Over the past decade, many computational researches have been performed to investigate quantitative relationships between load-displacement and material properties. But piling-up which causes errors to estimate mechanical material properties remains the most significant unresolved issue in nano-indentation test. This study has estimated quantitative aspects of the effects of material properties, especially work hardening exponent, on piling up/sinking in response of various materials. Using FE Analysis, piling up/sinking in response when material is indented by sharp indenter is investigated to evaluate the effects of material properties. From the FE analysis result, quantitative relationships between piling up/sinking in height and material properties is assessed using dimensional analysis which is used to define scaling variables and universal functions. And nano-indentaion test is performed to verify this relation on various materials. From the result of comparison with prediction from dimensional function and experiment, the work hardening exponent was found to have greater influence on the piling up/sinking in height during the nano-indentation than other material properties, such as elastic modulus and yield stress.
Lee, Suk-Ha;Park, Keum-Yong;Lee, Hong-Suk;H. Roger Boerma
한국작물학회지
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제44권2호
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pp.166-170
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1999
The identification of quantitative trait loci (QTL) has the potential to enhance the efficiency of im- proving food processing traits of soybean. In this study, 92 restriction fragment length polymorphism (RFLP) loci and two morphological markers (W$_1$ and T) were used to identify QTL associated with food processing traits of soybean for sprout in 83 F$_2$-derived lines from a cross of 'Pureun' x 'Jinpum 2'. The genetic map consisted of 76 loci which covered about 760 cM and converged into 20 linkage groups. Eighteen markers remained unlinked. Phenotypic data were collected for hypocotyl length, abnormal seedling rate, and sprout yield seven days after seed germination at 2$0^{\circ}C$. Based on the single-factor analysis of variance, eight independent markers were associated with hypocotyl length. Four of seven markers associated with abnormal seedling rate were identified as independent. Seven loci were associated with sprout yield. For three different traits, much of genetic variation was explained by the identified QTL in this population. Several RFLP markers in linkage group (LG) Bl were detected as being associated with three traits, providing a genetic explanation for the biological correlation of sprout yield with hypocotyl length (r=OA07***) and with abnormal seedling rate (r=-406***).
Perforated metal sheets are used as panels of facades for controlling environmental factors while ensuring user's visibility. Despite their functional potentials, only a specific direction of facades or an orientation of a building was considered in the relevant studies. This study proposed a design methodology for the perforated panel facades that reflects the location on the facades and the user's requirements. The optimization of quantitative and qualitative performance is achieved through communication between designers and users in a VR system. In optimizing quantitative performances, designers use machine learning techniques such as clustering and genetic algorithm to allocate optimal panels on the facades. In optimizing qualitative performances, through the VR system, users intervene in evaluating performances whose preferences are depending on them. The experiment using the office project showed that designers were able to make decisions based on clustering using GMM to optimize multiple quantitative performances. The gap between the target and final performance could be narrowed by limiting the types of perforated panels considering mass customization. In assessing visibility as a qualitative performance, users were able to participate in the design process using the VR system.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권6호
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pp.701-714
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2020
Quantitative high throughput screening (qHTS) assays are used to assess toxicity for many chemicals in a short period by collectively analyzing them at several concentrations. Data are routinely analyzed using nonlinear regression models; however, we propose a new method to analyze qHTS data using a nonlinear mixed effects model. qHTS data are generated by repeating the same experiment several times for each chemical; therefor, they can be viewed as if they are repeated measures data and hence analyzed using a nonlinear mixed effects model which accounts for both intra- and inter-individual variabilities. Furthermore, we apply a one-step approach incorporating robust estimation methods to estimate fixed effect parameters and the variance-covariance structure since outliers or influential observations are not uncommon in qHTS data. The toxicity of chemicals from a qHTS assay is classified based on the significance of a parameter related to the efficacy of the chemicals using the proposed method. We evaluate the performance of the proposed method in terms of power and false discovery rate using simulation studies comparing with one existing method. The proposed method is illustrated using a dataset obtained from the National Toxicology Program.
