In deep open pit mines, slope stability is very important. Particularly, increasing the depths increase the risks in mines having weak rock mass. Blasting operations in this type of open pits may have a negative impact on slope stability. Several or combination of methods can be used in order to enable better analysis in this type of deep open-pit mines. Numerical modeling is one of these options. Many complex problems can be integrated into numerical methods at the same time and analysis, solutions can be performed on a single model. Rock failure criterions and rock models are used in numerical modeling. Hoek-Brown and Mohr-Coulomb terms are the two most commonly used rock failure conditions. In this study, mine planning and discontinuity conditions of a lignite mine facing two big landslides previously, has been investigated. Moreover, the presence of some damage before starting the study was identified in surrounding structures. The primary research of this study is on slope study. In slope stability analysis, numerical modeling methods with Hoek-Brown and Mohr-Coulomb failure criterions were used separately. Preparing the input data to the numerical model, the outcomes of patented-blast vibration minimization method, developed by co-author was used. The analysis showed that, the model prepared by applying Hoek-Brown failure criterion, failed in the stage of 10. However, the model prepared by using Mohr-Coulomb failure criterion did not fail even in the stage 17. Examining the full research field, there has been ongoing production in this mine without any failure and damage to surface structures.
본 연구에서는 복개터널 라이닝의 합리적인 모델링 방법 및 구속조건 등을 검토하기 위하여, 동일한 현장 조건에 대하여 현재 널리 적용되고 있는 구조공학적 모델링 방법과 지반공학적 모델링 방법을 이용하여 해석을 실시하였다. 해석결과로부터 각 모델링 방법의 문제점 및 복개터널 라이닝의 거동에 영향을 미치는 인자를 파악하였으며, 현장조건을 보다 합리적으로 모델링 할 수 있는 방안을 제시하였다. 해석결과 동일 조건하에서 모델링 방법에 따라 콘크리트 라이닝에 발생하는 변위 및 부재력은 약 53%의 차이가 발생하며, 구속조건의 차이에 따라 콘크리트 라이닝에 발생하는 변위 및 부재력은 약 32%의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 따라서 보다 합리적인 설계 및 해석을 위하여 현장조건에 맞는 구속조건 결정 및 현장계측 등을 통한 모델링 기법의 정확성 검증 등과 같은 다양한 연구가 수행되어져야 할 것으로 판단된다.
Comparative studies on mathematical modeling cognition feature were carried out between 15 excellent high school third-grade science students (excellent students for short) and 15 normal ones (normal students for short) in China by utilizing protocol analysis and expert-novice comparison methods and our conclusions have been drawn as below. 1. In the style, span and method of mathematical modeling problem representation, both excellent and normal students adopted symbolic and methodological representation style. However, excellent students use mechanical representation style more often. Excellent students tend to utilize multiple-representation while normal students tend to utilize simplicity representation. Excellent students incline to make use of circular representation while normal students incline to make use of one-way representation. 2. In mathematical modeling strategy use, excellent students tend to tend to use equilibrium assumption strategy while normal students tend to use accurate assumption strategy. Excellent students tend to use sample analog construction strategy while normal students tend to use real-time generation construction strategy. Excellent students tend to use immediate self-monitoring strategy while normal students tend to use review-monitoring strategy. Excellent students tend to use theoretical deduction and intuitive judgment testing strategy while normal students tend to use data testing strategy. Excellent students tend to use assumption adjustment and modeling adjustment strategy while normal students tend to use model solving adjustment strategy. 3. In the thinking, result and efficiency of mathematical modeling, excellent students give brief oral presentations of mathematical modeling, express themselves more logically, analyze problems deeply and thoroughly, have multiple, quick and flexible thinking and the utilization of mathematical modeling method is shown by inspiring inquiry, more correct results and high thinking efficiency while normal students give complicated protocol material, express themselves illogically, analyze problems superficially and obscurely, have simple, slow and rigid thinking and the utilization of mathematical modeling method is shown by blind inquiry, more fixed and inaccurate thinking and low thinking efficiency.
상 디자인을 모델링 하는 ABS 방법은 물체의 기하학적 특성 속성 정보(점, 곡선, 기울기 등)를 기반으로 하는 모델링 방법으로서, 디자이너들에게 직관적으로 디자인할 수 있게 지원해 준다. ABS 모델링은 다각 패치에 대해 직각삼각형, 정사각형과 같은 항상 균일한 도메인을 가지고 모델링 한다. 이와 같은 방법은 모델링의 속도는 단축시킬 수 있으나 물체 모델링의 특성들과의 보간 과정에서 디자이너의 의도와 다른 오차가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문은 이러한 오차를 최소화하기 위하여 코드랭스 도메인 기법을 이용한 ABS 모델링 방법을 제안한다. 비 균일 도메인을 생성하는 방법 중 하나인 코드랭스 기법은 형상을 구성하는 각 속성들의 길이와 형태에 따라 도메인을 변화시키는 방법이다. 코드랭스 도메인 기법은 MEL을 이용하여 구현하였다.
