"Mortar or concrete pneumatically projected at high velocity onto a surface" is called Shotcrete. Models that predict shotcrete design parameters (e.g. compressive strength, slump etc) from any mixing proportions of admixtures could save considerable experimentation time consumed during trial and error based procedures. Artificial Neural Network (ANN) has been widely used for similar purposes; however, such models have been rarely applied on shotcrete design. In this study 19 samples of shotcrete test panels with varying quantities of water, steel fibers and silica fume were used to determine their slump, cost and compressive strength at different ages. A number of 3-layer Back propagation Neural Network (BPNN) models of different network architectures were used to train the network using 15 samples, while 4 samples were randomly chosen to validate the model. The predicted compressive strength from linear regression lacked accuracy with $R^2$ value of 0.36. Whereas, outputs from 3-5-3 ANN architecture gave higher correlations of $R^2$ = 0.99, 0.95 and 0.98 for compressive strength, cost and slump parameters of the training data and corresponding $R^2$ values of 0.99, 0.99 and 0.90 for the validation dataset. Sensitivity analysis of output variables using ANN can unfold the nonlinear cause and effect relationship for otherwise obscure ANN model.
Since June 25th 1950, the beginning of the cold war (Korean war), Korean peninsula is still in a state of war. Officially South and North Korean government call a truceafter three years from the beginning day, however both countries are still having several combats in these days. So every Korean citizen male has duty for serving military duty and this lasts even after the serving regular military force, as reserved military. Although South Korea is very small country, the size of military is very large so informing all reserved military takes some time. Since this nation is confronting the enemy and considering the global potential threat, South Korean military needs expedite informing system to call up the reserved military to active duty. In this project, the current informing system has been analyzed and compared with the new method which is using social network service such as Twitter. However mobilization order is very critical. So in our new model there are two ways combined. Using twitter to inform and then use traditional ways to finish the order. This method will provide more efficient and accurate way to cover the call ups.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권3호
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pp.474-484
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2017
This paper studies the applicability of an efficient numerical model based on artificial neural networks (ANNs) to predict the dynamic responses of the wing structure of an airplane due to atmospheric turbulence in the time domain. The turbulence velocity is given in the form of a stationary Gaussian random process with the von Karman power spectral density. The wing structure is modeled by a classical beam considering bending and torsional deformations. An unsteady vortex-lattice method is applied to estimate the aerodynamic pressure distribution on the wing surface. Initially, the trim condition is obtained, then structural dynamic responses are computed. The numerical solution of the wing structure's responses to a random turbulence profile is used as a training data for the ANN. The current ANN is a three-layer network with the output fed back to the input layer through delays. The results from this study have validated the proposed low-cost ANN model for the predictions of dynamic responses of wing structures due to atmospheric turbulence. The accuracy of the predicted results by the ANN was discussed. The paper indicated that predictions for the bending moments are more accurate than those for the torsional moments of the wing structure.
In response to the complexity and time demands of conventional methods for estimating the hydrodynamic coefficients, this study aims to revolutionize ship maneuvering analysis by utilizing automatic identification system (AIS) data and the Support Vector Regression (SVR) algorithm. The AIS data were collected and processed to remove outliers and impute missing values. The rate of turn (ROT), speed over ground (SOG), course over ground (COG) and heading (HDG) in AIS data were used to calculate the rudder angle and ship velocity components, which were then used as training data for a regression model. The accuracy and efficiency of the algorithm were validated by comparing SVR-based estimated hydrodynamic coefficients and the original hydrodynamic coefficients of the Mariner class vessel. The validated SVR algorithm was then applied to estimate the hydrodynamic coefficients for real ships using AIS data. The turning circle test wassimulated from calculated hydrodynamic coefficients and compared with the AIS data. The research results demonstrate the effectiveness of the SVR model in accurately estimating the hydrodynamic coefficients from the AIS data. In conclusion, this study proposes the viability of employing SVR model and AIS data for accurately estimating the hydrodynamic coefficients. It offers a practical approach to ship maneuvering prediction and control in the maritime industry.
