Though box compression strength (BCS) is commonly used as a performance criterion for shipping containers, estimating BCS remains a challenge. In this study, artificial neural networks (ANN) are implemented as a new tool, with a focus on building up ANN architectures for BCS estimation. An Artificial Neural Network (ANN) model can be constructed by adjusting four modeling factors: hidden neuron numbers, epochs, number of modeling cycles, and number of data points. The four factors interact with each other to influence model accuracy and can be optimized by minimizing model's Mean Squared Error (MSE). Using both data from the literature and "synthetic" data based on the McKee equation, we find that model estimation accuracy remains limited due to the uncertainty in both the input parameters and the ANN process itself. The population size to build an ANN model has been identified based on different data sets. This study provides a methodology guide for future research exploring the applicability of ANN to address problems and answer questions in the corrugated industry.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.38
no.2
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pp.133-144
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1996
To get accurate results, the realistic stress-strain relationships of soils are dependent on a number of factors such as soil types, density, stress levels and stress path. Such attempts are continuously being made by the developement of analytical models for soils incorporating all such factors. Isotropic compression-expansion test and a series of drained conventional triaxial tests with several stress path for Baekma river sand were performed to investigate parameters characteristics of Lade's single work hardening model dependant on the stress path. Using the computer program based on the regression analysis, the values of parameters for the model were determined. In conclusion, the parameters of Lade's model are little influenced by the stress paths. Though yield criterion parameters ( h, ${\alpha}$a) are much influenced by stress level and stress path, the parameters don't have influence on stress-strain behavior.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.2
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pp.148-154
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2016
In recent year, the interests of PQ is increase due to the increasing of non-linear load and distributed power sources in power system. For the parameters detection and feature extraction of PQ, and the PQ improvement method, continuous power signal monitering is needed. In this paper, the power signal compression and reconstruction method is suggested for power signal monitering. The power signal is compressed using DCT that has good compression performance, and the compressed signal is reconstructed through IDCT. And for the higher compression rate, DCT coefficients are arranged by magnitude in compression process, and in recouction process DCT coefficients are rearranged to original frequency position. The synthesized signal according to the IEC standard is used used in compression and reconstruction simulations. The performances of the proposed method are verified by comparing the error between synthesized signal and reconstructed signal.
This paper proposes a lossless image compression method based on arithmetic coding using block-adaptive Context Tree Weighting. The CTW method predicts and compresses the input data bit by bit. Also, it can achieve a desirable coding distribution for tree sources with an unknown model and unknown parameters. This paper suggests the method to enhance the compression rate about image data, especially aerial and satellite images that require lossless compression. The value of aerial and satellite images is significant. Also, the size of their images is huger than common images. But, existed methods have difficulties to compress these data. For these reasons, this paper shows the experiment to prove a higher compression rate when using the CTW method with divided images than when using the same method with non-divided images. The experimental results indicate that the proposed method is more effective when compressing the divided images.
Detection of double compression is one of the most efficient ways of remarking the validity of videos. Many methods have been introduced to detect HEVC double compression with different coding parameters. However, HEVC double compression detection under the same coding environments is still a challenging task in video forensic. In this paper, we introduce a novel method based on the frame partitioning information in intra prediction mode for detecting double compression in with the same coding environments. We propose to extract statistical feature and Deep Convolution Neural Network (DCNN) feature from the difference of partitioning picture including Coding Unit (CU) and Transform Unit (TU) information. Finally, a softmax layer is integrated to perform the classification of the videos into single and double compression by combing the statistical and the DCNN features. Experimental results show the effectiveness of the statistical and the DCNN features with an average accuracy of 87.5% for WVGA and 84.1% for HD dataset.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2000.02a
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pp.71-78
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2000
SHANSEP method involves the consolidation to stresses in excess of the preconsolidation pressure in order to overcome sample disturbance effect. The concept of SHANSEP is based on an approach to laboratory test which attempts to reproduce the in-situ conditions more closely than is possible in routine tests and evaluates normalized strength parameters for the soil as a function of OCR. But SHANSEP method can be applied only to fairly uniform clay deposits, and is unsuitable for a random deposit. In this study, CK/sub o/U triaxial compression test and incremental loading consolidation test were performed for the application of SHANSEP method on Yangsan clay. During the K/sub o/-consolidation, triaxial specimens were consolidated to stress equal to two times the in-situ vertical effective stress. And for overconsolidated condition, the specimens were swelled to a known vertical effective stress in order to have the desired OCR. With the results of CK/sub o/U triaxial compression test using the block samples, the relationship between c/sub u//σ/sub vc/' and OCR on Yangsan clay was established. For evaluating the undrained shear strength of Yangsan clay with depth, CK/sub o/U triaxial compression test was performed using the piston samples taken from Yangsan site. And also undrained shear strength was analyzed from the in-situ test such as Cone Penetration Test(CPT), Dilatometer Test(DMT), and Field Vane Test(FVT) and was compared with that of CK/sub o/U triaxial compression test.
