покрытием этого региона сейсмостанциями. Используемые для анализа в данной работе решения представлены в таблице (в разделе «Дополнительные материалы») и на карте (рис. 2). Методы. Для инверсии поля напряжений использовались два подхода. Для землетрясений основных сейсмических зон (Болнай, Гобийский Алтай, Могод и т.д.) применялась программа Win-Tensor [Delvaux, Sperner, 2003], в которой реализован метод right dihedra [Angelier, 1984]. Для получения более сглаженной по всей территории картины ориентации осей напряжений использовалась программа SATSI [Hardebeck, Michael, 2006], минимизирующая разницу между соседними «индивидуальными» стресс-тензорами для сейсмоактивных областей. Для более корректного сравнения сейсмологических данных с результатами GPS-измерений и визуализации сейсмотектонических деформаций представлены стереограммы средних фокальных механизмов [Nikitin, Yunga, 1977; Yunga, 1990]. Результаты. Полученные результаты показывают, что фокальные решения землетрясений южной, западной и восточной части Монголии однородны и представлены главным образом сдвиговыми и взбросовыми подвижками в очагах. Большим разнообразием кинематических типов разрывов характеризуется территория к северу от Болнайского разлома. Для непосредственно Болнайской зоны не удалось получить единого стресс-тензора. Выборка разделилась на главные толчки (Болнайское и Цэцэрлэгское землетрясения 1905 г.), состоящие из субисточников, и события, зарегистрированные в период инструментальных наблюдений. Последние показывают наличие в выборке решений, удовлетворяющих режиму растяжения. В целом, наблюдается изменение ориентации оси SHmax от направления Ю-С в западной части Монголии до ЮЗ-СВ в Гобийском Алтае и в центральной части страны и до широтного направления в Восточной Монголии. Обсуждение результатов. Очевидно, что основные характеристики поля напряжений на представленной территории уже выявлены и описаны в предшествующих работах [Zhalkovskii et al., 1995; Petit et al., 1996; Delvaux et al., 1998; Melnikova et al., 2004; Melnikova, Radziminovich, 2005; San’kov et al., 2005; Gol’din, Kuchai, 2007; Radziminovich et al., 2007; Parfeevets, San’kov, 2010; San’kov et al., 2011; Parfeevets, San’kov, 2012; Rebetsky et al., 2013; Tataurova et al., 2014; Kuchai, Kozina, 2015; Karagianni et al., 2015; и др.]. Все увеличивающийся объем новых данных, с одной стороны, подтверждает сделанные ранее выводы, а с другой – позволяет выявить некоторые детали. Результаты, полученные по сейсмологическим данным, согласуются с данными, полученными в ходе геолого-структурных работ [Parfeevets, Sankov, 2012] и GPS-измерений [Calais et al., 2003; Loukhnev et al., 2010]. Выделяется Болнайская зона, которая по геодезическим расчетам характеризуется деформацией удлинения земной коры или растяжением. Выше отмечалось, что часть фокальных механизмов соответствует такому полю напряжений. Более того, замеры трещиноватости также приводят авторов [Parfeevets, Sankov, 2012] к выводу о режиме транстенсии в восточной части Болнайской зоны, связанном, вероятно, с дивергенцией Евразийской и Амурской плит [Petit, Fournier, 2005]. Характер изменений сейсмотектонических деформаций в этом районе позволил авторам работы [Kuchai, Kozina, 2015] выделить, хоть и в широких пределах, границу Амурской плиты. По данным о землетрясениях с M≥7.0 была рассчитана скорость деформации по формуле Кострова (табл. 2). Для временного интервала в 100 лет она составила 1.12×1020 N m yr–1, что является высоким значением для внутриконтинентальных областей по сравнению с модельными значениями [Holt et al., 1995, 2000]. Очевидно, это связано с сильнейшими землетрясениями региона, произошедшими на протяжении небольшого интервала времени. Заключение. Карта фокальных механизмов и результаты инверсии поля тектонических напряжений могут быть полезны при сейсмотектоническом и геодинамическом анализе Центральной Азии. В разделе «Дополнительные материалы» приведена компиляционная таблица механизмов очагов землетрясений с M≥4.5 и ранее неопубликованные механизмы очагов землетрясений Северной Монголии и Южного Прибайкалья с M≤4.5

Collaborative prognostics in Social Asset Networks

With the spread of Internet of Things (IoT) technologies, assets have acquired communication, processing and sensing capabilities. In response, the fi eld of Asset Management has moved from fleet-wide failure models to individualised asset prognostics. Individualised models are seldom truly distributed, and often fail to capitalise the processing power of the asset fleet. This leads to hardly scalable machine learning centralised models that often must nd a compromise between accuracy and computational power. In order to overcome this, we present a novel theoretical approach to collaborative prognostics within the Social Internet of Things. We introduce the concept of Social Asset Networks, de ned as networks of cooperating assets with sensing, communicating and computing capabilities. In the proposed approach, the information obtained from the medium by means of sensors is synthesised into a Health Indicator, which determines the state of the asset. The Health Indicator of each asset evolves according to an equation determined by a triplet of parameters. Assets are given the form of the equation but they ignore their parametric values. To obtain these values, assets use the equation in order to perform a non-linear least squares t of their Health Indicator data. Using these estimated parameters, they are interconnected to a subset of collaborating assets by means of a similarity metric. We show how by simply interchanging their estimates, networked assets are able to precisely determine their Health Indicator dynamics and reduce maintenance costs. This is done in real time, with no centralised library, and without the need for extensive historical data. We compare Social Asset Networks with the typical self-learning and fleet-wide approaches, and show that Social Asset Networks have a faster convergence and lower cost. This study serves as a conceptual proof for the potential of collaborative prognostics for solving maintenance problems, and can be used to justify the implementation of such a system in a real industrial fleet.EU H202