We have used FT-IR spectra to explain the effects of hydrogen bonding between chitosan and polycaprolactam (PA6). A dynamic mechanical analysis study suggested that the optimum chitosan and PA6 miscibility under the conditions of this experiment were obtained at a blending ratio of 40:60. We studied the thermal degradation of chitosan blended with PA6 (chitosan/PA6) by thermogravimetric analysis and kinetic analysis (by the Ozawa method). Dry chitosan and PA6 exhibited a single stage of thermal degradation and chitosan/PA6 blends having> 20 wt% PA6 exhibited at least two stages of degradation. In chitosan/PA6 blends, chitosan underwent the first stage of thermal degradation; the second stage proceeded at a temperature lower than that of PA6, because the decomposition product of chitosan accelerated the degradation of PA6. The activation energies of the blends were between 130 and 165 kJ/mol, which are also lower than that of PA6.
Experimental and numerical analysis were performed for separation of carbon dioxide from carbon dioxide and nitrogen gas mixture using a polyethersulfone hollow fiber membrane. The experimental results were compared with those obtained at the same operating condition by the numerical analysis. It was observed that there was a big difference between the experimental results and those by a numerical analysis where the permeance of carbon dioxide and its ideal selectivity over nitrogen were obtained from the pure gas permeation. Therefore, the permeance of carbon dioxide and its selectivity were obtained from the separation experimental results using the numerical analysis as a function of the mole fraction of carbon dioxide, the feed pressure and the permeate pressure in the gas mixture. The results of the numerical analysis using the selectivity obtained from the gas mixture were in good agreement with those of the experimental.
Lee, Deuck Hang;Hwang, Jin-Ha;Ju, Hyunjin;Kim, Kang Su
Computers and Concrete
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v.13
no.1
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pp.49-70
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2014
Steel fiber-reinforced concrete (SFRC) is known as one of the efficient modern composites that can greatly enhance the material performance of cracked concrete in tension. Such improved tensile resistance mechanism at crack interfaces in SFRC members can be heavily influenced by methodologies of treatments of crack direction. While most existing studies have focused on developing the numerical analysis model with the rotating-angle theory, there are only few studies on finite element analysis models with the fixed-angle model approach. According to many existing experimental studies, the direction of principal stress rotated after the formation of initial fixed-cracks, but it was also observed that new cracks with completely different angles relative to the initial crack direction very rarely occurred. Therefore, this study introduced the direct tension force transfer model (DTFTM), in which tensile resistance of the fibers at the crack interface can be easily estimated, to the nonlinear finite element analysis algorithm with the fixed-angle theory, and the proposed model was also verified by comparing the analysis results to the SFRC shear panel test results. The secant modulus method adopted in this study for iterative calculations in nonlinear finite element analysis showed highly stable and fast convergence capability when it was applied to the fixed-angle theory. The deviation angle between the principal stress direction and the fixed-crack direction significantly increased as the tensile stresses in the steel fibers at crack interfaces increased, which implies that the deviation angle is very important in the estimation of the shear behavior of SFRC members.
In this study, finite element analysis of Carbon-Steel Laminates with different layup pattern was conducted to verify similarity to the results of previous studies and to develop the effective model for low-velocity impact analysis. As in the experiment, Finite element analysis of the Fiber metal laminates (FMLs) with five different lamination patterns was carried out, and the impact resistance of the FMLs was confirmed by comparing the energy absorption ratio. The FMLs showed the higher energy absorption ratio than the mild steel having the same thickness, and it was confirmed that all the FMLs had the high energy absorption ratio over than 96%. In addition, the low-velocity impact analysis model proposed in this study can be effectively used to study composite forms and automotive structures.
Kim Yong-Yook;Kapania Rakesh K.;Johnson Eric R.;Palmer Matthew E.;Kwon Tae-Kyu;Hong Chul-Un;Kim Nam-Gyun
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.20
no.2
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pp.251-261
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2006
The objective of this work is to apply artificial neural networks for solving inverse problems in the structural optimization of a fiber optic pressure sensor. For the sensor under investigation to achieve a desired accuracy, the change in the distance between the tips of the two fibers due to the applied pressure should not interfere with the phase change due to the change in the density of the air between the two fibers. Therefore, accurate dynamic analysis and structural optimization of the sensor is essential to ensure the accuracy of the measurements provided by the sensor. To this end, a normal mode analysis and a transient response analysis of the sensor were performed by combining commercial finite element analysis package, MSC/NASTRAN, and MATLAB. Furthermore, a parametric study on the design of the sensor was performed to minimize the size of the sensor while fulfilling a number of constraints. In performing the parametric study, the need for a relationship between the design parameters and the response of the sensor was fulfilled by using a neural network. The whole process of the dynamic analysis using commercial finite element analysis package and the parameter optimization of the sensor were automated within the MATLAB environment.