In this research, the automatic synthesis of knowledge models is proposed. which are the basis of the methods using qualitative models adapted widely in fault diagnosis and hazard evaluation of chemical processes. To provide an easy and fast way to construct accurate causal model of the target process, the Role-Behavior modeling method is developed to represent the knowledge of modularized process units. In this modeling method, Fault-Behavior model and Structure-Role model present the relationship of the internal behaviors and faults in the process units and the relationship between process units respectively. Through the multiple modeling techniques, the knowledge is separated into what is independent of process and dependent on process to provide the extensibility and portability in model building, and possibility in the automatic synthesis. By taking advantage of the Role-Behavior Model, an algorithm is proposed to synthesize the plant-wide causal model, Fault-Causality Graph (FCG) from specific Fault-Behavior models of the each unit process, which are derived from generic Fault-Behavior models and Structure-Role model. To validate the proposed modeling method and algorithm, a system for building FCG model is developed on G2, an expert system development tool. Case study such as CSTR with recycle using the developed system showed that the proposed method and algorithm were remarkably effective in synthesizing the causal knowledge models for diagnosis of chemical processes.
Protein loops are often involved in diverse biological functions, and some functional loops show conformational changes upon ligand binding. Since this conformational change is directly related to ligand binding pose and protein function, there have been numerous attempts to predict this change accurately. In this study, we show that it is plausible to obtain meaningful ensembles of loop conformations for flexible, ligand-binding protein loops efficiently by applying a loop modeling method. The loop modeling method employs triaxial loop closure algorithm for trial conformation generation and conformational space annealing for global energy optimization. When loop modeling was performed on the framework of ligand-free structure, loop structures within $3\AA$ RMSD from the crystal loop structure for the ligand-bound state were sampled in 4 out of 6 cases. This result is encouraging considering that no information on the ligand-bound state was used during the loop modeling process. We therefore expect that the present loop modeling method will be useful for future developments of flexible protein-ligand docking methods.
For model calibration in rainfall-runoff modeling, streamflow data at a specific outlet is obviously required but is not sufficient to identify parameters of a model since numerous parameter combinations can result in very similar model performance measures (i.e. objective functions) and indistinguishable simulated hydrographs. This phenomenon has been called 'equifinality' due to inherent parameter uncertainty involved in rainfall-runoff modeling. This study aims to investigate catchment responses in time and space to various uncertain parameter sets in distributed rainfall-runoff modeling. Seven plausible (or behavioral) parameter sets, which guarantee identically-good model performances, were sampled using deterministic and stochastic optimization methods entitled SCE and SCEM, respectively. Then, we applied them to a computational tracer method linked with a distributed rainfall-runoff model in order to trace and visualize potential origins of streamflow at a catchment outlet. The results showed that all hydrograph simulations based on the plausible parameter sets were performed equally well while internal catchment responses to them showed totally different aspects; different parameter values led to different distributions with respect to the streamflow origins in space and time despite identical simulated hydrographs. Additional information provided by the computational tracer method may be utilized as a complementary constraint for filtering out non-physical parameter set(s) (or reducing parameter uncertainty) in distributed rainfall-runoff modeling.
CAD를 이용한 제품의 설계는 전체적인 제품개발공정의 효율성에 있어 핵심적인 역할을 하고 있다. 따라서 설계자가 어떻게 제품을 모델링 하느냐에 따라 모델의 품질이 달라질 수 있으며 이는 이후에 진행되는 하위 공정의 효율성에 지대한 영향을 끼치게 된다. 이에 본 논문에서는 모델의 품질을 향상할 수 있는 모델링 교육 시 강조하여야 할 3가지 개념을 제시하였다. 이러한 개념을 대학에서의 CAD교육에 적용함으로써, 작게는 모델의 변환과정에 소요되는 시간 및 노력을 현저히 감소시키고, 나아가 제품개발공정의 효율성향상과 동시에 궁극적으로, CAD와 CAM같은 서로 다른 도메인간의 통합에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대한다.
In this study, neighborhood facility and office building to target two cases were performed BIM process. In the initial design phase of the planning process was conducted for the BIM process modeling, BIM in the design stage while performing the required range and level of the process were studied. Accordingly, from architectural firms to leverage BIM process, the proposed methods, efficient use of the modeling process proposed. Quality management information and input for the modeling and design process should be determined from the initial design and construction, including, for each field should be considered BIM, which require an appropriate range of information, according to these requirements, BIM creation and expansion of the level of information should be clearly defined. Perform the procedure for BIM in the process of communicating with stakeholders is critical. In addition, the input data and output data needed to perform management and to perform at the level obtained BIM design process and the model should be clear.
This paper aims to develop models to accurately predict the behavior of fresh concrete exposed to vibration using artificial neural networks (ANNs) model and regression model (RM). For this purpose, behavior of a full scale precast concrete mold was investigated experimentally and numerically. Experiment was performed under vibration with the use of a computer-based data acquisition system. Transducers were used to measure time-dependent lateral displacements at some points on mold while both mold is empty and full of fresh concrete. Modeling of empty and full mold was made using both ANNs and RM. For the modeling of ANNs: Experimental data were divided randomly into two parts. One of them was used for training of the ANNs and the remaining part was used for testing the ANNs. For the modeling of RM: Sinusoidal regression model equation was determined and the predicted data was compared with measured data. Finally, both models were compared with each other. The comparisons of both models show that the measured and testing results are compatible. Regression analysis is a traditional method that can be used for modeling with simple methods. However, this study also showed that ANN modeling can be used as an alternative method for behavior of fresh concrete exposed to vibration in precast concrete structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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