The computer program which predicts the gas exchange process of multi-cylinder 4-Stroke cycle spark-ignition engine, can be great assistance for the design and development of new engine. In this study, the computer program was developed to predict the gas exchange process of multi-cylinder four stroke cycle spark ignition engine including intake and exhaust systems. When gas exchange process is to be calculated, the evaluation of the variation of the thermo-dynamic properties with time and position in the intake and exhaust systems is required. For the purpose, the application of the generalized method of characteristics to the gas exchange process is known as one of the method. The simulation model developed was investigated to the analysis of the branch system of multi-cylinder. The models used were the 2-zone expansion model and single zone model for in cylinder calculation and the generalized method of characteristic including area change, friction, heat transfer and entropy gradients for pipe flow calculation. The empirical constants reduced to least number as possible were determined through the comparison with the experimented indicator diagram of one particular operation condition and these constants were applied to other operating condition. The predicted pressures in cylinder were compared with the experimental results over the wide range of equivalence ratio and ignition timing. The predicted values have shown good agreement with the experimental results. The thermodynamic properties in the intake and exhaust system were predicted over the wide range of equivalence ratio and ignition timing. The obtained results can be summarized as follows. 1. Pressures in the exhaust manifold have a little influence on the equivalence ratio, a great influence on the ignition timing. 2. Pressures in the inlet manifold are nearly unchanged by the equivalence ratio and the ignition timing. 3. In this study, the behaviors of the exhaust temperature, gas in the exhaust manifold were ascertained.
의사결정나무는 대량의 데이터를 몇 개의 집단으로 분류하고, 미래상황을 예측하기 위해 자주 사용되는 분석기법 중의 하나이며, 각 노드에서 분할이 일어나면서 자라게 되고, 각 노드에 속하는 자료의 순수도가 효과적으로 증가하도록 진행된다. 또한 의사결정나무를 생성하는 과정에서 필요 이상의 가지(leaves)를 갖게 되면 노드의 분할을 정지하거나, 분류성능 향상에 큰 도움이 되지 못하는 가지를 잘라내게 된다. 이러한 가지치기의 결과로 의사결정나무의 형태가 변하게 되는데 이는 기존의 가지분할이 효율적이지 않았음을 의미하는 것이다. 본 연구에서는 가지치기의 교정뿐 아니라 새로운 분할과정을 혼합한 우수한 의사결정나무 추출 방법을 제안한다. 특히, 새로운 분할 노드의 선택에 있어 퍼지이론을 적용하여 분할의 효과성을 제고할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 휨모멘트와 축력의 효과가 고려된 변환각 트러스 모델(TATM)을 이용하여 철근콘크리트 기둥의 전단거동을 예측하였다. TATM의 해석결과를 검증하기 위하여 다양한 전단경간비와 축력비를 가지는 총 9개의 철근콘크리트 기둥을 전단 실험하였다. 철근콘크리트 기둥의 곡률, 축변형 및 전단변형을 측정하기 위하여 기둥 옆면 전단위험단면을 중심으로 5개의 변위변환기(LVDT)를 설치하였다. 하중은 최대하중의 $85\%$ 이하로 떨어질 때까지 가력하였으며, 모든 실험체는 휨 철근의 항복이전에 전단파괴 되었다. 기둥의 전단강도와 강성은 축 하중이 증가할수록 증가하는 반면 전단경간비가 증가할수록 감소하였다. TATM으로부터 얻은 전단응력-전단변형률 관계와 전단응력-전단철근변형률 관계는 본 연구에서 수행된 실험결과와 잘 일치하였으며, 기존의 트러스 모델(MCFT, RA-STM, FA-STM)보다 더 우수하였다.
