The concrete damage plasticity (CDP) model is widely used to simulate concrete behaviour using either implicit or explicit analysis methods. To effectively execute the models and resolve convergence issues in implicit analysis, activating the viscosity parameter of this material model is a common practice. Despite the frequent application of implicit analysis to analyse concrete structures with the CDP model, the viscosity parameter significantly varies among available models and lacks consistency. The adjustment of the viscosity parameter at the element/structural level disregards its indirect impact on the material. Therefore, the accuracy of the numerical model is confined to the validated range and might not hold true for other values, often explored in parametric studies subsequent to validations. To address these challenges and develop a unified numerical model for varied conditions, a quasi-static analysis using the explicit solver was conducted in this study. Fifteen thick flat plates tested under load control with different geometries and different eccentric loads were considered to verify the accuracy of the model. The study first investigated various concrete material behaviours under compression and tension as well as the concrete tensile strength to identify the most reliable models from previous methodologies. The study compared the results using both implicit and explicit analysis. It was found that, in implicit analysis, the viscosity parameter should be as low as 0.0001 to avoid affecting material properties. However, at the structural level, the optimum value may need adjustment between 0.00001 to 0.0001 with changing geometries and loading type. This observation raises concerns about further parametric study if the specific value of the viscosity parameter is used. Additionally, activating the viscosity parameter in load control simulations confirmed its inability to capture the peak load. Conversely, the unified explicit model accurately simulated the behaviour of the test specimens under varying geometries, load eccentricities, and column sizes. This study recommends restricting implicit solutions to the viscosity values proposed in this research. Alternatively, for highly nonlinear problems under load control simulation, explicit analysis stands as an effective approach, ensuring unified parameters across a wide range of applications without convergence problems.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2001.11a
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pp.555-558
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2001
Carbonation of concrete decreases durability of RC structures due to failure of passive film of rebar. Therefore, expecting carbonation depth is a governing parameter of service life prediction for RC structures. This study attempt to estimate carbonation depth quantitatively by using equivalent effective diffusion coefficient of $CO_2$.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.5
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pp.913-917
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2009
The measures of leverage in linear regression has been extended to nonlinear regression models. We consider several curvature measures of nonlinearity in an estimation situation. The relationship between measures of leverage and statistical curvature are explored in nonlinear regression models. The circumstances under which the Jacobian leverage reduces to a tangent plane leverage are discussed in connection with the effective residual curvature of the nonlinear model.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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v.10
no.1
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pp.19-30
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2002
This paper addresses characteristics of compressible flow dynamics inside a pipe with an accumulator and an inlet orifice. It also presents a simple but stable numerical method associated with the accumulator-orifice calculation. In particular, a focus is given to developing a method of finding an optimum design of the accumulator-orifice system (i.e., the accumulator size and the throttle resistance) that gives the most effective dissipation of the water-hammering problem. It is found that there exists indeed an optimum set of parameter values for the most effective dissipation of the wave energy.
In immobilized cell reactors, effective cell mass is a very important parameter which must be estimated during operation for control and regeneration of biocatalyst. In this report, the effective cell mass in immobilized cell reactor was studied using a sequential estimation method. An immobilized yeast reactor was operated in batch recycle mode. The states of the immobilized cell reactor could be estimated from the process data using an extended Kalman filter.
An experimental program of isotropic loading tests on a compacted kaolin using a conventional triaxial equipment modified for testing unsaturated soils was perform to investigate a loading collapse curve of unsaturated soils along wetting and drying paths. The test data are presented in terms of effective stress on a range of constant suction. The suction hardening behavior was observed for both wetted and dried samples. With the use of an appropriate effective stress parameter, the unique relationship for loading collapse curve for wetting and drying processes was obtained.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.28
no.6
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pp.993-999
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2004
The estimation of fatigue life at the design stage of membrane type LNG tank is very important in order to arrive at feasible and cost effective solutions considering the total lifetime of the tank. In this study, the practical procedure of fatigue life prediction by use of cumulative damage factors based on Miner-Palmgren hypothesis and probability density function has been shown with the corner region of Gaz Transport Membrane type LNG tank being used as an example. In particular the parameters of Weibull distribution that determine the stress spectrum are discussed. The main results obtained from this study are as follows: 1. The recommended value for the shape parameter of Weibull distribution for the LNG tank is 1.1 in case of using the direct calculation method proposed in this study. 2. The calculated fatigue life is influenced by the shape parameter of Weibull distribution and stress block. The safe fatigue design can be achieved by using higher value of shape parameter and the stress blocks divided into more stress blocks.
Recent measurements of local-area and wide-area traffic have shown that network traffic exhibits at a wide range of scales-Self-similarity. Self-similarity is expressed by long term dependency, this is contradictory concept with Poisson model that have relativity short term dependency. Therefore, first of all for design and dimensioning of next generation communication network, traffic model that are reflected burstness and self-similarity is required. Here self-similarity can be characterized by Hurst parameter. In this paper, when different many data traffic being integrated under various environments is arrived to communication network, Hurst Parameter's change is analyzed and compared with simulation results.
We present a machine learning approach to estimating stellar atmospheric parameters, effective temperature (Teff), surface gravity (log g), and metallicity ([Fe/H]) for stars observed during the course of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS). For training a neural network, we randomly sampled the SDSS data with stellar parameters available from SEGUE Stellar Parameter Pipeline (SSPP) to cover the parameter space as wide as possible. We selected stars that are not included in the training sample as validation sample to determine the accuracy and precision of each parameter. We also divided the training and validation samples into four groups that cover signal-to-noise ratio (S/N) of 10-20, 20-30, 30-50, and over 50 to assess the effect of S/N on the parameter estimation. We find from the comparison of the network-driven parameters with the SSPP ones the range of the uncertainties of 73~123 K in Teff, 0.18~0.42 dex in log g, and 0.12~0.25 dex in [Fe/H], respectively, depending on the S/N range adopted. We conclude that these precisions are high enough to study the chemical and kinematic properties of the Galactic disk and halo stars, and we will attempt to apply this technique to Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope (LAMOST), which plans to obtain about 8 million stellar spectra, in order to estimate stellar parameters.
We investigate the environmental effects on galaxy spin using the sample of ~1100 galaxies from the first public data of MaNGA integral field unit survey. We determine the spin parameter ${\lambda}_{Re}$ of galaxies by analyzing the two-dimensional stellar kinematic measurements within the effective radius, and study its dependence on the large-scale (background mass density determined with 20 nearby galaxies) and small-scale (distance to and morphology of the nearest neighbor galaxy) environments. We first examine the mass dependence of galaxy spin, and find that the spin parameter decreases with stellar mass at log ($M_{\ast}/M_{\odot}$) > 10, consistent with previous studies. We then divide the galaxies into three subsamples using their stellar masses to minimize the mass effects on galaxy spin. The spin parameter of galaxies in each subsample does not change with the background density, but do change with the distance to and morphology of the nearest neighbor. The spin parameter increases when late-type neighbors are within the virial radius, and decreases when early-type neighbors are within the virial radius. These results suggest that the large-scale environments hardly affect the galaxy spin, but the effects of small-scale environments such as hydrodynamic galaxy-galaxy interactions are substantial.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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