The stress-strain relationship of soil is dependent on a number of factors such as soil type, density, stress level and stress path. Th accurate stress-stain relationship can be predict using a constitutive model incorporated all influencing factors. In this study, an isotropic compression-expansion test and a series of drained conventional triaxial tests with several stress paths were performed on Baekma river sand to investigate parameters characteristics of Lade's single work hardening model depending on the stress path.. Based on test results, the parameters of yield function (h, ${\alpha}$) are not much influenced by stress level and stress path, the these parameters do affect a little bit of stress-strain behavior. The parameters h and ${\alpha}$ are closely related to failure criterion ${\eta}_1$, they can be replaced by failure criterion parament. We also observed that predicted values from the Lade's single hardening constitutive model are well matched with the observed data.
Choi W. K.;Choi K. H.;Lee K. J.;Choi D. S.;Kang S.
Journal of Biosystems Engineering
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v.30
no.1
s.108
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pp.38-44
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2005
In this study, the acoustic response technique was applied to evaluate the maturity of melon nondestructively. The acoustic response signals through melon were obtained by microphone and signal conditioner with the lapse of days after fruit set. The acoustic parameters such as resonant frequencies and the spectrum energy ratio were analyzed. To investigate the relation between acoustic parameters and firmness of melon, the compression test was performed. Three resonant frequencies representing f1, f2 and f3 were 150 to 250 Hz, 300 to 400 Hz, and 450 to 550 Hz, respectively. The resonant frequencies were shifted to the lower frequencies and the magnitude of spectrum decreased as the maturity of melon increased. Some significant correlations were found between melon firmness and the spectrum energy ratio in some frequency ranges. It is possible to estimate the maturity of melon by acoustic response technique.
Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions
Identity recognition in real environment with a reliable mode is a key issue in human computer interaction (HCI). In this paper, we present a robust person identification system considering score-based optimal reliability measure of audio-visual modalities. We propose an extension of the modified reliability function by introducing optimizing parameters for both of audio and visual modalities. For degradation of visual signals, we have applied JPEG compression to test images. In addition, for creating mismatch in between enrollment and test session, acoustic Babble noises and artificial illumination have been added to test audio and visual signals, respectively. Local PCA has been used on both modalities to reduce the dimension of feature vector. We have applied a swarm intelligence algorithm, i.e., particle swarm optimization for optimizing the modified convection function's optimizing parameters. The overall person identification experiments are performed using VidTimit DB. Experimental results show that our proposed optimal reliability measures have effectively enhanced the identification accuracy of 7.73% and 8.18% at different illumination direction to visual signal and consequent Babble noises to audio signal, respectively, in comparison with the best classifier system in the fusion system and maintained the modality reliability statistics in terms of its performance; it thus verified the consistency of the proposed extension.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.22
no.3
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pp.447-451
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2013
In this study, a shock absorber whose orifice area changes according to the oil pressure inside the absorber is developed. The orifice widens and narrows when the oil pressure is high and low, respectively; thus, the orifice area changes according to the oil pressure, in other words, according to the extension/compression velocity. It is well known that the damping force can be expressed as $C{\cdot}v^{\alpha}$. For fluid film damping, the force is proportional to velocity, i.e., ${\alpha}=1$, and for orifice damping, it is proportional to the square of velocity, i.e., ${\alpha}=2$. The shock absorber proposed in this paper can exhibit different relationships between the damping force and velocity because the orifice area changes according to the induced oil pressure. The motivation of this study is to develop a method for designing a shock absorber with desired values of C and ${\alpha}$ which is not just 1 or 2. Theoretical and experimental studies have been conducted to verify the damping characteristics of the shock absorber. The effect of some major design parameters on damping characteristics has been also examined to relate the design parameters to the damping characteristics.
The purpose of this study was to determine how spandex wear with compressive band affects biomechanical parameters during a golf swing. Nine male golf players, each with at least 6 years golf experienc(handy 4.5${\pm}$5.4), were recruited as the participants. Eight pairs of surface electrodes were attached to the left and right side of the body to monitor the pectoralis major(PM), external abdominal oblique(AO), erector spinae(ES), and vastus lateralis(VL). This study showed that the angular velocity of the club in EG were increased during the down swing phase but X-Factor and X-factor Stretch were reduced. Average and maximum nEMG (normalized EMG) values of the left AO(external abdominal oblique) were less in EG(experimental group) compared with CG(control group) during the back swing, whereas those of left PM(pectoralis major) in EG were greater than CG. It is more likely that EG performed effectively golf swing without excess muscle activity. Thus, the spandex wear with compressive band played an important role in improving swing performance with injury prevention. This has led to suggestions of the need for further kinetic and kinematic analyses to evaluate its function.
