The finite element analyses of the wrinkling initiation and growth in the sheet metal forming process provide the detailed information about the wrinkling behavior of sheet metal. The direct analyses of the wrinkling initiation and growth, however, bring about a little difficulty in complex industrial problems because it needs large memory size and long computation time. For the description of wrinkling growth, the mesh elements should be sufficiently small and the size of finite element matrix becomes large. In the static implicit finite element method therefore, the direct analysis of wrinkling growth in a complex sheet metal forming process is rather difficult. From the industrial viewpoint of tooling design, the readily available information of possibility and location of wrinkling is sometimes more preferable to the detailed time-consuming information. In the present study, therefore, the wrinkling factor that shows locations and relative possibility of wrinkling initiation is proposed as a convenient tool of relative wrinkling estimation based on the energy criterion. The location and relative possibility of wrinkling initiation are predicted by calculating the wrinkling factor in various sheet metal forming processes such as cylindrical cup deep drawing, spherical cup deep drawing, and elliptical cup deep drawing. The wrinkling factor is also implemented in the analysis of the door inner stamping process to predict wrinkling.
International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.132-140
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2020
It is very important to use appropriate nutrition water for crop growth in hydroponic farming facilities. However, in many cases, the supply of nutrition water is not designed with a precise plan, but is performed in a conventional manner. We proposes a forecasting technique for nutrition water requirements based on a data analysis for optimal strawberry production. To do this, the proposed forecasting technique uses linear regression for correlating strawberry production, soil condition, and environmental parameters with nutrition water demand for the actual two-stage strawberry production soil. Also, it includes predicting the optimal amount of nutrition water requires according to the heterogeneous cultivation environment and variety by comparing the amount of nutrition water needed for the growth and production of different kinds of strawberries. We suggested study uses two types of section beds that are compared to find out the best section bed production of strawberry growth. The dataset includes 233 samples collected from a real strawberry greenhouse, and the four predicted variables consist of the total amounts of nutrition water, average temperature, humidity, and CO2 in the greenhouse.
The purposes of this study were to predict newborn birthweight by use of gestational period and fundal height and to identify growth curve of fundal height according to gestational period and growth curve of newborn birthweight according to fundal height. The subjects for the study were 802 women who delivered the normal newborn babies at Seoul National University Hospital from Sep. 1, 1981 to Aug.31, 1986. The data were collected bit chart review and analyzed nth SPSS program. The results of study were as follows : 1. The multiple regression equation ($R^2$=0.416) used for the prediction of newborn birthweight was y=(newborn birthweight, kg)=-4.421+0.075$x_1$(fundal height, cm)+0.053$x_2$(gestational period, weeks)+0.016$x_3$(abdominal girth, cm)+0.010$x_4$(maternal height, cm) 2. The growth curve of fundal height according to gestational period was obtained by polynomial regression. The regression equation was Y(fundal height, cm)=-36.78+18.58$log_ex$(gestational period, weeks) The growth curve of newborn birth weight according to fundal height was obtained by polynomial regression. The regression equation was Y(newborn birthweight, kg)=-8.09+3.27$log_ex$ (Fundal Height, cm) 3. In the following subgroups no significant difference was found in fundal height : engaged vs. nonengaged presentation, and nulliparous vs. multiparous women.
본(本) 연구(硏究)에서는 304스테인리스강을 사용한 평활재와 작은 인공피트재의 고온 피로시험(疲勞試驗)과 크리프 시험(試驗)을 $593^{\circ}C$의 대기중에서 실시하고, 표면의 분포균열을 실온에서 레프리카법으로 연속적으로 관찰하고, 표면균열의 발생, 성장, 합체 거동을 관측하여, 균열 밀도(密度) 길이의 분포등의 정량적인 통계적(統計的) 성질(性質)에 대하여 검토하는 동시에, 파괴역학적으로 시험편의 수명을 지배하는 주균열의 성장거동 및 수명예측을 실시한 것이다. 또 실온의 결과와 고온피로(疲勞) 및 크리프 경우의 미소 분포균열의 통계적(統計的) 결과를 비교 검토하였다.
