The present investigation is concerned with two-dimensional deformation in a homogeneous isotropic non local thermoelastic solid with two temperatures due to thermomechanical sources. The theory of memory dependent derivatives has been used for the study. The bounding surface is subjected to concentrated and distributed sources (mechanical and thermal sources). The Laplace and Fourier transforms have been used for obtaining the solution to the problem in the transformed domain. The analytical expressions for displacement components, stress components and conductive temperature are obtained in the transformed domain. For obtaining the results in the physical domain, numerical inversion technique has been applied. Numerical simulated results have been depicted graphically for explaining the effects of nonlocal parameter on the components of displacements, stresses and conductive temperature. Some special cases have also been deduced from the present study. The results obtained in the investigation should be useful for new material designers, researchers and physicists working in the field of nonlocal material sciences.
The present research deals with the investigation of the effect of hall current in an orthotropic magneto-thermoelastic medium with two temperature in the context of multi-phase-lag heat transfer due to thermomechanical sources. The bounding surface is subjected to linearly distributed and concentrated loads(mechanical and thermal source).Laplace and Fourier transform techniques are used to solve the problem. The expressions for displacement components,stress components and conductive temperature are derived in transformed domain and furtherin physical domain with the help of numerical inversion techniques. The effect ofrotation and hall parameter hasshown with the help of graphs.
컴퓨터성능의 향상과 인터넷의 발달로 인하여 디지털 이미지의 보안에 대한 중요성이 계속 증가 하고 있고, 이런 현상때문에 혼돈신호를 이용한 암호화 알고리즘은 새롭고 효과적인 이미지 암호화 방법중의 하나로 제시되고 있다. 본 논문에서 우리는 기존의 혼돈신호를 이용한 암호화 방법의 혼돈신호가 특정 값에 변중된 분포로 생성되는 현상에 대한 암호화의 문제점을 보이고 우리가 설계한 다중변수 혼돈계를 이용한 암호화 알고리즘은 혼돈신호의 분포가 생성되는 신호의 전체 영역에 일정한 분포로 발생되는 것을 보인다. 우리는 이미지를 암호화하고 복호화한 결과값으로 우리가 제시한 다중변수 혼돈계를 이용한 암호화 방법의 타당성을 제시한다.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제10권3호
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pp.197-208
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2017
When Francis turbines operate at partial load, residual swirl in the draft tube causes low-frequency pulsation of pressure and power output. Scale effects and system response may bias the prediction of prototype behavior based on laboratory tests, but could be overcome by means of a 1D analytical model. This paper deals with the two most important features of such a model, the compliance and the source of excitation. In a distributed-parameter version, compliance should be represented as an exponential function of local pressure. Lack of similarity due to different Froude number can thus be compensated. The normally unknown gas content in the vortex cavity has significant influence on the pulsation, and should therefore be measured and considered as a test parameter.
This paper discusses condition based preventive replacement for deteriorating systems. The system continuouslydeteriorates in time and fails at any deterioration level which is always monitored, It is replaced at failure or atsome deteriorated level preventively before failure. The deterioration process is represented by a Weibulldistribution with a time-linear scale parameter. The cost rate function is formed considering replacement costand opportunity loss cost and deterioration dependent failure distribution, If the system has an increasingdeterioration dependent failure rate, the optimal deterioration level for preventive replacement can be determinedfrom minimizing the cost rate. An illustrative example is given for a Weibull deterioration dependent failuredistribution.
다양한 임무에서 활용 가능한 무인기 다개체 시스템은 단일 무인기보다 복잡하므로 효율적인 대형 제어방식이 요구된다. 특히 광역 탐색임무에 있어 통신량 및 연산량 부담이 적으며, 무인기간 자율적인 대형 형성이 가능한 분산 제어형의 유동적인 대형 형성이 필요하다. 본 연구는 스캔 면적의 확장 및 탐색 성능향상을 위해 Swarm 대형과 뱅크 정렬 대형, 대형 전체 운동을 고려한 대형 형성 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 상대거리에 대해서 2차 진동 특성을 가지며 parameter tuning을 통해 알고리즘을 설계할 수 있다. 또한 통상적인 무인기 시스템에 적합하도록 제어명령을 변환하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 대형 형성 및 운동에 대한 성능을 입증하였다.
