Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.8
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pp.3638-3643
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2013
These days, workers in a construction site conduct a rebar bending process with a machine. This bending process has some problems such as long processing time and bad quality of the rebar. In order to manufacture a rebar having precision and machinability, we should study on Spring-back phenomenon. This phenomenon affects a shape of rebar after unloading due to restoration ability of material and it is influenced by bending angle, bending radius and a rebar diameter. The change of spring-back ratio according to the change of the parameters are analyzed by FEM. Consequently, Spring-back increases around $0.1^{\circ}$ as bending angle increases $10^{\circ}$. and it also increases around $0.6^{\circ}$ as diameter of rebar increases from ${\varphi}$ 10mm to ${\varphi}$ 16mm. while we can confirm that it decreases around $0.2^{\circ}$ as bending angle increases $10^{\circ}$.
A real-case incident occurred where a 9-meter-high segment of a pre-fabricated concrete separation wall unexpectedly collapsed. This collapse was triggered by improperly depositing excavated soil against the wall's back, a condition for which the wall segments were not designed to withstand lateral earth pressure, leading to a flexural failure. The event's analysis, integrating technical data and observational insights, revealed that internal forces at the time of failure significantly exceeded the wall's capacity per standard design. The Lattice Discrete Particle Model (LDPM) further replicates the collapse mechanism. Our approach involved defining various parameter sets to replicate the concrete's mechanical response, consistent with the tested compressive strength. Subsequent stages included calibrating these parameters across different scales and conducting full-scale simulations. These simulations carried out with various parameter sets, were thoroughly analyzed to identify the most representative failure mechanism. We developed an equation from this analysis that quickly correlates the parameters to the wall's load-carry capacity, aligned with the simulation. Additionally, our study examined the wall's post-peak behavior, extending up to the point of collapse. This aspect of the analysis was essential for preventing failure, providing crucial time for intervention, and potentially averting a disaster. However, the reinforced concrete residual state is far from being fully understood. While it's impractical for engineers to depend on the residual state of structural elements during the design phase, comprehending this state is essential for effective response and mitigation strategies after initial failure occurs.
To improve the prediction accuracy of the strong-unloading rock slope performance and obtain the range of variation in the slope displacement, a new displacement time-series prediction model is proposed, called the fuzzy information granulation (FIG)-genetic algorithm (GA)-back propagation neural network (BPNN) model. Initially, a displacement time series is selected as the training samples of the prediction model on the basis of an analysis of the causes of the change in the slope behavior. Then, FIG is executed to partition the series and obtain the characteristic parameters of every partition. Furthermore, the later characteristic parameters are predicted by inputting the earlier characteristic parameters into the GA-BPNN model, where a GA is used to optimize the initial weights and thresholds of the BPNN; in the process, the numbers of input layer nodes, hidden layer nodes, and output layer nodes are determined by a trial method. Finally, the prediction model is evaluated by comparing the measured and predicted values. The model is applied to predict the displacement time series of a strong-unloading rock slope in a hydropower station. The engineering case shows that the FIG-GA-BPNN model can obtain more accurate predicted results and has high engineering application value.
The objective of this research is to evaluate both quantitative analysis and qualitative analysis by comparing vital variable factors of the golf swing successes and the failures. At the moment of swing, each body segment and the movement of the club as well as kinematical parameters were produced by utilizing the 3-D swing analysis for the high school female golfers. As kinematical parameters, it analyzes the 3-D analysis and ground reaction force about the location change, velocity and angle. The 3-D swing analysis and ground reaction force location change, velocity and angle are analyzed for Kinematical parameters. As a result, the stable swing is maintained by club head showing very few front-back movement (X) when the address and the top swing. Also, the center of mass velocity contributes to the momentum increase by showing very rapid velocity when successful comparing with when failed at the time of top swing of left-right(Y) and it is thought that by lessening the cocking angle when successful from the top swing to the impact, it influences the linear velocity increase and has a good effect on a non-distance increase. It shows that Ground reaction force (GRF) is examined by showing the stable approval rating in a front-back(X) direction and left-right(Y) and connected to a successful swing.
