Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.963-968
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2006
The main purpose of this paper is to investigate the stability of water tower with a relatively small footing. The water tower is modeled that the column carrying a container is supported by a rotational spring at the base and is of constant cross-section, with a weight per unit length of column axis. The column model is based on the Bernoulli-Euler beam theory. The Runge-Kutta method and Determinant Search method are used to perform the integration of the governing differential equation and to determine the critical values(critical own weight. and critical buckling load), respectively. The critical buckling loads are calculated over a range of system parameters: the rotational stiffness parameter, the dimensionless radius of container and the own weight parameter of the column. The relation between the rotational stiffness parameter and the critical own weight parameter of the column is analyzed.
The rheological measurement of polypropylene (PP) has been performed using a rheometer, an intrinsic viscometer, and an MI machine to predict the molecular weight and the molecular weight distribution. Also, GPC has been used for the determination of the molecular structure. The distribution broadness parameter using modified Carreau model has been used to make the correlation between the rheological parameter and the molecular structure instead of the rheological PI (polydispersity index) which is determined from the cross of modulus from the dynamic oscillatory measurement. Even though the rheological PI is useful to determine the molecular weight distribution of the PP using controlled rheology, which has narrow and uniform molecular weight distribution, but not suitable to determine the molecular weight distribution of the PP made from direct polymerization which has broad and various molecular weight distribution. However the distribution broadness parameter which determined from the index of the shear thinning of the PP melt well predicts the molecular weight distribution of PP.
Purpose: The purpose of this study will demonstrate that relationship between scoliosis and gait factor and foot weight bearing in ambulation. Methods: Subjects were 40 elementary students. A normal control group consisted of a total of 20 children without any known musculoskeletal disorders and an AIS group of 20 children with mild AIS (defined by a Cobb angle between 10 and $25^{\circ}$) were recruited. Measurements were scoliometer screening test, Cobb angle, gait parameter (rate of swing/stance phase, gait velosity), foot weight bearing (entire, fore, hind). Results: Scoliometer screening test (P = 0.000) and X-ray Cobb angle (P = 0.000) significant difference of group which was significantly higher in the AIS group. Gait parameter not showed significant difference. Forefoot weight bearing was significantly higher in the AIS group than more normal group. Conclusion: It seems that the results of weight bearing analysis in ambulation may be used in modifying rehabilitation programs for individual needs of patients with idiopathic scoliosis.
The purpose of training a convolutional neural network (CNN) is to obtain weight factors that give high classification accuracies. The initial values of hyper-parameters affect the training results, and it is important to train a CNN with a suitable hyper-parameter set of a learning rate, a batch size, the initialization of weight factors, and an optimizer. We investigate the effects of a single hyper-parameter while others are fixed in order to obtain a hyper-parameter set that gives higher classification accuracies and requires shorter training time using a proposed VGG-like CNN for training since the VGG is widely used. The CNN is trained for four datasets of CIFAR10, CIFAR100, GTSRB and DSDL-DB. The effects of the normalization and the data transformation for datasets are also investigated, and a training scheme using merged datasets is proposed.
Deep learning has been used for various processing centered on image recognition. One core algorithms of the deep learning, convolutional neural network is an deep neural network that specialized in image recognition. In this paper, we use a convolutional neural network to classify forest insects and propose an optimization method. Experiments were carried out by combining two weight initialization and six parameter update methods. As a result, the Xavier-SGD method showed the highest performance with an accuracy of 82.53% in the 12 different combinations of experiments. Through this, the latest learning algorithms, which complement the disadvantages of the previous parameter update method, we conclude that it can not lead to higher performance than existing methods in all application environments.
The change in bodyweight, organ weight and the amount of water intake were investigated to assess the effect on a range of toxicological parameters of varying dosages of polyacetylene compounds. Concerning inhibition of solid tumor growth induced by Sarcoma-180 cells in the ICR mouse strain, relytionships between the dosage of polyacetylene compoilnds used and several toxicological parameters were observed. When 40μmoles/kg b.w. of panaxydol tvas administered for 3 consecutive days, the suppression of body weight growth in Wistar rats was about 17% that of the control group, however, the body weight gain was normalized 4 days after stopping arlnlinistration of the polyacetylene compounds. When the dosage of polyacetylenes was reduced to 20μmoles/kg b.w., the change in body weight gain was alleviated to within l0% of the control and the suppremission of the body weight gain increased in order for Panaxydol, Panaxynol, and Panaxytriol. The organ weight did not show any significant change between the control and the polyacetylene administered groups. Electron micrographs of the liver tissues of ICR mice injected with 40Umoles/kg b.w. of panaxydol gave no further significant information about toxicological changes. Keywords Polyacrtylenes, toxicological parameters, body weight, panaxydol, organ weight, electron micrographs .
Variable sampling rate(VSR) scheme varies the sampling rate for the current sample depending on the previous value of the control statistic. In this paper, we propose EWMA control charts with variable parameter(VP) scheme, which allows both the sample rate(the sample size or the sampling interval) and the weight to vary. We investigate the effectiveness of the VP scheme relative to the fixed parameter(FP) scheme and the VSR scheme in EWMA control charts. It is shown that using the VP scheme gives some improvements to the ability in detecting small and moderate shifts in the process normal mean.
The expansion of two different kinds of hydrodynamic size of polymethyl methacrylate (PMMA Mw: 1.56- 2.04 ${\times}$ 106 g/mol) has been measured by dynamic light scattering and viscometry above the Flory $\theta$ temperature of the variou s solvents such as n-butyl chloride, 3-heptanone, and 4-heptanone. The expansion of PMMA chains was analyzed in terms of universal temperature parameters and also compared with previous results of polystyrene (PS) system. First it was found that simple $\tau/{\tau}c$ parameter no longer had its universality for the expansion behavior of hydrodynamic size in the chemically different linear polymer chains. However after modifying ${\tau}/{\tau}c$ parameter into $(Mw/Ro2)3}2(\tau/\tauc)$, we observed a much better universality for both PMMA and PS systems. Here Mw, Ro, $\tau[=(T-{\theta}$)/${\theta}$]$, and ${\tau}c[=({\theta}-Tc)/Tc]$ are defined as the weight average molecular weight, the unperturbed end-to-end distance, the reduced temperature and the reduced critical temperature, respectively.
An approach to make the information bound sharper in median-unbiased estimation, based on an analogue of the Cramer-Rao inequality developed by Sung et al. (1990), is introduced for continuous densities with a nuisance parameter by considering information quantities contained both in the parametric function of interest and in the nuisance parameter in a linear fashion. This approach is comparable to that of improving the information bound in mean-unbiased estimation for the case of two unknown parameters. Computation of an optimal weight corresponding to the nuisance parameter is also considered.
A family of sixth-order multiple-root solver have been developed and the special case of weight function is investigated. The dynamical analysis of selected iterative schemes with uniparametric polynomial weight function are studied using Möbius conjugacy map applied to the form ((z - A)(z - B))m and the stability surfaces of the strange fixed points for the conjugacy map are displayed. The numerical results are shown through various parameter spaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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