The aim of this paper was to review the biomechanics of knife injuries, including those that occur during stabbing rampages. In knife stab attacks, axial force and energy were found to be 1,885 N and 69 J, respectively. The mean velocity of a stabbing motion has been reported to range from 5 to 10 m/sec, with knife motions occurring between 0.62 and 1.07 seconds. This speed appears to surpass the defensive capabilities of unarmed, ordinarily trained law enforcement officers. Therefore, it is advisable to maintain a minimum distance of more than an arm's length from an individual visibly armed with a knife. In training for knife defense, particularly in preparation for close-quarter knife attacks, this timing should be kept in mind. Self-inflicted stab wounds exhibited a higher proportion of wounds to the neck and abdomen than assault wounds. Injuries from assault wounds presented a higher Injury Severity Score, but more procedures were performed on self-inflicted stab wounds. Wound characteristics are not different between nonsuicidal self-injury and suicidal self-wrist cutting injuries. Consequently, trauma surgeons cannot determine a patient's suicidal intent based solely on the characteristics of the wound. In Korea, percent of usage of lethal weapon is increasing. In violence as well as murders, the most frequently used weapon is knife. In the crimes using knife, 4.8% of victims are killed. Therefore, the provision of prehospital care by an emergency medical technician is crucial.
The prediction of VIV amplitude is essential for the design and fatigue life estimation of steel tubes in tubular transmission towers. Limited to costly and time-consuming traditional experimental and computational fluid dynamics (CFD) methods, a machine learning (ML)-based method is proposed to efficiently predict the VIV amplitude of steel tubes in transmission towers. Firstly, by introducing the first-order mode shape to the two-dimensional CFD method, a simplified response analysis method (SRAM) is presented to calculate the VIV amplitude of steel tubes in transmission towers, which enables to build a dataset for training ML models. Then, by taking mass ratio M*, damping ratio ξ, and reduced velocity U* as the input variables, a Kriging-based prediction method (KPM) is further proposed to estimate the VIV amplitude of steel tubes in transmission towers by combining the SRAM with the Kriging-based ML model. Finally, the feasibility and effectiveness of the proposed methods are demonstrated by using three full-scale steel tubes with C-shaped, Cross-shaped, and Flange-plate joints, respectively. The results show that the SRAM can reasonably calculate the VIV amplitude, in which the relative errors of VIV maximum amplitude in three examples are less than 6%. Meanwhile, the KPM can well predict the VIV amplitude of steel tubes in transmission towers within the studied range of M*, ξ and U*. Particularly, the KPM presents an excellent capability in estimating the VIV maximum amplitude by using the reduced damping parameter SG.
본 연구에서는 길이가 다른 장방형 실린더 사이에서 발생하는 제트류가 후류에 미치는 영향을 알아보기 위해 회류수조에서 PIV기법을 사용하여 실험을 실시하였다. 장방형 실린더의 높이(h)와 실린더 사이의 간격(gap)은 10mm이며 폭(B)은 300mm로 하였다. 유동방향의 모델의 길이(L)는 30mm, 60mm, 90mm 및 120mm를 각각 적용하였으며, 모델의 높이(H=30mm)를 기준으로 길이의 비가 1, 2, 3,및 4이다. 유입유동은 조류의 수심에 따른 차이를 감안하여 모델의 높이(H)를 기준으로 $Re=1.4{\times}10^4$, $Re=2.0{\times}10^4$, $Re=2.9{\times}10^4$를 각각 적용하였으며. 유동계측을 위한 영역은 실린더 후방으로 모델 높이의 5배까지 설정하였다. 실험결과 유속이 증가함에 따라 와의 크기가 후류영역으로 증가하며, 근접 후류에서는 장방형 구조물일수록 관통류의 속도성분이 증가하는 특성을 나타냈다. 또한 후류로 갈수록 속도결손은 유입유동이 증가할수록 종횡비가 작은 경우에 크게 나타났다.
