Free vibration analysis of radialiy multi-delaminated beams with through-the-width multi-delamination is performed in the present study. The multiple delaminations are considered to be in a radial manner through the thickness from the top surface of the beam. The natural frequencies of the radially multi-delaminated beams are calculated from a new algorithm that is based on the single compound delaminated beam model. That is, beams with radial multi-delaminations are regarded as the sum of a single compound delamlnated beam that is the single sub-delaminated beam from the top surface of global beam. Each result of frequency equation for the single delaminated beam with unknown boundary conditions obtained through continuity conditions Is updated to the next one, With these sequential operations, the final frequency equation of radially multi-delaminated beams is obtained for both ends boundary conditions of global beam. The numerical results carried out for the beams are compared with those of some references to give the reliance on the proposed algorithm and to investigate the effects of the shape, number, size of multi-delaminations on the natural frequency. Compared with the other previously presented model, the proposed algorithm is more flexible in modeling and formulating as the total array size of frequency equation is always four by four. Therefore, the proposed algorithm will reduce the effort of user in formulating the physical model to the numerical model.
Park, Geun-Seok;Choi, Seong-Hwan;Cho, Il-Hyun;Baek, Ji-Hye;Park, Kyung-Sun;Cho, Kyung-Suk;Choe, Gwang-Son
한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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한국우주과학회 2009년도 한국우주과학회보 제18권2호
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pp.26.2-26.2
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2009
The Solar and Space Weather Research Group (SOS) in Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) is constructing the Space Weather Prediction Center since 2007. As a part of the project, we are developing automatic real-time system of the global 3-D magnetohydrodynamics (MHD) simulation. The MHD simulation model of earth's magnetosphere is designed as modified leap-frog scheme by T. Ogino, and it was parallelized by using message passing interface (MPI). Our work focuses on the automatic processing about simulation of 3-D MHD model and visualization of the simulation results. We used PC cluster to compute, and virtual reality modeling language (VRML) file format to visualize the MHD simulation. The system can show the variation of earth's magnetosphere by the solar wind in quasi real time. For data assimilation we used four parameters from ACE data; density, pressure, velocity of solar wind, and z component of interplanetary magnetic field (IMF). In this paper, we performed some initial tests and made a animation. The automatic real-time system will be valuable tool to understand the configuration of the solar-terrestrial environment for space weather research.
KONG, Yusheng;NIMA NGAPEY, Jonathan Dior;QALATI, Sikandar Ali
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.157-167
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2020
One of the concerns that have received substantial interest in the accounting field, in particular, in accounting education, is the increasing scarcity and demand for professional accountants around the globe. This study aims to investigate the effects of financial rewards (FR), parents' and peers' influence (PPIF), and benefits and cost (BCE) on students' intention to pursue a career in accounting. A quantitative, convenient random sampling approach was used, and an online survey was conducted to collect data from students studying in China. A total of 311 valid responses were used for model testing based on the theory of reasoned action and the theory of planned behavior. The findings of the study include the positive effects of FR, PPIF, and BCE on accounting career choice (ACC). This study illustrates that FR is the most dominant factor (β=0.479) for influencing ACC. Furthermore, the used factor explained 70% variation in ACC. The results of the study have implications both for accounting firms and universities whether offering or not offering accounting as a major. This study provides a global perspective, which keeps this study unique from other studies. And in this study, the Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM) has been used which is randomly used in accounting research.
IMT-2000(International Mobile Telecommunications-2000)은 극지방과 산악지대를 포함하는 전세계적인 이동통신서비스를 제공할 것이다. GMPCS(Global Mobile Personal Communiacations by Satellites) 역시 500~12,000km고도의 위성망을 동한 전세계적인 음성전화와 페이징서비스를 제공한다. GMPCS중 "Big LEO(Low Earth Orbit)"와 IMT-2000은 사용 대역이 1-3 GHz로 같아, 두 시스템간에 시스템 성능에 영향을 줄 간섭이 존재할 가능성이 있다. 본 논문에서는 두 시스템 사이의 전파 경로에 대한 모델 및 IMT-2000과 GMPCS간의 간섭 분석 방법을 제시하고 이를 이용해 두 시스템간의 간섭을 분석하였으며, 시스템간의 주파수 공유 조건에 대해 살펴보았다. 대해 살펴보았다.
In meeting the technical needs for deepwater conditions and overcoming the shortfalls of single-layer pipes for deepwater applications, pipe-in-pipe (PIP) systems have been developed. While, for PIP pipelines directly laid on the seabed or with partial embedment, one of the primary service risks is lateral buckling. The critical axial force is a key factor governing the global lateral buckling response that has been paid much more attention. It is influenced by global imperfections, submerged weight, stiffness, pipe-soil interaction characteristics, et al. In this study, Finite Element Models for imperfect PIP systems are established on the basis of 3D beam element and tube-to-tube element in Abaqus. A parameter study was conducted to investigate the effects of these parameters on the critical axial force and post-buckling forms. These parameters include structural parameters such as imperfections, clearance, and bulkhead spacing, pipe/soil interaction parameter, for instance, axial and lateral friction properties between pipeline and seabed, and load parameter submerged weight. Python as a programming language is been used to realize parametric modeling in Abaqus. Some conclusions are obtained which can provide a guide for the design of PIP pipelines.
