A numerical study of a hemodynamical model for the tumor angiogenesis is carried out. The tumor angiogenesis process is comprised of a sequence of events; secretion of tumor angiogenesis factor(TAF) from the solid tumor, degradation of the basement membrane of nearby blood vessels, migration and proliferation of the endothelial cells. The model takes into account the effect of TAF concentration and endothelial cell density, and their conservation equations are represented as a set of one-dimensional initial boundary value problems. These equations are discretized by using a finite difference method in which the second order schemes both in time and in space are used. The effects of the parameters contained in the model are Investigated extensively through the numerical simulation of the discretized model. The result for the typical case compares very well with the known result.
Shear failure of reinforced concrete (RC) beams is a major concern for structural engineers. It has been shown through various studies that the shear strength and ductility of RC beams can be improved by adding steel fibers to the concrete. An accurate model predicting the shear strength of steel fiber reinforced concrete (SFRC) beams will help SFRC to become widely used. An artificial neural network (ANN) model consisting of an input layer, a hidden layer of six neurons and an output layer was developed to predict the shear strength of SFRC slender beams without stirrups, where the input parameters are concrete compressive strength, tensile reinforcement ratio, shear span-to-depth ratio, effective depth, volume fraction of fibers, aspect ratio of fibers and fiber bond factor, and the output is an estimate of shear strength. It is shown that the model is superior to fourteen equations proposed by various researchers in predicting the shear strength of SFRC beams considered in this study and it is verified through a parametric study that the model has a good generalization capability.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1999.08a
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pp.78-87
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1999
A mathematical model for the stress free surface profile in Over-Round and Round-Oval grove rolling, which can be used effectively in the calculation of pass area, is presented. The new model has generality, simplicity and accuracy for practical usage. The stress free surface profile of an outgoing stock can be modeled when the maximum spread of it known a priori. The equation for the stress free surface profile is formulated from the linear interpolation of the radius of curvature of an incoming stock and that of roll groove to the axis direction. In developing the analytical model, the effect of rolling temperature and friction between roll and work piece(stock) were not considered since the geometry of roll groove and the incoming work piece were assumed a dominant factor which decides the stress free surface profile of the outgoing stock. A simulation with the analytical model developed also has been carried out to demonstrate the stress free surface profile of the outgoing stock.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1998.03a
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pp.88-93
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1998
The service life of tools in metal forming process is to a large extent limited by wear, fatigue fracture and plastic deformation. In warm forging processes wear is the predominant factor for operating lives of tools. To predict tool life by wear, Archard's wear model is generally applied. Usually hardness of die is considered to be a function of temperature in Archard's wear model. But hardness of die is a function of not only temperature but also operating time of die. To consider softening of die by repeated operations, it is necessary to express hardness of dies by a function of temperatures and operating time. By experiment of reheating of dies, die softening curves were obtained. Finally modified Archard's wear model in which hardness of die was expressed as a function of main tempering curve was proposed.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.5
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pp.52-61
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1993
This paper deals with adaptive control method of a robot manipulator with one-flexible link. ARMA model is used as a prediction and estimation model, and adaptive control scheme consists of parameter estimation part and adaptive controller. Parameter estimation part estimates ARMA model's coefficients by using recursive least-squares(RLS) algorithm and generates the predicted output. Variable forgetting factor (VFF) is introduced to achieve an efficient estimation, and adaptive controller consists of reference model, error dynamics model and minimum prediction error controller. An optimal input is obtained by minimizing input torque, it's successive input change and the error between the predicted output and the reference output.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.2
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pp.29-36
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2004
This paper deals with a fractional model reduction for linear systems with time varying delayed states. A contractive coprime factorization of linear time delayed systems is defined and obtained by solving linear matrix inequalities. Using generalize controllability and observability gramians of tile contractive coprime factor, a balanced state space realization of the system is derived. The reduced model will be obtained by truncating states in the balanced realization and an upper bound of model approximation error is also presented. In order to demonstrate efficacy of the suggested method, a numerical example is illustrated.
The purpose of this study is to measure the effects of disgust with meat mediating the factors influencing pork consumption. The total of 250 questionnaires were completed. The structural equation model was used to measure the causal effect among constructs. The results demonstrated that the confirmatory factor analysis model provided an excellent model fit. The unrestricted model yielded a significantly better fit to the data than the restricted model. The effects of moral concerns for animals, meat texture and satiety from meat except for color in meat and negative body esteem on disgust with meat were statistically significant. As expected, disgust with meat had a significant effect on pork consumption. Moreover, moral concerns for animals, meat texture and satiety from meat had indirect influence on pork consumption. The overall findings offer strong empirical support for the intuitive notion that improving the level of disgust with meat can increase favorable pork consumption intentions and decrease unfavorable intentions.
The anti-predator factor due to fear of predator in eco- epidemiological models has a great importance and cannot be evaded. The present paper consists of a modified Lesli-Gower predator-prey model with contagious disease in the predator population only and also consider the fear effect in the prey population. Boundedness and positivity have been studied to ensure the eco-epidemiological model is well-behaved. The existence and stability conditions of all possible equilibria of the model have been studied thoroughly. Considering the fear constant as bifurcating parameter, the conditions for the existence of limit cycle under which the system admits a Hopf bifurcation are investigated. The detailed study for direction of Hopf bifurcation have been derived with the use of both the normal form and the central manifold theory. We observe that the increasing fear constant, not only reduce the prey density, but also stabilize the system from unstable to stable focus by excluding the existence of periodic solutions.
The appropriate fleet estimation of the excavation equipment is a major factor in the determination of the cost and time requirements of a project. But the decision of what kind of equipment selected is often based on heuristic methods or trial and error in Korea. Thus, this study proposes a prototype model that uses genetic algorithms to select fleet estimation of loaders (backhoe) and trucks used in excavation work. To verify the applicability of this model, the case study was performed. And the result of the genetic model was compared with that of the trial & error method. The use of the genetic model suggested this study required 44days, 2 units of backhoes, 7 units of trucks, and a total cost of 171,839,756 won. With the estimated fleet number of equipment, the minimum cost of excavation work can be calculated, taking account of the time-cost trade-off. By utilizing this prototype model, the efficiency of excavation work can be improved.
In this paper, we design a Multi-Fuzzy model by means of HCM clustering and genetic algorithms for a nonlinear system. In order to determine structure of the proposed Multi-Fuzzy model, HCM clustering method is used. The parameters of membership function of the Multi-Fuzzy ate identified by genetic algorithms. A aggregate performance index with a weighting factor is used to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. We use simplified inference and linear inference as inference method of the proposed Multi-Fuzzy mode] and the standard least square method for estimating consequence parameters of the Multi-Fuzzy. Finally, we use some of numerical data to evaluate the proposed Multi-Fuzzy model and discuss about the usefulness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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