The stress analysis on orthotropic composite cylindrical shells with one circular or one elliptical cutout subjected to an axial force is carried out by using an analytical and experimental method. The composite cylindrical shell governing equation of the Donnell's type is applied to this study and all results are presented by the stress concentration factor. The stress concentration factor is defined as the ratio of the stress on the region around a cutout to the nominal stress of the shell. The stress concentration factor is classified into the circumferential stress concentration factors and the radial stress concentration factors due to the cylindrical coordinate of which the origin is the center of a cutout. The considered loading condition is only axial tension loading condition. In this study, thus, the maximum stress is induced on perpendicular region against axial direction, on the coordinate. Various cutout sizes are expressed using the radius ratio, (equation omitted), which is the radius of a cutout over one of the cylindrical shell. Experimental results are obtained using strain gages, which are attached around a cutout of the cylindrical shell. As the result from this study, the stress concentration around a cutout can be predicted by using the analytical method for an orthotropic composite cylindrical shell having a circular or an elliptical cutout.
Blood toluene concentrations of thirty nine Korean toluene-exposed workers in shoes making factory were checked by headspace-gas chromatographic analysis. Air toluene concentrations in each worker's working region also checked by personal sampler during workshift and analyzed by gas chromatography. The range of blood toluene concentration was 0.15-0.84mg/L. The range of toluene concentration of each worker's working area was 8.46-189.9ppm. The correlation between blood and air concentration of toluene was 0.824.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.14
no.6
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pp.545-554
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1998
The diurnal variation of O3 concentration shows two peaks, the first peak at noontime and the secondary peak at night. In order to show why the secondary peak, high nocturnal O3 concentration, occurs without sunlight which is a essential factor of a photochemical response, the O3 concentration, several weather elements and synoptic weather map were used for June∼September at 1995, 1996. The mean concentration of high nocturnal O3 concentration days is higher by 5.4 ppb than that of low nocturnal O3 concentration days. The nocturnal O3 concentration is higher than that of diurnal O3 concentration during high nocturnal O3 concentration days, at July, 1995 and June, 1996. The high nocturnal O3 concentration is related to low air pressure, high cloud cover and high wind speed. The correlation coefficient, r. between nocturnal O3 concentration and wind speed, pressure and cloud cover is 0.387, -0.218, and 0.194, respeftiviely. It is interesting that the O3 concentration increases at Pusan when the typhoon passes by. The same result showed at Taegu when the typhoon FAYE passed by. According to the analysis of nocturnal O3 concentration for June∼September at 1995 and 1996, it seems that the high nocturnal O3 concentration relates to the trough and cyclones passing by Pusan.
The number concentrations and the water soluble ionic concentrations of $PM_{2.5}$ have measured at Gosan site in Jeju, Korea, from March 2010 to December 2010, to clarify their characteristics. $PM_{2.5}$ number concentrations vary from 22.57 to $975.65particles/cm^3$ with an average value of $240.41particles/cm^3$, which have been recorded evidently high in spring season as compared with those in other season. And the concentrations in small size ranges are greatly higher than those in large size ranges, so the number concentration in the size range $0.25{\sim}0.45{\mu}m$ has more than 94% of the total number concentration of $PM_{2.5}$. The major ionic components in $PM_{2.5}$ are $SO{_4}^{2-}$, $NH_4{^+}$ and $NO_3{^-}$, which are mainly originated from anthropogenic sources, on the other hand, the concentrations of $Cl^-$, $K^+$, $Ca^{2+}$ and $Mg^{2+}$ are recorded relatively lower levels. The concentrations of the major ionic components are very high in spring season, but the concentration levels of the other components are recorded significantly high in winter season. On the other hand, in summer season, the lowest concentration levels are observed for overall components as well as the sum of them. The concentration ratios of nss-$SO{_4}^{2-}/SO{_4}^{2-}$ and nss-$Ca^{2+}/Ca^{2+}$ are 98.1% and 88.9%. And the concentration ratio of $SO{_4}^{2-}/NO_3{^-}$(3.64) is greatly higher than the value in urban area due to no large $NO_x$ emission sources in the measurement. In addition, the correlation and the factor analysis for the number and the ionic concentrations of $PM_{2.5}$ are performed to identify their sources. From the Pearson correlation analysis and the factor analysis, it can be suggested that the smaller parts(< $0.5{\mu}m$) of $PM_{2.5}$ is contributed by anthropogenic sources, but the sources of the remaining larger parts of $PM_{2.5}$ are not able to be specified sources in this study.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.2
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pp.907-923
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2020
For the severe haze situation in the Beijing-Tianjin-Hebei region, conventional fine particulate matter (PM2.5) concentration prediction methods based on pollutant data face problems such as incomplete data, which may lead to poor prediction performance. Therefore, this paper proposes a method of predicting the PM2.5 concentration based on image analysis technology that combines image data, which can reflect the original weather conditions, with currently popular machine learning methods. First, based on local parameter estimation, autoregressive (AR) model analysis and local estimation of the increase in image blur, we extract features from the weather images using an approach inspired by free energy and a no-reference robust metric model. Next, we compare the coefficient energy and contrast difference of each pixel in the AR model and then use the percentages to calculate the image sharpness to derive the overall mass fraction. Furthermore, the results are compared. The relationship between residual value and PM2.5 concentration is fitted by generalized Gauss distribution (GGD) model. Finally, nonlinear mapping is performed via the wavelet neural network (WNN) method to obtain the PM2.5 concentration. Experimental results obtained on real data show that the proposed method offers an improved prediction accuracy and lower root mean square error (RMSE).
