Computer-Aided Teaching Using Animations for Engineering Curricula: A Case Study for Automotive Engineering Modules

© 2021 Crown Copyright. This is the accepted manuscript version of an article which has been published in final form at https://doi.org/10.1109/TE.2021.3100471.One-dimensional (1-D) demonstrations, e.g. the black-box systems, have become popular in teaching materials for engineering modules due to the high complexity of the system’s multi-dimensional (e.g. 2-D and 3-D) identities. The need for multi-dimensional explanations on how multi-physics equations and systems work is vital for engineering students, whose learning experience must gain a cognitive process understanding for utilizing such multi-physics-focused equations into a pragmatic dimension. The lack of knowledge and expertise in creating animations for visualizing sequent processes and operations in academia can result in an ineffective learning experience for engineering students. This study explores the benefits of animation which can eventually improve the teaching and student learning experiences. In this paper, the use of computer-aided animation tools is evaluated based on their capabilities. Based on their strengths and weaknesses, the study offered some insights for selecting the investigated tools. To verify the effectiveness of animations in teaching and learning, a survey was conducted for undergraduate and postgraduate cohorts and automotive engineering academics. Based on the survey’s data, some analytics and discussion have offered more quantitative results. The historic data (2012-2020) analysis have validated the animations efficacy as achievements of the study, where the average mark of both modules has significantly improved, with the reduced rate of failure.Peer reviewe

Idiopathic Intracranial Hypertension: Epidemiology, pathophysiology, clinical features and contemporary management.

Idiopathic Intracranial Hypertension (IIH) is a syndrome of increased intracranial pressure (ICP) without evident cause. The exact pathogenesis of IIH remains elusive but it is also plausible that the syndrome represents the common final pathway of several different mechanisms. IIH has an estimated incidence of 1-3 per 100 000 and a predilection for obese women of childbearing age.  Presentation involves symptomatology and semiology of elevated intracranial pressure with headache being the most common. Visual disturbances can be devastating, progressive and may result in permanent visual loss. Moreover, pulsatile tinnitus is frequently encountered. However, asymptomatic presentations are also not uncommon with patients diagnosed after routine ophthalmological examination illustrates papilledema. Diagnosis is based upon the Friedman’s criteria. Absence of hydrocephalus or mass lesion and normal cerebrospinal fluid (CSF) composition need to be confirmed. Several treatment modalities have been suggested, varying from non-surgical (weight loss, drugs such as acetazolamide, serial lumbar puncture) to interventional and surgical (CSF diversion procedures, optic nerve sheath fenestration (ONSF), endovascular venous sinus stenting, or even bariatric surgery). There are very few RCTs to critically assess these therapies and, consequently, no consensus on the optimal management of IIH.

Proceedings of Abstracts, School of Physics, Engineering and Computer Science Research Conference 2022

© 2022 The Author(s). This is an open-access work distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited. For further details please see https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Plenary by Prof. Timothy Foat, ‘Indoor dispersion at Dstl and its recent application to COVID-19 transmission’ is © Crown copyright (2022), Dstl. This material is licensed under the terms of the Open Government Licence except where otherwise stated. To view this licence, visit http://www.nationalarchives.gov.uk/doc/open-government-licence/version/3 or write to the Information Policy Team, The National Archives, Kew, London TW9 4DU, or email: [email protected] present proceedings record the abstracts submitted and accepted for presentation at SPECS 2022, the second edition of the School of Physics, Engineering and Computer Science Research Conference that took place online, the 12th April 2022

