Pseudomonas diminuta (ATCC 19146) has been typically used in the bacterial challenge test for validation of the sterilizing filtration process. Cell size is critical for determining the retention characteristics of membrane filters with pore-size of $0.2{\mu}m$. The changes of cell sizes after osmotic shocks at 150, 260, 500, and 700 mosM were measured by a particle size analyzer and the changes of their buoyant densities were analyzed with a Percoll gradient. The results indicated that there were no significant differences when cells were cultured in 260 mosM medium and osmotically shocked at 500 and 700 mosM. However, the osmotically shocked cells at 150 mosM showed a 38% increase of the cell size compared to the cells at 260 mosM. From these study, we concluded that the worst case condition for validation of a sterilizing filter would be 500 mosM, not because of changes in the cell size, but due to decrease in cell viability under those conditions.
In this work, the safety performance of a commercial motorcycle helmet already placed on the market is assessed. The assessed motorcycle helmet is currently homologated by several relevant motorcycle standards. Impacts including translational and rotational motions are accurately simulated through a finite element numerical framework. The developed model was validated against experimental results: firstly, a validation concerning the constitutive model for the expanded polystyrene, the material responsible for energy absorption during impact; secondly, a validation regarding the acceleration measured at the headform's centre of gravity during the linear impacts defined in the ECE R22.05 standard. Both were successfully validated. After model validation, an oblique impact was simulated and the results were compared against head injury thresholds in order to predict the resultant head injuries. From this comparison, it was concluded that brain injuries such as concussion and diffuse axonal injury may occur even with a helmet certified by the majority of the motorcycle helmet standards. Unfortunately, these standards currently do not contemplate rotational components of acceleration. Conclusion points out to a strong recommendation on the necessity of including rotational motion in forthcoming motorcycle helmet standards and improving the current test procedures and head injury criteria used by the standards, to improve the safety between the motorcyclists.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.1
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pp.154-164
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2017
This work conducts a validation study for the XH-59A helicopter using a rigid coaxial rotor system in order to establish the techniques of the conceptual design and performance analysis for the lift-offset compound rotorcraft. As a tool for conceptual design and performance analysis, NDARC (NASA Design and Analysis of Rotorcraft) is used for the present study. An assumed mission profile is considered for the conceptual design of the XH-59A. As a validation result of the design, the dimensions and weight of the XH-59A are appropriately designed when compared to the target values since the relative error is less than 0.5%. Then, performance analyses are conducted for the designed XH-59A model with and without auxiliary propulsion in hover and forward flight conditions. The present analyses show good validity since the prediction results compare well with both the flight test and previous analyses. Therefore, the techniques for the conceptual design and performance analysis of the lift-offset compound helicopter are overall considered to be appropriately established. In addition, this study investigates the influence of the lift-offset on the rotor effective lift-to-drag ratio of the XH-59A helicopter with auxiliary propulsion. As a result, the improvement of the rotor effective lift-to-drag ratio can be obtained by appropriately increasing the lift-offset in high-speed flight.
A comparative study was performed on strain-compensated Arrhenius-type constitutive models established with two regression methods: polynomial regression and regression Kriging. For measurements at high temperatures, experimental data of 70Cr3Mo steel were adopted from previous research. An Arrhenius-type constitutive model necessitates strain compensation for material constants to account for strain effect. To associate the material constants with strain, we first evaluated them at a set of discrete strains, then capitalized on surrogate modeling to represent the material constants as a function of strain. As a result, disparate flow stress models were formed via the two different regression methods. The constructed constitutive models were examined systematically against measured flow stresses by validation methods. The predicted material constants were found to be quite accurate compared to the actual material constants. However, notable mismatches between measured and predicted flow stresses were revealed by the proposed validation techniques, which carry out validation with not the entire, but a single tensile test case.
