The detailed quantitative microstructural data on the cracking of coarse constituent particles in 7075 (T651) series wrought Al-alloys have been studied using the utility of a novel digital image processing technique, where the particle cracks are generated due to monotonic loading. The microstructural parameters such as number density, volume fraction, size distribution, first nearest neighbor distribution, and two-point correlation function have been quantitatively characterized using the developed technique and such data are very useful to verify and study the theoretical models for the damage evolution and fracture of Al-alloys. The data suggests useful relationships for damage modeling such as a linear relationship between particle cracking and strain exists for the uniaxial tensile loading condition, where the larger particles crack preferentially.
This paper presents the analyzing method of golf shoes and shows design technique including air-cycled pump in the midsole. The golf shoes are analyzed by using the finite element method for the optimization in design by considering the configuration of midsole and outsole, which compose the golf shoes. Also the optimum size of air-cycled pump in the midsole is examined. Standard human pressure values for boundary conditions are adoped for the finite element analysis. The unknown constants of the strain energy function of Ogden type are observed in accordance with the axial tension test. By using the commercial FEM software for nonlinear analysis, MARC V7.3, the strains and the values of volume change for midsole and outsole are obtained, respectively. As a result, it can be concluded that these values in the midsole and the outsole are different depending on the characteristic of elastomer. More precise investigation about the assembly of two parts, which represent midsole and outsole, is under studying.
Zhang, Ning;Kang, Chongqing;Xu, Qianyao;Jiang, Changming;Chen, Zhixu;Liu, Jun
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.8
no.6
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pp.1615-1625
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2013
Modelling and simulating the wind power intermittent behaviour are the basis of the planning and scheduling studies concerning wind power integration. The wind power outputs are evidently correlated in space and time and bring challenges in characterizing their behaviour. This paper provides a methodology to model and simulate the clustered wind power considering its spatio-temporal correlations using the theory of copula. The sampling approach captures the complex spatio-temporal connections among the wind farms by employing a conditional density function calculated using multidimensional copula function. The empirical study of real wind power measurement shows how the wind power outputs are correlated and how these correlations affect the overall uncertainty of clustered wind power output. The case study validates the simulation technique by comparing the simulated results with the real measurements.
In this paper, a method to obtain the sensitivity of eigenvalues and the random responses of the structure with uncertain parameters is proposed. The concept of the proposed method is that the perturbed equation of each uncertain substructure is obtained using the finite element method, and the perturbed equation of the overall structure is obtained using the mode synthesis method. By this way, the reduced order perturbed equation of the uncertain system can be obtained. And the response of the uncertain system is obtained using probability method. As a numerical example, a simple piping system is considered as an example structure. The damping and spring constants of the support are considered as the uncertain parameters. Then the variations of the eigenvalues, the correlation function and the power spectral density function of the responses are calculated. As a result, the proposed method is considered to be useful technique to analyze the sensitivities of eigenvalues and random response against random excitation in terms of the accuracy and the calculation time.
In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.35
no.3
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pp.36-46
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1993
The purposes of this study are to develop three-layered Green-Ampt infiltration model considering temporal variation of physical properties of soil and to evaluate the model with field experiment on bare-tilled and soybean-growing soil plots under natural rainfalls. Infiltration tests were conducted on a sandy loam soil. The model has three-layered soil profile including a surface crust, a tilled layer, a subsoil and considers temporal variation of porosity, hydraulic conductivity, capillary pressure head on a tilled layer by natural rainfalls and canopy density variation of crop. Field measurement of porosity, average hydraulic conductivity and average capillary presure head on a tilled layer were conducted by soil sampler and air-entry permeameter at regular intervals-after tillage. It was found that temporal variation of porosity and average hydraulic conductivity might be expressed as a function of cumulative rainfall energy and average capillary pressure head might be expressed as a function of porosity of a tilled soil. The model was calibrated by an optimization technique, Hooke and Jeeves method using hourly surface runoff data. With the calibrated parameters, the model was verified satisfactorily.
