882 research outputs found

    เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช• เชถเชฟเช•เซเชทเช•เซ‹เชจเชพ เชฒเช˜เซเชคเชฎ เช…เชงเซเชงเชฏเชจ เช•เช•เซเชทเชพ เชชเซเชฐเชคเซเชฏเซ‡เชจเชพ เชตเชฒเชฃเซ‹เชจเชพ เช…เชญเซเชฏเชพเชธ

    Get PDF
    เชธเชฎเชพเชœเชจเชพ เช…เชธเซเชคเชฟเชคเซเชตเชจเซเช‚ เชฎเชนเชคเซเชคเซเชตเชจเซเช‚ เช…เชจเซ‡ เชชเซเชฐเซ‡เชฐเช• เชฌเชณ เชชเชฐเชฟเชตเชฐเซเชคเชจ เช›เซ‡. เชชเชฐเชฟเชตเชฐเซเชคเชจ เชตเชฟเชจเชพ เชธเชฎเชพเชœเชจเซเช‚ เช…เชธเซเชคเชฟเชคเซเชต เชถเช•เซเชฏ เชจเชฅเซ€. เชชเชฐเชฟเชตเชฐเซเชคเชจเชจเซ€ เช† เชชเซเชฐเช•เซเชฐเชฟเชฏเชพ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชœ เชธเชฎเชพเชœ เช†เชŸเชฒเซ€ เชเชกเชชเซ‡ เช†เช—เชณ เชตเชงเซ€ เชฐเชนเซเชฏเซ‹ เช›เซ‡. เชธเชฎเชพเชœเชจเซ€ เช† เชเชกเชชเซ€ เชชเซเชฐเช—เชคเชฟเชจเซ€ เชชเซเชฐเช•เซเชฐเชฟเชฏเชพเชฎเชพเช‚ เชธเซŒเชฅเซ€ เชตเชฟเชถเซ‡เชท เชธเชฎเชฐเซเชฅ เช…เชจเซ‡ เชชเซเชฐเซ‡เชฐเช• เชชเชฐเชฟเชฌเชณ เชนเซ‹เชฏ เชคเซ‹ เชคเซ‡ เช›เซ‡ เชธเชฎเชพเชœเชจเซเช‚ เชถเชฟเช•เซเชทเชฃ. เชฎเชพเชจเชตเซ€ เชชเชณเซ‡ เชชเชณเซ‡ เชถเซ€เช–เชคเซ‹ เชฐเชนเซ‡ เช›เซ‡. เช•เชพเชฐเชฃ เช•เซ‡ เชฎเชพเชจเชตเซ€ เชธเซเชตเชญเชพเชตเซ‡ เชœ เช…เชงเซเชฏเชฏเชจเชถเซ€เชฒ เชชเซเชฐเชพเชฃเซ€ เช›เซ‡. เซจเซงเชฎเซ€ เชธเชฆเซ€เชฎเชพเช‚ โ€œเชธเซŒเชจเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡ เชถเชฟเช•เซเชทเชฃโ€ เชคเซ‹ เชœเซ‹เชˆเชถเซ‡ เชœ เชชเชฃ เชคเซ‡ โ€œเชธเซŒเชจเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡ เช—เซเชฃเชตเชคเซเชคเชพเชตเชพเชณเซเช‚ เชถเชฟเช•เซเชทเชฃโ€ เชนเซ‹เชตเซเช‚ เชคเซ‡ เช…เช—เชคเซเชฏเชจเซ€ เชฌเชพเชฌเชค เช›เซ‡. เชตเชฟเชถเซ‡เชท, เชธเซŒเชจเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡ เชŠเช‚เชšเซ€ เช—เซเชฃเชตเชคเซเชคเชพเชตเชพเชณเชพ เชถเชฟเช•เซเชทเชฃเชจเซ€ เชตเชพเชค เช•เชฐเชตเชพเชจเซ€ เช›เซ‡. เชฆเซ‡เชถเชจเซ‹ เชธเชฎเช—เซเชฐ เช…เชฐเซเชฅเชฎเชพเช‚ เชตเชฟเช•เชพเชธ เชธเชพเชงเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡ เชญเชพเชฐเชคเชจเชพ เชญเชพเชตเชฟ เชจเชพเช—เชฐเชฟเช•เซ‹ เชเชตเชพ เช†เชชเชฃเชพเช‚ เชฌเชพเชณเช•เซ‹เชจเชพ เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช• เชถเชฟเช•เซเชทเชฃเชจเซ€ เช—เซเชฃเชตเชคเซเชคเชพ เชธเซเชงเชพเชฐเชฃเชพเชจเชพ เช…เชญเชฟเชฏเชพเชจ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชธเชฎเช—เซเชฐ เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช• เชถเชพเชณเชพเชจเซ€ เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชพเชจเซ€ เชธเซเชงเชพเชฐเชฃเชพ, เชตเชฟเชถเซ‡เชท เชนเซ‡เชคเซเชชเซ‚เชฐเซเชตเช•เชจเซ€ เช…เชงเซเชฏเชฏเชจ-เช…เชงเซเชฏเชพเชชเชจ เชชเซเชฐเชตเซƒเชคเซเชคเชฟ, เช†เชจเช‚เชฆเชชเซเชฐเชฆ เชฌเชพเชณเช•เซ‡เชจเซเชฆเซเชฐเซ€ เช…เชจเซ‡ เช‰เชคเซเชคเชฎ เช—เซเชฃเซ‹เชตเชพเชณเซเช‚ เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช• เชถเชฟเช•เซเชทเชฃ, เชชเซเชฐเชคเซเชฏเซ‡เช• เชฌเชพเชณเช•เชจเซ€ เชตเชฏเช•เช•เซเชทเชพ, เชฐเชธ, เชฐเซเชšเชฟ เช…เชจเซ‡ เชตเชฒเชฃเซ‹เชจเชพ เชธเช‚เชฆเชฐเซเชญเชฎเชพเช‚ เชตเซเชฏเช•เซเชคเชฟเช—เชค เชคเชซเชพเชตเชคเซ‹เชจเซ‡ เชงเซเชฏเชพเชจเชฎเชพเช‚ เชฐเชพเช–เซ€เชจเซ‡ เช†เช—เชณ เชตเชงเชตเชพเชจเซ€ เชœเชฐเซ‚เชฐ เช›เซ‡. เช† เชฎเชพเชŸเซ‡ เชกเซ‰. เชฏเชถเชชเชพเชฒเชจเชพ เชฎเชพเชฐเซเช—เชฆเชฐเซเชถเชจ เชจเซ€เชšเซ‡, โ€˜เชฏเชถเชชเชพเชฒ เช•เชฎเชฟเชถเชจโ€™ เชญเชพเชฐ เชตเช—เชฐเชจเซเช‚ เชญเชฃเชคเชฐโ€™เชจเซ‹ เช–เซเชฏเชพเชฒ เช†เชตเซเชฏเซ‹. เช—เซเชœเชฐเชพเชคเชจเชพ เช‹เชทเชฟ เชกเซ‹. เชฐเชตเชฟเชจเซเชฆเซเชฐ เชฆเชตเซ‡เชจเชพ เช…เชงเซเชฏเช•เซเชทเชชเชฃเชพ เชจเซ€เชšเซ‡ เชเช• เชธเชฎเชฟเชคเชฟเชจเซ€ เชฐเชšเชจเชพ เช•เชฐเชตเชพเชฎเชพเช‚ เช†เชตเซ€ เช…เชจเซ‡ เช† เชธเชฎเชฟเชคเชฟเช เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช• เชถเชฟเช•เซเชทเชฃเชฎเชพเช‚ เช—เซเชฃเชตเชคเซเชคเชพ เชธเซเชงเชพเชฐเชฃเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡เชจเซ‹ เชเช• เชจเชตเซ‹ เช…เชญเชฟเช—เชฎ เชฒเช˜เซเชคเชฎ เช…เชงเซเชฏเชฏเชจ เช•เช•เซเชทเชพ เชธเซ‚เชšเชตเซเชฏเซ‹ เช…เชจเซ‡ เช‡. เชธ. เซงเซฏเซฏเซซเชฅเซ€ เชธเชฎเช—เซเชฐ เช—เซเชœเชฐเชพเชคเชฎเชพเช‚ เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช• เชถเชฟเช•เซเชทเชฃเชฎเชพเช‚ เชงเซ‹เชฐเชฃ เซง เชฅเซ€ เซญ เชฎเชพเช‚ เช† เช…เชญเชฟเช—เชฎ เช…เชฎเชฒเชฎเชพเช‚ เช†เชตเซเชฏเซ‹. เชฒเช˜เซเชคเชฎ เช…เชงเซเชฏเชฏเชจ เช•เช•เซเชทเชพเช เช•เซ‹เชˆ เชจเชตเซ€ เชถเชฟเช•เซเชทเชฃ เชชเชงเซเชงเชคเชฟ เชจเชฅเซ€. เชชเชฐเช‚เชคเซ เชเช• เชจเชตเซ‹ เช…เชญเชฟเช—เชฎ เช›เซ‡. เช† เช…เชญเชฟเช—เชฎเชจเซ‹ เชฎเซเช–เซเชฏ เช‰เชฆเซ‡เชถ เชถเชฟเช•เซเชทเชฃเชจเซ€ เช—เซเชฃเชตเชคเซเชคเชพ เชธเซเชงเชพเชฐเชฃเชพเชจเซ‹ เช›เซ‡. เช—เซเชฃเชตเชคเซเชคเชพ เชธเซเชงเชพเชฐเชฃเชพเชจเชพ เช•เชพเชฐเซเชฏเช•เซเชฐเชฎเชจเซ€ เช•เซ‡เชŸเชฒเซ€เช• เชตเชฟเชถเชฟเชทเซเชŸเชคเชพเช“ เช›เซ‡, เชœเซ‡เชฎเชพเช‚ เชตเชฐเซเช—เชจเชพเช‚ เชฌเชงเชพเช‚ เชœ เชฌเชพเชณเช•เซ‹ เชชเชพเชฏเชพเชจเซเช‚ เชฒเช˜เซเชคเชฎ เชถเชฟเช•เซเชทเชฃ เชชเชพเชฐเช‚เช—เชคเชคเชพเชจเซ€ เช•เช•เซเชทเชพเช เชฎเซ‡เชณเชตเซ‡. เชถเซ€เช–เชตเชพเชจเซ‡ เชฌเชฆเชฒเซ‡ เชถเซ€เช–เชตเชพเชจเซ€ เชชเซเชฐเช•เซเชฐเชฟเชฏเชพ เชถเซ€เช–เซ‡. เชจเชตเซเช‚ เชœเซเชžเชพเชจ เชœเชพเชคเซ‡ เชฎเซ‡เชณเชตเซ‡, เชธเชฎเชœเชชเซ‚เชฐเซเชตเช•เชจเซเช‚ เชถเชฟเช•เซเชทเชฃ, เชตเชฏเช•เช•เซเชทเชพเชจเซ‡ เช…เชจเซเชฐเซ‚เชช, เชญเชพเชฐ เชตเช—เชฐเชจเซเช‚ เชธเชคเชค เชฎเซ‚เชฒเซเชฏเชพเช‚เช•เชจ เช…เชจเซ‡ เช‰เชชเชšเชพเชฐเชพเชคเซเชฎเช• เชถเชฟเช•เซเชทเชฃ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เช…เชชเซ‡เช•เซเชทเชฟเชค เชชเชฐเชฟเชฃเชพเชฎเซ‹เชจเซ‹ เชธเชฎเชพเชตเซ‡เชถ เชฅเชพเชฏ เช›เซ‡

