The in-situ stresses of concrete are an essential index for assessing the safety performance of concrete structures. Conventional methods for pore pressure release often face challenges in selecting drilling ring parameters, uncontrollable stress release, and unstable detection accuracy. In this paper, the parameters affecting the results of the concrete ring hole stress release method are cross-combined, and finite elements are used to simulate the combined parameters and extract the stress release values to establish a training set. The GridSearchCV function is utilized to determine the optimal hyperparameters. The mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and coefficient of determination (R2) are used as evaluation indexes to train the gradient boosting decision tree (GBDT) algorithm, and the other three common algorithms are compared. The RMSE of the GBDT algorithm for the test set is 4.499, and the R2 of the GBDT algorithm for the test set is 0.962, which is 9.66% higher than the R2 of the best-performing comparison algorithm. The model generated by the GBDT algorithm can accurately calculate the concrete in-situ stresses based on the drilling ring parameters and the corresponding stress release values and has a high accuracy and generalization ability.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.25
no.3
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pp.552-562
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2001
Measurement of average of heat transfer and friction coefficients were obtained with air flowing through electrically heated ducts having square, rectangular(aspect ration, 5), and triangular cross section for range of surface temperature from $540^{\circ}$to $1780^{\circ}$ R and Reynolds number from 1000 to 330,000. The results indicates that the effect of heat flux on correlations of the average heat transfer and friction coefficients is similar to that obtained for circular tubes in previous investigation and was nearly eliminated by evaluating the physical properties and density of the air a film temperature halfway between the average surface and fluid bulk temperatures, With the Nusselt and Reynolds numbers on the hydraulic diameter of the ducts, the data for the noncircular ducts could be represented by the same equations obtained in the previous investigation for circular tubes. Correlation of the average difference between the surface corner and midwall temperatures for the square duct was in agreement with predicted values from a previous analysis. However, for the rectangular and triangular ducts, the measured corner temperature was greater by approximately 20 and 35 percent, respectively, than the values predicted by analysis.
A numerical study on the similarity of the developing laminar flows between in a straight duct rotating about an axis perpendicular to that of the duct and in a stationary curved duct was carried out. In order to clarify the analogy of two flows, dimensionless parameters K/sub LR/ = Re/(equation omitted) and Rossby number, Ro, in a rotating straight duct were used as a set corresponding to Dean number K/sub LC/ = Re/(equation omitted), and curvature ratio, λ, in a stationary curved duct. For the large values of Ro and λ, it is shown that the flow field satisfies the 'asymptotic invariance property', that is, there are strong quantitative similarities between the two flows such as flow patterns, friction factors, and maximum axial velocity magnitudes for the same values of K/sub LR/ and K/sub LC/ if they are correlated with dimensionless axial distances Z/sub R/ = z/(equation omitted) for a rotating duct flow and Z/sub C/ = z/(equation omitted) for a stationary curved duct flow.
Alcohol consumption triggers toxic effect to organs and tissues in the human body. The risks are essentially thought to be related to ethanol content in alcoholic beverages. The identification of ethanol in blood samples requires rapid, minimal sample handling, and non-destructive analysis, such as Raman Spectroscopy. This study aims to apply Raman Spectroscopy for identification of ethanol in blood samples. Silver nanoparticles were synthesized to obtain Surface Enhanced Raman Spectroscopy (SERS) spectra of blood samples. The SERS spectra were used for Partial Least Square (PLS) for determining ethanol quantitatively. To apply PLS method, $920{\sim}820cm^{-1}$ band interval was chosen and the spectral changes of the observed concentrations statistically associated with each other. The blood samples were examined according to this model and the quantity of ethanol was determined as that: first a calibration method was established. A strong relationship was observed between known concentration values and the values obtained by PLS method ($R^2=1$). Second instead of then, quantities of ethanol in 40 blood samples were predicted according to the calibration method. Quantitative analysis of the ethanol in the blood was done by analyzing the data obtained by Raman spectroscopy and the PLS method.
In order to develop the square wave voltammetric method determining cimetidine in an ampoule for injection, $5.00{\times}10^{-4}\;M$ cimetidine HCl solutions prepared with phosphate buffers of various pH values (3.01~8.97) were investigated by SWV. The well defined single peak due to the electrochemical reduction of -C=N-C$\equiv$N- in the structure of cimetidine moved towards the cathodic direction by -0.051V/pH as the pH values were increased indicating the involvement of hydrogen in its reduction. The calibration curves of cimetidine HCl in the concentration range between $1.00{\times}10^{-5}\;M$ and $5.00{\times}10^{-3}\;M$ prepared using three phosphate buffers yielded the slopes of 127,407nA/M (pH 3.01), 115,125nA/M (pH 5.00) and 111,287nA/M(pH 7.00) with excellent linearities of $R^2{\geqq}0.9997$. When one ampoule of Tagma Inj.$^{(R)}$ was analyzed by standard addition method by SWV, the within-day precision study (n=4) on the day of sample preparation resulted in the contents of cimetidine as $203{\pm}3.8\;mg$ (102% of the specified contents, RSD of 1.9%) and the inter-day precision (n=4) through 5 days was reasonable as 1.3% of RSD.
