The effect of manufacture and assembly joining methods on stiffened panel performance

This paper describes the simulation of representative aircraft wing stiffened panels under axial compression loading, to determine the effects of varying the manufacturing shape and assembly joining methods on stiffened panel performance. T-stiffened and Z-stiffened panels are modelled in Abaqus simulating integral, co-cured and mechanically fastened joints. The panels are subject to an edge compressive displacement along the stiffener axis until failure and the ultimate failure load and buckling performance is assessed for each. Integral panels consistently offer the highest performance. Co-cured panels demonstrate reduced performance (3-5% reduction in ultimate load relative to integral) caused by localised cohesive failure and skin-stiffener separation. The mechanically fastened panels are consistently the weakest joint (19-25% reduction in ultimate load relative to integral) caused primarily by inter-rivet buckling between fasteners

Conceptual blending and the mapping of the inner recesses of the mind in Virginia Woolf's The Waves

Cette étude offre une lecture de The Waves de Virginia Woolf en tant qu’une représentation fictive des “formes exactes de la pensée.” Elle établit le lien entre le récit de The Waves et l’expérience personnelle de l’auteur avec “les voix” qui hantaient son esprit, en raison de sa maladie maniaco-dépressive. La présente étude propose également une analyse du roman inspirée par la théorie de la “fusion conceptuelle:” cette approche narrative a pour but de (1) souligner “la fusion” de l’imagination, des émotions, et de la perception qui constitue l’essence du récit de The Waves, (2) mettre l’accent sur les “configurations mentales” subtilement développées par/entre les voix du récit, en vue de diminuer le semblant de la désorganisation et de l’éparpillement des pensées généré par la représentation de la conscience, (3) permettre au lecteur d’accéder à la configuration subjective et identitaire des différentes voix du récit en traçant l’éventail de leurs pensées “fusionnées.” L’argument de cette dissertation est subdivisé en trois chapitres: le premier chapitre emploie la théorie de la fusion conceptuelle afin de souligner les processus mentaux menant à la création de “moments de vision.” Il décrit la manière dont la fusion des pensées intérieures et de la perception dans les “moments de vision” pourrait servir de tremplin à la configuration subjective des voix du récit. La deuxième section interprète l’ensemble des voix du roman en tant qu’une “société de soi-mêmes.” À l’aide de la théorie de la fusion conceptuelle, elle met l’accent sur les formes de pensée entrelacées entre les différentes voix du récit, ce qui permet aux protagonistes de développer une identité interrelationnelle, placée au plein centre des différentes subjectivités. Le troisième chapitre trace les processus mentaux permettant aux différentes voix du roman de développer une forme de subjectivité cohérente et intégrée. Dans ce chapitre, l’idée de la fusion des différents aspects de l’identité proposée par Fauconnier et Turner est employée pour décrire l’intégration des éléments de la subjectivité des protagonistes en une seule configuration identitaire. D’ailleurs, ce chapitre propose une interprétation du triste suicide de Rhoda qui met en relief son inaptitude à intégrer les fragments de sa subjectivité en une identité cohérente et “fusionnée.”

Investigations of Optical Interaction Processes in Certain Photonic Materials Using Z-scan and Thermal Lens Techniques

International School of Photonics, Cochin University of Science and Technology

Comparison of Statistical and Semantic Similarity Techniques for Paraphrase Identification

This paper compares statistical technique of paraphrase identification to semantic technique of paraphrase identification. The statistical techniques used for comparison are word set and word-order based methods where as the semantic technique used is the WordNet similarity matrix method described by Stevenson and Fernando in [3].

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.

Regenerative capabilities of the rat seventh nerve using suture and collagen splint techniques: a comparative study

This paper discusses the effectiveness of repair procedures on the rat facial nerve using the current clinical surgical procedure of suturing nerve ends and a proposed technique utilizing splints made of collagen.

Apodisation, denoising and system identification techniques for THz transients in the wavelet domain

This work describes the use of a quadratic programming optimization procedure for designing asymmetric apodization windows to de-noise THz transient interferograms and compares these results to those obtained when wavelet signal processing algorithms are adopted. A systems identification technique in the wavelet domain is also proposed for the estimation of the complex insertion loss function. The proposed techniques can enhance the frequency dependent dynamic range of an experiment and should be of particular interest to the THz imaging and tomography community. Future advances in THz sources and detectors are likely to increase the signal-to-noise ratio of the recorded THz transients and high quality apodization techniques will become more important, and may set the limit on the achievable accuracy of the deduced spectrum.

Characterisation of soils containing naturally occurring radioactive material (NORM) using in situ and rapid laboratory techniques. Case study: South Terras, Cornwall

In situ analysis has become increasingly important for contaminated land investigation and remediation. At present, portable techniques are used mainly as scanning tools to assess the spread and magnitude of the contamination, and are an adjunct to conventional laboratory analyses. A site in Cornwall, containing naturally occurring radioactive material (NORM), provided an opportunity for Reading University PhD student Anna Kutner to compare analytical data collected in situ with data generated by laboratory-based methods. The preliminary results in this paper extend the author‟s poster presentation at last September‟s GeoSpec2010 conference held in Lancaster.

Computer vision and color measurement techniques for inline monitoring of cheese curd syneresis

Optical characteristics of stirred curd were simultaneously monitored during syneresis in a 10-L cheese vat using computer vision and colorimetric measurements. Curd syneresis kinetic conditions were varied using 2 levels of milk pH (6.0 and 6.5) and 2 agitation speeds (12.1 and 27.2 rpm). Measured optical parameters were compared with gravimetric measurements of syneresis, taken simultaneously. The results showed that computer vision and colorimeter measurements have potential for monitoring syneresis. The 2 different phases, curd and whey, were distinguished by means of color differences. As syneresis progressed, the backscattered light became increasingly yellow in hue for circa 20 min for the higher stirring speed and circa 30 min for the lower stirring speed. Syneresis-related gravimetric measurements of importance to cheese making (e.g., curd moisture content, total solids in whey, and yield of whey) correlated significantly with computer vision and colorimetric measurements..

Penciclovir solubility in Eudragit films: a comparison of X-ray, thermal, microscopic and release rate techniques

The solubility of penciclovir (C10N5O3H17) in a novel film formulation designed for the treatment of cold sores was determined using X-ray, thermal, microscopic and release rate techniques. Solubilities of 0.15–0.23, 0.44, 0.53 and 0.42% (w/w) resulted for each procedure. Linear calibration lines were achieved for experimentally and theoretically determined differential scanning calorimetry (DSC) and X-ray powder diffractometry (XRPD) data. Intra- and inter-batch data precision values were determined; intra values were more precise. Microscopy was additionally useful for examining crystal shape, size distribution and homogeneity of drug distribution within the film. Whereas DSC also determined melting point, XRPD identified polymorphs and release data provided relevant kinetics.