Many fire-fighters suffer from the burn injuries, and the severe burns are the most catastrophic injury a person can survive, resulting in pain, emotional stress, and tremendous economic costs. It is important to understand the physiology of burns for prevention from skin burns and a successful treatment of a burn patient. But a few researches have been presented because the complex physical phenomena of our inside body like non-linearity characteristics of human skin make them difficult. Thus in this study, thermal analyses of biological tissues exposed to a flash fire causing severe tissue damage were studied by using a finite difference method based on the Pennes bio-heat equation. The several previous models for skin thermo-physical properties were summarized, and the calculated values with those models of tissue injury were compared with the results obtained by the previous experiment for low heat flux conditions. The skin models with good agreement could be found. Also, the skin burn injury prediction results with the best model for high heat flux conditions by flash flame were suggested.
Process variables are factors in an experiment that are not mixture components but could affect the blending properties of the mixture ingredients. For example, the effectiveness of an etching solution which is measured as an etch rate is not only a function of the proportions of the three acids that are combined to form the mixture, but also depends on the temperature of the solution and the agitation rate. Efficient designs for the mixture components-process variables experiments depend on the mixture components-process variables model which is called a combined model. We often use the product model between the canonical polynomial model for the mixture and process variables model as a combined model. In this paper we propose three starting models for the mixture components-process variables experiments. One of the starting model we are considering is the model which includes product terms up to cubic order interactions between mixture effects and the linear & pure quadratic effect of the process variables from the product model. In this paper, we propose a method for finding robust designs and practical designs with respect to D-, G-, and I-optimality for the various starting combined models and then, we find practically efficient and robust designs for estimating the regression coefficients for those models. We find the prediction capability of those recommended designs in the case of three components and three process variables to be good by checking FDS(Fraction of Design Space) plots.
The drilling monitoring is a technique to assess rock mass properties by analyzing the mechanical quantities measured by drilling process. Since drilling survey can be conducted on real-time-basis for excavating blast holes or rockbolt holes, it may enables fast and quantitative prediction and evaluation of rock mass. Though a number of studies have been conducted on the drilling data, the selection of drilling parameters and numerical quantification of mechanical quantities or rock mass have not been well established yet. In this study, drilling tests were conducted with homogeneous rock specimen to identify drilling parameters and the relation of the drilling data. As a result, it is verified that above all drilling parameters, the percussion was the most important factor on the excavatability of hydraulic drilling.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.485-488
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2005
Most metals are polycrystalline material whose deformation is dominated by the slip system. During the deformation process, orientation of slip systems is rearranged with preferred orientations, leading to deformation-induced crystallographic texture which is called deformation texture. Depending on the texture development, the property of material can be changed. The rate-independent crystal plasticity which is based on the Schmid law as a yield function causes a non-uniqueness in the choice of active slip systems. In this work, to avoid the slip system ambiguity problem, rate-independent crystal plasticity model based on the smooth yield surface with rounded-off corners is adopted. In order to simulate the polycrystalline material under plastic deformation, we employ the Taylor model of polycrystal behavior that all the grains are assumed to be subjected to the macroscopic velocity gradient. Rigid-plastic finite element program based on this rate-independent crystal plasticity is developed to predict the grain-level deformation behavior of FCC metals during metal forming processes. In the finite element calculation, one integration point is considered as a crystalline aggregate which has a number of crystals. Macroscopic behavior of material can be deduced from the behavior of aggregates. As applications, the extrusion processes are simulated and the changes of mechanical properties are predicted.
In order to evaluate the TOPMODEL's prediction ability for spatial distribution of water table depths, two major assumptions and governing equation of water table depth are tested. For the test, data of hydrological observations are used and a soil survey is made in the steep hillslope with thin soils. Responses of water table and hydraulic properties of soil are coincident with two major assumptions of the TOPMODEL's such as water table gradient parallel to the local topographical slope and exponential decline in transmissivity with depths. Soil texture and the decline rate of transmissivity(f) we homogeneous in space at the 0∼0.3m depths of the soil of the hillslope, but they are heterogeneous in space below its 0.3m depths due to the vertical change of soil texture and the ‘f’. It is shown that the TOPMODEL's equation can be used for simulating distribution of water table depth at the depths with uniform values of the 'f'.
A hybrid forecasting scheme based on wavelet decomposition coupled to a support vector machine model is presented for water demand series that exhibit nonlinear behavior. The use of wavelet transform followed by the SVM model of each leading component is explored as a model for water demand data. The proposed forecasting model yields better results than a traditional ARIMA time series forecasting model in terms of self-prediction problem as well as reproducing the properties of the observed water demand data by making use of the advantages of wavelet transform and SVM model. The proposed model can be used to substantially and significantly improve the water demand forecasting and utilized in a real operation.
This article consider a performance model selection based on AIC under unbalanced deign in linear mixed effect models. Vaida and Balanchard (2005) proposed conditional AIC for model selection in linear mixed effect models when the prediction of random effects is of primary interest. Theoretical properties of cAIC and related criteria have been investigated by Liang et al. (2008) and Greven and Kneib (2010). However, all of the simulation studies were performed under a balanced design. Even though functional form of AIC remain same even under the unbalanced deign, it is worthwhile to investigate performance of AIC based model selection criteria under the unbalanced design. The simulation study in this article shows how unbalancedness affects model selection in linear mixed effect models.
In order to evaluate the fire and explosion involved and to ensure the safe and optimized operation of chemical processes, it is necessary to know combustion characteristics. The explosion limit, the heat of combustion, flame temperature and temperature dependence of the lower explosive limit are the major combustion characteristics used to determine the fire and explosion hazards of the flammable substances. The aim of this study is to investigate interrelationship of explosion characteristics and the temperature dependence of the lower explosion limit at elevated temperature for akylketones. By using the reference data, the empirical equations which describe the interrelationships of explosion properties of akylketones have been derived. Also, the new equations using the mathematical and statistical methods for predicting the temperature dependence of lower explosion limits of akylketones on the basis of the literature data are proposed. The values calculated by the proposed equations agreed with literature data within a few percent. From the given results, using the proposed methodology, it is possible to predict the explosion limits of the other flammable substances.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.37
no.10
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pp.887-894
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2013
Effective thermal conductivity of nanofluids has been predicted by using generalized self-consistent model and modified Eshelby model, which have been used for analysis of material properties of composites. A nanolayer between base fluid and nanoparticle, one of key factors for abrupt enhancement of thermal conductivity of nanofluids, is included in the analysis. The effective thermal conductivities of the nanofluid predicted by the present study show good agreement with those by models in the literature for the nanolayer with a constant or linear thermal conductivity. The predicted results by the present approach have been confirmed to be consistent with experiments for representative nanofluids such as base fluids of water or ethyleneglycol and nanoparticles of $Al_2O_3$ or CuO to be validated.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.41
no.5
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pp.341-346
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2017
Knowing the mean free paths (MFPs) of thermal phonons is an essential step in performing heat transfer analysis for nanomaterials, and in determining the optimum design for tailoring the heat transfer characteristics of nanomaterials. In this study, we present a method that can be used to calculate accurately the phonon MFP spectra of nanostructures based on simple phonon kinetic theory. Here, the kinetic theory may be employed by extracting only the diffusive-transport part of the phonon spectrum (i.e., the MFPs are less than a thermal length). By considering phonon dispersion and polarization effects, the phonon MFP distributions of silicon at room temperature are calculated from phonon transport properties and the spectral MFP. Our results are validated by comparison with those of the first principle and MFP spectroscopy data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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