Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.53
no.2
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pp.333-353
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2022
This study analyzed the relevance of the curriculum by applying topic modeling to book reports written as content area reading activities in the 'physics' class. In order to carry out the research, 332 physics book reports were collected to analyze the relevance among keywords and topics were extracted using STM. The result of the analysis showed that the main keywords of the physics book reports were 'thought', 'content', 'explain', 'theory', 'person', 'understanding'. To examine the influence and connection relationship of the derived keywords, the study presented degree centrality, between centrality, and eigenvetor centrality. As a result of the topic modeling analysis, eleven topics related to the physics curriculum were extracted, and the curriculum linkage could be drawn in three subjects (Physics I, Physics II, Science History), and six areas (force and motion, modern physics, wave, heat and energy, Western science history, and What is science). The analyzed results can be used as evidence for a more systematic implementation of content area reading activities which reflect the subject characteristics in the future.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.16
no.3
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pp.370-379
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2015
Handling constantly evolving configurations of aircraft can be inefficient and frustrating to design engineers, especially true in the early design phase when many design parameters are changeable throughout trade-off studies. In this paper, a physics-based design framework using parametric modeling is introduced, which is designated as DIAMOND/AIRCRAFT and developed for structural design of transport aircraft in the conceptual and preliminary design phase. DIAMOND/AIRCRAFT can relieve the burden of labor-intensive and time-consuming configuration changes with powerful parametric modeling techniques that can manipulate ever-changing geometric parameters for external layout of design alternatives. Furthermore, the design framework is capable of generating FE model in an automated fashion based on the internal structural layout, basically a set of design parameters describing the structural members in terms of their physical properties such as location, spacing and quantities. The design framework performs structural sizing using the FE model including both primary and secondary structural levels. This physics-based approach improves the accuracy of weight estimation significantly as compared with empirical methods. In this study, combining a physics-based model with parameter modeling techniques delivers a high-fidelity design framework, remarkably expediting otherwise slow and tedious design process of the early design phase.
Active optics is a key technology for future large-aperture space telescopes. In the design of deformable mirrors for space applications, the design parameter trade-off between the number of regularly configured actuators and the correction capability is essential but rarely analyzed, due to the lack of design legacy. This paper presents a parametric module method for integrated modeling of deformable mirrors with regularly configured actuators. A full design parameter space is explored to evaluate the correction capability and the mass of deformable mirrors, using an autoconstructed finite-element parametric modeling method that utilizes manual finite-element meshing for complex structures. These results are used to provide design guidelines for deformable mirrors. The integrated modeling method presented here can be used for future applied optics projects.
Significant advances in computational performance have occurred over the past two decades, achieved not only by the introduction of more powerful processors but the incorporation of parallelism in computer hardware at all levels. Simultaneous with these hardware and associated system software advances have been advances in modeling physical phenomena and the numerical algorithms to allow their usage in simulation. This paper presents a review of the advances in computer performance, discusses the modeling and simulation capabilities required to address the multi-physics and multi-scale phenomena applicable to a nuclear reactor core simulator, and present examples of relevant physics simulation codes' performances on high performance computers.
The ionosphere is one of the key components of the near-Earth's space environment and has a practical consequence to the human society as a nearest region of the space environment to the Earth. Therefore, it becomes essential to specify and forecast the state of the ionosphere using both the observations and numerical models. In particular, numerical modeling of the ionosphere is a prerequisite not only for better understanding of the physical processes occurring within the ionosphere but also for the specification and forecast of the space weather. There are several approaches for modeling the ionosphere, including data-based empirical modeling, physics-based theoretical modeling and data assimilation modeling. In this review, these three types of the ionospheric model are briefly introduced with recently available models. And among those approaches, fundamental aspects of the physics-based ionospheric model will be described using the basic equations governing the mid-latitude ionosphere. Then a numerical solution of the equations will be discussed with required boundary conditions.
Park, Tae-Jung;Kam, Hyeong-Ryeol;Shin, Seung-Ho;Kim, Chang-Hun
Journal of Korea Multimedia Society
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v.12
no.6
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pp.842-855
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2009
We present a physics-based blending method for the second order algebraic implicit surface. Unlike other traditional blending techniques, the proposed method avoids complex mathematical operations and unwanted artifacts like bulge, which have highly limited the application of the second order algebraic implicit surface as a modeling primitive in spite of lots of its excellent properties. Instead, the proposed method provides the designer with flexibility to control the shapes of the blending surface on interactive basis; the designer can check and design the shape of blending surfaces accurately by simply adjusting several physics parameter in real time, which was impossible in the traditional blending methods. In the later parts of this paper, several results are also presented.