Projections of changes in the low latitude atmospheric circulation under global warming are investigated using the results of the CMIP5 ensemble mean. For this purpose, 30-yr periods for the present day (1971~2000) and the end of the $21^{st}$ century (2071~2100) according to the RCP emission scenarios are compared. The wintertime subtropical jet is projected to strengthen on the upper side of the jet due to increase in meridional temperature gradient induced by warming in the tropical upper-troposphere and cooling in the stratosphere except for the RCP2.6. It is also found that a strengthening of the upper side of the wintertime subtropical jet in the RCP2.6 due to tropical upper-tropospheric warmings. Model-based projection shows a weakening of the mean intensity of the Hadley cell, an upward shift of cell, and poleward shift of the Hadley circulation for the winter cell in both hemispheres. A weakening of the Walker circulation, which is one of the most robust atmospheric responses to global warming, is also projected. These results are consistent with findings in the previous studies based on CMIP3 data sets. A weakening of the Walker circulation is accompanied with decrease (increase) in precipitation over the Indo-Pacific warm pool region (the equatorial central and east Pacific). In addition, model simulation shows a decrease in precipitation over subtropical regions where the descending branch of the winter Hadley cell in both hemispheres is strengthened.
In recent years, the use of Fiber Reinforced Polymers (FRPs) as one of the most common ways to increase the strength of concrete samples, has been introduced. Evaluation of the final strength of these specimens is performed with different experimental methods. In this research, due to the variety of models, the low accuracy and impact of different parameters, the use of new intelligence methods is considered. Therefore, using artificial intelligent-based models, a new solution for evaluating the bond strength of FRP is presented in this paper. 150 experimental samples were collected from previous studies, and then two new hybrid models of Imperialist Competitive Algorithm (ICA)-Artificial Neural Network (ANN) and Artificial Bee Colony (ABC)-ANN were developed. These models were evaluated using different performance indices and then, a comparison was made between the developed models. The results showed that the ICA-ANN model's ability to predict the bond strength of FRP is higher than the ABC-ANN model. Finally, to demonstrate the capabilities of this new model, a comparison was made between the five experimental models and the results were presented for all data. This comparison showed that the new model could offer better performance. It is concluded that the proposed hybrid models can be utilized in the field of this study as a suitable substitute for empirical models.
As an alternative measure to replace reactive stance with proactive one, a risk based management scheme has been commonly applied to enhance public satisfaction on water service by providing a higher creditable solution to handle a rehabilitation problem of pipe having high potential risk of leaks. This study intended to examine the feasibility of a simulation model to predict a recurrence probability of pipe leaks. As a branch of the data mining technique, probabilistic neural network (PNN) algorithm was applied to infer the extent of leaking recurrence probability of water network. PNN model could classify the leaking level of each unit segment of the pipe network. Pipe material, diameter, C value, road width, pressure, installation age as input variable and 5 classes by pipe leaking probability as output variable were built in PNN model. The study results indicated that it is important to pay higher attention to the pipe segment with the leak record. By increase the hydraulic pipe pressure to meet the required water demand from each node, simulation results indicated that about 6.9% of total number of pipe would additionally be classified into higher class of recurrence risk than present as the reference year. Consequently, it was convinced that the application of PNN model incorporated with a data base management system of pipe network to manage municipal water distribution network could make a promise to enhance the management efficiency by providing the essential knowledge for decision making rehabilitation of network.
Armaghani, Danial Jahed;Mirzaei, Fatemeh;Toghroli, Ali;Shariati, Ali
Geomechanics and Engineering
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제22권5호
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pp.397-414
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2020
In this paper, practical predictive models for soil shear strength parameters are proposed. As cohesion and internal friction angle are of essential shear strength parameters in any geotechnical studies, we try to predict them via artificial neural network (ANN) and neuro-imperialism approaches. The proposed models was based on the result of a series of consolidated undrained triaxial tests were conducted on reinforced sandy soil. The experimental program surveys the increase in internal friction angle of sandy soil due to addition of polypropylene fibers with different lengths and percentages. According to the result of the experimental study, the most important parameters impact on internal friction angle i.e., fiber percentage, fiber length, deviator stress, and pore water pressure were selected as predictive model inputs. The inputs were used to construct several ANN and neuro-imperialism models and a series of statistical indices were calculated to evaluate the prediction accuracy of the developed models. Both simulation results and the values of computed indices confirm that the newly-proposed neuro-imperialism model performs noticeably better comparing to the proposed ANN model. While neuro-imperialism model has training and test error values of 0.068 and 0.094, respectively, ANN model give error values of 0.083 for training sets and 0.26 for testing sets. Therefore, the neuro-imperialism can provide a new applicable model to effectively predict the internal friction angle of fiber-reinforced sandy soil.