Radhakrishna, Radhakrishna;Madhava, Tirupati Venu;Manjunath, G.S.;Venugopal, K.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.7
no.3
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pp.193-202
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2013
Geopolymer mortar compressed blocks were prepared using fly ash, ground granulated blast furnace slag, silica fume and metakaolin as binders and sand/quarry dust/pond ash as fine aggregate. Alkaline solution was used to activate the source materials for synthesizing the geopolymer mortar. Fresh mortar was used to obtain the compressed blocks. The strength development with reference to different parameters was studied. The different parameters considered were fineness of fly ash, binder components, type of fine aggregate, molarity of alkaline solution, age of specimen, fluid-to-binder ratio, binder-to-aggregate ratio, degree of saturation, etc. The compressed blocks were tested for compression at different ages. It was observed that some of the blocks attained considerable strength within 24 h under ambient conditions. The cardinal aim was to analyze the experimental data generated to formulate a phenomenological model to arrive at the combinations of the ingredients to produce geopolymer blocks to meet the strength development desired at the specified age. The strength data was analyzed within the framework of generalized Abrams' law. It was interesting to note that the law was applicable to the analysis of strength development of partially saturated compressed blocks when the degree of saturation was maintained constant. The validity of phenomenological model was examined with an independent set of experimental data. The blocks can replace the traditional masonry blocks with many advantages.
Many novel materials, developed in recent years, have obvious properties with different modulus of elasticity in tension and compression. The ratio of their tensile modulus to compressive modulus is as high as five times. Nowadays, it has become a new trend to study the mechanical properties of these bimodular materials. At the present stage, there are extensive studies related to the strength analysis of bimodular structures, but the investigation of the buckling stability problem of bimodular rods seems to cover new ground. In this article, a semi-analytical method is proposed to acquire the buckling critical load of bimodular slender rod. By introducing non-dimensional parameters, the position of neutral axis of the bimodular rod in the critical state can be determined. Then by combining the phased integration method, the deflection differential equation of bimodular pin-ended slender rod is deduced. In addition, the buckling critical load is obtained by solving this equation. An example, which is conducted by comparing the calculation results between the three of the methods including the laboratory tests, numerical simulation method and the method we developed here, shows that the method proposed in the present work is reliable to use. Furthermore, the influence of bimodular characteristics on the stability is discussed and analyzed.
A total stress-based bounding surface model is developed to predict the undrained behaviour of saturated soft clays under cyclic loads based on the anisotropic hardening modulus field and bounding-surface theories. A new hardening rule is developed based on a new interpolation function of the hardening modulus that has simple mathematic expression and fewer model parameters. The evolution of hardening modulus field is described in the deviatoric stress space. It is assumed that the stress reverse points are the mapping centre points and the mapping centre moves with the variation of loading and unloading paths to describe the cyclic stress-strain hysteresis curve. In addition, by introducing a model parameter that reflects the accumulation rate and level of shear strain to the interpolation function, the cyclic shakedown and failure behaviour of soil elements with different combinations of initial and cyclic stresses can be captured. The methods to determine the model parameters using cyclic triaxial compression tests are also studied. Finally, the cyclic triaxial extension and torsional shear tests are performed. By comparing the predictions with the test results, the model can be used to describe undrained cyclic stress-strain responses of elements with different stress states for the tested clays.
Boukhatem, B.;Kenai, S.;Hamou, A.T.;Ziou, Dj.;Ghrici, M.
Computers and Concrete
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v.10
no.6
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pp.557-573
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2012
This paper discusses the combined application of two different techniques, Neural Networks (NN) and Principal Component Analysis (PCA), for improved prediction of concrete properties. The combination of these approaches allowed the development of six neural networks models for predicting slump and compressive strength of concrete with mineral additives such as blast furnace slag, fly ash and silica fume. The Back-Propagation Multi-Layer Perceptron (BPMLP) with Bayesian regularization was used in all these models. They are produced to implement the complex nonlinear relationship between the inputs and the output of the network. They are also established through the incorporation of a huge experimental database on concrete organized in the form Mix-Property. Thus, the data comprising the concrete mixtures are much correlated to each others. The PCA is proposed for the compression and the elimination of the correlation between these data. After applying the PCA, the uncorrelated data were used to train the six models. The predictive results of these models were compared with the actual experimental trials. The results showed that the elimination of the correlation between the input parameters using PCA improved the predictive generalisation performance models with smaller architectures and dimensionality reduction. This study showed also that using the developed models for numerical investigations on the parameters affecting the properties of concrete is promising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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