We introduce a depth scaling strategy to improve the accuracy of frequency-domain elastic full waveform inversion (FWI) using the new pseudo-Hessian matrix for seismic data without low-frequency components. The depth scaling strategy is based on the fact that the damping factor in the Levenberg-Marquardt method controls the energy concentration in the gradient. In other words, a large damping factor makes the Levenberg-Marquardt method similar to the steepest-descent method, by which shallow structures are mainly recovered. With a small damping factor, the Levenberg-Marquardt method becomes similar to the Gauss-Newton methods by which we can resolve deep structures as well as shallow structures. In our depth scaling strategy, a large damping factor is used in the early stage and then decreases automatically with the trend of error as the iteration goes on. With the depth scaling strategy, we can gradually move the parameter-searching region from shallow to deep parts. This flexible damping factor plays a role in retarding the model parameter update for shallow parts and mainly inverting deeper parts in the later stage of inversion. By doing so, we can improve deep parts in inversion results. The depth scaling strategy is applied to synthetic data without lowfrequency components for a modified version of the SEG/EAGE overthrust model. Numerical examples show that the flexible damping factor yields better results than the constant damping factor when reliable low-frequency components are missing.
본 연구에서는 복잡한 지질구조에 대해서도 신속하고 효율적으로 주시를 계산할 수 있는 Straight Ray Technique(SRT)을 이용한 반사주시 토모그래피 역산 알고리듬을 개발하였다. 역산을 위한 초기 속도모델은 지층경계면에 임피던스 변화를 갖는 상속도 모델을 사용하였다. 실제 속도모델의 반사주시와 초기 속도모델의 반사주시 차이를 계산하여 각각의 요소마다 주시의 오차를 줄이는 방법인 가우스-뉴튼 알고리듬을 이용하여 역산온 수행하였다. 자코비안의 요소는 파선이 지나가는 거리함수로 구성되며, 이를 최소자승형태의 근사 헤시안 행렬로 구성하여 역산을 수행하였다. 역산시 해가 수렴할 수 있도록 근사 헤시안 행렬의 대각성분에 일정한 감쇠인자를 더하였다. 역산된 속도모델을 이용하여 Kirchhoff구조보정을 실시한 결과 실제 속도모델구조에 근사한 단면영상을 얹을 수 있었다.
Low-tension cables have been increasingly used in recent years due to deep-sea developments and the advent of synthetic cables. In the case of low-tension cables, large displacements may happen due to relatively small restoring forces of tension and thus the effects of fluid and geometric non-linearities become predominant. In this study, three-dimensional (3-D) dynamic behavior of a towed low-tension cable with non-uniform characteristics is numerically analyzed by considering fluid and geometric non-linearities and bending stiffness. A Fortran program is developed by employing a finite difference method. In the algorithm, an implicit time integration and Newton-Raphson iteration are adopted. For the calculation of huge size of matrices, block tri-diagonal matrix method is applied, which is much faster than the well-known Gauss-Jordan method in two point boundary value problems. Some case studies are carried out and the results of numerical simulations are compared with a in-house program of WHOI Cable with good agreements.
분리막 소재의 투과도와 선택도 사이의 trade-off 관계로 인해 여전히 많은 연구가 필요하다. 특히 고분자 분리막에 무기물 나노입자가 들어가 있을 때, 기체투과 거동의 학문적 이해는 여전히 부족하다. 따라서 본 연구에서는 분리막 소재로 가장 많이 사용되는 PDMS에 2~5 nm의 기공을 가지고 있으며 직경이 약 5 nm 크기의 aluminosilicate hollow nanoparticles인 allophane을 이용하여 복합매질 분리막을 제조하여 기체투과특성을 연구하였다. 대표적인 분리막 소재인 PDMS에 친수성 allophane, 그리고 나노입자에 undecylenic acid로 표면을 개질한 allophane을 막 내부에 고르게 분산시켜 함량 별로 복합매질 분리막을 제조하였다. 나노입자가 분산된 혼합매질 분리막 내에서 기체의 투과 특성을 파악하고, 이에 따른 기체투과 거동과 나노입자가 가지고 있는 기공의 역할을 평가하고자 하였다. 표면개질된 allophane을 첨가함에 따라 기체 투과도와 산소/질소 그리고 이산화탄소/메탄의 선택도가 동시에 점진적으로 향상되는 결과를 얻었다.
개수로내의 검변 및 급변 부정류 해석을 위해서 dynamic wave식을 기본방정식으로 하고 이를 불연속 보간함수와 upstream weighting 을 도입한 Petrov-Galerkin 기법에 의해 해석하는 유한요소모형을 개발하였다. 매트릭스 안정성 해석 결과 Petrov-Galerkin기법은 단파장에서의 선택적 감쇠능력과 위상오차에 있어 우수한 것으로 나타났다. 반면에 Preissmann기법은 단파장에서의 선택적 감쇠능력과 위상오차에 있어 열등한 것으로 나타났고, Bubnov-Galerkin 기법은 비감쇠특성을 나타내고 있어 단파장 영역에서 발산해를 일으키는 주요원인임을 확인할 수 있었다. Petrov-Galerkin 방법은 Courant수의 넓은 범위에서 높은 주파수를 가진 진행파에 대한 선택적인 감쇠와 작은 Courant 수의 범위에서 양호한 위상정도를 가지는 이상적인 조합을 나타내고 있어 점변 및 급변 부정류 해석에 있어 이상적인 기법으로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.
