The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.48
no.3
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pp.118-123
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1999
This paper describes the finite element procedure including the magnetic hysteresis phenomena. The magnetization-dependent Preisach model is employed to simulate the magnetic hysteresis and applied to each elements. Magnetization is calculated by the Fibonacci search method for the applied field in the implementation of the magnetization-dependent model. This can calculate the magnetization very accurately with small iteration numbers. The magnetic field intensity and the magnetization corresponding to the magnetic flux density obtained by the finite element analysis(FEA) are computed at the same time under the condition that these balues must satisfy the constitutive equation. In order to reduce the total calculation cost, pseudo-permeability is used for the input for the FEA. It is found that the presented method is very useful in combining the hysteresis model with the finite element method.
In this study, the simulation of the resin transfer molding process method using MoldFlow has been investigated. This work explains the thermoset material model, fabric permeability model, the flow model and the cure model. It has been shown that the simulation result can predict filling and cure performances.
Desalination is a key technology to overcome water shortage problem in a near future. High energy consumption is an Achilles' heel in desalination technology. Osmotically driven membrane processes like forward osmosis(FO) was introduced to address this energy issue. Characterizing membrane properties such as water permeability(A), salt permeability(B), and the resistance to salt diffusion within the support layer($K_{ICP}$) are very important to predict the performance of scaled-up FO processes. Currently, most of researches reported that the water permeability of FO membrane was measured by reverse osmosis(RO) type test. Permeating direction of RO and FO are different and RO test needs hydraulic pressure so that several problems can be occurred(i.e. membrane deformation, compaction and effect of concentration polarization). This study focuses on measuring water permeability of FO membrane by FO type test results in various experimental conditions. A statistical approach was developed to evaluate the three FO membrane properties(A, B, and $K_{ICP}$) and it predicted test result by the internal and external concentration polarization model.
The magnetostrictive material is magnetized in magnetic field and produces a nonuniform demagnetizing field inside and outside it. The demagnetization is decided by the permeability of magnetostrictive material and its size. The magnetoelectric performances are determined by the synthesis of the applied and demagnetizing fields. An analytical model is proposed to predict the magnetoelectric voltage coefficient (MEVC) of magnetostrictive/piezoelectric laminate composite using equivalent circuit method, in which the nonuniform demagnetizing field is taken into account. The theoretical and experimental results indicate that the MEVC is positively connected with the permeability and the piezomagnetic coefficient of magnetostrictive material. To obtain the maximum MEVC, both the permeability and the piezomagnetic coefficient of magnetostrictive material should be taken into account in selecting the suitable magnetostrictive material.
To evaluate the characteristics of permeability in weathered residual soil, flexible wall permeameter tests are performed using undisturbed samples. The Influence of hydraulic gradient and confining pressure on the permeability of weathered residual soil is analyzed. To compare the characteristics of permeability between weathered soil and sand, similar tests are performed using Jumoonjin sand. Also, piping model tests are performed to investigate the piping resistance of weathered residual soil. As a result, weathered residual soil shows very dependable permeability on hydraulic gradient and very large resisting ability against piping compared with sand.
Permeable reactive barriers used for groundwater treatment require proper estimation of the reactive material behavior regarding the emplacement method. This study evaluates the dry emplacement of zeolite (clinoptilolite) to be used as a reactive material in the barrier by carrying out several geotechnical laboratory tests. Dry zeolite samples, exhibited higher wetting-induced compression strains at the higher vertical stresses, up to 12% at 400 kN/m2. The swelling potential was observed to be limited with a 3.5 swell index and less than 1% free swelling strain. Direct shear tests revealed that inundation reduces the shear strength of a dry zeolite column by a maximum of 10%. Falling head permeability tests indicate decreasing permeability values with increasing the vertical effective stress. Regarding self-loading and inundation, the porosity along the zeolite column was calculated using a proposed 1D numerical model to predict the permeability with depth considering the laboratory tests. The calculated discharge efficiency was significantly decreased with depth and less than 2% relative to the top for barrier depths deeper than 20 m. Finally, the importance of directional dependence in the permeability of the zeolite medium for calibrating 2D finite element flow analysis was highlighted by bench-scale tests performed under 2D flow conditions.
