This paper studies, the analysis of nonlinear thermal vibration of fluid-infiltrated FG nanobeam with voids. The effect of nonlinear thermal in a FG ceramic-metal nanobeam is determined using Murnaghan's model. Here the influence of fluids in the pores is investigated using the Skempton coefficient. Hamilton's principle is used to find the equation of motion of functionally graded nanobeam with the effect of refined higher-order state space strain gradient theory (SSSGT). Numerical solutions of the FG nanobeam are employed using Navier's solution. These solutions are validated against the impact of various parameters, including imperfection ratio, fluid viscosity, fluid velocity, amplitude, and piezoelectric strain, on the behavior of the fluid-infiltrated porous FG nanobeam.
The parameters of civil engineering structures have time-variant characteristics during their service. When extremely large external excitations, such as earthquake excitation to buildings or overweight vehicles to bridges, apply to structures, sudden or gradual damage may be caused. It is crucially necessary to detect the occurrence time and severity of the damage. The unscented Kalman filter (UKF), as one efficient estimator, is usually used to conduct the recursive identification of parameters. However, the conventional UKF algorithm has a weak tracking ability for time-variant structural parameters. To improve the identification ability of time-variant parameters, an adaptive UKF with forgetting factor (AUKF-FF) algorithm, in which the state covariance, innovation covariance and cross covariance are updated simultaneously with the help of the forgetting factor, is proposed. To verify the effectiveness of the method, this paper conducted two case studies as follows: the identification of time-variant parameters of a simply supported bridge when the vehicle passing, and the model updating of a six-story concrete frame structure with field test during the Yangbi earthquake excitation in Yunnan Province, China. The comparison results of the numerical studies show that the proposed method is superior to the conventional UKF algorithm for the time-variant parameter identification in convergence speed, accuracy and adaptability to the sampling frequency. The field test studies demonstrate that the proposed method can provide suggestions for solving practical problems.
To know which parameters were acceptable for achieving lowest radiation exposure to the patients and highest image quality at the diagnostic X-ray radiography, we measured the patient radiation dose and image quality in transmitted PACS (Picture Archiving and Communication System) at variable combinations of the added filters. As a result, the Dose Area Product (DAP: $mGy{\cdot}cm^2$) and Entrance Surface Doses (ESDs: $mGy$) was lowest at 1 mmAl + 0.2 mmCu and highest at 0 mmAl. The histogram of the image quality by transmitted PACS was not significantly different at variable combinations of exposure parameters on the MATLAB. In conclusion, this study can be helpful for expecting radiation dose-exposure and control exposure parameters for the diagnostic X-ray radiography.
The storage function method is used as a flood prediction model for four flood control offices in Korea as a method to analyze the actual rainfall-runoff relationship with non-linearity. It is essential to accurately estimate the parameters of the storage function method for accurate runoff analysis. However, the parameters of the storage function method currently in use are estimated by the empirical formula developed by the limited hydrological analysis in 2012; therefore, they are somewhat inaccurate. The kinematic wave method is a method based on physical variables of watershed and channel and is widely used for rainfall-runoff analysis. By adopting the two-term storage function method by the conversion of the kinematic wave method, parameters can be estimated based on physical variables, which can increase the accuracy of runoff calculation. In this research, the reproducibility of the kinematic wave method by the two-term storage function method was investigated. It is very easy to estimate the parameters because equivalent roughness, which is an important physical variable in watershed runoff, can be easily obtained by using land use and land cover, and the physical variable of channel runoff can be easily obtained from the basic river planning report or topographic map. In addition, this research examined the applicability of the two-term storage function method to runoff simulation of Naechon Stream, a tributary of the Hongcheon River in the Han River basin. As a result, it is considered that more accurate runoff calculation results could be obtained than the existing one-term storage function method. It is expected that the utilization of the storage function method can be increased because the parameters can be easily estimated using physical variables even in unmeasured watersheds and channels.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.8
no.1
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pp.76-87
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1998