Kim, Jae Young;Jung, Sung Ho;Yeon, Min Ho;Lee, Gi Ha;Lee, Dae Eop
농업과학연구
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제48권3호
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pp.515-526
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2021
The frequency of typhoons and torrential rainfalls has increased due to climate change, and the concurrent risk of breakage of dams and reservoirs has increased due to structural aging. To cope with the risk of dam breakage, a more accurate emergency action plan (EAP) must be established, and more advanced technology must be developed for the prediction of flooding. Hence, the present study proposes a method for establishing a more effective EAP by performing flood and inundation analyses using one- and two-dimensional models. The probable maximum flood (PMF) under the condition of probable maximum precipitation (PMP) was calculated for the target area, namely the Gyeong-cheon reservoir watershed. The breakage scenario of the Gyeong-cheon reservoir was then built up, and breakage simulations were conducted using the dam-break flood forecasting (DAMBRK) model. The results of the outflow analysis at the main locations were used as the basis for the one-dimensional (1D) and two-dimensional (2D) flood inundation analyses using the watershed modeling system (WMS) and the FLUvial Modeling ENgine (FLUMEN), respectively. The maximum inundation area between the Daehari-cheon confluence and the Naeseong-cheon location was compared for each model. The 1D flood inundation analysis gave an area of 21.3 km2, and the 2D flood inundation analysis gave an area of 21.9 km2. Although these results indicate an insignificant difference of 0.6 km2 in the inundation area between the two models, it should be noted that one of the main locations (namely, the Yonggung-myeon Administrative and Welfare Center) was not inundated in the 1D (WMS) model but inundated in the 2D (FLUMEN) model.
This research focused on analyzing the post-fire behavior of high-performance concrete-filled steel tube (CFST) columns, with the concrete containing tire rubber and steel fibers, under axial compressive loading. The finite element (FE) modeling of such heated columns containing recycled aggregate is a branch of this field which has not received the proper attention of researchers. Better understanding the post-fire behavior of these columns by measuring their residual strength and deformation is critical for achieving the minimum repair level required for structures damaged in the fire. Therefore, to develop this model, 19 groups of confined and unconfined specimens with the variables including the volume ratio of steel fibers, tire rubber content, diameter-to-thickness (D/t) ratio of the steel tube, and exposure temperature were considered. The ABAQUS software was employed to model the tested specimens so that the accurate behavior of the FE-modeled specimens could be examined under test conditions. To achieve desirable results for the modeling of the specimens, in addition to the novel procedure described in this research, the modified versions of models presented by previous researchers were also utilized. After the completion of modeling, the load-axial strain and load-lateral strain relationships, ultimate strength, and failure mode of the modeled CFST specimens were evaluated against the test data, through which the satisfactory accuracy of this modeling procedure was established. Afterward, using a parametric study, the effect of factors such as the concrete core strength at different temperatures and the D/t ratio on the behavior of the CFST columns was explored. Finally, the compressive strength values obtained from the FE model were compared with the corresponding values predicted by various codes, the results of which indicated that most codes were conservative in terms of these predictions.
Alfalfa (Medicago sativa) is an important food and feed crop which rich in mineral sources. The WUSCHEL-related homeobox (WOX) gene family plays important roles in plant development and identification of putative gene families, their structure, and potential functions is a primary step for not only understanding the genetic mechanisms behind various biological process but also for genetic improvement. A variety of computational tools, including MAFFT, HMMER, hidden Markov models, Pfam, SMART, MEGA, ProtTest, BLASTn, and BRAD, among others, were used. We identified 34 MsWOX genes based on a systematic analysis of the alfalfa plant genome spread in eight chromosomes. This is an expansion of the gene family which we attribute to observed chromosomal duplications. Sequence alignment analysis revealed 61 conserved proteins containing a homeodomain. Phylogenetic study sung reveal five evolutionary clades with 15 motif distributions. Gene structure analysis reveals various exon, intron, and untranslated structures which are consistent in genes from similar clades. Functional analysis prediction of promoter regions reveals various transcription binding sites containing key growth, development, and stress-responsive transcription factor families such as MYB, ERF, AP2, and NAC which are spread across the genes. Most of the genes are predicted to be in the nucleus. Also, there are duplication events in some genes which explain the expansion of the family. The present research provides a clue on the potential roles of MsWOX family genes that will be useful for further understanding their functional roles in alfalfa plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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