Kim, Seong-Hwan;Jeong, Won-Kyong;Kwon, Hyuck;Kim, Hyoun-Oh;Lee, Bong-Hak
Journal of Industrial Technology
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v.22
no.A
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pp.185-192
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2002
The performance of old and the new concrete construction depends upon bond strength between old and the new concrete. Current adhesive and strength measurement method ignores the effect of stress concentration from shape of specimens. Therefore, this research calculates stress concentration coefficient as the ratio of drilling depth to drilling diameter($h_s/D$), the ratio of overlay thickness to drilling diameter($h_0/D$), the ratio of steel disk thickness to drilling diameter(t/D), the ratio of overlay elastic modulus to substrate modulus($E_1/E_0$), the distance from core to corner border(L_$_{corner}$) and the distance between cores(L_$_{coic}$) vary. The finite element method is adapted to analysis The results from 'the F.E.M analysis are as follows. The stress concentration effects can be minimized when the ratio of drilling depth to drilling diameter($h_s/D$) is 0.20~0.25, the elastic modulus ratio($E_1/E_0$) is 06~1.0, and the ratio of steel disk thickness to drilling diameter(t/D) is 3.0. The overlay thickness, the distance from specimens to corner border(L_$_{corner}$), the distance between cores(L_$_{coic}$) almost do not affect to the stress concentration.
An on-line flow injection analysis with dual pre-concentration method was developed to determine the ultra trace tri and hexavalent chromium in water. In this system, the cation and anion pre-concentration columns were combined with a 10-port injection valve and then used to separate and concentrate Cr (III) and Cr (VI) selectively. The two species of concentrated chromium were sequentially eluted and determined by using HCl-KCl buffer of pH 1.8 as an eluent. Cr (III) was oxidized by hydrogen peroxide to Cr (VI). It was detected spectrophotometrically at 548 nm by complexation with DPC (diphenylcarbazide). Several factors such as concentration of $H_2O_2$, DPC and coil length in reaction condition were optimized. The linear range for Cr (III) and Cr (VI) was 0.1-50 ${\mu}g$/L. The limit of detections ($3{\sigma}$) of Cr (III) and Cr (VI) were 52 ng/L and 44 ng/L under the optimized FIA system, and their recoveries 98% and 103%, respectively. This method was applied to analyze contamination level of chromium species in tap water, groundwater and bottled water.
The most important factors relating to the indoor air environment are temperature, airflow, humidity, and contaminant concentration. A sensitivity analysis of indoor environment factors was carried out to grasp influences along with changes of atmospheric conditions. An integrated multizone model was used to predict these sensitivities. This model was applied to an apartment with six zones. Airflow rates are influenced very seriously by changes of wind direct or wind velocity, but are influenced very slightly by changes of outdoor air temperature and are not influenced at all by changes of outdoor air humidity or contaminant concentration. Indoor air temperatures are influenced very directly by changes of outdoor air temperature, but are influenced very slightly by wind direction or wind velocity and are not influenced at all by changes of outdoor air humidity or contaminant concentration. Indoor air humidities are influenced very directly by changes of outdoor air humidity, but are not influenced at all by changes of outdoor air contaminant concentration and have little or no influence by changes of wind direction, wind velocity, or outdoor air temperature. Indoor air contaminant concentrations are influenced very seriously by changes of wind direct or wind velocity, but are influenced somewhat by changes of outdoor air contaminant concentration and are influenced very slightly by changes of outdoor air temperature and are not influenced at all by changes of outdoor air humidity.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the stress distribution of the surrounding tissues according to 3 proximal plate types of the RPI clasp. Methods: The removeable partial denture which mandibular right and left second premolars and mandibular molars were lost was attached to a three dimensional photo elastic epoxy resin model. Then 120N of vertical load was applied. After 3-dimensional photoelastic stress analysis was used to record the isochromatic fringe patterns. Results: Kratochvil type guiding plane exhibited little uniform stress distribution on load center and alveolar ridge, but higher stress concentration on buccal surface of second premolar. Krol type guiding plane exhibited the stress concentration on the front of load center and relatively higher stress concentration on buccal surface of first premolar. However, this type had no effect on canine. Researcher type guiding plane showed the stress concentration on second premolar and molar, but the little stress distribution on first premolar. Conclusion: In all types, excessive stress concentration was appeared and three types were not significant different.
The radon concentrations in soil air were measured before and after a rainfall. 226Ra concentration, porosity, moisture content and temperature in soil were measured at Kyungpook National University in Daegu. As the results of measurement and analysis, the arithmetic mean of measured 222Rn concentration increased from 12100 ± 500 Bq/㎥ to 16200 ± 600 Bq/㎥ after the rainfall. And the measured 226Ra concentration was 61.4 ± 5.7 Bq/kg and the measured porosity was 0.5 in soil. The estimated values of 226Ra concentration and porosity using diffusion model of 222Rn in soil were 60.3 Bq/kg and 0.509, respectively. The estimated values were similar to the measured values. 222Rn concentration in soil increased with depth and moisture content. The estimations were obtained through fitting based on the diffusion model of 222Rn using the measurement values. The measured depth profiles of 222Rn were similar to the calculated depth profiles of 222Rn in soil. We hope that the results of this study will be useful for environmental radiation analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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