    The Traffic of Native American Women

    Get PDF
    No abstract available

    Use of spread spectrum time domain reflectometry to estimate state of health of power converters

    Get PDF
    pre-printA new online measurement and analysis method has been presented in this paper to identify the state of health of power converter circuits. Using spread spectrum time domain reflectometry (SSTDR), impedance in the various current paths inside the converter as well as any fault can be identified without interrupting the circuit's normal operation. Multiple sets of test data have been generated while the SSTDR process is applied to each of the components i.e. the power MOSFETs, the dc bus capacitor and the load. These obtained test data are analyzed to show how these test results are consistent with the impedances in various current paths. An impedance matrix was formed for a non-aged converter and a corresponding matrix using SSTDR data was formed as well. The matrices could be formed for any power converter, and the impedance matrix for the non-aged converter could be considered as a "Reference matrix" for comparison purpose. By comparing these two matrices, the variation in path impedances due to aging could be determined. This research aims to identify the measurable quantities to characterize the aging process, their origins of these quantities and propose convenient methods to measure them

    Quantifying device degradation in live power converters using SSTDR assisted impedance Matrix

    Get PDF
    pre-printA noninterfering measurement technique designed around spread spectrum time domain reflectometry (SSTDR) has been proposed in this paper to identify the level of aging associated with power semiconductor switches inside a live converter circuit. Power MOSFETs are one of the most age-sensitive components in power converter circuits, and this paper demonstrates how SSTDR can be used to determine the characteristic degradation of the switching MOSFETs used in various power converters. An SSTDR technique was applied to determine the aging in power MOSFETs, while they remained energized in live circuits. In addition, SSTDR was applied to various test nodes of an H-bridge ac-ac converter, and multiple impedance matrices were created based on the measured reflections. An error minimization technique has been developed to locate and determine the origin and amount of aging in this circuit, and this technique provides key information about the level of aging associated to the components of interest. By conducting component level failure analysis, the overall reliability of an H-bridge ac-ac converter has been derived and incorporated in this paper

    Characterization of aging process in power converters using spread spectrum time domain reflectometry

    Get PDF
    pre-printThis paper aims to find a new technique to predict the state of health of power converters by characterizing the most vulnerable components in the converter without affecting the normal circuit operation. Spread spectrum time domain reflectometry (SSTDR) can detect most of the aged components inside the converter while the converter is operational. Semiconductor switches and electrolytic capacitors are the two most sensitive components in power converter circuits, and this paper demonstrated how SSTDR can be used to determine the degradation of these components. Multiple sets of test data have been generated while the SSTDR process is applied to the power MOSFETs, IGBTs connected in a chopper circuit and to the aluminum electrolytic capacitors connected in an RC circuit. Analysis is done on these obtained test data to show how the SSTDR generated data are consistent with the aging of power MOSFETs, IGBTs and electrolytic capacitors

    Workers' attitude towards bus rapid transit in Dhaka, Bangladesh

    Get PDF
    This study investigates: โ€“how travel and socio-demographic attributes act on workersโ€™ mode choice decisions in Dhaka โ€“whether Dhakaโ€™s commuters would choose BRT for their work trip once implemented โ€ขVery limited research exists on usersโ€™ perceptions of BRT in developing countriesโ€™ megacities โ€ขWe adopted a discrete choice modelling approach โ€ขAs BRT has not yet been implemented in Dhaka, we collected Stated Choice (SC) survey data including a hypothetical BRT mode to understand factors important to workersโ€™ mode choice decisions โ€ขWe compare the impact of travel factors between Dhaka and cities of developed countrie

    Effect of Solid Volume Fraction on Forced Convective Flow of Nanofluid through Direct Absorption Solar Collector

    Get PDF
    The present work numerically investigates the heat transfer performance and entropy generation of forced convection through a direct absorption solar collector. The working fluid is Cu-water nanofluid. The simulations focus specifically on the effect of solid volume fraction of nanoparticle on the mean Nusselt number, total entropy generation, Bejan number and collector efficiency. Also Isotherms, heat function and entropy generation are presented for various solid volume fraction. The governing partial differential equations are solved using penalty finite element method with Galerkins weighted residual technique. The results show that the mean Nusselt number and mean entropy generation increases as the volume fraction of Cu nanoparticles increases. The results presented in this study provide a useful source of reference for enhancing the force convection heat transfer performance while simultaneously reducing the entropy generation

    Prandtl Number Effect on Assisted Convective Heat Transfer through a Solar Collector

    Get PDF
    Numerical study of the influence of Prandtl number on forced convective heat transfer through a riser pipe of a flat plate solar collector is done. The working fluid is Al2O3/water nanofluid. By Finite Element Method the governing partial differential equations are solved. The effect of the Prandtl number on the temperature and velocity field has been depicted. Comprehensive average Nusselt number, average bulk temperature, mean velocity, mid-height temperature inside the pipe, mean output temperature and collector efficiency are presented for the governing parameter mentioned above. Nu increases by 16% with the variation of Pr from 4.6 to 6.6 using nanofluid. Due to rising Pr heat transfer rate increases but collector efficiency devalues
    • โ€ฆ
    corecore