In this study, the second-order Nomoto's nonlinear expansion model was implemented as a Tagaki-Sugeno fuzzy model based on the heading angular velocity to design the automatic steering system of a ship considering nonlinear elements. A Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was designed using the applied fuzzy membership functions from the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The linear models and fuzzy membership functions of each operating point of a given nonlinear expansion model were simultaneously tuned using a genetic algorithm. It was confirmed that the implemented Tagaki-Sugeno fuzzy model could accurately describe the given nonlinear expansion model through the Zig-Zag experiment. The optimal parameters of the sub-PID controller for each operating point of the Tagaki-Sugeno fuzzy model were searched using a genetic algorithm. The evaluation function for searching the optimal parameters considered the route extension due to course deviation and the resistance component of the ship by steering. By adding a penalty function to the evaluation function, the performance of the automatic steering system of the ship could be evaluated to track the set course without overshooting when changing the course. It was confirmed that the sub-PID controller for each operating point followed the set course to minimize the evaluation function without overshoot when changing the course. The outputs of the tuned sub-PID controllers were combined in a weighted average method using the membership functions of the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The proposed Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was applied to the second-order Nomoto's nonlinear expansion model. As a result of examining the transient response characteristics for the set course change, it was confirmed that the set course tracking was satisfactorily performed.
The subjects of this study were 15 woman soccer players and 15 untrained woman students at H-Cheju University. Each subject was measured on the muscle strength and peak torque of knee extensors and knee flexors with isokinetic load ($60^{\circ}$/sec, $180^{\circ}$/sec). The results were as follows: 1. There was no significant difference between right and left leg strength measured isokinetically in each group. 2. The peak torque of knee extensors and flexors was significantly higher in scoccer players than untrainded students (p<0.001). 3. For the angle of knee joint showing the highest peak torque, there was significant difference between soccer players and untrained students in knee extensors(p<0.05) and right flexors (p<0.01). 4. For knee H/Q ratio, there was significant difference between two groups(p<0.05). 5. For the total work and average power at $180^{\circ}$/sec, there was significant difference between two groups in knee extensors(p<0.001) and flexors(p<0.01). 6. In soccer players at $60^{\circ}$/sec, there were significant correlations between peak torque and height and between peak torque and weight.(p<0.001). 7. For the muscular contraction velocity at $60^{\circ}$/sec, there was significant difference between two groups in flexors (p<0.01). 8. For the muscular indurance at $180^{\circ}$/sec in extensors and flexors, there was no significant difference between two groups(p<0.05). In conclusion, there were significantly higher in peak torque, contraction velocity, knee joint's angle with the highest peak torque, H/Q ratio, total work and average power in woman scoccer player than general students. But there was no significant difference in muscular endurance. Soccer performance is based on the various components including muscular endurance that is one of the most important components. So it is necessary that the training method to improve the various components (especially including muscular endurance) should be done.
염화물 이온은 콘크리트 내부로 유입되어 철근부식을 야기하므로 염화물 침투 평가는 매우 중요하다. 전기영동실험을 통한 촉진확산계수가 현실적으로 많이 쓰이고 있지만, 이는 자유염화물 이온에 대한 전기장 내의 이온속도를 나타낼 뿐이므로 염화물량에 대한 명확한 해를 제공하지 못한다. 겉보기 확산계수는 단순한 Fick의 이론을 배경으로 엔지니어에게 전염화물의 확산을 명확하게 제공할 수가 있다. 이 연구는 인공신경망이론을 이용하여 최적의 확산계수를 도출하고 시간의존성 확산계수를 이용하여 염화물 침투를 평가할 수 있는 기법을 제시하는 것이다. 이를 위해 기존의 연구에서 30개의 배합 및 염소이온 겉보기 염화물 확산계수를 인용하였으며, 배합인자(물결합재비, 단위시멘트량, 슬래그, 플라이애쉬, 실리카퓸, 단위 잔골재 및 굵은 골재)를 뉴런으로 선택하여 확산계수에 대한 학습을 훈련하였다. 또한 시간의존성 확산계수를 고려하여 단순한 Fick 법칙으로 염화물 침투를 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 장기침지실험 및 실태조사 결과를 이용하여 제안된 기법의 결과와 비교를 수행하였으며, 그 적용성을 평가하였다. 이 기법은 다양한 배합 및 관련 확산계수의 입수 및 학습을 통하여 더욱 합리적인 기법으로 발전할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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