Rock physics modeling of sandstone reservoir from gas fields of Krishna-Godavari basin represents the link between reservoir parameters and seismic properties. The rock physics diagnostic models such as contact cement, constant cement and friable sand are chosen to characterize reservoir sands of two wells in this basin. Cementation is affected by the grain sorting and cement coating on the surface of the grain. The models show that the reservoir sands in two wells under examination have varying cementation from 2 to more than 6%. Distinct and separate velocity-porosity and elastic moduli-porosity trends are observed for reservoir zones of two wells. A methodology is adopted for generation of Rock Physics Template (RPT) based on fluid replacement modeling for Raghavapuram Shale and Gollapalli Sandstones of Early Cretaceous. The ratio of P-wave velocity to S-wave velocity (Vp/Vs) and P-impedance template, generated for this above formations is able to detect shale, brine sand and gas sand with varying water saturation and porosity from wells in the Endamuru and Suryaraopeta gas fields having same shallow marine depositional characters. This RPT predicted detection of water and gas sands are matched well with conventional neutron-density cross plot analysis.
El Sallah, Zagane Mohammed;Smail, Benbarek;Abderahmane, Sahli;Bouiadjra, B. Bachir;Boualem, Serier
Structural Engineering and Mechanics
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v.60
no.3
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pp.405-412
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2016
Bone is a living material with a complex hierarchical structure that gives it remarkable mechanical properties. Bone constantly undergoes mechanical. Its quality and resistance to fracture is constantly changing over time through the process of bone remodeling. Numerical modeling allows the study of the bone mechanical behavior and the prediction of different trauma caused by accidents without expose humans to real tests. The aim of this work is the modeling of the femur fracture under static solicitation to create a numerical model to simulate this element fracture. This modeling will contribute to improve the design of the indoor environment to be better safe for the passengers' transportation means. Results show that vertical loading leads to the femur neck fracture and horizontal loading leads to the fracture of the femur diaphysis. The isotropic consideration of the bone leads to bone fracture by crack propagation but the orthotropic consideration leads to the fragmentation of the bone.
The physics-informed neural network (PINN) has been proposed to overcome the limitations of various numerical methods used to solve partial differential equations (PDEs) and the drawbacks of purely data-driven machine learning. The PINN directly applies PDEs to the construction of the loss function, introducing physical constraints to machine learning training. This technique can also be applied to wave equation modeling. However, to solve the wave equation using the PINN, second-order differentiations with respect to input data must be performed during neural network training, and the resulting wavefields contain complex dynamical phenomena, requiring careful strategies. This tutorial elucidates the fundamental concepts of the PINN and discusses considerations for wave equation modeling using the PINN approach. These considerations include spatial coordinate normalization, the selection of activation functions, and strategies for incorporating physics loss. Our experimental results demonstrated that normalizing the spatial coordinates of the training data leads to a more accurate reflection of initial conditions in neural network training for wave equation modeling. Furthermore, the characteristics of various functions were compared to select an appropriate activation function for wavefield prediction using neural networks. These comparisons focused on their differentiation with respect to input data and their convergence properties. Finally, the results of two scenarios for incorporating physics loss into the loss function during neural network training were compared. Through numerical experiments, a curriculum-based learning strategy, applying physics loss after the initial training steps, was more effective than utilizing physics loss from the early training steps. In addition, the effectiveness of the PINN technique was confirmed by comparing these results with those of training without any use of physics loss.
The unified power quality conditioner (UPQC) is an effective custom power device that is used at the point of common coupling to protect loads from voltage and current-related PQ issues. Currently, most researchers have studied series unit and parallel unit models and an idealized transformer model. However, the interactions of the series and parallel converters in AC-link are difficult to analyze. This study utilizes an equivalent transformer model to accomplish an electric connection of series and parallel converters in the AC-link and to establishes a precise unified mathematical model of the UPQC. The strong coupling interactions of series and parallel units are analyzed, and they show a remarkable dependence on the excitation impedance of transformers. Afterward, a feed-forward decoupling method based on a unified model that contains the uncertainty components of the load impedance is applied. Thus, this study presents an adaptive method to estimate load impedance. Furthermore, simulation and experimental results verify the accuracy of the proposed modeling and decoupling algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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