This tutorial review provides a general account of the electrochemical behavior of quinones and their various applications. Quinone electrochemistry has been investigated for a long time due to its complexity. A simple point of view is developed that considers the relative stability of the reduced quinone species and the values of the first and second reduction potentials. The 9-membered square scheme in buffered aqueous solutions is explained and semiquinone radical stability is discussed in this context. Quinone redox reaction has also been employed in various studies. Diverse examples are presented under three broad categories defined by the roles of quinone: molecular tool for physical chemistry, versatile electron mediator, and charge storage for energy conversion devices.
We measured the Dill and Mack model parameters that determine the exposure and development characteristics of photoresists, respectively. First, photoresist samples were prepared while altering the exposure dose, and changes in transmittance were measured. Analyzing these results, the Dill model parameters A, B, and C were determined. In particular, the exact solution of the Dill model equation was used to determine the C parameter. In addition, changes in thickness were measured as a function of development time for different exposure doses, and the Mack model parameters Rmin, Rmax, a, and n were determined using the results. We also determined parameter values for the reduced Mack model that uses only three parameters, Rmin, Rmax, and n. The root mean square error between the model predictions and the measured values for the photoresist thickness was found to increase slightly compared to the case using the original Mack model with four parameters.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.4
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pp.236-244
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2024
A representative problem in domestic chestnut industry is the high loss of flesh due to excessive knife peeling in order to increase the peeling rate, resulting in a decrease in production efficiency. In this study, a prediction model for weight loss rate of chestnut by stage of knife peeling process was developed as undergarment study to optimize conditions of the machine. 51 control conditions of the two-stage blade peeler used in the experiment were derived and repeated three times to obtain a total of 153 data. Machine learning(ML) models including artificial neural network (ANN) and random forest (RF) were implemented to predict the weight loss rate by chestnut peel stage (after 1st peeling, 2nd peeling, and after final discharge). The performance of the models were evaluated by calculating the values of coefficient of determination (R), normalized root mean square error (nRMSE), and mean absolute error (MAE). After all peeling stages, RF model have better prediction accuracy with higher R values and low prediction error with lower nRMSE and MAE values, compared to ANN model. The final selected RF prediction model showed excellent performance with insignificant error between the experimental and predicted values. As a result, the proposed model can be useful to set optimum condition of knife peeling for the purpose of minimizing the weight loss of domestic chestnut flesh with maximizing peeling rate.
Objective: The objective of this study was to develop a model for estimating the carcass weight of Hanwoo cattle as a function of body measurements using three different modeling approaches: i) multiple regression analysis, ii) partial least square regression analysis, and iii) a neural network. Methods: Data from a total of 134 Hanwoo cattle were obtained from the National Institute of Animal Science in South Korea. Among the 372 variables in the raw data, 20 variables related to carcass weight and body measurements were extracted to use in multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network to estimate the cold carcass weight of Hanwoo cattle by any of seven body measurements significantly related to carcass weight or by all 19 body measurement variables. For developing and training the model, 100 data points were used, whereas the 34 remaining data points were used to test the model estimation. Results: The R2 values from testing the developed models by multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network with seven significant variables were 0.91, 0.91, and 0.92, respectively, whereas all the methods exhibited similar R2 values of approximately 0.93 with all 19 body measurement variables. In addition, relative errors were within 4%, suggesting that the developed model was reliable in estimating Hanwoo cattle carcass weight. The neural network exhibited the highest accuracy. Conclusion: The developed model was applicable for estimating Hanwoo cattle carcass weight using body measurements. Because the procedure and required variables could differ according to the type of model, it was necessary to select the best model suitable for the system with which to calculate the model.
This study was carried out to investigate the change of blood compositions by age in Hanwoo, and a total of 866 of Hanwoo, which consisted with 638 of steer and 228 of bulls, were used to measure serum concentrations. A multiple regression equation was estimated with collection age and blood composition as independent and dependent variables, respectively. Complicated regression equations for blood compositions in steer and bulls were IGF-I(cubic), calcium (linear), and IP(linear). Linear and cubic equations were fitted to testosterone in steer and creatinine in bulls, respectively. A cubic equation in steer and linear equation in bulls were fitted to HDLC. Equations of quadratic in steer and cubic in bulls were fitted to concentration of triglyceride, globulin, and A/G ratio. BUN was fitted by equations of cubic in steer and quadratic in bulls. TP and albumin were fitted by equations of quadratic in steer and linear in bulls. A cubic regression equation did not explain the change of cortisol by age in steer and bulls. A cubic regression equation did explain the change of glucose by age in steer, but not in bulls. Higher R-square values (R-SQUARE>0.1) were estimated to IGF-1, albumin, creatinine, Inorganic phosphorous(IP) and HDLC in steer, and testosterone, IGF-I, TP, albumin, glucose, creatinine, IP, and HDLC in bulls for the fitted regression equations of blood compositions. Therefore, IGF-I, albumin, creatinine, IP, and HDLC were regarded as comparatively large variation by age in steer and bulls.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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