In this paper, we evaluate structural integrity of the wearable robot by using finite element analysis, which is made of CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastic) composite materials to be lightened. On the basis of the ASTM(American Standard Test Method), mechanical tests of the material are carried out in tensile, compressive and shear test for analytical evaluation. With the tested composite material, the main frame and two femoral frames of the robot is redesigned to satisfy the lightening design requirements. It is verified with the structural analysis that the redesigned frames are good for the part of the wearable robot.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.6
no.3
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pp.11-21
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2002
The evaluation of displacement ductility is performed by direct method through tracking the inelastic hysteretic behavior of RC bridge columns subject to cyclic loading using a flexibility-based fiber element mode. To reasonably track the inelastic behavior until the RC bridge column reaches its ultimate state, the average stress-average strain relations and joint elements, which agree well with experiments, are modified and applied considering the tension stiffening behavior and discontinuous displacement between the column and its base. In addition the evaluation of displacement ductility is performed by a direct method easily applicable to numerical analysis. Locations for the integration points, values for the post-crushing concrete strength and low-cycle fatigue failure of longitudinal reinforcement that affect the calculation of yielding and ultimate displacements are proposed for the application to flexibility-based fiber element model. Since less than 10% of error occurs during the displacement ductility analysis, the yielding and ultimate displacements evaluated by the applied analysis method and model appear to be valid.
Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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2006.06a
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pp.147-152
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2006
Restoration of historical documents and arts has become important to inherit cultural properties. Most of historical documents were recorded on paper. Therefore, restoration of ancient papers is demanded and techniques for this purpose must be developed and sophisticated. In our study, several nondestructive methods for analyzing ancient paper have been developed. Image analysis using fast Fourier transform with suitable modifications was applied to optical micrographs of traditionally-handmade Korean and Japanese papers. This analysis determines the angle and anisotropy of fiber orientation of paper surfaces. Fiber orientation of traditionally-handmade Korean and Japanese papers was found to show their own characteristics in accordance with the motion of a papermaking screen made of bamboo splints. Consequently, the information on fiber orientation was found to be possible to distinguish the flow-sheet forming typical of Japanese paper and still-sheet forming typical of Korean paper. Moreover, the anisotropy was always higher for the screen side than for the top side, thus meaning that surface fiber orientation is possible to distinguish the two sides of paper of which papermaking history is unknown. An application of this technique to actual historical documents evidenced that wrapping papers were used as envelops with a lateral side up, namely, after rotating 90 degrees. A variety of cultural habits in writing letters was revealed by discrimination of the two sides.
The determination of the mixture parameters of stabilization has become a great concern in geotechnical applications. This paper presents an effort about the application of artificial intelligence (AI) techniques including radial basis neural network (RBNN), multi-layer perceptrons (MLP), generalized regression neural network (GRNN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in order to predict the unconfined compressive strength (UCS) of silty soil stabilized with bottom ash (BA), jute fiber (JF) and steel fiber (SF) under different freeze-thaw cycles (FTC). The dosages of the stabilizers and number of freeze-thaw cycles were employed as input (predictor) variables and the UCS values as output variable. For understanding the dominant parameter of the predictor variables on the UCS of stabilized soil, a sensitivity analysis has also been performed. The performance measures of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and determination coefficient ($R^2$) were used for the evaluations of the prediction accuracy and applicability of the employed models. The results indicate that the predictions due to all AI techniques employed are significantly correlated with the measured UCS ($p{\leq}0.05$). They also perform better predictions than nonlinear regression (NLR) in terms of the performance measures. It is found from the model performances that RBNN approach within AI techniques yields the highest satisfactory results (RMSE = 55.4 kPa, MAE = 45.1 kPa, and $R^2=0.988$). The sensitivity analysis demonstrates that the JF inclusion within the input predictors is the most effective parameter on the UCS responses, followed by FTC.
This study was carried out to select proper SPME fiber for volatile component analysis in Zanthoxylum schinifolium and Z. piperitum. PDMS, PDMS/DVB and CAR/PDMS were better for single standard absorption analysis. PDMS and PDMS/DVB showed similar results in comparison between direct injection and the mixture of 24 single standards as well as the mixture of 10 single standards. PDMS and PDMS/DVB were not different each other in absorption patterns between direct injection and headspace SPME regardless of split ratio of GC injection port. However PDMS/DVB rather than PDMS was effective in absorbing the sesquiterpenes within 30-40 minutes as using the SDE extracts from Z. schinifolium and Z. piperitum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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