Shin, Dongwoo;Kim, Min Sup;Yang, Chae Eun;Lee, Won Jai;Roh, Tai Suk;Baek, Wooyeol
Archives of Plastic Surgery
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v.46
no.5
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pp.399-404
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2019
Background The objectives of this study were to design polycaprolactone nanofibers with a radial pattern using a modified electrospinning method and to evaluate the effect of radial nanofiber deposition on mechanical and biological properties compared to non-patterned samples. Methods Radially patterned polycaprolactone nanofibers were prepared with a modified electrospinning method and compared with randomly deposited nanofibers. The surface morphology of samples was observed under scanning electron microscopy (SEM). The tensile properties of nanofibrous mats were measured using a tabletop uniaxial testing machine. Fluorescence-stained human bone marrow stem cells were placed along the perimeter of the radially patterned and randomly deposited. Their migration toward the center was observed on days 1, 4, and 7, and quantitatively measured using ImageJ software. Results Overall, there were no statistically significant differences in mechanical properties between the two types of polycaprolactone nanofibrous mats. SEM images of the obtained samples suggested that the directionality of the nanofibers was toward the central area, regardless of where the nanofibers were located throughout the entire sample. Florescence images showed stronger fluorescence inside the circle in radially aligned nanofibers, with significant differences on days 4 and 7, indicating that migration was quicker along radially aligned nanofibers than along randomly deposited nanofibers. Conclusions In this study, we successfully used modified electrospinning to fabricate radially aligned nanofibers with similar mechanical properties to those of conventional randomly aligned nanofibers. In addition, we observed faster migration along radially aligned nanofibers than along randomly deposited nanofibers. Collectively, the radially aligned nanofibers may have the potential for tissue regeneration in combination with stem cells.
Evaluating the performance of Tunnel Boring Machines (TBMs) stands as a pivotal juncture in the domain of hard rock mechanized tunneling, essential for achieving both a dependable construction timeline and utilization rate. In this investigation, three advanced artificial neural networks namely, gated recurrent unit (GRU), back propagation neural network (BPNN), and simple recurrent neural network (SRNN) were crafted to prognosticate TBM-rate of penetration (ROP). Drawing from a dataset comprising 1125 data points amassed during the construction of the Alborze Service Tunnel, the study commenced. Initially, five geomechanical parameters were scrutinized for their impact on TBM-ROP efficiency. Subsequent statistical analyses narrowed down the effective parameters to three, including uniaxial compressive strength (UCS), peak slope index (PSI), and Brazilian tensile strength (BTS). Among the methodologies employed, GRU emerged as the most robust model, demonstrating exceptional predictive prowess for TBM-ROP with staggering accuracy metrics on the testing subset (R2 = 0.87, NRMSE = 6.76E-04, MAD = 2.85E-05). The proposed models present viable solutions for analogous ground and TBM tunneling scenarios, particularly beneficial in routes predominantly composed of volcanic and sedimentary rock formations. Leveraging forecasted parameters holds the promise of enhancing both machine efficiency and construction safety within TBM tunneling endeavors.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.17
no.3
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pp.118-125
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2013
The synthetic fibers including Polyvinyl alcohol and Polyethylene fibers have been successfully used in the manufacture of high ductile fiber reinforced cementitious composites. Polypropylene (PP) fiber has also been used in composites, not for the purpose of achieving a high level of tensile ductility but to improve the fire resistance performance of concrete exposed to high temperatures. This paper discusses the method for enhancing the performance of composites supplemented with PP fiber. Five types of mixture proportions were designed with high volume fly ash for testing the performance of composites. Type I cement and fly ash F were used as binding materials. The water-to-binder ratio was 0.23~0.25, and the amount of PP fiber used was 2 vol%. Polystyrene bead were also used to increase the tensile ductility of composites. A series of experiments including slump, density, compression and uniaxial tension tests were performed to evaluate the performance of cementitious composites supplemented with PP fiber. From the test results, it was exhibited that the performance of composites supplemented with PP fiber can be enhanced by adopting the mechanics and statistics theory.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.26
no.5
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pp.306-314
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2006
Instrumented indentation technique is a new way to evaluate nondestructive such mechanical properties as flow properties, residual stress and fracture toughness by analyzing indentation load-depth curves. This study evaluated quantitatively the flow properties of steels and residual stress of weldments. First, flow properties can be evaluated by defining a representative stress and strain from analysis of deformation behavior beneath the rigid spherical indenter and the parameters obtained from instrumented indentation tests. For estimating residual stress, the deviatoric-stress part of the residual stress affects the indentation load-depth curve, so that by analyzing the difference between the residual-stress-induced indentation curve and residual-stress-free curve, the quantitative residual stress of the target region can be evaluated. The algorithm for flow property evaluation was verified by comparison with uniaxial tensile test and the residual stress evaluation model was compared to mechanical cutting and ED-XRD results.