In the stability and sensitivity design and diagnosis approaches, there are various methodologies available. Bond graph modeling by lumping technique is one of the universal methodologies in methodical analysis used by many researchers in all over the world. The accuracy of the method is validated in different arenas. Bond graphs are a concise, pictorial representation of the energy storage, dissipation and exchange mechanisms of interacting dynamic systems, subsystems and components. This paper proposes a bond graph modeling for distributed parameter systems using lumping techniques. Therefore, a steel frame structure was modeled to analyze employing bond graph modeling of distributed system using lumping technique. In the analytical part, the effectiveness of bond graphs to model this system is demonstrated. The dynamic responses of the system were computed and compared with those computed from the finite element analysis. The calculated maximum deflection time histories were found to be comparable. The sensitivity and the stability of the steel frame structure was also studied in different aspects. Thus, the proposed methodology, with its simplicity, can be used for stability and sensitivity analyses as alternative to finite element method for steel structures. The major value brought in the practical design is the simplicity of the proposed method for steel structures.
International Journal of Reliability and Applications
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제11권2호
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pp.89-106
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2010
This paper deals with the reliability and availability characteristics of three different series system configurations with warm standby components and a repairable service station. The failure time of the primary and warm standby are assumed to be exponentially distributed with parameters ${\lambda}$ and ${\alpha}$ respectively. The repair time distribution of each server is also exponentially distributed with parameter ${\mu}$. The breakdown time and the repair time of the service station are also assumed exponentially distributed with parameters ${\gamma}$ and ${\beta}$ respectively. We derive the reliability dependent on time, availability dependent on time, the mean time to failure, $MTTF_i$, and the steady-state availability $A_i$(${\infty}$) for three configurations and perform comparisons. Comparisons are made for specific values of distribution parameters and of the cost of the components. The three configurations are ranked based on: $MTTF_i$, $A_i$(${\infty}$), and $C_i/B_i$ where $B_i$ is either $MTTF_i$ or $A_i$(${\infty}$).
In recent decades, the independence and identical distribution (iid) assumption for extreme events has been shown to be invalid in many cases because long-term climate variability resulting from phenomena such as the Pacific decadal variability and El Nino-Southern Oscillation may induce varying meteorological systems such as persistent wet years and dry years. Therefore, in the current study we propose a new parameter estimation method for probability distribution models to more accurately predict the magnitude of future extreme events when the iid assumption of probability distributions for large-scale climate variability is not adequate. The proposed parameter estimation is based on a metaheuristic approach and is derived from the objective function of the rth power probability-weighted sum of observations in increasing order. The combination of two distributions, gamma and generalized extreme value (GEV), was fitted to the GEV distribution in a simulation study. In addition, a case study examining the annual hourly maximum precipitation of all stations in South Korea was performed to evaluate the performance of the proposed approach. The results of the simulation study and case study indicate that the proposed metaheuristic parameter estimation method is an effective alternative for accurately selecting the rth power when the iid assumption of extreme hydrometeorological events is not valid for large-scale climate variability. The maximum likelihood estimate is more accurate with a low mixing probability, and the probability-weighted moment method is a moderately effective option.
딥러닝 분산 학습에 사용되는 많은 도구 중 하나는 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스에서 실행되는 큐브플로우이다. 그리고 큐브플로우에서 기본적으로 제공하는 오퍼레이터를 사용하여 텐서플로우 학습 작업을 관리할 수 있다. 하지만 파라미터 서버 아키텍처 기반의 딥러닝 분산 학습 작업을 고려할 때 기존의 오퍼레이터가 사용하는 스케줄링 정책은 분산학습 작업의 태스크 친화도를 고려하지 않으며 자원을 동적으로 할당하거나 해제하는 기능을 제공하지 않는다. 이는 작업의 완료 시간이 오래 걸리거나 낮은 자원 활용률로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업의 완료 시간을 단축시키고 자원 활용률을 높이기 위해 딥러닝 분산 학습 작업을 효율적으로 스케줄링하는 새로운 오퍼레이터를 제안한다. 기존 오퍼레이터를 수정하여 새로운 오퍼레이터를 구현하고 성능 평가를 위한 실험을 수행한 결과, 제안한 스케줄링 정책은 평균 작업 완료 시간 감소율을 최대 84%, 평균 CPU 활용 증가율을 최대 92%까지 향상시킬 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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