The impact of diffusion on solid oxide fuel cell anode performance

Imperial Users onl

Intelligent big data management

Rapidly evolving technologies are constantly expanding the need for analysis and utilization of existing data. Many organizations base their business viability on the analysis of market data as well as the data they produce either by exporting inherent useful statistics and performance indicators or by using them in the decision-making processes, where one of the most important parameters in their analysis is the parameter of time. To store and analyze the huge volume of data, new methods of data management and analysis are created. This was especially noticeable with the advent of Big Data. The technologies that were developed gave the opportunity to expand the methods that existed for conventional data but also to create new methods, techniques and systems so that they can provide the same or even better analytics. However, as technology advances with the advent of IoT, the volume of data and the number of data flows are increasing rapidly. These flows should be stored, analyzed and combined with other data to extract useful information. With the advent of ML / AI, more and more processes can be automated to generate new knowledge. One of the main problems, however, is the lack of marked data. One of the most common queries performed to retrieve information from data are the skyline queries. The skyline queries belong to the category of multi-objective optimization problems and aim to retrieve a set of answers that meets some usually conflicting criteria. Using such queries is always helpful as it has many areas of application and can be very helpful in the decision-making process, where there are multiple criteria for achieving a goal and an optimal solution may not be unique. So far, the literature in this field of research shows a significant number of works is mainly concerned with conventional data and there is room for research in the field of Big Data. Taking into account all the above, this Thesis aims to carry out an extensive review in the field of skyline queries, the detection of specifications and needs in data of an information system for maritime environments, the analysis of the time parameter in skyline queries, the development of skyline queries on tree structures specifically designed for Big Data and the implementation of a classifier specifically designed for Big Data environments. More specifically, the first contribution is an extensive review of the existing work on skyline queries in which the skyline family is presented with a wide number of variations over the initial skyline query algorithm, the difference between index based and non-index-based methods and the applications that skyline queries have for problem solving. This review shows that skyline queries have evolved and allows readers to find areas that can be further explored. The second contribution explores the various aspects of data in the context of a maritime information system. This analysis reviews the existing research area and the data needed to implement a maritime information system as well as the limitations that exist in processing and distributing the data. Through this research, the concept of Big Data became apparent, large data sets that are available for analysis were detected and was made clear that time parameterization is very important for performing data analytics. The third contribution studied how can the dimension of time be integrated in skyline queries. The time dimension is an important parameter in data analysis and queries processing that is in many cases is overlooked. This research reveals that the time parameter can affect the skyline, which shows that a special analysis needs to be made regarding the time dimension and to properly modification of the skyline queries in order to integrate the time dimension in them. The fourth contribution examines the application of skyline queries in the field of Big Data and specifically SpatialHadoop. SpatialHadoop is an extension of the conventional Hadoop, which tries to integrate known tree structures that exist for conventional data in Hadoop. Through this analysis we can see the behavior of both types of skyline algorithms, that are indexed-based (or not) in Big Data environments and how the hybrid combinations work using skyline algorithms that are not based on an index over the indexed dataset created by the SpatialHadoop. Finally, one of the biggest problems in deploying a machine learning model is the lack of labeled data. This lack is even more noticeable in Big Data environments as it is more difficult to point them out due their large volume. In the literature there are many mechanisms for labeling data depending on their application but there are no mechanisms for the efficient labeling of large volumes of data. Thus, in the fifth contribution, a classifier was created based on skyline questions. The use of skyline allows the creation of decision boundaries consisting of a small number of points.