Simulations of the buckling behavior of a single wall carbon nanotube(SWCNT) was carried out using molecular dynamics simulation. Molecular dynamics simulations were done with 1fs of time step. Tersoff's potential function was used as the interatomic potential function since it has been proved to be reliable to describe the C-C bonds in carbon nanotubes. Compressive force was applied by moving the top end of the nanotube at a constant velocity. Buckling behavior under compressive load was observed for (15,15) armchair SWCNTs with 2nm of diameter and 24.9nm of length. Buckling load and critical strain is obtained from the MD simulation. Deformation occurred on the top region of the CNT because of fast downward velocity.
In stochastic analysis, the randomness of the structural parameters is taken into consideration and the response variability is obtained in addition to the conventional (mean) response. In the present paper the structural response variability of plate structure is calculated using the weighted integral method and is compared with the results obtained by different methods. The stochastic field is assumed to be normally distributed and to have the homogeneity. The decomposition of strain-displacement matrix enabled us to extend the formulation to the stochastic analysis with the quadratic elements in the weighted integral method. A new auto-correlation function is derived considering the uncertainty of plate thickness. The results obtained in the numerical examples by two different methods, i.e., weighted integral method and Monte Carlo simulation, are in a close agreement. In the case of the variable plate thickness, the obtained results are in good agreement with those of Lawrence and Monte Carlo simulation.
In this work, the friction and diffusion coefficients of a tracer in a mesoscopic solvent are evaluated as a function of the tracer size by a hybrid molecular dynamics simulation where solute molecules evolve by Newton's equations of motion but the solvent evolves through the multi-particle collision dynamics. The friction coefficient is shown to scale linearly with the tracer size for larger tracers in accord with predictions of hydrodynamic theories. The diffusion coefficient of tracer is found to be inversely proportional to tracer size. The behavior of Stokes-Einstein formula is validated as a function of tracer size.
LCC(Launch Control Center) in NARO Space Center perform a data monitoring and control through the interface to the external system of launch vehicle. Launch Control function needs a high reliability and processing speed. Hence, LCC's remote control system configure a real time system. An important role of the Simulation system is discovering a risk element and minimize it When developing a launch control system. Also, secure a development technique to solve the risks. Launch Vehicle simulator is composed of various component at characteristic of the Launch Vehicle. To be like this each function component the developer will be able to develop easily in order, it using the LabVIEW which is a Graphical Program and it programs, The LabVIEW GOOP(Graphical Object-orinted Programming) which supports an Object-orinted programming it uses with the Component it develops will have a strong point which reusability and a unit test, maintenance, size of program and individual developments.
This paper describes the electron transport characteristics in $SiH_4$ gas calculated for the range of E/n:0.5~300(Td) and Pressure:0.5, 1, 2.5(Torr) by the Monte carlo simulation and Boltzmann equation method using a set of electron collision cross sections determined by the reported results. The motion has been calculated to give swarm parameters for the electron drift velocity, longitudinal and transverse diffusion coefficients, the electron ionization coefficients, characteristics energy and the electron energy distribution function. The electron energy distributions function has been analysed in $SiH_4$ at E/N: 30, 50(Td)for a case of the equilibrium region in the mean electron energy and respective set of electron collision cross sections. The results of Monte carlo simulation and Boltzmann equation have been compared with experimental data by ohmori ad Pollock.
This paper describes a fuzzy identification model for slip - adhesion curve of High - speed trains. The model has fuzzy inputs corresponding to rail condition and crisp inputs for train. Nonlinear function is obtained by using fuzzy outputs. Finally slip - adhesion curve is given by the function. First, Results are presented of slip - adhesion curves under the influence of changing rail condition. Second, Dynamic moving simulation by proposed fuzzy slip - adhesion model is presented. Simulation results show fine characteristics.
In this paper, we present some fixed point theorems for rational type contractive conditions in the setting of a complete metric space via a cyclic (𝛼, 𝛽)-admissible mapping imbedded in simulation function. Our results extend and generalize some previous works from the existing literature. We also give some examples to illustrate the obtained results.
시뮬레이션은 시간에 따라 변화하는 실제 프로세스나 시스템에 대한 운영을 모방한다. 이 방법론은 실제 시스템의 운영적 특성들을 연구하는데 관심을 가진다. 일반적으로 시뮬레이션 프로젝트는 자료수집, 코딩, 모델 타당성 및 유효성 검증, 실험 계획, 출력 자료 분석, 적용과 같은 여러 가지 단계들을 거친다. 본 논문에서는 이와 같은 여러 단계들 중 시뮬레이션 출력 자료의 통계적 분석에 대한 연구들을 살펴 보기로 한다. 특별히 본 연구에서는 종료형(terminating) 시뮬레이션과 비종료형(non-terminating) 시뮬레이션 각각의 경우에 대한 평균 ${\mu}$를 구간 추정하는 방법을 설명한다. 그런 다음 이 연구결과를 확장한 일반적인 평균 ${\mu}$의 보다 더 일반화된 형태인 $f({\mu})$를 추정하는 방법에 대해 설명한다. 여기서 함수 $f({\bullet})$은 비선형 함수로서 $f'({\mu}){\neq}0$인 ${\mu}$의 이웃에서 미분 가능한 함수이다.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권3호
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pp.258-261
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2005
The Preisach model needs a distribution function or Everett function to simulate the hysteresis phenomena. To obtain these functions, many experimental data obtained from the first order transition curves are usually required. In this paper, a simple procedure to determine the Preisach density function using the Gaussian distribution function and genetic algorithm is proposed. The Preisach density function for the interaction field axis is known to have Gaussian distribution. To determine the density and distribution, genetic algorithm is adopted to decide the Gaussian parameters. With this method, just basic data like the initial magnetization curve or saturation curves are enough to get the agreeable density function. The results are compared with experimental data and we got good agreements comparing the simulation results with the experiment ones.
In this paper, we present the results of simulation by running parallel VHDL simulation on typical MPP(Massively Parallel Processor) systems such as IBM SP2 and SGI Origin 2000. Parallel simulation uses the synchronous protocol and parallel program is implemented using MPI(Message Passing Interface) based on message passing model, so that it can urn on any parallel programming environment which supports MPI, a standard communication library. And then GVT(Global Virtual Time) computation for parallel simulation is based on the global broadcasting with MPI_Bcast(), which is a standard function in MPI and piggybacking. Our benchmark exhibits that as size of VHDL grows, the parallel simulation has a better performance compared with the sequential simulation. In addition, we also show the results of comparison between IBM SP2 and SGI Origin 2000 by applying the same application to those indirectly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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