The permeability coefficients were calculated by the homogenization analysis method with sufficient consideration of fracture geometry dependent on aperture change. According to the results of aperture measurements using a confocal laser scanning microscope, apertures on each measuring point display different magnitudes, indicating that fracture walls can not be assumed as parallel feature. After construction of fracture model based on the aperture values measured on each pressure level, the homogenization analysis was conducted to compute permeability coefficients. The calculated permeability coefficients distribute in the ranges of $10^{-1}~10^{-3}cm/sec$. Most of the specimens show decreasing permeability coefficients with the increase of the applied pressure. However, the decreasing rates of permeability coefficients do not show a constant trend on each pressure level. This phenomenon is well matched to the observation results of Chae et al. (2003). It proves that aperture change strongly influences on permeability characteristics. Three sections of each specimen have all different values of permeability coefficient. It suggests that the variation of permeability coefficient depends sensitively on aperture magnitudes and characteristics of fracture geometry. It is very important to consider accurate fracture geometries for analysis of permeability characteristics in rock fractures bearing different aperture distribution. Therefore, it needs to consider sufficiently the fracture geometries for calculating the permeability coefficients of fractures.
The aim of this study was to investigate the absorption properties of ketoprofen. The in-situ perfusion model has advantages over in vitro models as it provides intact lymphatic and blood flow circulation. The absorption properties of six different concentrations of ketoprofen have been studied in single pass in-situ rat intestine model. $^{14}C-PEG$ 4000 was used as a permeability marker and the possibility of an energy dependent contribution to ketoprofen absorption was also Investigated using the metabolic inhibitor sodium azide. Three different concentrations of sodium azide were studied to examine its effect on absorption of ketoprofen from the rat intestine. The findings of this study suggest that mono-carboxylic type drugs like ketoprofen cause permeability changes in the intestine. This is shown by the increase in absorption of $^{14}C-PEG$ 4000 as the concentration of ketoprofen is increased. However, the trend for ketoprofen permeability is to decrease over the concentration ranges. It was observed that the Papp values for ketoprofen with sodium azide shows a trend towards reduction in the amount of ketoprofen absorbed from the rat intestine which was significantly different (p<0.05) from that of ketoprofen with sodium azide 3.0mM. This indicates that sodium azide has an affect on the absorption of ketoprofen. The pH of all the perfusion solutions was altered to ${\sim}pH\;6.7$ by the buffering capacity of the small intestine secretions. The results suggest that mechanisms other than passive diffusion may be involved in ketoprofen absorption. This would be consistent with the involvement of active transport or saturatable processes in the absorption of drugs containing monocarboxylic acid group, as has been previously suggested from in vitro data.
Vahidi, Ebrahim Khalilzadeh;Malekabadi, Maryam Mokhtari;Rezaei, Abbas;Roshani, Mohammad Mahdi;Roshani, Gholam Hossein
Computers and Concrete
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v.19
no.4
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pp.435-442
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2017
In recent years, the use of supplementary cementing materials, especially in addition to concrete, has been the subject of many researches. Rice husk ash (RHA) is one of these materials that in this research, is added to the roller compacted concrete as one of the pozzolanic materials. This paper evaluates how different contents of RHA added to the roller compacted concrete pavement specimens, can influence on the strength and permeability. The results are compared to the control samples and determined optimal level of RHA replacement. As it was expected, RHA as supplementary cementitious materials, improved mechanical properties of roller compacted concrete pavement (RCCP). Also, the application of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in predicting the permeability and compressive strength is investigated. The obtained results shows that the predicted value by this model is in good agreement with the experimental, which shows the proposed ANFIS model is a useful, reliable, fast and cheap tool to predict the permeability and compressive strength. A mean relative error percentage (MRE %) less than 1.1% is obtained for the proposed ANFIS model. Also, the test results and performed modeling show that the optimal value for obtaining the maximum compressive strength and minimum permeability is offered by substituting 9% and 18% of the cement by RHA, respectively.
In this research, we introduce a novel approach that employs a 3D convolutional neural network (CNN) model to predict the permeability of Gas Diffusion Layers (GDLs). For training the model, we create an artificial dataset of GDL representative volume elements (RVEs) by extracting morphological characteristics from actual GDL images obtained through X-ray tomography. These morphological attributes involve statistical distributions of porosity, fiber orientation, and diameter. Subsequently, a permeability analysis using the Lattice Boltzmann Method (LBM) is conducted on a collection of 10,800 RVEs. The 3D CNN model, trained on this artificial dataset, well predicts the permeability of actual GDLs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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