TBM (Tunnel Boring Machine) method is gaining popularity in urban and underwater tunneling projects due to its ability to ensure excavation face stability and minimize environmental impact. Among the prominent models for predicting disc cutter life, the NTNU model uses the Cutter Life Index(CLI) as a key parameter, but the complexity of testing procedures and rarity of equipment make measurement challenging. In this study, CLI was predicted using multiple linear regression analysis and tree-based machine learning techniques, utilizing rock properties. Through literature review, a database including rock uniaxial compressive strength, Brazilian tensile strength, equivalent quartz content, and Cerchar abrasivity index was built, and derived variables were added. The multiple linear regression analysis selected input variables based on statistical significance and multicollinearity, while the machine learning prediction model chose variables based on their importance. Dividing the data into 80% for training and 20% for testing, a comparative analysis of the predictive performance was conducted, and XGBoost was identified as the optimal model. The validity of the multiple linear regression and XGBoost models derived in this study was confirmed by comparing their predictive performance with prior research.
For the purpose of research study, a vertical shaft of 98m in length and 3.05m in diameter was constructed in the layer of conglomerate by using the Raise Boring Machine (RBM). In order to estimate the net penetration rate of the RBM, which can be used in the stage of design, the in-situ test results were analysed and correlated to data from the boring log in situ and laboratory testing. Its average net penetration rate is 2.233mm/rev while its average advance rate is 0.382m/hr, which is lower than that of TBM(Tunnel Boving Machine). It turns out that the net penetration rate increases with the increase of strength characteristics in rock mass (e.g., uniaxial compression strength, tensile strength, etc.). Similarly, the net penetration rate increases linearly with the hardness of rock mass. These results are contrary to the results of the previous construction sites where the TBM was generally used in the layer of hard rock. However, the trend obtained in this study is in accordance with the findings of Barton suggesting the relationship between Q$_TBM$ and penetration rate in the layer of soft rock. Thus, the trend is valid in soft and/or weathered rocks.
Background: The function of a bioprosthetic heart valve is determined largely by the material properties of the valve cusps. The uniaxial tensile test has been studied extensively. This type of testing, however, does not replicate the natural biaxial loading condition. The objective of the present study was to investigate the regional variability of the biaxial strain versus pressure relationship based on the types of fixation liquid models. Material and Method: Porcine aortic valves and pulmonary valves were assigned to three groups: the untreated fresh group, the fixed with glutaraldehyde (GA) group, and the glutaraldehyde with solvent (e.g., ethanol) group. For each group we measured the radial and circumferential stretch characteristics of the valve as a function of pressure change. Result: Radial direction elasticity of porcine aortic and pulmonary valves were better than circumferential direction elasticity in fresh, GA fixed and GA+solvent fixed groups (p=0.00). Radial and circumferential direction elasticity of pulmonary valves were better than aortic valves in GA fixed, and GA+solvent fixed groups (p=0.00). Radial and circumferential direction elasticity of aortic valves were decreased after GA and GA+solvent fixation(p=0.00), except for circumferential elasticity of GA+solvent fixed valves (p=0.785). The radial (p=0.137) and circumferential (p=0.785) direction of elasticity of aortic valves were not significantly different between GA fixed. and GA+solvent fixed groups. Radial (p=0.910) and circumferential (p=0.718) direction of elasticity of pulmonary valve also showed no significant difference between GA fixed and GA+solvent fixed groups. Conclusion: When fixing porcine valves with GA, adding a solvent does not cause a loss of mechanical properties, but, does not improve elasticity either. Radial direction elasticity of porcine aortic and pulmonary valves was better than circumferential direction elasticity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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