Optimum Autofrettage Pressure of Hydrogen Valve Using Finite Element and Fatigue Analysis

The presented article shows an estimation method of optimum autofrettage pressure taking into consideration subsequent cyclic loading. An autofrettage process is used in pressure vessel applications for strength improvement. The process relies on applying massive pressure that causes internal portions of the part to yield plastically, resulting in internal compressive residual stresses when pressure is released. Later applied working pressure (much lower than autofrettage pressure) creates stress reduced by the residual compressive stress improving the structural performance of the pressure vessels. The optimum autofrettage pressure is a load that maximizes the fatigue life of the structure at the working load. The estimation method of that pressure of a hydrogen valve is the subject of the presented work. Finite element and fatigue analyses were employed to investigate the presented problem. An automated model was developed to analyze the design for various autofrettage pressures. As the results of the procedure, the optimum autofrettage pressure is determined. The research has shown that the developed method can profitably investigate the complex parts giving the autofrettage load that maximizes the fatigue life. The findings suggest that the technique can be applied to a large group of products subjected to the autofrettage process

DESIGNING A GEODATABASE MODEL FOR URBAN INFORMATION SYSTEM AT THE BASIC LEVEL (Case Study in Nguyen Du Ward, Hai Ba Trung District, Hanoi City)

Joint Research on Environmental Science and Technology for the Eart

Management and monitoring of air and water pollution by using GIS technology: Research article

The need for a green clean living environment is increasing today, with the boom of the socioeconomic development, educational level. However, the environmental pollution becomes an alerted global issue due to the large amount of wastes discharged making this need to be not easily met at the moment. Greenhouse gas emission mainly from energy, transport and agricultural land use is causing climate change because of their long atmospheric lifetime and trapping the heat in the atmosphere. Harmful effects and damages caused by environment pollution and climate change are unpredictable. It was reported that every year millions of people die because of fine particles when exposing to air pollution and other millions die from water-born diseases. Management and monitoring of air and water pollution by using GIS technology is an effective method. The measured data can be obtained continuously, quickly and accurately at stations in any regions even with complex terrain. This helps reduce the required number of employees, manage automatically and continuously a large number of data.Ngày nay nhu cầu về một môi trường sống xanh, sạch đang gia tăng, với sự bùng nổ của phát triển kinh tế - xã hội và trình độ dân trí. Tuy nhiên, ô nhiễm môi trường đang trở thành một vấn đề cảnh báo toàn cầu do số lượng lớn các chất thải được xả ra môi trường làm cho nhu cầu này không dễ dàng được đáp ứng tại thời điểm này. Phát thải khí nhà kính chủ yếu là từ sử dụng năng lượng, giao thông vận tải và đất nông nghiệp đang gây ra biến đổi khí hậu vì thời gian tồn tại của cúng dài và giữ nhiệt trong khí quyển. Các ảnh hưởng xấu và thiệt hại gây ra bởi ô nhiễm môi trường và biến đổi khí hậu là không thể đoán trước. Thông tin báo cáo chỉ ra rằng mỗi năm có hàng triệu người chết vì hít các hạt bụi mịn khi tiếp xúc với ô nhiễm không khí; và hàng triệu người khác chết vì bệnh do nước sinh ra. Quản lý và giám sát ô nhiễm không khí và nước bằng cách sử dụng công nghệ GIS là một phương pháp hiệu quả. Các dữ liệu đo có thể được lấy liên tục, nhanh chóng và chính xác tại các trạm ở bất kể khu vực nào, ngay cả nơi có địa hình phức tạp. Điều này giúp làm giảm số lượng lao động cần thiết, quản lý tự động và liên tục một số lượng lớn dữ liệu

G-CAME: Gaussian-Class Activation Mapping Explainer for Object Detectors

Nowadays, deep neural networks for object detection in images are very prevalent. However, due to the complexity of these networks, users find it hard to understand why these objects are detected by models. We proposed Gaussian Class Activation Mapping Explainer (G-CAME), which generates a saliency map as the explanation for object detection models. G-CAME can be considered a CAM-based method that uses the activation maps of selected layers combined with the Gaussian kernel to highlight the important regions in the image for the predicted box. Compared with other Region-based methods, G-CAME can transcend time constraints as it takes a very short time to explain an object. We also evaluated our method qualitatively and quantitatively with YOLOX on the MS-COCO 2017 dataset and guided to apply G-CAME into the two-stage Faster-RCNN model.Comment: 10 figure