The concentration of welding fume was measured by 221 welders themselves in chassis frame workplace of the manufactory from February, 1, 1996 to May, 31, 1997. Welding parameters were the welding current and the distance between helmet and arc. Those two optimum conditions were proposed by excess probability analysis using logistic regression, so the best position in the workplace was proposed considering two factors to control the welding fume. The results are as followings; 1) The excess proability of welding fume TLV was over 99% in above 260 Amperes of welding current and also in below 30cm of distanced between helmet and arc. 2) The equation from logistic regression analysis using SPSS/PC+5.02 had the welding current as a independent variable and the excess of welding fume TLV as a dependent variable (p<0.05). Logit(welding fume TLV) = 0.1296 ${\times}$ wlding currnet - 28.8750 3) The equation from logistic regression analysis using SPSS/PC+5.02 had the distance between helmet and arc as a independent variable and the excess of welding fume threshold limit value a, a dependent variable (p<0.05). Logit (welding fume TLV) = -0.6809 ${\times}$ distance between helmet and arc +25.1665 4) Considering both cases or 2) and 3). the result equation is following. (p<0.05). Logit (welding fume TLV) = 0.1346 ${\times}$ welding current -0.3859 ${\times}$ distance between helmet and arc -15.7382 5) The excess probability of welding fume threshold limit value was 100% in above 240 Ampere of welding current. Thus, below 220 Ampere can be suggested to reduce the 40% number of welders who have a excess welding fume threshold limit value. 6) The excess probability of welding fume TLV was 100% in below 34cm of distance between helmet and arc. Thus, over 38cm can be suggested to reduce the 33% number of welders who have a excess welding fume TLV. 7) Considering both 5) and 6) cases, first of all, the best welding current can be 200 Ampere to have a below 15% of welding fume excess probability for the welders who works in distance of 34-37cm. Secondly, to have a below 30% excess probability of welding fume TLV, the working distance must be over 38cm in 220 Ampere and 32cm in 200 Ampere. 8) To reduce the average exposure concentration of welding fume ($8.21{\pm}5.83mg/m^3$), the movable local exhaust system equipped with flexible hoods can be used.
This paper analyzed the power loss of transformers considering the magnetic component. For this, each winding strategy and the effect of air gap between the ferrite core have been an important variable for optimal parameter calculation. Inductors are very well known design rules to devise, but the performance of the flyback converter as a function of transformer winding strategy has not been fully developed. The transformer analysis tool used was PExpert. The influence of the insulator thickness, effect of the air gap, how the window height and variation of the capacitive value effects the coil and insulator materials are some of parameters that have been analyzed in this work. The parameter analysis is calculated to a high frequency of 48[kHz]. Therefore, the final goal of this paper was to calculate and adjust the parameters according to the method of winding array and air gap minimizing the power loss.
The blending brake is mixed brake system which is operated by electrical and mechanical brake simultaneously. Most of urban transit system is used with blending brake unit. In order to train is align at the stopping position. The blending brake shall be presicely operated to the train. Many parameters are influence on the train when train is stopped on presicion position by blending brake. It is considered such parameters as decceleration, variable load, jerk, friction cofficient, etc. Therefore, This paper consider the parameter and describes the blending control for standard EMU. The control algorithm of it is proposed and simulation of it carried out by using MATLAB. Also Electronic control unit is manufactured with micro procesor which is configured fot blending control and is verified by performance test.
The surface hydrology of large land areas is susceptible to several preferred stable states with transitions between stable states induced by stochastic fluctuation. This comes about due to the close couping of land surface and atmospheric interaction. An interesting and important issue is the duration of residence in each mode. Mean transition times between the stable modes are analyzed for different model parameters or climatic types. In an example situation of this differential equation exhibits a bimodal probability distribution of soil moisture states. Uncertainty analysis regarding the model parameters is performed using a Monte-Carlo simulation method. The method developed in this research may reveal some important characteristics of soil moisture or precipitation over a large area, in particular, those relating to abrupt change in soil moisture or preciptation having extremely variable duration.
The purpose of this research is to analyze the sensitivity of WindSIM in complex terrain. As the flat areas for wind turbine installation become scarce globally, it becomes inevitable to install wind turbines in complex terrain. In order to predict annual energy production (AEP) in a more precise manner in complex terrain, it is of great importance to conduct such research. Three parameters: reference velocity, roughness and resolution have been chosen to see to which parameter WindSIM was the most sensitive in terms of annual energy production in complex terrain. By fixing two parameters and setting one parameter as a variable, it could be easily found that how annual energy production was effected by the change in each parameter.
This report proposes a novel method of identification of continuous time-delay systems from sampled input-output data. By the aid of a digital pre-filter, an approximated discrete-time estimation model is first derived, in which the system parameters remain in their original form and the time delay need not be an integral multiple of th sampling period. Then an identification method combining the common linear least squares(LS) method or the instrumental variable(IV) method with the genetic algorithm(GA) is proposed. That is, the time-delay is selected by the GA, and the system parameters are estimated by the LS or IV method. Furthermore, the proposed method is extended to the case of multi-input multi-output systems where the time-delays in the individual input channels may differ each other. Simulation resutls show that our method yields consistent estimates even in the presence of high measurement noises.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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