Οι ραγδαία αναπτυσσόμενες τεχνολογίες δημιουργούν ολοένα και μεγαλύτερες ανάγκες για την ανάλυση και την αξιοποίηση των υφιστάμενων δεδομένων. Πολλοί οργανισμοί βασίζουν την βιωσιμότητα τους στην ανάλυση των δεδομένων της αγοράς αλλά και των δεδομένων που παράγουν οι ίδιοι είτε μέσω της εξαγωγής χρήσιμων στατιστικών και δεικτών απόδοσης είτε αξιοποιώντας τα κατά τη διαδικασία λήψης αποφάσεων όπου μια από τις σημαντικότερες παραμέτρους στην ανάλυση τους είναι η παράμετρος του χρόνου. Για να μπορέσει να αποθηκευτεί και να αναλυθεί ο πολλές φορές τεράστιος όγκος δεδομένων δημιουργήθηκαν νέοι μέθοδοι διαχείρισης και ανάλυσης δεδομένων. Αυτό έγινε ιδιαίτερα αισθητό με την έλευση των Big Data. Οι τεχνολογίες που αναπτύχθηκαν έδωσαν την ευκαιρία της επέκτασης των μεθόδων που υπήρχαν για τα συμβατικά δεδομένα αλλά και την δημιουργία νέων μεθόδων, τεχνικών και συστημάτων ώστε να μπορούν να παρέχουν την ίδια ή ακόμα και καλύτερη ανάλυση. Καθώς όμως η τεχνολογία προχωράει με την έλευση του IOT ο όγκος των δεδομένων αλλά και οι ροές δεδομένων αυξάνονται ραγδαία. Οι ροές αυτές θα πρέπει να αποθηκευτούν να αναλυθούν και να συνδυαστούν με άλλα δεδομένα ώστε να εξαχθούν χρήσιμες πληροφορίες. Με την έλευση του ΜL/AI ολοένα και περισσότερα διαδικασίες μπορούν να αυτοματοποιηθούν παράγοντας αυτόματα καινούργια γνώση. Ένα από το κυριότερα προβλήματα που υπάρχουν όμως είναι η έλλειψη επισημασμένων δεδομένων. Ένα από τα πιο διαδεδομένα ερωτήματα που υπάρχουν για την εξαγωγή συμπερασμάτων από τα δεδομένα είναι τα ερωτήματα κορυφογραμμής. Τα ερωτήματα κορυφογραμμής ανήκουν στην κατηγορία των multi-objective optimization προβλημάτων και έχουν ως στόχο την ανάκτηση ενός συνόλου απαντήσεων που ικανοποιεί κάποια συνήθως αντικρουόμενα κριτήρια. Η χρήση τέτοιου τύπου ερωτημάτων είναι πάντα χρήσιμη καθώς έχει πολλά πεδία εφαρμογής και μπορεί να βοηθήσει ιδιαίτερα στην διαδικασία λήψης αποφάσεων όπου υπάρχουν πολλαπλά κριτήρια για την επίτευξή ενός στόχου και η βέλτιστη λύση μπορεί να μην είναι μοναδική. Μέχρι στιγμής η βιβλιογραφία στο συγκεκριμένο ερευνητικό πεδίο εμφανίζει ένα σημαντικό πλήθος εργασιών οι οποίες κατά κύριο λόγο ασχολούνται με συμβατικά δεδομένα και υπάρχει χώρος για έρευνα στο πεδίο των Big Data. Λαμβάνοντας υπόψη όλα τα παραπάνω η διατριβή αυτή έχει ως στόχο την πραγματοποίηση μιας εκτενούς ανασκόπησης στον χώρο των ερωτημάτων κορυφογραμμής, την ανίχνευση των προδιαγραφών και των αναγκών σε δεδομένα ενός πληροφοριακού συστήματος για θαλάσσιο περιβάλλον, την ανάλυση της παραμέτρου του χρόνου στα ερωτήματα κορυφογραμμής, την ανάπτυξη ερωτημάτων κορυφογραμμής σε δενδρικές δομές ειδικά σχεδιασμένες για Big Data και την δημιουργία ενός ταξινομητή (classifier) για μεγάλα δεδομένα. Πιο αναλυτικά η πρώτη συνεισφορά είναι μια εκτενής ανασκόπηση του χώρου των ερωτημάτων κορυφογραμμής όπου θα παρουσιαστεί η οικογένεια των ερωτημάτων κορυφογραμμής με όλες τις παραλλαγές τους, την διαφοροποίηση ανάμεσα στις μεθόδους που βασίζονται η όχι σε ευρετήριο καθώς και τις εφαρμογές που έχουν τα ερωτήματα κορυφογραμμής για την επίλυση πληθώρας προβλημάτων. Μέσα από αυτή της ανασκόπηση παρουσιάζεται πως τα ερωτήματα κορυφογραμμής εξελίχθηκαν και ανοίγει ο δρόμος για την εύρεση τομέων οι οποίοι μπορούν να διερευνηθούν περαιτέρω. Στην δεύτερη συνεισφορά θα δούμε τις διάφορες πτυχές των δεδομένων στο πλαίσιο ενός θαλάσσιου πληροφοριακού συστήματος. Η ανάλυση που έγινε αφορούσε την ανασκόπηση του χώρου και των δεδομένων που χρειάζονται για την υλοποίηση ενός θαλάσσιου πληροφοριακού συστήματος καθώς και τους περιορισμούς που υπάρχουν στην επεξεργασία και την διακίνηση των δεδομένων αυτών. Μέσω της συγκεκριμένης έρευνας έγινε φανερή η έννοια των Big Data, ανιχνευθήκαν μεγάλα σύνολα δεδομένων τα οποία είναι διαθέσιμα για ανάλυση και είδαμε ότι η παράμετρος του χρόνου είναι πολύ σημαντική για την πραγματοποίηση αναλύσεων στα δεδομένα. Επίσης είδαμε του βασικότερους περιορισμούς στην διακίνηση και επεξεργασία των δεδομένων. Στην τρίτη συνεισφορά μελετάτε ο τρόπος με τον οποίο μπορεί να ενσωματωθεί η διάσταση του χρόνου στα ερωτήματα κορυφογραμμής. Η διάσταση του χρόνου είναι μια σημαντική παράμετρος στην ανάλυση των δεδομένων και στην πραγματοποίηση επερωτήσεων η οποία πολλές φορές δεν λαμβάνεται υπόψη. Με αυτήν της έρευνα θα δούμε ότι η παράμετρος του χρόνου μπορεί να επηρεάσει τα αποτελέσματα ενός ερωτήματος κορυφογραμμής κάτι που καταδεικνύει πως χρειάζεται να γίνει ιδιαίτερη ανάλυση ως προς την διάσταση του χρόνου και να παραμετροποιηθούν κατάλληλα το ερώτημα κορυφογραμμής ώστε να ενσωματωθεί η διάσταση του χρόνου σε αυτά. Η τέταρτη συνεισφορά εξετάζει την εφαρμογή των ερωτημάτων κορυφογραμμής στον χώρο των Big Data και συγκεκριμένα του SpatialHadoop. To SpatialHadoop είναι μια επέκταση του συμβατικού Hadoop το οποίο προσπαθεί να ενσωματώσει τις δενδρικές δομές που υπάρχουν για τα συμβατικά δεδομένα στο Hadoop. Μέσω αυτής της ανάλυσης μπορούμε να δούμε την συμπεριφορά των αλγορίθμων κορυφογραμμής που δεν χρησιμοποιούν κάποια ευρετηρίαση αλλά και αυτών που χρησιμοποιούν σε περιβάλλοντα Big Data και πως αποδίδουν οι υβριδικοί συνδυασμοί που χρησιμοποιούν αλγόριθμους επερωτήσεων κορυφογραμμής που δεν βασίζονται σε ευρετήρια στο ευρετηριασμένο σύνολο δεδομένων που δημιουργεί το SpatialHadoop. Τέλος ένα από τα μεγαλύτερα προβλήματα που υπάρχουν κατά την διάρκεια ανάπτυξης ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης είναι η ελλείψει επισημασμένων δεδομένων. Η έλλειψη αυτή γίνεται ακόμα πιο αισθητή σε περιβάλλοντα Big Data καθώς εκεί λόγω όγκου είναι πιο δύσκολη η επισήμανση τους. Στην βιβλιογραφία υπάρχουν πολλοί μηχανισμοί επισήμανσης δεδομένων ανάλογα με την εφαρμογή τους αλλά δεν υπάρχουν όμως μηχανισμοί για την αποδοτική επισήμανση μεγάλου όγκου δεδομένων. Στην πέμπτη συνεισφορά δημιουργήθηκε ένας μηχανισμός επισήμανσης δεδομένων που βασίζεται στο ερωτήματα κορυφογραμμής. Η χρήση ερωτημάτων κορυφογραμμής επιτρέπει την δημιουργία των ορίων αποφάσεως αποτελούμενων από μικρό αριθμό σημείων

