This paper presents an elastic-plastic solution for the circular tunnel of elastic-strain softening behavior considering the pressure-dependent Young's modulus and the nonlinear dilatancy. The proposed solution is verified by the results of the field measuring and numerical simulation from a practical project, and a published closed-form analysis solution. The influence of each factor is discussed in detail, and the ability of Young's modulus and dilatancy characterizing the mechanical response of surrounding rock is investigated. It is found that, in low levels of support pressure, adopting the constant Young's modulus model will seriously misestimate the surrounding rock deformation. Using the constant dilatancy model will underestimate the surrounding rock deformation. When adopting the constant dilatancy model, as the dilation angle increases, the range of the plastic region increases, and the surrounding rock deformation weakens. When adopting the nonlinear dilatancy, the plastic region range and the surrounding rock deformation are the largest. The surrounding rock deformation using pressure-dependent Young's modulus model is between those resulted from two constant Young's modulus models. The constant α of pressuredependent Young's modulus model is the main factor affecting the tunnel displacement. The influence of α using a constant dilatancy model is much more apparent than that using a nonlinear dilatancy model.
Lin, Lin;Yang, Jing;Ding, Yan;Wang, Jing;Ting, Liu
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권7호
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pp.3331-3333
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2014
Background: The results of previous researches that analyzed the association between genetic polymorphisms of transcription factor-7-like 2 (TCF7L2, rs7903146) and polycystic ovary syndrome (PCOS) were conflicting. Current systematic analysis was conducted to re-explore this association using updated materials. Materials and Methods: The PubMed database was used for data collection and the final search was conducted on January 3, 2014. For TCF7L2 rs7903146, a non-signficiant slight increase in risk of PCOS development was observed under three genetic models (dominant model: OR=1.06, 95%CI: 0.93-1.21, p>0.05; recessive model: OR=1.12, 95%CI: 0.87-1.43, p> 0.05; homozygous model: OR=1.14, 95%CI: 0.87-1.47, p>0.05). In the subgroup analyses in Asian group, allele susceptibility of PCOS was calculated (allele model: OR=1.00, 95%CI: 0.74-1.35, p>0.05; dominant model: OR=0.98, 95%CI: 0.71-1.35, p>0.05; recessive model: OR=1.79, 95%CI: 0.33-9.84, p>0.05; homozygous model: OR=1.78, 95%CI: 0.32-9.80, p>0.05), the differences were again not statistically significant. Conclusions: The findings of this systemic analysis suggest that the polymorphism of TCF7L2 rs7903146 may not be associated with the susceptibility to PCOS.
Response surface model was developed for predicting the growth rates of Salmonella enterica sv. Typhimurium in tryptic soy broth (TSB) medium as a function of combined effects of temperature, pH, and NaCl. The TSB containing six different concentrations of NaCl (0, 2, 4, 6, 8, and 10%) was adjusted to an initial of six different pH levels (pH 4, 5, 6, 7, 8, 9, and 10) and incubated at 10 or $20^{\circ}C$. In all experimental variables, the primary growth curves were well $(r^2=0.900\;to\;0.996)$ fitted to a Gompertz equation to obtain growth rates. The secondary response surface model for natural logarithm transformations of growth rates as a function of combined effects of temperature, pH, and NaCl was obtained by SAS's general linear analysis. The predicted growth rates of the S. Typhimurium were generally decreased by basic (9, 10) or acidic (5, 6) pH levels or increase of NaCl concentrations (0-8%). Response surface model was identified as an appropriate secondary model for growth rates on the basis of coefficient determination $(r^2=0.960)$, mean square error (MSE=0.022), bias factor $(B_f=1.023)$, and accuracy factor $(A_f=1.164)$. Therefore, the developed secondary model proved reliable predictions of the combined effect of temperature, NaCl, and pH on growth rates for S. Typhimurium in TSB medium.
The pavement performance model is the most important factor to determine the pavement life in the mechanistic-empirical pavement design guide (MEPDG). As part of Korean Pavement Research Program (KPRP), the Korean Pavement Design Guide (KPDG) is currently being developed based on mechanistic-empirical principle. In this paper, the rutting prediction model of asphalt mixtures, one of the pavement performance model, has been developed using triaxial repeated loading testing data. This test was conducted on various types of asphalt mixtures for investigating the rutting characteristics by varying with the temperature and air void. The calibration process was made for the coefficients of rutting prediction model using the accelerated pavement testing data. The accuracy of prediction model can be increased when by considering the effect of individual rutting properties of materials rather than shear stresses with depths.
The operating parameters influencing on limiting flux was investigated in the ultrafiltration of PVA, and a new model, which is based on the Amiar model using the concept of heat transfer coefficient, was devised to overcome the limitation of gel-layer model. Using polysulfone plate-unit membrane (MWCO=20,000) and hollow-fiber membrane (MWCO= 30,000), ultrafiltration characteristics of PVA was examined with the variation of operating parameters such as cross flow velocity, transmembrane pressure, temperature, and PVA concentration. According to experimental results, the ultrafiltration of PVA through polysulfone membrane is mainly controlled by well-known phenomena of concentration polarization caused by gel-layer formation. On the contrary, in hollow fiber membrane was observed upward limiting flux which can not be explained by gel-layer model. New model was applied to predict the upward limiting flux behavior with partial satisfaction. The application of new model including viscosity correction factor, however, revealed that PVA ultrafiltration is closely related to the viscosity of permeating fluid.