The sensor signal validation and failure detection system must be able to detect, isolate, and identify sensor degradation as well as provide a reconstruction of the measurements. In this study, this is accomplished by combining the neural network, the Generalized Consistency Checking(GCC), and the Sequential Probability Ratio Test(SPRT) method in a decision estimator module. The GCC method is a computationally efficient system for redundant sensors, while the SPRT provides the ability to make decisions based on the degradation history of a sensor. The methodology is also extended to the detection of noise degradation. The acceptability of the proposed method is demonstration by using the simulation data in safety injection accident of nuclear power plants. The results show that the signal validation and sensor failure detection system is able to detect and isolate a bias failure and noise type failures under transient conditions. And also, the system is able to provide the validated signal by reconstructing the measurement signals in the failure conditions considered.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.332-339
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2014
Face classification has wide applications in security and surveillance. However, this technique presents various challenges caused by pose, illumination, and expression changes. Face recognition with long-distance images involves additional challenges, owing to focusing problems and motion blurring. Multiple frames under varying spatial or temporal settings can acquire additional information, which can be used to achieve improved classification performance. This study investigates the effectiveness of multi-frame decision-level fusion with photon-counting linear discriminant analysis. Multiple frames generate multiple scores for each class. The fusion process comprises three stages: score normalization, score validation, and score combination. Candidate scores are selected during the score validation process, after the scores are normalized. The score validation process removes bad scores that can degrade the final output. The selected candidate scores are combined using one of the following fusion rules: maximum, averaging, and majority voting. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of multi-frame decision-level fusion in harsh environments. Out-of-focus and motion blurring point-spread functions are applied to the test images, to simulate long-distance acquisition. Experimental results with three facial data sets indicate the efficiency of the proposed decision-level fusion scheme.
The aim of this study is to analyze the performance of a parabolic trough solar collector (PTC) for water heating and to validate the model performance. The simulated model was compared, calibrated and verified with the experimental results. RMSE (Root mean square error) was used to calibrate the convective heat transfer coefficient between the absorber pipe and the ambient air which was the main factor affecting the heat transfer associated with the PTC. The calibrated model was better fitted with the experimental model. The maximum, minimum and mean deviation between the measured and predicted water temperatures differed only $0.81^{\circ}C$, $0.09^{\circ}C$ and $0.31^{\circ}C$ respectively in the calibrated model. RMSE values were decreased from 0.5389 to 0.4910, 0.0134 to 0.0125 and R-squared was increased from 0.9955 to 0.9956 after calibration. The temperature of water was increased from $33.7^{\circ}C$ to $48^{\circ}C$ in 12hour test. The thermal efficiency of the collector was calculated to be 55%. The calibrated model showed good agreement with the experimental data for model validation.
The Molten Salt Reactor (MSR), one of the six advanced reactor types of the 4th generation nuclear energy systems, has many impressive features including economic advantages, inherent safety and nuclear non-proliferation. This paper introduces a system analysis code named TREND, which is developed and used for the steady and transient simulation of MSRs. The TREND code calculates the distributions of pressure, velocity and temperature of single-phase flows by solving the conservation equations of mass, momentum and energy, along with a fluid state equation. Heat structures coupled with the fluid dynamics model is sufficient to meet the demands of modeling MSR system-level thermal-hydraulics. The core power is based on the point reactor neutron kinetics model calculated by the typical Runge-Kutta method. An incremental PID controller is inserted to adjust the operation behaviors. The verification and validation of the TREND code have been carried out in two aspects: detailed code-to-code comparison with established thermal-hydraulic system codes such as RELAP5, and validation with the experimental data from MSRE and the CIET facility (the University of California, Berkeley's Compact Integral Effects Test facility).The results indicate that TREND can be used in analyzing the transient behaviors of MSRs and will be improved by validating with more experimental results with the support of SINAP.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.9
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pp.77-89
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2022
In this paper, we propose a system which automatically generates SHACL schemas to describe and validate RDF knowledge graphs constructed by RML mappings. Unlike existing studies, the proposed system generates the schemas based on not only RML mapping rules but also metadata extracted from RML mapping input data in various formats such as CSV, JSON, XML or databases. Therefore, our schemas include the constraints on data type, string length, value range and cardinality, which were not present in the existing schemas. And we solves the problem with "repeated properties" which overlooked in existing studies. Through a conformance test consisting of 297 cases, we show that the proposed system generates correct constraints for the graphs. The proposed system can contribute to automation of the tedious and error-prone existing manual validation processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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