Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.40
no.3
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pp.167-176
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2020
The objective of the present study was to determine the best model to describe and quantify the changes in live body weight, height at withers, height at rump, body length and chest girth of Holstein cows raised under Korean feeding conditions for 50 months. The five standard growth models namely polynomial linear regression models, regression of growth variables on the first and second-order of ages in days (model 1) and regression of growth variables on age covariates from first to the third-order (model 2) as well as non-linear models were fitted and evaluated for representing growth pattern of Holstein cows raised in Korean feeding circumstances. Nonlinear models fitted were three exponential growth curve models; Brody, Gompertz, and von Bertalanffy functional models. For this purpose, a total of 22 Holstein cows raised in Korea used in the period from April 2016 to May 2020. Each model fitted to monthly growth curve records of dairy cows by using PROC NLIN procedure in SAS program. On the basis of the results, nonlinear models showed the lower root mean square of error (RMSE) for live body weight, height at withers, height at rump, body length and chest girth (12.22, 1.95, 1.55, 4.04, 2.06) with higher correlation coefficiency (R2) values for live body weight, height at withers, height at rump, body length and chest girth (0.99, 0.99, 0.99, 1.00, 1.00). Overall, the evaluation of the different growth models indicated that the Gompertz model used in the study seemed to be the most appropriate one for standard growth of Holstein cows raised under Korean feeding system.
Ju, Sung Ha;Kim, Dong Hyun;Oh, Min Woo;Kim, Su Hyun;Kang, Jong Hun;Bae, Jun Wu;Lee, Hyoung Woo;Kim, Kyung He
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.8
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pp.543-556
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2016
In this work, an insulated coupling test machine for a 5-MW-class wind turbine was designed and developed, along with the public performance testing of a 3-MW-class wind turbine. The results of the device design, development requirements, functional considerations, structural vibration analysis, and the evaluation of the insulated coupling test machine are presented in this study. For the coupling models, thick fiberglass composite pipe insulation, fabricated by filament winding, was considered. Results of three-dimensional finite element analysis conducted using both solid element and shell element modeling were analyzed and compared, considering the effect of thickness. In addition, results from the nonlinear finite element analysis of multiple leaf springs of the laminated disk pack structure were verified and compared with experimental data.
The present Common Structural Rules for double hull oil tanker is not included the residual strength, which is one of the functional requirements in design part of Goal-based new ship construction standards (GBS). The GBS will be enforced after July 1, 2016. The requirement related residual strength has the goal to build safe ship even if she has the specified damages due to marine accidents including collision and grounding. In order to assess the residual strength based on risk for structural damages according to GBS, tons of nonlinear FE analysis work taking into account various types of damage will be needed. The Smith's method, a kind of simplified method for the strength analysis is very useful for this purpose. In this paper, the residual strength assessments based on ultimate strength using Smith's method were carried out. The objected ship is VLCC with stranding damage in bottom structures. Also, the results were compared with that of nonlinear FE analysis using three cargo hold model.
It is necessary to develop methodologies for the application of artificial neural network into hydrologic rainfall-runoff process, although there is so much applicability by using the functions of associative memory based on recognition for the relationships between causes and effects and the excellent fitting capacity for the nonlinear phenomenon. In this study, some problems are presented in the application procedures of artificial neural networks and the simulation of runoff hydrograph experiences are reviewed with nonlinear functional approximator by artificial neural network for rainfall-runoff relationships in a watershed. which is regarded as hydrdologic black box model. The neural network models are constructed by organizing input and output patterns with the deserved rainfall and runoff data in Pyoungchang river basin under the assumption that the rainfall data is the input pattern and runoff hydrograph is the output patterns. Analyzed with the results. it is possible to simulate the runoff hydrograph with processing element of artificial neural network with any hydrologic concepts and the weight among processing elements are well-adapted as model parameters with the assumed model structure during learning process. Based upon these results. it is expected that neural network theory can be utilized as an efficient approach to simulate runoff hydrograph and identify the relationship between rainfall and runoff as hydrosystems which is necessary to develop and manage water resources.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.7
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pp.970-976
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2007
In this study, Polynomial Network Pattern Classifier(PNC) based on Fuzzy Inference Mechanism is designed and its parameters such as learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient are optimized by means of Particle Swarm Optimization. The proposed PNC employes a partition function created by Fuzzy C-means(FCM) clustering as an activation function in hidden layer and polynomials weights between hidden layer and output layer. Using polynomials weights can help to improve the characteristic of the linear classification of basic neural networks classifier. In the viewpoint of linguistic analysis, the proposed classifier is expressed as a collection of "If-then" fuzzy rules. Namely, architecture of networks is constructed by three functional modules that are condition part, conclusion part and inference part. The condition part relates to the partition function of input space using FCM clustering. In the conclusion part, a polynomial function caries out the presentation of a partitioned local space. Lastly, the output of networks is gotten by fuzzy inference in the inference part. The proposed PNC generates a nonlinear discernment function in the output space and has the better performance of pattern classification as a classifier, because of the characteristic of polynomial based fuzzy inference of PNC.