Jung, Kang-Young;Ahn, Jung-Min;Lee, Kyung-Lak;Kim, Shin;Yu, Jae-Jeong;Cheon, Se-Uk;Lee, In Jung
Journal of Environmental Science International
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제24권6호
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pp.743-753
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2015
In this study, it is an object to develop a regression model for the estimation of TOC (total organic carbon) concentration using investigated data for three years from 2010 to 2012 in the Gam Stream unit watershed, and applied in 2009 to verify the applicability of the regression model. TOC and $COD_{Mn}$ (chemical oxygen demand) were appeared to be derived the highest correlation. TOC was significantly correlated with 5 variables including BOD (biological oxygen demand), discharge, SS (suspended solids), Chl-a (chlorophyll a) and TP (total phosphorus) of p<0.01. As a result of PCA (principal component analysis) and FA (factor analysis), COD, TOC, SS, discharge, BOD and TP have been classified as a first factor. TOCe concentration was estimated using the model developed as an independent variable $BOD_5$ and $COD_{Mn}$. R squared value between TOC and measurement TOC is 0.745 and 0.822, respectively. The independent variable were added step by step while removing lower importance variable. Based on the developed optimal model, R squared value between measurement value and estimation value for TOC was 0.852. It was found that multiple independent variables might be a better the estimation of TOC concentration using the regression model equation(in a given sites).
The present paper investigates the curvature ductility of confined reinforced concrete (RC) beams with normal (NSC) and high strength concrete (HSC). For the purpose of predicting the curvature ductility factor, an analytical model was developed based on the equilibrium of internal forces of confined concrete and reinforcement. In this context, the curvatures were calculated at first yielding of tension reinforcement and at ultimate when the confined concrete strain reaches the ultimate value. To best simulate the situation of confined RC beams in flexure, a modified version of an ancient confined concrete model was adopted for this study. In order to show the accuracy of the proposed model, an experimental database was collected from the literature. The statistical comparison between experimental and predicted results showed that the proposed model has a good performance. Then, the data generated from the validated theoretical model were used to train the artificial neural network (ANN) prediction model. The R2 values for theoretical and experimental results are equal to 0.98 and 0.95, respectively which proves the high performance of the ANN model. Finally, a parametric study was implemented to analyze the effect of different parameters on the curvature ductility factor using theoretical and ANN models. The results are similar to those extracted from experiments, where the concrete strength, the compression reinforcement ratio, the yield strength, and the volumetric ratio of transverse reinforcement have a positive effect. In contrast, the ratio and the yield strength of tension reinforcement have a negative effect.
Fish mortality is the most important success factor in aquaculture management. To order fingerlings considering the effect of mortality is a important problem in aquaculture farm. This study is aimed to decision the number and size of fry in aquaculture farm. This study build the mathematical model that finds the value of decision variable to minimize total cost that sums up the fingerling purchasing cost, aquaculture farm operating cost and feeding cost under mortality constraint. The proposed mathematical model involve biological and economical variables: (1) number of fingerlings (2) fish growth rate (3) mortality (4) price of a fry (5) feeding cost, and (6) possible order period. Numerical simulation model presented here in. The objective of numerical simulation is to provide for decision makers to analyse and comprehend the proposed model. When extensive biological and cost data become available, the proposed model can be widely applied to yield more accurate results.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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제7권1호
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pp.21-31
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1981
This paper develops a short term forecasting model for household electric power consumption in Seoul, which can be used for the effective planning and control of utility management. The model developed is based on exponentially weighted moving average model and incorporates monthly average temperature as an exogeneous factor so as to enhance its forecasting accuracy. The model is empirically compared with the Winters' three parameter model which is widely used in practice and the Box-Jenkins model known to be one of the most accurate short term forecasting techniques. The result indicates that the developed hybrid exponential model is better in terms of accuracy measured by average forecast error, mean squared error, and autocorrelated error.
The delay on two-lane, Two-way roads is a very important factor which tends to cause relatively high driver loads and too much delay often leads to traffic accidents. In this study a generalized form of delay estimation model was developed based on constant slow moving vehicle speeds, 100% no-passing zone, and flat terrain highway sections. To validate the model, a comparison was made with John Morrall's SMV(Slow Moving Vehicle)model as well as with TWOPAS model. Also a sensitivity analysis was performed to check accuracy of the model. It was found that the model was easy to apply and yet provided reasonable results for experimental conditions specified in the study. It was recommended that speed calculation procedure of the model be improved by further studies, so that the effect of speed acceleration or deceleration according to highway geometries on delay could be analyzed more accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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