Design of a Fuel Cell/Battery Hybrid Power System for a Micro Vehicle: Sizing Design and Hydrogen Storage Evaluation

© 2023 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY), https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Abstract: This work focuses on the design of a hybrid proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) solution for any micro vehicle such as an unmanned aerial vehicle (UAV). A hydrogen fuel cell can provide extended operation, low emissions, and a highly efficient form of energy storage compared with alternative methods, while a battery can be used as an additional energy storage system to support the transient and higher loads required by the UAV, which are not suitable for normal fuel cell operation. The choice of hydrogen storage is one of the main challenges in using hydrogen as an energy carrier. The current study discusses a range of hydrogen storage technologies and provides a methodology for selection for a given application. A sizing design methodology for a hybrid fuel cell system is proposed. Then, it is applied to a case study to demonstrate its implementation.Peer reviewe

Development of a CFD Model for the Estimation of Windage Losses Inside the Narrow Air Gap of an Enclosed High-Speed Flywheel

Concerns over global warming and the need to reduce carbon emissions have prompted the development of novel energy recovery systems. During urban driving, a significant amount of energy is lost due to continuous braking, which can be recovered and stored. The flywheel energy storage system can efficiently recover and store the vehicle's kinetic energy during deceleration. In this study, a Computational Fluid Dynamics (CFD) model was developed to assess the impact of air gap size, and rotor cavity pressure environment on the aerodynamic performance of an enclosed non-ventilated flywheel energy recovery system. Consequently, the flywheel rotor skin friction coefficients for various air gap sizes have been numerically determined to predict the windage losses over a wide operating range. The presented study aims to identify a correlation that accurately fits the rotor skin friction coefficients for a range of air gap sizes and operating conditions. Model validation was carried out to assess the validity of the CFD results, which showed good agreement between numerical and experimental data. The results demonstrated that the increase in the air gap size can lead to up to a 19% reduction in the windage loss depending on the operating speed of the flywheel, while the windage loss can be reduced by 33% when the operating pressure is reduced to 500 mbar. Windage losses can be reduced by 45% when the airgap size is greatest, and the operating pressure is lowest.Peer reviewe