Black ginger, obtained from steaming and drying process, provides the various functional properties. This study was performed to investigate the optimum processing conditions for black ginger with high content of biologically active substance such as anti-oxidations. Optimum processing conditions such as temperature and time for black ginger was determined by response surface methodology (RSM) with manufacturing process and functionality. The optimum steaming condition was determined 6 hours at 93.2$^{\circ}C$, and 82.7 mg/L DPPH scavenging activities was obtained at this condition. The black ginger drink was made with black ginger extracts, Japanese apricot, and honey. Interaction effects of these ingredients were investigated by modified distance based on design and analyzed by linear, nonlinear regression model, and RSM. The optimization of mixture ratio was made by statistical modeling using DPPH scavenging activities and sensory properties which are the important target constraints in drink. Total flavonoids showed a linear canonical form, while preference and antiradical activity showed a nonlinear canonical form indicating the higher interaction among mixtures. The response trace plot revealed that antiradical activity, sensory properties and total flavonoids were quite sensitive to the drink blending. The optimum formulation of the drink was set at 14.2% of black ginger extracts, 5% of Japanese apricot, and 10.8% honey.
Recently, due to the increase of power conversion devices and nonlinear loads with the development of information, communication and control technologies, the instantaneous minute interruption factors such as voltage & current harmonics, surge occurring frequency, instantaneous voltage variation, voltage unbalance, flicker etc. have greatly threatened the power quality, and the deterioration of electric power facilities and the functional error of controllers are increasing. As such an instantaneous minute interruption appears to be small and local, accurate evaluation with measurement is difficult and total analysis system is required through a wide range of power quality effect analysis such as the simultaneous measurement on various power supply phenomena and the analysis on the interrelation with system loads. Most of conventional power quality diagnosis equipments have beer developed and applied, which were able to measure the stability rate of frequency, the stability rate of voltage, the electricity-failure duration etc, However, they were insufficient to analyze the system present situation, understand the cause of the failure occurred by the problem of power quality and analyze out the phenomena. Accordingly, this study will address the development of the system for a wide range of power quality diagnosis over the present level, the system for supporting the determination such as the analysis on risk factors, failure mode and impact, the system for harmonic evaluation based on international standards(IEC 61000 Series) and the total power quality diagnosis network & system with the extension and openness as a local and national-scale broadband power quality diagnosis system.
As a measure of the combined effect of fracture geometry, the fabric tensor parameters could quantify the status of the connected fluid flow paths in discrete fracture network (DFN). The correlation analysis between fabric tensor parameters and hydraulic properties of the 2-D DFN was performed in this study. It is found that there exists a strong nonlinear relationship between the directional conductivity and the fabric tensor component estimated in the direction normal to the direction of hydraulic conductivity. The circular radial plots without significant variation of the first invariant ($F_0$) of fabric tensor for different sized 2-D DFN block are a necessary condition for treating representative element volume (REV) of a fractured rock mass. The relative error (ER) between the numerically calculated directional hydraulic conductivity and the theoretical directional hydraulic conductivity decreases with the increase in $F_0$. A strong functional relation seems to exist between the $F_0$ and the average block hydraulic conductivity.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.4
s.181
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pp.176-182
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2006
Although several artificial disc designs have been developed for the treatment of discogenic low back pain, biomechanical changes with its implantation were rarely studied. To evaluate the effect of artificial disc implantation on the biomechanics of functional spinal unit, a nonlinear three-dimensional finite element model of L4-L5 was developed with 1-mm CT scan data. Biomechanical analysis was performed for two different types of artificial disc having constrained and unconstrained instant center of rotation(ICR), ProDisc and SB Charite III model. The implanted model predictions were compared with that of intact model. Angular motion of vertebral body, forces on the spinal ligaments and facet joint, and stress distribution of vertebral endplate for flexion-extension, lateral bending, and axial rotation with a compressive preload of 400N were compared. The implanted model showed increased flexion-extension range of motion compared to that of intact model. Under 6Nm moment, the range of motion were 140%, 170% and 200% of intact in SB Charite III model and 133%, 137%, and 138% in ProDisc model. The increased stress distribution on vertebral endplate for implanted cases could be able to explain the heterotopic ossification around vertebral body in clinical observation. As a result of this study, it is obvious that implanted segment with artificial disc suffers from increased motion and stress that can result in accelerated degenerated change of surrounding structure. Unconstrained ICR model showed increased in motion but less stress in the implanted segment than constrained model.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.3
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pp.337-342
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2009
This paper concerns delay-range-dependent robust stability and stabilization for time-delay nonliner system via T-S fuzzy model approach. The time delay is assumed to be a time-varying continuous function belonging to a given range. On the basis of a novel Lyapunov-Krasovskii functional, which includes the information of the range, delay-range-dependent stability criteria are established in terms of linear matrix inequality. It is shown that the new criteria can provide less conservative results than some existing ones. Moreover, the stability criteria are also used to design the stabilizing state-feedback controllers. Numerical examples are given to demonstrate the applicability of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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