The best linear unbiased estimator (BLUE) is most suitable for practical application and can be determined with knowledge of only the first and second moments of the probability density function. Although the BLUE is an existing algorithm, it is still largely unexplored and has not yet been applied to channel estimation in amplify and forward (AF)-based wireless relay networks (WRNs). In this paper, a BLUE-based algorithm is proposed to estimate the overall channel impulse response between the source and destination of AF strategy-based WRNs. Theoretical mean square error (MSE) performance for the BLUE is derived to show the accuracy of the proposed channel estimation algorithm. In addition, the Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound (CRLB) is derived to validate the MSE performance. The proposed BLUE channel estimation algorithm approaches the CRLB as the length of the training sequence and number of relays increases. Further, the BLUE performs better than the linear minimum MSE estimator due to the minimum variance characteristic exhibited by the BLUE, which happens to be a function of signal-to-noise ratio.
This paper presents a time-domain approach for analyzing nonlinear random vibrations of long-span suspended cables under transversal wind. A consistent continuous model of the cable, fully accounting for geometrical nonlinearities inherent in cable behavior, is adopted. The effects of spatial correlation are properly included by modeling wind velocity fluctuation as a random function of time and of a single spatial variable ranging over cable span, namely as a one-variate bi-dimensional (1V-2D) random field. Within the context of a Galerkin's discretization of the equations governing cable motion, a very efficient Monte Carlo-based technique for second-order analysis of the response is proposed. This procedure starts by generating sample functions of the generalized aerodynamic loads by using the spectral decomposition of the cross-power spectral density function of wind turbulence field. Relying on the physical meaning of both the spectral properties of wind velocity fluctuation and the mode shapes of the vibrating cable, the computational efficiency is greatly enhanced by applying a truncation procedure according to which just the first few significant loading and structural modal contributions are retained.
In order to reduce the time and costs of improving the performance of vehicle suspensions, the techniques for optimizing damping and air spring characteristic were proposed. A full vehicle model for a bus is constructed with a car body, front and rear suspension linkages, air springs, dampers, tires, and a steering system. An air spring and a damper are modeled with nonlinear characteristics using experimental data and a curve fitting technique. The objective function for ride quality is WRMS (Weighted RMS) of the power spectral density of the vertical acceleration at the driver's seat, middle seat and rear seat. The objective function for handling performance is the RMS (Root Mean Squares) of the roll angle, roll rate, yaw rate, and lateral acceleration at the center of gravity of a body during a lane change. The design variables are determined by damping coefficients, damping exponents and curve fitting parameters of air spring characteristic curves. The Taguchi method is used in order to investigate sensitivity of design variables. Since ride and handling performances are mutually conflicting characteristics, the validity of the developed optimum design procedure is demonstrated by comparing the trends of ride and handling performance indices with respect to the ratio of weighting factors. The global criterion method is proposed to obtain the solution of multi-objective optimization problem.
Spatial variability is an inherent characteristic of soil, and auto-correlation length (ACL) is a very important parameter in the reliability or probabilistic analyses of geotechnical engineering that consider the spatial variability of soils. Current methods for estimating the ACL need a large amount of laboratory or in-situ experiments, which is a great obstacle to the application of random field theory to geotechnical reliability analysis and design. To estimate the ACL reasonably and efficiently, we propose a micro-structure based numerical simulation method. The quartet structure generation set algorithm is used to generate stochastic numerical micro-structure of soils, and scanning electron microscope test of soil samples combined with digital image processing technique is adopted to obtain parameters needed in the QSGS algorithm. Then, 2-point correlation function is adopted to calculate the ACL based on the generated numerical micro-structure of soils. Results of a case study shows that the ACL can be estimated efficiently using the proposed method. Sensitivity analysis demonstrates that the ACL will become stable with the increase of mesh density and model size. A model size of $300{\times}300$ with a grid size of $1{\times}1$ is suitable for the calculation of the ACL of clayey soils.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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