Cooling by the flow of water through an embedded cooling pipe has become a common and effective artificial thermal control measure for massive concrete structures. However, an extreme thermal gradient induces significant thermal stress, resulting in thermal cracking. Using a mesoscopic finite-element (FE) mesh, three-phase composites of concrete namely aggregate, mortar matrix and interfacial transition zone (ITZ) are modeled. An equivalent probabilistic model is presented for failure study of concrete by assuming that the material properties conform to the Weibull distribution law. Meanwhile, the correlation coefficient introduced by the statistical method is incorporated into the Weibull distribution formula. Subsequently, a series of numerical analyses are used for investigating the influence of the correlation coefficient on tensile strength and the failure process of concrete based on the equivalent probabilistic model. Finally, as an engineering application, damage and failure behavior of concrete cracks induced by a water-cooling pipe are analyzed in-depth by the presented model. Results show that the random distribution of concrete mechanical parameters and the temperature gradient near water-cooling pipe have a significant influence on the pattern and failure progress of temperature-induced micro-cracking in concrete.
본 연구는 반폐쇄성 해역인 마산만을 대상으로 eco-hydrodynamic model을 이용하여 해역의 물리적 구조를 분석하여, 물리적 안정도를 나타내는 수직확산계수를 산정하고, 생태계 모델에 적용하여 그 타당성을 평가하는 것이다. 해역의 물리적 구조는 EFDC모델을 사용하여 구하였으며, 수직 확산계수는 수층간의 밀도차이가 커질수록 감소하도록 산정하였다. 산정된 수직 확산계수를 Stella프로그램을 이용하여 구축한 생태계모델에 적용하여, 용존산소 재현성으로 그 타당성을 평가하였다. 수직확산계수 변화를 추정하여 적용한 모델의 결과는 2008년의 $R^2$값은 0.529~0.700으로 나타났으며, 2009년 $R^2$값은 0.542~0.791로 나타났다. 계산값은 관측값과 유사한 경향을 나타내었으며, 만 내측의 빈산소수괴를 잘 재현하였다. 본 연구에서 적용된 수직확산계수는 해역의 밀도성층과 물리적 안정도를 의미하는데, 향후 폐쇄성 내만해역의 빈산소수괴 발생 예측에 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
It is very important to determine the coefficient of earth pressure at rest accurately in order to estimate the behavior of soil structure. For estimation of K/sub 0/-value depending upon the stress history of dry sand, a new type of K/sub 0/-oedeometer apparatus is devised, and the horizontal earth pressure is accurately measured. For this study, 2 types of one-cyclic K/sub 0/-Loading/unloading models have been studied experimentally using four relative densities of the sand. The results obtained in this test are as follows : K/sub on'/ the coefficient of earth pressure at - rest for virgin loading is a function of the angle of internal friction Φ' of the sand and is determined as K/sub on/=1 - 0.914 sin Φ', K/sub ou'/ the coefficient of earth pressure at rest for virgin unloading is a function of K/sub on/ and over consolidation ratio(OCR), and is determined as K/sub ou/=K/sub on/(OCR)K/sup a/. The exponent α, increases as the relative density increases. K/sub or'/ the coefficient of earth pressure at rest for virgin reloading decreases in hyperbola type as the vertical stress, σ/sub v/’, increases. And, the stress path at virgin reloading leads to the maximum prestress point, independent upon the value of the minimum unloading stress. The gradient of this curve, m/sub r/ increases as OCR increases.
Water jet impingement cooling is used to remove heat from high-temperature surfaces such as hot steel plates in the steel manufacturing process (thermo-mechanical cooling process; TMCP). In those processes, uniform cooling is the most critical factor to ensure high strength steel and good quality. In this study, experiments are performed to measure the heat transfer coefficient together with the inverse heat conduction problem (IHCP) analysis for a plate cooled by planar water jet. In the inverse heat transfer analysis, spatial and temporal variations of heat transfer coefficient, with no information regarding its functional form, are determined by employing the conjugate gradient method with an adjoint problem. To estimate the two dimensional distribution of heat transfer coefficient and heat flux for planar waterjet cooling, eight thermo-couple are installed inside the plate. The results show that heat transfer coefficient is approximately uniform in the span-wise direction in the early stage of cooling. In the later stage where the forced-convection effect is important, the heat transfer coefficient becomes larger in the edge region. The surface temperature vs. heat flux characteristics are also investigated for the entire boiling regimes. In addition, the heat transfer rate for the two different plate geometries are compared at the same Reynolds number.
유황곡선은 하천유량의 변동성을 함축적으로 나타내고 있다. 본 연구는 인위적인 유량조절이 없는 자연하천의 무차원 유황곡선을 조사하여 보았다. 유황분석은 IHP대표유역과 대하천 주요 수위관측 지점의 수문자료를 토대로 수행하였다. 유황은 유역면적에 의존하나 유황계수는 판수계수를 제외하면 유역면적의 변화에 민감하지 않았으며 특히 풍수계수는 일정한 값을 나타내었다. 본 연구에서 평수량에 대한 갈수량 및 저수량의 비로 정의한 유황변동계수는 유역면적이 증가하면 작아지고 하천 경사의 증가에 따라 커진다. 저수유황변동에 비하여 갈수유황 변동이 유역면적의 변화에 영향을 받는 것으로 보여진다.