Background: Posterior-anterior (PA) vertebral mobilization, a manual therapy technique has been used for relieving pain or stiffness treating in spinal segment for in clinical practice, however evidence to gauge efficacy is yet to be synthesised. Objects: This study aimed to investigate the effect of PA mobilization of the thoracic spine on the respiratory function in patients with low back pain (LBP). Methods: The study participants included 30 patients with chronic LBP. They were randomly allocated to the experimental and control groups. The experimental and control groups received PA mobilization of the T1-T8 level of the thoracic spine and placebo mobilization, respectively. All patients received interventions for 35 minutes a day, five times a week, over 2-week period, respectively. Forced vital capacity (FVC), forced expiratory volume in 1 second ($FEV_1$), peak expiratory flow (PEF), forced expiratory flow 25~75% ($FEF_{25{\sim}75%}$), and chest wall expansion were measured before and after the intervention. Statistical analysis was performed using independent t-test and two-way analysis of variance, and Pearson's correlation analysis was used to compare the correlation between respiratory function and chest measurement. Results: The experimental group showed significant improvements in FVC, $FEV_1$, PEF, $FEF_{25{\sim}75%}$ (p<.05), and chest wall expansion (p<.05) compared with the control group. Conclusion: PA mobilization of the upper thoracic spine may be beneficial for improving respiratory function parameters including FVC, $FEV_1$, PEF, $FEF_{25{\sim}75%}$, and chest wall expansion in patients with chronic LBP.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.4
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pp.45-56
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2011
This paper is proposed artificial neural network(ANN) rotor resistance estimation of induction motor drive controlled by multi-adaptive fuzzy learning controller(AFLC). A simple double layer feedforward ANN trained by the back-propagation technique is employed in the rotor resistance identification. In this estimator, double models of the state variable estimations are used; one provides the actual induction motor output states and the other gives the ANN model output states. The total error between the desired and actual state variables is then back propagated to adjust the weights of the ANN model, so that the output of this model tracks the actual output. When the training is completed, the weights of the ANN correspond to the parameters in the actual motor. The estimation and control performance of ANN and multi-AFLC is evaluated by analysis for various operating conditions. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.20
no.4
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pp.1437-1448
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1996
This paper presents a simplified model for approximate analysis of the solute redistribution in coarsening dendrite arms during solidification of binary metal alloys. By introducing a quadratic concentration profile with a time-dependent coefficient, the integral equation for diffusion in the solid phase is reduced to a simple differential relation between the coefficient and the solid-liquid interface position. The solid fraction corresponding to the system temperature is readily determined from the relation, phase equilibrium and the overall solute balance in which the liquid phase is assumed to be completely mixed. In order to validate the developed model, calculations are performed for the directional solidification of Al-4.9 mass Cu alloy. The predicted eutectic fractions for a wide range of the cooling rate reasonably agree with data from the well-known experiment as well as sophisticated numerical analyses. Also, the results for the back diffusion limits are consistent with available references. Additional calculations show that the characteristic parameters such as the coarsening, density variation and nonlinarity in the phase diagram significantly affect the microsegregation. Owing to the simplicity, efficiency and compatibility, the present model may be suitable for the micro-macroscopic solidification model as a microscopic component.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.42
no.5
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pp.133-143
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2000
A large scale field test of prefabricated vertical drains was performed to anayze the effect of parameters of the very soft clay at a test site. compression index and the coefficient of horizontal consolidation obtained by back-analysis of settlement data were compared with those obtained by means of laboratory tests. Hyperbolic method, Asaoka meoth and curve fitting method were used to compute final settlement of coefficient of consolidation. The relationships of settlement measurement(Sm) versus design settlement(St) and the measurement consolidation ratio(Um) versus design consolidation (Ut) were shown as Sm=(1.0~1.1) St , Um=(1.13~1.17) Ut at 1.0m spacing of drain and Sm=(0.7~0.8)St, Um= (0.92~0.99) Ut at 1.5 m spacing of drain, respectively . The relationships of the field compression index(CcField) and virgin compression index(vcc lab) were shown as Ccfield =(1.0~1.2)vcc lab . But it was nearly within the same range when considering the error factor with the determination method of virgin compression index and the prediction back-analysis of the settlement data was larger than the coefficient of vertical consolidation, and the ratio of consolidation coefficient (Ch/Cv) was Ch =(2.4~2.9) Cv , Ch=(3.4~4.2) Cv at 1.0m and 1.5m spacing of drain, respectively.
The structural performance of cold-formed steel (CFS) built-up battened columns were numerically investigated in this paper. The built-up column sections were formed by connecting two-lipped channels back-to-back, with a regular spacing of battens plates, and have been investigated in the current study. Finite element models were validated with the test results reported by the authors in the companion paper. Using the validated models, the parametric study was extended, covering a wider range of overall slenderness to assess the accuracy of the current design rules in predicting the design strengths of the CFS built-up battened columns. The parameters viz., overall slenderness, different geometries, plate slenderness (b/t ratio) and yield stress were considered for this study. In total, a total of 228 finite element models were analyzed and the results obtained were compared with current design strength predicted by Effective Width Method of AISI Specifications (AISI S100:2016) and European specifications (EN1993-1-3:2006). The parametric study results indicated that the current design rules are limited in predicting the accuracy of the design strengths of CFS built-up battened columns. Therefore, a design equation was proposed for the AISI and EC3 specifications to predict the reliable design strength of the CFS Built-up battened columns and was also verified by the reliability analysis.
Jo, Hyang-Eun;Kim, Sun-Jae;Jeong, Gi-Woo;Kil, Gyung-Suk
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.28
no.5
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pp.320-325
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2015
This paper dealt with a defect identification algorithm which is based on single partial discharge (PD) pulse analysis in gas insulated structure. Four types of electrode systems such as a needle-plane, a plane-needle, a free particle and a crack inside spacer were fabricated to simulate defects in gas insulated switchgear (GIS). We measured single PD pulse by an oscilloscope with a sampling rate of 5 GS/s and a frequency bandwidth of 1 GHz. Data aquisition and signal processing were controlled by a LabVIEW program. Physical shapes of PD pulses were compared with kurtosis, skewness and time-based parameters as rising time, falling time and pulse-width. These parameters were analysed by an algorithm with a back propagation algorithm (BPA). By applying the algorithm, the identification rate was 97% for the needle-plane electrode, 96% for the plane-needle electrode, 91% for the free particle and 93% for the crack inside spacer. The results verified that the algorithm could identify the type of defects in GIS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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