Vibration based damage detection is very popular in the civil engineering area. Especially, special structures like dams, long-span bridges and high-rise buildings, need continues monitoring in terms of mechanical properties of material, static and dynamic behavior. It has been stated in the International Commission on Large Dams that more than half of the large concrete dams were constructed more than 50 years ago and the old dams have subjected to repeating loads such as earthquake, overflow, blast, etc.,. So, some unexpected failures may occur and catastrophic damages may be taken place because of theloss of strength, stiffness and other physical properties of concrete. Therefore, these dams need repairs provided with global damage evaluation in order to preserve structural integrity. The paper aims to show the effectiveness of the model updating method for global damage detection on a laboratory arch dam model. Ambient vibration test is used in order to determine the experimental dynamic characteristics. The initial finite element model is updated according to the experimentally determined natural frequencies and mode shapes. The web thickness is selected as updating parameter in the damage evaluation. It is observed from the study that the damage case is revealed with high accuracy and a good match is attained between the estimated and the real damage cases by model updating method.
Dorvash, Siavash;Pakzad, Shamim N.;LaCrosse, Elizabeth L.
Smart Structures and Systems
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제14권2호
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pp.85-104
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2014
Damage detection is a challenging, complex, and at the same time very important research topic in civil engineering. Identifying the location and severity of damage in a structure, as well as the global effects of local damage on the performance of the structure are fundamental elements of damage detection algorithms. Local damage detection is essential for structural health monitoring since local damages can propagate and become detrimental to the functionality of the entire structure. Existing studies present several methods which utilize sensor data, and track global changes in the structure. The challenging issue for these methods is to be sensitive enough in identifYing local damage. Autoregressive models with exogenous terms (ARX) are a popular class of modeling approaches which are the basis for a large group of local damage detection algorithms. This study presents an algorithm, called Influence-based Damage Detection Algorithm (IDDA), which is developed for identification of local damage based on regression of the vibration responses. The formulation of the algorithm and the post-processing statistical framework is presented and its performance is validated through implementation on an experimental beam-column connection which is instrumented by dense-clustered wired and wireless sensor networks. While implementing the algorithm, two different sensor networks with different sensing qualities are utilized and the results are compared. Based on the comparison of the results, the effect of sensor noise on the performance of the proposed algorithm is observed and discussed in this paper.
Three-dimensional (3D) object classification tasks using point clouds are widely used in 3D modeling, face recognition, and robotic missions. However, processing raw point clouds directly is problematic for a traditional convolutional network due to the irregular data format of point clouds. This paper proposes a pointwise convolution neural network (CNN) structure that can process point cloud data directly without preprocessing. First, a 2D convolutional layer is introduced to percept coordinate information of each point. Then, multiple 2D convolutional layers and a global max pooling layer are applied to extract global features. Finally, based on the extracted features, fully connected layers predict the class labels of objects. We evaluated the proposed pointwise CNN structure on the ModelNet10 dataset. The proposed structure obtained higher accuracy compared to the existing methods. Experiments using the ModelNet10 dataset also prove that the difference in the point number of point clouds does not significantly influence on the proposed pointwise CNN structure.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권1호
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pp.89-95
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2019
One benefit of education for self-management of chronic diseases is to increase the use of cognitive techniques for coping with symptoms. Unfortunately, that benefit can deteriorate over time, and that phenomenon, which is sometimes called "decay of impact", has been studied only rarely. This study was done to understand the decay of impact with regard to the use of cognitive techniques for coping with symptoms, and especially to understand how that decay might be predicted. Data were analyzed from 381 adults suffering from chronic medical conditions, all of whom were involved in education to improve their self-management of their chronic condition(s). During the first year after the educational program, coping was measured four times. Variables associated with the decay of impact were found using statistical modeling (logistic regression). Decay of impact was found in almost half of the participants. The analysis provided moderately good predictions regarding the decay of impact. Given this new information, interventions to further improve coping with symptoms can be appropriately targeted to the people for whom they will be most beneficial.
The models used for ionosphere error correction in positioning using Global Navigation Satellite System (GNSS) are representatively Klobuchar model and NeQuick model. Although these models can correct the ionosphere error in real time, the disadvantage is that the accuracy is only 50-60%. In this study, a method for polynomial modeling of Global Ionosphere Map (GIM) which provides Vertical Total Electron Content (VTEC) in grid type was studied. In consideration of Ionosphere Pierce Points (IPP) of satellites with a receivable elevation angle of 15 degrees or higher on the Korean Peninsula, the target area for model generation and provision was selected, and the VTEC at 88 GIM grid points was modeled as a polynomial. The developed VTEC polynomial model shows a data reduction rate of 72.7% compared to GIM regardless of the number of visible satellites, and a data reduction rate of more than 90% compared to the Slant Total Electron Content (STEC) polynomial model when there are more than 10 visible satellites. This VTEC polynomial model has a maximum absolute error of 2.4 Total Electron Content Unit (TECU) and a maximum relative error of 9.9% with the actual GIM. Therefore, it is expected that the amount of data can be drastically reduced by providing the predicted GIM or real-time grid type VTEC model as the parameters of the polynomial model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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