In carrying out the elastic-plastic analysis, four conditions (equilibrium equation, constitutive equation, condition of compatibility and yield condition) should be satisfied. In welding, the temperature largely changed from a melting temperature to a room temperature. So, yield stress of materials largely changed, too. In particular, yield stress becomes about zero over $700^{\circ}C$. The analysis should be carried out under the condition that equivalent stress generated in temperature increment ${\Delta}T$ did not exceed yield stress of materials at high temperature over $700^{\circ}C$. It should be sufficiently recognized that the obtained results were not reliable if this condition was not satisfied.
: A DNA analysis system based on fluorescence analysis has to have a DNA amplifying thermal cycle system. DNA amplification is executed by the temperature control. Accuracy of fluorescence analysis is influenced by the temperature control technology. For that reason, the temperature control is core technology in developing the DNA analysis system. Therefore, the objective of this paper is to develop the hardware to apply thermoelectric module to the DNA amplifying thermal cycle system. In order to verify the developed hardware for controlling the temperature of thermoelectric module, a DNA amplifying thermal cycle test was performed. From the test, the developed hardware controlled the temperature of thermoelectric module successfully. Therefore, it is expected that the developed hardware can be applied to the DNA amplifying thermal cycle system.
It has been a challenge for researchers to accurately measure high temperature creep strain online without damaging the mechanical properties of the pipe surface. To this end, a noncontact method for measuring high temperature strain of a main steam pipe based on digital image correlation was proposed, and a system for monitoring of high temperature strain was designed and developed. Wavelet thresholding was used for denoising measurement data. The sub-pixel displacement search algorithm with curved surface fitting was improved to increase measurement accuracy. A field test was carried out to investigate the designed monitoring system of high temperature strain. The measuring error was less than $0.4ppm/^{\circ}C$, which meets actual measurement requirements for engineering. Our findings provide a new way to monitor creep damage of the main steam pipe of a boiler of an ultra-supercritical power plant in service.
In this paper, weekly maximum power demand forecasting method in consideration of temperature estimation using a time series model was presented. The method removing weekly, seasonal variations on the load and irregularities variation due to unknown factor was presented. The forecasting model that represent the relations between load and temperature which get a numeral expected temperature based on the past 30 years(1961~1990) temperature was constructed. Effect of holiday was removed by using a weekday change ratio, and irregularities variation was removed by using an autoregressive model. The results of load forecasting show the ability of the method in forecasting with good accuracy without suffering from the effect of seasons and holidays. Percentage error load forecasting of all seasons except summer was obtained below 2 percentage. (author). refs., figs., tabs.
CRISPR-Cas system is being used as a powerful genome editing tool with developments focused on enhancing its efficiency and accuracy. Recently, the miniature CRISPR-Cas12f1 system, which is small enough to be easily loaded onto various vectors for cellular delivery, has gained attention. In this study, we explored the influence of temperature conditions on multiplex genome editing using CRISPR-Cas12f1 in an Escherichia coli model. It was revealed that when two distinct targets in the genome are edited simultaneously, the editing efficiency can be enhanced by allowing cells to recover at a reduced temperature during the editing process. Additionally, employing 3'-end truncated sgRNAs facilitated the simultaneous single-nucleotide level editing of three targets. Our results underscore the potential of optimizing recovery temperature and sgRNA design protocols in developing more effective and precise strategies for multiplex genome editing across various organisms.
It is the most important sucess factor for the electricity generation industry to minimize operations cost of surplus electricity generation through accurate demand forecasts. Temperature forecast is a significant input variable, because power demand is mainly linked to the air temperature. This study estimates the information value of the temperature forecast by analyzing the relationship between electricity load and daily air temperature in Korea. Firstly, several characteristics was analyzed by using a population-weighted temperature index, which was transformed from the daily data of the maximum, minimum and mean temperature for the year of 2005 to 2007. A neural network-based load forecaster was derived on the basis of the temperature index. The neural network then was used to evaluate the performance of load forecasts for various types of temperature forecasts (i.e., persistence forecast and perfect forecast) as well as the actual forecast provided by KMA(Korea Meteorological Administration). Finally, the result of the sensitivity analysis indicates that a $0.1^{\circ}C$ improvement in forecast accuracy is worth about $11 million per year.
The regression models for the water temperatures of Ban Byeon Stream and Yong Jeon stream were developed using multi-regression method. It was also investigated that the applicability of the stream temperature prediction to two-dimensional numerical simulation to predict the vertical water temperature in Imha Reservoir. Air temperature and dew point as independent variables were selected to be applicable to cases with the different variation of flow rates. The data division of water temperature using a cutoff flow rate of $20m^3/s$ was found to reduce the prediction error of the stream temperature. The mean absolute percent error of the numerical simulation results of the vertical water temperature in Imha Reservoir using the regression models was 11%, which was only 4.3% lager than the simulation result using the measured stream temperature. Therefore, the regression models of the stream temperatures using multi-regression method applied in this study could be applied to predict the vertical water temperature in Imha Reservoir with a good accuracy.
Measurement of skin temperature is most frequently used to evaluate effect of sympathetic block. Sticker type skin temperature indicator, $ProChecker^{(R)}$, uses metamocolor, which changes the darkness of the color by giving and taking of electrons in response to temperature. We examined the accuracy of this skin temperature indicator in pain clinic patients who were treated with stellate ganglion block. Ten minutes before, and 10~20 minutes after stellate ganglion block, skin temperature on both dorsum of hand were measured using both $ProChecker^{(R)}$ and thermography concurrently. The results showed that skin temperature measured by $ProChecker^{(R)}$ was feasible, in correlation to thermography. Sticker type temperature indicator ($ProChecker^{(R)}$) is concluded as a useful monitor of skin temperature during nerve block in outpatient clinics.
Short-term load forecasting is essential to the electricity pricing and stable power system operations. The conventional weekday 24-hour load forecasting algorithms consider the temperature model to forecast maximum load and minimum load. But 24-hour load pattern forecasting models do not consider temperature effects, because hourly temperature forecasts were not present until the latest date. Recently, 3 hour temperature forecast is announced, therefore hourly temperature forecasts can be produced by mathematical techniques such as various interpolation methods. In this paper, a new 24-hour load pattern forecasting method is proposed by using similar day search considering the hourly temperature. The proposed method searches similar day input data based on the anomalous weather features such as continuous temperature drop or rise, which can enhance 24-hour load pattern forecasting performance, because it uses the past days having similar hourly temperature features as input data. In order to verify the effectiveness of the proposed method, it was applied to the case study. The case study results show high accuracy of 24-hour load pattern forecasting.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.922-931
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1993
Boundary element method was used to solve heat conduction problem for predicting temperature distribution in grain storage bin. Temperature of grain in storage is one of the three main abiotic factors, besides the intergranular gas composition and the grain moisture content, that determine the keeping quality and control measures used to protect grain from insects and damaging microflora. Collecting the temperature data at various points in the storage bins at different time of the day over a period of time is one way of finding the temperature distribution, this method requires a lot of time, cost and labour and less efficient. However data so collected serve useful purpose of being used to validate predicted temperature distribution using mathematical models. Mathematical models based on physical principles can potentially predict with accuracy the temperature distribution in a grain storage bin. Using the boundary element model the effect of bin wall material, ambient emperature, bin size etc. on temperature distribution can be studied. A knowledge of temperature distribution in stored grain not only helps in identifying active deterioration , but also gives an indication of potential for detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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