Cao, Peng;Cui, Di;Ming, Yanzhen;Vardhanabhuti, Varut;Lee, Elaine;Hui, Edward
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제25권4호
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pp.293-299
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2021
Purpose: To accelerate magnetic resonance fingerprinting (MRF) by developing a flexible deep learning reconstruction method. Materials and Methods: Synthetic data were used to train a deep learning model. The trained model was then applied to MRF for different organs and diseases. Iterative reconstruction was performed outside the deep learning model, allowing a changeable encoding matrix, i.e., with flexibility of choice for image resolution, radiofrequency coil, k-space trajectory, and undersampling mask. In vivo experiments were performed on normal brain and prostate cancer volunteers to demonstrate the model performance and generalizability. Results: In 400-dynamics brain MRF, direct nonuniform Fourier transform caused a slight increase of random fluctuations on the T2 map. These fluctuations were reduced with the proposed method. In prostate MRF, the proposed method suppressed fluctuations on both T1 and T2 maps. Conclusion: The deep learning and iterative MRF reconstruction method described in this study was flexible with different acquisition settings such as radiofrequency coils. It is generalizable for different in vivo applications.
In recent years, the use of natural fiber as reinforcement in polymer composites to replace synthetic fiber such as glass fiber is receiving increasing attention. Because of increasing usage according to the high demand, the cost of thermoplastic has increased rapidly over the past decades. We used a thermoplastic polymer(polypropylene) as the matrix and a lignocellulosic material(rice-husk flour) as the reinforcement filler to prepare a particle-reinforced composite to examine the possibility of using lignocellulosic material as reinforcement filler and to determine data of test results for physical, mechanical and morphological properties of the composite according to the reinforcement filler content in respect to thermoplastic polymer, In this study, PLA/PP rice-husk fiber-reinforced thermoplastic composites that made by the hot press molding method according to appropriate manufacturing process was evaluated as mechanical properties.
An efficient three-dimensional (3D) inversion of magnetotelluric (MT) data can be carried out by using approximate sensitivities or avoiding the calculation of a full sensitivity matrix. In this paper, we propose approximate sensitivities for efficient 3D MT inversion based on the Gauss-Newton method and test and compare four kinds of sensitivities. Applying the four sensitivities to both synthetic and field data shows that the effects of sensitivities are highly dependent on data and thus applying various combinations of sensitivities is recommended for efficient inversion and good images.
Transforming growth factor $-{\beta}$ is one of the polypeptide growth factors that mediate the activity of mesenchymal cells and regulate wound healing process via cell proliferation, migration and extracellular matrix formation. The purposes of this study is to evaluate the effects of transforming growth factor $-{\beta}$ on the protein synthetic activity of human periodontal ligament cells and human gingival fibroblasts. The cells which were prepared were primary cultured gingival fibroblasts and periodontal ligament cells from humans, and the fourth or sixth subpassage were used in the experiments. Cells were seeded and at a confluent state, 0, 0.5, I, 2.5, 5, 10 ng/ml $TGF-{\beta}$ and $2{\mu]Ci/ml\;[^3H]$ proline were added to the cells and cultured for 24 hours. Then, 1 and 5 ng/ml concentrations were selected and added to confluent cells and cultured for 24 and 48 hours. They were labeled with $2{\mu}Ci/ml\;[^3H]$ proline for 24 hours and a collagen assay was done by the Peterkofsky and Diegelman method. The results were presented as the mean disintegration per minute (dpm) per well and S.D. of four determinations, The results were as follows. : The total protein, collagen and noncollagenous protein synthesis in periodontal ligament cells and gingival fibroblasts were increased dose- dependently by transforming growth factor-p to 2.5-5 ng/ml concentration and decreased at 10 ng/ml concentration. The percent of collagen was slightly changed according to the concentration of transforming growth factor-po The effect of transforming growth $factor-{\beta}$ was not specific for collagen synthesis since it increased the total, noncollagenous and collagenous protein, simultaneously. In the comparison of protein synthetic activity between the human periodontal ligament cells and human gingival fibroblasts, the human gingival fibroblasts had higher activities than the human periodontal ligament cells at all times and concentrations of $TGF-{\beta}$. In the comparison of protein synthetic activity between the 24 hour effect and the 48 hour effect of $TGF-{\beta}$, the 48 hour cultured cells' synthetic activity decreased more than the 24 hour cultured cells at human periodontal ligament cells and human gingival fibroblasts. In conclusion, $TGF-{\beta}$ has important roles in the stimulation of protein synthesis in human periodontal ligament cells and human gingival fibroblasts. Thus, it may be useful for clinical application in periodontal regenerative procedures.
The extended Born, or localized nonlinear approximation of integral equation (IE) solution has been applied to inverting single-hole electromagnetic (EM) data using a cylindrically symmetric model. The extended Born approximation is less accurate than a full solution but much superior to the simple Born approximation. When applied to the cylindrically symmetric model with a vertical magnetic dipole source, however, the accuracy of the extended Born approximation is greatly improved because the electric field is scalar and continuous everywhere. One of the most important steps in the inversion is the selection of a proper regularization parameter for stability. Occam's inversion (Constable et al., 1987) is an excellent method for obtaining a stable inverse solution. It is extremely slow when combined with a differential equation method because many forward simulations are needed but suitable for the extended Born solution because the Green's functions, the most time consuming part in IE methods, are repeatedly re-usable throughout the inversion. In addition, the If formulation also readily contains a sensitivity matrix, which can be revised at each iteration at little expense. The inversion algorithm developed in this study is quite stable and fast even if the optimum regularization parameter Is sought at each iteration step. Tn this paper we show inversion results using synthetic data obtained from a finite-element method and field data as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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