This paper focuses on the strengthening methods used for improving the compression behaviors of perforated box-section walls as provided in the anchorage zones of steel pylons. Rectangular plates containing double-row continuous elliptical holes are investigated by employing the boundary condition of simple supporting on four edges in the out-of-plane direction of plate. Two types of strengthening stiffeners, named flat stiffener (FS) and longitudinal stiffener (LS), are considered. Uniaxial compression tests are first conducted for 18 specimens, of which 5 are unstrengthened plates and 13 are strengthened plates. The mechanical behaviors such as stress concentration, out-of-plane deformation, failure pattern, and elasto-plastic ultimate strength are experimentally investigated. Finite element (FE) models are also developed to predict the ultimate strengths of plates with various dimensions. The results of FE analysis are validated by test data. The influences of non-dimensional parameters including plate aspect ratio, hole spacing, hole width, stiffener slenderness ratio, as well as stiffener thickness on the ultimate strengths are illustrated on the basis of numerous parametric studies. Comparison of strengthening efficiency shows that the continuous longitudinal stiffener is the best strengthening method for such perforated plates. The simplified formulas used for estimating the compression strengths of strengthened plates are finally proposed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.9
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pp.1416-1422
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2001
The objective of this work was to characterize mechanical properties of thermoplastic composites with various forming conditions in compression molding. Randomly oriented long glass fiber reinforced polypropylene(PP) was used in this work. The composite materials contained 20%, 30%, and 40% glass fiber by weight. Compression molding was conducted at various mold temperatures and charge sizes. The temperatures on the mold surface and at the material in the mid-plain were monitored during the molding. Differential Scanning Calorimeter was used to measure crystallinity at both in-side and out-side of the sheet material. Crystallinity at each temperature was also measured by X-ray diffractometer. Dimensional stability was studied at various conditions with the spring forward angle. Among the processing parameters, the crystallization time at the temperature above 130$^{\circ}C$, was found to be the most effective. Spring-forward angle was reduced and the tensile modulus was increased as the mold temperature increased.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.23
no.7
s.166
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pp.1075-1084
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1999
The family of unidirectional continuous fiber reinforced polymeric composites are currently used in automotive bumper beams and load floors. The material properties and mechanical characteristics of the compression molded parts are determined by the curing behavior, fiber orientation and formation of knit lines, which are in turn determined by the mold filling parameters. In this paper, a new model is presented which can be used to predict the 3-dimensional flow under consideration of the slip of mold-composites and anisotropic viscosity of composites during compression molding of unidirectional fiber reinforced thermoplastics for isothermal state. The composites is treated as an incompressible Newtonian fluid. The effects of longitudinal/transverse viscosity ratio A and slip parameter $\alpha$ on the buldging phenomenon and mold filling patterns are also discussed.
In this study, Class II behavior of rock failure process under uniaxial and biaxial compression has been numerically simulated using bonded particle model. Class II behavior of rock was simulated by radial strain controlled uniaxial and biaxial compression tests using a suggested method of ISRM. Micro-parameters used in the simulation were determined based on the laboratory uniaxial compression tests carried out at ${\"{A}}sp{\"{o}}$ Hard Rock Laboratory, Sweden. Class II behavior of ${\"{A}}sp{\"{o}}$ rock was effectively simulated using newly proposed numerical technique in this study, and the results of numerical simulations show good similarity with the complete stress-strain curves for Class II behavior obtained from the laboratory tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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