Kidega, Richard;Ondiaka, Mary Nelima;Maina, Duncan;Jonah, Kiptanui Arap Too;Kamran, Muhammad
Geomechanics and Engineering
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제30권3호
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pp.259-272
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2022
Rockburst is a dynamic, multivariate, and non-linear phenomenon that occurs in underground mining and civil engineering structures. Predicting rockburst is challenging since conventional models are not standardized. Hence, machine learning techniques would improve the prediction accuracies. This study describes decision based uncertainty models to predict rockburst in underground engineering structures using gradient boosting algorithms (GBM). The model input variables were uniaxial compressive strength (UCS), uniaxial tensile strength (UTS), maximum tangential stress (MTS), excavation depth (D), stress ratio (SR), and brittleness coefficient (BC). Several models were trained using different combinations of the input variables and a 3-fold cross-validation resampling procedure. The hyperparameters comprising learning rate, number of boosting iterations, tree depth, and number of minimum observations were tuned to attain the optimum models. The performance of the models was tested using classification accuracy, Cohen's kappa coefficient (k), sensitivity and specificity. The best-performing model showed a classification accuracy, k, sensitivity and specificity values of 98%, 93%, 1.00 and 0.957 respectively by optimizing model ROC metrics. The most and least influential input variables were MTS and BC, respectively. The partial dependence plots revealed the relationship between the changes in the input variables and model predictions. The findings reveal that GBM can be used to anticipate rockburst and guide decisions about support requirements before mining development.
본 연구에서는 주행 차량의 실시간 연료소모량을 예측할 수 있는 머신러닝 기법을 제안하고 그 특성을 분석하였다. 머신러닝 학습을 위해 실도로 주행을 실시하여 주행 속도, 가속도, 도로 구배와 함께 연료소모량을 측정하였다. 특성 데이터로 속도, 가속도, 도로구배를, 타깃으로 연료소모량을 지정하여 다양한 머신러닝 모델을 학습시켰다. 회귀법에 해당하는 K-최근접이웃회귀 및 선형회귀와 함께, 분류법에 해당하는 K-최근접이웃분류, 로지스틱회귀, 결정트리, 랜덤포레스트, 그래디언부스팅을 사용하였다. 실시간 연료소모량에 대한 예측 정확도는 0.5 ~ 0.6 수준으로 전반적으로 낮았고, 회귀법의 경우 분류법보다 정확도가 떨어졌다. 총연료소모량에 대한 예측 오차는 0.2 ~ 2.0% 수준으로 상당히 정확했고, 분류법보다 회귀법의 오차가 더 낮았다. 이는 예측 정확도의 기준으로 결정계수(R2)를 사용했기 때문인데, 이 값이 작을수록 타깃의 평균 부근에 예측치가 좁게 분포하기 때문이다. 따라서 실시간 연료소모량 예측에는 분류법이, 총연료소모량 예측에는 회귀법이 적합하다고 할 수 있다.
서울시에서는 공유 자전거 시스템, "따릉이"를 2015년부터 도입, 운영하여, 교통량 감축과 대기오염 해소를 위해 노력하고 있다. 하지만 공유 자전거 시스템, "따릉이"의 운영전략 미훕으로 인해 많은 문제가 발생하고 있어 이를 해결하고자 다양한 연구들이 제시되고 있다. 이들 연구의 대다수는 수요와 공급의 불균형을 해결하고자 하는 전략적 "자전거 배치"에 집중되어 있으며 또한 이들 중 다수가 날씨나 계절과 같은 특징을 그룹화함으로써 수요를 예측하고 있다. 그리고 이전에는 이들 예측방법이 주로 시계열 분석을 기반으로 하고 있었으나 최근에는 딥러닝/머신러닝으로 수요를 예측하는 연구들이 속속 등장하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 다양한 특징들을 기반으로 하면서, 새로운 특징을 발견하고 선택된 특징들의 중요도를 비교, 이를 순서화함으로써, 보다 정확한 수요 예측이 가능함을 보인다. 그리하여, 우리는 기존의 딥러닝/머신러닝 및 시계열 분석을 그대로 사용하면서 비교적 정확한 결정계수를 획득하고 이를 이용해 개선된 수요예측이 가능하도록 한다.
This study presents a methodical investigation into improving structural designs through the analytical examination of the dynamic behavior of functionally graded plates (FGPs) resting on viscoelastic foundations. By employing a four variable first-order shear deformation theory, the study computes non-dimensional frequencies for a variety of porous FGPs with diverse graded patterns and porosity distributions. Different gradient patterns of the plates are considered, and three distinct functions-sigmoid (S-FGM), exponential (E-FGM), and power-law (P-FGM)-are utilized to assess material performance in specific directions. The equations of motion are derived and solved using both Navier's method and Hamilton's principle. Analytical solutions for vibration frequency are provided to validate the proposed methodology against existing literature. Furthermore, a comprehensive parametric analysis is conducted, taking into account various factors such as ceramic material, porosity distribution, gradient index, length-to-thickness ratio, gradient pattern, and damping coefficient. The findings suggest that enhancing the damping coefficient of the viscoelastic foundation can significantly improve the free-vibrational response of functionally graded material plates.
한국윤활학회 2002년도 proceedings of the second asia international conference on tribology
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pp.85-86
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2002
For rheology investigation of lubricating oils, first phase diagrams were made from determined free volume based on density measurements and the temperature-pressure relation was estimated using the expansion coefficient of free volume and the temperature-pressure relation of the viscoelastic transition point. Next, the authors proposed the density-pressure-temperature relation and the viscosity-pressure-temperature relation of the tested oils based on the free volume and the phase diagrams. Moreover, it was shown that the Ehrenfest equation or the gradient of the phase diagram is closely related to the expansion coefficient of free volume.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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