본 연구는 전북부안 지역의 소나무와 진안 지역 낙엽송림을 대상으로 개발된 생장모형을 지역적으로 독립된 데이터를 이용하여 검증하고 기존에 개발된 생장모형이 다른 지역에도 적용 할 수 있는지의 효율성을 측정하는데 그 목적을 두었다. 기존에 개발된 소나무의 직경생장 모형은 새로운 데이터에 우수한 적합성을 보였으나, 흉고단면적 및 수고 생장 모형은 적합도가 떨어지는 것으로 나타났다. 반면에 낙엽송의 직경, 흉고단면적 및 수고 생장 모형은 지역적으로 독립된 데이터에 우수한 적합성을 보였다. 따라서 기존에 개발된 소나무의 직경생장 모형을 제외한 흉고단면적 및 수고 생장 모형의 적용은 개발된 지역에서만 사용 할 수 있는 효율성의 한계가 있는 것으로 보인다. 그러나 낙엽송의 직경, 흉고단면적 및 수고 생장 모형은 다른 지역에도 적용 할 수 있는 우수한 효율성을 보여 산림 자원이 풍부한 전라북도 동부 산악권 지역의 낙엽송 생장 모형으로 이용 될 수 있는 것으로 판단된다.
소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 소프트웨어 신뢰도를 정량적으로 평가하기 위해서 사용되며 고장 데이터를 사용해서 소프트웨어 출시일 또는 추가 테스트 노력을 결정하기 위해서도 사용된다. 특정 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 모든 소프트웨어에 사용할 수 없기 때문에 평가 대상 소프트웨어에 가장 잘 맞는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 선택하는 것이 중요한 이슈가 되었다. 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법은 수집된 고장 데이터에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적합도만을 평가하며 앞으로 발생할 고장 예측의 정확도는 고려하지 않는다. 이 논문에서는 고장 데이터의 트렌드와 고장 예측능력을 반영한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 제안한다. 연구의 타당성을 보이기 위하여 실험을 통해서 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법의 문제점을 확인하고 이 논문에서 제안하는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 사용하면 기존 방법에 비해 더 정확한 고장 예측을 하는 신뢰도 모델을 선택할 수 있음을 보인다.
사물인터넷 기술은 농업, 낙농업 등의 기술에 적용되어 도시에서도 간편하고 손쉽게 농작물을 재배하는 것을 가능하게 한다. 특히, 농업 부문에서 재배작물의 생장환경에 맞도록 지능적으로 판단하고 제어하는 사물인터넷 기술이 발전되고 있다. 본 논문에서는 지능형 사물인터넷을 이용하여 식물의 수분 공급 주기를 학습함으로써 식물의 생장 환경을 예측하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 토양 수분량의 수분단계를 지도 학습으로 찾아내고, 측정된 수분단계를 기반으로 수분 공급의 규칙을 찾아낸다. 이러한 규칙을 기반으로 수분 공급 주기를 예측하고, 미디어를 이용하여 출력함으로써 사용자가 사용하기에 편리하도록 구현하였다. 또한, 센서가 측정하는 값의 오차를 줄이기 위하여 식물간에 서로 정보를 교환함으로써 오류가 있는 경우의 값을 보완해 가면서 예측의 정확도를 높였다. 생장 환경 예측 시스템의 성능을 평가하기 위하여 토양 수분 공급량이 현격히 차이가 있는 여름과 겨울로 나누어서 실험하였으며, 정확도가 높음을 검증하였다.
Chinese cabbage is one of the most important vegetables in Korea and a target crop for market stabilization as well. Remote sensing has long been used as a tool to extract plant growth, cultivated area and yield information for many crops, but little research has been conducted on Chinese cabbage. This study refers to the derivation of simple Chinese cabbage growth prediction equation by using RapidEye derived vegetation index. Daesan-myeon area in Gochang-gun, Jeollabuk-do, Korea is one of main producing district of Chinese cabbage. RapidEye multi-spectral imagery was taken on the Daesan-myeon five times from early September to late October during the Chinese cabbage growing season. Meanwhile, field reflectance spectra and five plant growth parameters, including plant height (P.H.), plant diameter (P.D.), leaf height (L.H.), leaf length (L.L.) and leaf number (L.N.), were measured for about 20 plants (ten plants per plot) for each ground survey. The normalized difference vegetation index (NDVI) for each of the 20 plants was measured using an active plant growth sensor (Crop $Circle^{TM}$) at the same time. The results of correlation analysis between the vegetation indices and Chinese cabbage growth data showed that NDVI was the most suited for monitoring the L.H. (r=0.958~0.978), L.L. (r=0.950~0.971), P.H. (r=0.887~0.982), P.D. (r=0.855~0.932) and L.N. (r=0.718~0.968). Retrieval equations were developed for estimating Chinese cabbage growth parameters using NDVI. These results obtained using the NDVI is effective provided a basis for establishing retrieval algorithm for the biophysical properties of Chinese cabbage. These results will also be useful in determining the RapidEye multi-spectral imagery necessary to estimate parameters of Chinese cabbage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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