Based on the actual operating environment of transformer, the aging tests of nitrile butadiene rubber (NBR) were conducted systematically under four conditions: in air, in transform oil, under compression in air and under compression in transform oil to studythe effect of high temperature, transform oil and compression stress simultaneously on the thermal aging behaviors of nitrile butadiene rubber and predict the lifetime. The effects of liquid media and compression stress simultaneously on the thermal aging behaviors of nitrile butadiene rubber were studied by using characterization methods such as IR spectrosc-opy, thermogravimetric measurements, Differential Scanning Calorimetry (DSC) measurements and mechanical property measurements. The changes in physical properties during the aging process were analyzed and compared. Different aging conditions yielded materials with different properties. Aging at $70^{\circ}C$ under compression stress in oil, the change in elongation at break was lower than that aging in oil, but larger than that aging under compression in air. The compression set or elongation at break as evaluation indexes, 50% as critical value, the lifetime of NBR at $25^{\circ}C$ was predicted and compared. When aging under compression in oil, the prediction lifetime was lower than in air and under compression in air, and in oil. It was clear that when predicting the service lifetime of NBR in oil sealing application, compression and media liquid should be involved simultaneously. Under compression in oil, compression set as the evaluation index, the prediction lifetime of NBR was shorter than that of elongation at break as the evaluation index. For the life prediction of NBR, we should take into account of the performance trends of NBR under actual operating conditions to select the appropriate evaluation index.
Rubber components are widely used in many application such as vibration isolators, damping, ride quality. Rubber spring is used in primary suspension system for railway vehicle. Characteristics and useful life prediction of rubber spring was very important in design procedure to assure the safety and reliability. Non-linear properties of rubber material which are described as strain energy function are important parameter to design and evaluate of rubber spring. These are determined by physical tests which are uniaxial tension, equi-biaxial tension and pure shear test. The computer simulation was executed to predict and evaluate the load capacity and stiffness for rubber spring. In order to investigate the useful life, the acceleration test were carried out. Acceleration test results changes as the threshold are used for assessment of the useful life and time to threshold value were plotted against reciprocal of absolute temperature to give the Arrhenius plot. By using the acceleration test, several useful life prediction for rubber spring were proposed.
Recently, as a result of the growing interest in modeling stationary processes with discrete marginal distributions, several models for integer valued time series have been proposed in the literature. One of these models is the integer-valued autoregressive (INAR) models. However, when modeling with integer-valued autoregressive processes, the distributional properties of forecasts have been not yet discovered due to the difficulty in handling the Steutal Van Ham thinning operator 'o' (Steutal and van Ham, 1979). In this study, we derive the mean squared error of h-step-ahead prediction from a Poisson INAR(1) process, reflecting the effect of the variability of parameter estimates in the prediction mean squared error.
Splitting tensile strength (STS) of high-performance concrete (HPC) is one of the important mechanical properties for structural design. This property is related to compressive strength (CS), water/binder (W/B) ratio and concrete age. This paper presents a clustering-based fuzzy model for the prediction of STS based on the CS and (W/B) at a fixed age (28 days). The data driven fuzzy model consists of three main steps: fuzzy clustering, inference system, and prediction. The system can be analyzed directly by the model from measured data. The performance evaluations showed that the fuzzy model is more accurate than the other prediction models concerned.
The paper explores the potential of Support Vector Machines (SVM) approach in predicting 28-day compressive strength and slump flow of self-compacting concrete. Total of 80 data collected from the exiting literature were used in present work. To compare the performance of the technique, prediction was also done using a back propagation neural network model. For this data-set, RBF kernel worked well in comparison to polynomial kernel based support vector machines and provide a root mean square error of 4.688 (MPa) (correlation coefficient=0.942) for 28-day compressive strength prediction and a root mean square error of 7.825 cm (correlation coefficient=0.931) for slump flow. Results obtained for RMSE and correlation coefficient suggested a comparable performance by Support Vector Machine approach to neural network approach for both 28-day compressive strength and slump flow prediction.
Kim, Jong-Rak;Shin, Min-Ho;Park, Jong-Koan;Eom, Ki-Yeong
Proceedings of the KSR Conference
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2007.11a
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pp.545-550
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2007
The objective of this paper is to suggest a characteristics of Noise and the Noise Prediction Model and the appropriate Noise Impact Mitigation Method for a elevated railway bridges construction. The characteristics on noises are investigated and evaluated according to a type of railway bridges such as steel, concrete and steel/concrete compound bridges, a types of train, a distance and height from railways. The noise prediction study has been made by the evaluation of differences between model values and in-situ measurement, around the railways. For the noise prediction, the Mithra program and the electronic properties of noises have been adopted.
Kim, Jae-Seung;Kang, Hyun-Ju;Kim, Hyun-Sil;Kim, Sang-Ryul
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.849-854
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2000
Statistical energy analysis is suitable for shipboard noise prediction in many respects. It could effectively model the large and complicated ship structures for noise analysis. This paper introduces the procedure of SEA for shipboard noise analysis gained from author's experiences in the past few years. Also, prediction accuracies of shipboard noise analysis using statistical energy analysis are discussed. It is found that the prediction results could be much improved when using the actual measured data of source levels and material properties such as loss factors, absorption coefficients and etc.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2003.05a
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pp.738-741
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2003
In general, the essential requirement for cruisers or car ferries is the reduction in noise to ensure high quality and comfort. Recently, the Ro-Ro Passengers Ferry (ROPAX) was built in Hyundai Heavy Industries. In order to minimize the noise levels, careful attention have to De paid by the special committee of experts from the initial design stage to the sea trial. Proper countermeasures, considering the characteristics of sources and receiver spaces, were applied from the noise prediction and various experiment results. Finally, this ship was successfully delivered with excellent noise properties. This paper describes the procedure of noise analysis, the countermeasures of noise control, and the measurement results of the sea trial. Onboard noise analysis had been carried out by statistical energy analysis program and outdoor noise prediction program based on ISO9614. The prediction results are in good agreements with the measurement results. The technology to minimize the noise levels for cruisers or car ferries has been established throughout the construction of this ship.
Multiple mathematical modeling for prediction of slump, compressive strength and depth of water penetration at 28 days were performed using statistical analysis for the concrete containing waste limestone powder as partial replacement of sand obtained from experimental program reported in this research. To extract experimental data, 180 concrete cubic samples with 20 different mix designs were investigated. The twenty non-linear regression models were used to predict each of the concrete properties including slump, compressive strength and water depth penetration of concrete with waste limestone powder. Evaluation of the models using numerical methods showed that the majority of models give acceptable prediction with a high accuracy and trivial error rates. The 15-term regression models for predicting the slump, compressive strength and water depth were found to have the best agreement with the tested concrete specimens.
In the catheterization laboratory, the measurement of physiological indexes can help identify functionally significant lesions and has become one of the standard methods to guide treatment decision-making. Plaque vulnerability refers to a coronary plaque susceptible to rupture, enabling risk prediction before coronary events, and it can be detected by defining a certain type of plaque morphology on coronary imaging modalities. Although coronary physiology and plaque vulnerability have been considered different attributes of coronary artery disease, the underlying pathophysiological basis and clinical data indicate a strong correlation between coronary hemodynamic properties and vulnerable plaque. In prediction of coronary events, emerging data have suggested independent and additional implications of a physiology-based approach to a plaque-based approach. This review covers the fundamental interplay between coronary physiology and plaque morphology during disease progression with clinical data supporting this relationship and examines the clinical relevance of physiological indexes in prediction of clinical outcomes and therapeutic decision-making along with plaque vulnerability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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