Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.20
no.4
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pp.1416-1425
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1996
A numerical method has been proposed to predict 3-dimensional flow in a duct system with multiple outlets. For the duct system, it is supposed that the pressure values are given at multiple outlets while the velocity profile is given at a inlet. To maintain the continuity of pressure distribution between main and branch duct, present method allows that the pressure value taken from analysis of branch duct can be converted to the main duct analysis. The result from present method which can handle the pressure boundary condition closely coincided with that from regular method which can handle the velocity boundary condition only. Furthermore the flow distribution from present method showed good agreement with that from the single block method. From the comparison of the present method with the total pressure method used for engineering duct design, 13% of discrepancy in pressure loss was shown between the main duct inlet and the branch duct outlet.
The use of waste rubber in concrete can reduce natural aggregate consumption and improve some technical properties of concrete. Although there are several equations for estimating the mechanical properties of concrete containing waste rubber, limited numbers of machine learning-based models have been proposed to predict the mechanical properties of rubbercrete. In this study, an extensive database of the mechanical properties of rubbercrete was gathered from a comprehensive survey of the literature. To model the mechanical properties of rubbercrete, M5P tree and linear gene expression programming (LGEP) methods as two machine learning techniques were employed to achieve reliable mathematical equations. Two procedures of input variable selection were considered in this study. The crucial component ratios of rubbercrete and concrete age were assumed as the input variables in the first procedure. In contrast, the volumes of the coarse and fine waste rubber and the compressive strength of concrete without waste rubber were considered the second procedure of the input variables. The results show that the models obtained by LGEP are more accurate than those achieved by the M5P model tree and existing traditional equations. Besides, the volumes of the coarse and fine waste rubber and the compressive strength of concrete without waste rubber are better predictors of the mechanical properties of rubbercrete compared to the first procedure of input variable selection.
Artificial intelligence is one of the efficient methods that can be developed to simulate nonlinear behavior and predict the response of building structures. In this regard, an adaptive method based on optimization algorithms is used to train the TSK model of the fuzzy inference system to estimate the seismic behavior of building structures based on analytical data. The optimization algorithm is implemented to determine the parameters of the TSK model based on the minimization of prediction error for the training data set. The adaptive training is designed on the feedback of the results of previous time steps, in which three training cases of 2, 5, and 10 previous time steps were used. The training data is collected from the results of nonlinear time history analysis under 100 ground motion records with different seismic properties. Also, 10 records were used to test the inference system. The performance of the proposed inference system is evaluated on two 3 and 20-story models of nonlinear steel moment frame. The results show that the inference system of the TSK model by combining the optimization method is an efficient computational method for predicting the response of nonlinear structures. Meanwhile, the multi-vers optimization (MVO) algorithm is more accurate in determining the optimal parameters of the TSK model. Also, the accuracy of the results increases significantly with increasing the number of previous steps.
Background: Panax ginseng Meyer (P. ginseng), a herb distributed in Korea, China and Japan, exerts benefits on diverse inflammatory conditions. However, the underlying mechanism and active ingredients remains largely unclear. Herein, we aimed to explore the active ingredients of P. ginseng against inflammation and elucidate underlying mechanisms. Methods: Inflammation model was constructed by lipopolysaccharide (LPS) in C57BL/6 mice and RAW264.7 macrophages. Molecular docking, molecular dynamics, surface plasmon resonance imaging (SPRi) and immunofluorescence were utilized to predict active component. Results: P. ginseng significantly inhibited LPS-induced lung injury and the expression of proinflammatory factors, including TNF-α, IL-6 and IL-1β. Additionally, P. ginseng blocked fluorescencelabeled LPS (LPS488) binding to the membranes of RAW264.7 macrophages, the phosphorylation of nuclear factor-κB (NF-κB) and mitogen-activated protein kinases (MAPKs). Furthermore, molecular docking demonstrated that ginsenoside Ro (GRo) docked into the LPS binding site of toll like receptor 4 (TLR4)/myeloid differentiation factor 2 (MD2) complex. Molecular dynamic simulations showed that the MD2-GRo binding conformation was stable. SPRi demonstrated an excellent interaction between TLR4/ MD2 complex and GRo (KD value of 1.16 × 10-9 M). GRo significantly inhibited LPS488 binding to cell membranes. Further studies showed that GRo markedly suppressed LPS-triggered lung injury, the transcription and secretion levels of TNF-α, IL-6 and IL-1β. Moreover, the phosphorylation of NF-κB and MAPKs as well as the p65 subunit nuclear translocation were inhibited by GRo dose-dependently. Conclusion: Our results suggest that GRo exerts anti-inflammation actions by direct inhibition of TLR4 signaling pathway.