Silk fibroin is likely to be hydrolyzed by acids or alkalies at high temperature, and the degree of the hydrolysis has been inferred from the changes in tensile strength and elongation. But, in this experiment, it was intended to infer that from the quantitative changes in terminal aminp group content as well as in tensile strength and elongation. Silk yarn was treated with boiling water, hydrochloric acid, and sodium hydroxide under various conditions. The boiling water somewhat degraded silk fibroin. Silk yarn treated with sodium hydroxide contained more terminal amino group than that treated with hydrochloric acid. This result agreed fairly well with the loss in weight, tensile strength, and elongation: the terminal amino group content increased with the decrease of tensile strength, elongation, and weight. The damage by sodium hydroxide to the silk fibroin was greater than that by hydrochloric acid.
This paper presents a new combined forecasting method that is guided by the soft set theory (CFBSS) to predict business failures with different sample sizes. The proposed method combines both qualitative analysis and quantitative analysis to improve forecasting performance. We considered an expert system (ES), logistic regression (LR), and support vector machine (SVM) as forecasting components whose weights are determined by the receiver operating characteristic (ROC) curve. The proposed procedure was applied to real data sets from Chinese listed firms. For performance comparison, single ES, LR, and SVM methods, the combined forecasting method based on equal weights (CFBEWs), the combined forecasting method based on neural networks (CFBNNs), and the combined forecasting method based on rough sets and the D-S theory (CFBRSDS) were also included in the empirical experiment. CFBSS obtains the highest forecasting accuracy and the second-best forecasting stability. The empirical results demonstrate the superior forecasting performance of our method in terms of accuracy and stability.
Quantitative evaluation of photocatalytic activity of oxide nanoparticles in aqueous solution is quite challenging in that the kinetic reaction rate is determined by a complicated interplay among various limiting factors such as light scattering and absorption, diffusion and adsorption of reactants in condensed liquid phase, photoexcited charge separation and recombination rate, and the exact nature of active sites determined by detailed morphology and crystallinity of nanocrystals. Here, we present our simple experimental results showing that the kinetic regime of a typical photocatalytic degradation experiment over UV-irradiated $TiO_2$ nanoparticles in aqueous solution is in that dominated by the photoactivity of $TiO_2$ and its concentration. This result lays a firm ground of using the measured kinetic reaction rate in evaluating photocatalytic efficiency of oxide nanocrystals under evaluation.
This paper describes the quantitative analysis on the improvement of equilibrium sensory using virtual bicycle system. We have used a virtual bicycle system that combines virtual reality technology with a bicycle. In this experiment, 10 subjects were tested to investigate the influencing factors on equilibrium sensory. Straight road and curved road driving at several factors including cycling time, number of times of path deviation, and center of pressure(COP) were extracted and evaluated to quantify the extent of control. Also, To improve the effect of balance training, we investigated the usefulness of virtual feedback information by weight shift. The result showed that the system could be effective for equilibrium sensory rehabilitation training device. The analysis method might also have wider applicability to the rehabilitation field.
This article discusses the use of pulse-echo ultrasonic testing for the stress analysis of adhesive bonds between metal sheets. The method is based on the measurement of the reflection wave at the metal/adhesive interface. After describing briefly the physical aspects of the phenomenon, an index is defined to detect defective zone of the joint(both for the lack of adhesive and for insufficient adhesion); the influence of the experimental variables(variables stress...) on the measurement is discussed. By means of a control experiment it is shown that Stress Variation in Adhesive Joints are separate to be distingguished. In this paper, Quantitative Nondestructive Evaluation in Adhesive Joints are together with Ultrasonic Testing and Finite Element Method.
소프트웨어 개발자와 사용자에게 직면한 가장 중요한 문제는 프로그래밍 시스템 의 크기와 개발 노력의 예측이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 자료 흐름도, 자료 사 전, 소단위 명세서로 구성된 구조화 명세서에 관한 각각의 특성을 정의하고, 구조화 명세서의 정량적인 평가 요소를 프로그램 메트릭스에 적용하였다. 또한 구조화 명세 서를 구성하는 자료 흐름도에 관해서는 정량적인 평가 실험을 하였다. 그 결과 상위 공정의 분석 단계에서의 산출물에 의한 하위 공정에 관한 공수 예측 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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