When an eccentrically braced frame (EBF) is subjected to severe earthquakes, the links experience inelastic deformations while beams outside of the link, braces and columns are designed to remain elastic. To perform reliable inelastic analyses of EBFs sufficient analytical model which can accurately predict the inelastic performance of the links is needed. It is said in the literature that available analytical models for shear links generally predict very well the maximum shear forces and deformations from experiments on shear links, but may underestimate the intermediary values. In this study it is shown that available analytical models do not predict very well the maximum shear forces and deformations too. In this study an analytical model which can accurately predict both maximum and intermediary values of shear force and deformation is proposed. The model parameters are established based on test results from several experiments on shear links. Comparison of available test results with the hysteresis curves obtained using the proposed analytical model established the accuracy of the model. The proposed model is recommended to be used to perform inelastic analyses of EBFs.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.12
no.2
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pp.295-307
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1988
In order to predict performance of the intake manifold, which is dependent on the length and diameter of a resonance pipe, the Fluid Dynamic Model for 4-cylinder diesel engine is developed using two step Lax-Wendroff method to solve the governing equations of air flow in the intake system. Boundary conditions at the intake valve, branch at the manifolds, and pipe end are also modeled. The results of the models are compared with the experimental results of a motored engine. The model is capable of predicting the real phenomena satisfactorily with reasonable computing time.
The distributions of Horizontal Branch (HB) star color, temperature, and mass encode a great deal of information on the stellar evolutionary and (possibly) dynamical processes taking place in Globular Clusters (GCs). An accurate physical modeling of the Red Giant Branch (RGB) mass-loss process is key to solving the so-called second parameter problem. In my poster I will present the most recent advancements of an analytical model for mass-loss along the RGB. The model predicts the HB mass distribution with remarkable accuracy over a sample of 4 GCs. These results were submitted as a paper to ApJ (Pasquato et al. 2013, ApJ submitted), but here I expand on them presenting refinements to the model and a comparison with HB masses obtained from Galex ultraviolet observations.
Fluid flow and heat transfer in rectangular duct system are measured and computed by commercial software of Star-CD for comparison between them. Three rectangular systems are investigated in this study. Those are a rectangular duct with 90 degree bended elbow, a rectangular duct with two branchs, and a circular cylinder in a rectangular duct. But heat transfer is studied only for last system. These investigations show us that the numerical solutions predict satisfactorily design factors (K-factor for the elbowed duct, distributions of flow rates into each branch from a duct, and Nusselt number around circular cylinder) even though there are some disagreements in velocity profiles and turbulent kinetic energy.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.3
no.3
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pp.76-81
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2002
In order to study the fatigue crack and retardation mechanism in variable loading, the effects of crack tip branching in crack growth retardation were examined. The characteristics of crack tip branching behavior were considered with respect to microstructure and crack tip branching angle was examined. Crack tip branching was observed along the grain boundary of finite and pearlite structure. It was found that the branching angle ranges from 25 to 53 degrees. Using the finite element method, the variable of crack driving farce to branching angle was examined. The effective crack driving farce (K$\_$eff/) decreased as the branching angle increased. The rate of decrease was 33% for kinked type and 29% for forked one. It was confirmed that the effect of crack tip branching is a very important factor in crack growth retardation. Therefore, crack branching effect should be considered in building the hypothetical model to predict crack growth retardation.
Bidgoli, Mahmood Rabani;Kolahchi, Reza;Karimi, Mohammad Saeed
Structural Engineering and Mechanics
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v.58
no.1
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pp.93-102
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2016
This article presents an experimental study on the effect of temperature and solid volume fraction of nanoparticles on the dynamic viscosity for the CuO/EG-water nanofluid. Nanoparticles with diameter of 40 nm are used in the present study to prepare nanofluid by two-step method. A "Brookfield viscometer" has been used to measure the dynamic viscosity of nanofluid with solid volume fraction up to 2% at the temperature range between 20 to $60^{\circ}C$. The findings have shown that dynamic viscosity of nanofluid increases with increasing particle volume fraction and decreasing temperature. Nine different correlations are developed on experimental data point to predict the relative dynamic viscosity of nanofluid at different temperatures. To make sure of accuracy of the proposed correlations, margin of deviation is presented at the end of this study. The results show excellent agreement between experimental data and those obtained through the correlations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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