For the first time, longitudinal and transverse wave propagation of triclinic nanobeam is investigated via a size-dependent shear deformation theory including stretching effect. Furthermore, the influence of initial stress is studied. To consider the size-dependent effects, the nonlocal strain gradient theory is used in which two small scale parameters predict the behavior of wave propagation more accurately. The Hamiltonian principle is adopted to obtain the governing equations of wave motion, then an analytic technique is applied to solve the problem. It is demonstrated that the wave characteristics of the nanobeam rely on the wave number, nonlocal parameter, strain gradient parameter, initial stress, and elastic foundation. From this paper, it is concluded that the results of wave dispersion in isotropic and anisotropic nanobeams are almost the same in the presented case study. So, in this case, triclinic nanobeam can be approximated with isotropic model.
In this paper, statistical volume element modeling method was developed for multi-scale progressive failure analysis of fiber reinforced composite materials. Big-size statistical volume elements (BSVEs) was considered to minimize the size effect in the micro-scale, by including as many fibers as possible. For that purpose, a mesh cutting method is suggested and adapted into the fiber model generator that creates finite element domain rapidly. The fiber defect model was also developed based on the experimental distribution of the fiber strength. The size effects from the local load sharing (LLS) are evaluated by increasing the fiber inclusion in the micro-scale model. Finally, continuum damage mechanics (CDM) model to the fiber direction was extracted from numerical analysis on BSVEs. And it was compared with strength prediction from typical representative volume element (RVE) model.
Knowledge of soil water retention characteristic is essential for many problems involving water flow and organic solute transport in unsaturated soils. A physico-empirical approach based on the translation of the particle-size distribution (PSD) into a corresponding water retention curve has been accomplished by others using the concept that the pore-size distribution is directly related to PSD. This approach implies that details of a PSD curve may affect the estimation of water retention characteristic (WRC). To determine whether the WRC estimation using the Arya-Paris model could be affected by the selection of a PSD model, four PSD models with one to four fitting parameters were used. The Jaky model with only one fitting parameter had greater WRC estimation ability than other models with greater number of fitting parameters. The better performance of the Jaky model may be explained by the effect of soil structure in field soils.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.8
no.1
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pp.34-40
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1984
In this study, martensite-ferrite dual phase steel composed of martensite in hard phase and ferrite in soft phase is made as model material, and the difference of fatigue crack propagation behavior resulted from the structural size is investigated by fracture mechanics and microstructural method. The main results obtained are as follows; 1)Fatigue crack propagation rate is influenced by ferrite grain size. In other words, in the low .DELTA. K region fatigue crack propagation rate is decreased with decreasing of grain size but the difference of propagation rate resulted from the structural size is decreased as .DELTA.K is increased. 2)The above result is explained by the degree of crack arrest effect of second phase for fatigue crack propagation depending on the ratio of reversed plastic zone size to ferrite grain size.
Reinforced-Roadbed materials are usually composed of crushed stones. Repeated load application can induce deformation in the reinforced-roadbed layer so that it causes irregularity of track. Thus it is important to develop a prediction model of elastic modulus based on stress-strain relation under repeatitive load in order to investigate behavior of reinforced roadbed. The prediction model of elastic modulus of the material can be obtained from repeated triaxial test. However, a proper size of the sample for the test must be used. In this study, a large repeatitive triaxial test apparatus with the sample size of diameter of 30 cm and height of 60cm was adapted for performing test of the crushed stone reinforced-roadbed considering large particle size to get resilient modulus Mr. The obtained resilient modulus was compared to shear modulus obtained from mid size resonant column test. The sample size effect is somewhat large enough so that it is required to design a scale factor based on similarity law in order to use smaller samples for getting elastic modulus of the crushed stone reinforced-roadbed material. A scale factor could be obtained from this study.
A special field experiment has been carried out from March 2001 to June 2001 at the Changhowon in Kyunggi to investigate a better methodology for the estimation of dry deposition of pollutions applicable in Korea. In this study, dry deposition plate was used to measure of total and water soluble acidic mass fluxes, and CPRI(Coarse Particle Rotary Impactor), CI(Cascade Impactor) were also used to measure ambient concentrations in various particle size ranges. Sehmel-Hodgson model was used to estimate dry depostion velocity and Weibull probability distribution function was applied to get generalized particle size distribution for the size fractioned concentration data sampled by CPRI and CI. Atmospheric dry deposition fluxes of mass and ionic matters estimated by the various techniques(one-step, multi-step, equi-concentration, subdivision for only the coarse particle range, applying Weibull distribution function, etc.) were compared to flux data sampled by DDP. It was found out that the deposition fluxes estimation methodology calculated by the each particle size range devided by particle size distribution characteristics and the rapidly changed points of deposition velocity using Weibull probability distribution function was the most applicable.
Cui, Yunpeng;Liu, Jun;Wang, Licheng;Liu, Runqing;Pang, Bo
Computers and Concrete
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v.26
no.2
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pp.175-183
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2020
Fly ash has become an important component of concrete as supplementary cementitious material with the development of concrete technology. To make use of fly ash efficiently, four types of fly ash with particle size distributions that are in conformity with four functions, namely, S.Tsivilis, Andersen, Normal and F distribution, respectively, were prepared. The four particle size distributions as functions of the strength and pore structure of concrete were thereafter constructed and investigated. The results showed that the compressive and flexural strength of concrete with the fly ash that conforming to S.Tsivilis, Normal, F distribution increased by 5-10 MPa and 1-2 MPa, respectively, compared to the reference sample at 28 d. The pore structure of the concrete was improved, in which the total porosity of concrete decreased by 2-5% at 28 d. With regarding to the fly ash with Andersen distribution, it was however not conducive to the strength development of concrete. Regression model based on the grey multiple linear regression theory was proved to be efficient to predict the strength of concrete, according to the characteristic parameters of particle size and pore structure of the fly ash.
Diabetes mellitus, a universal and prevalent chronic disease, is projected to be one of the most formidable worldwide health problems in the 21st century. For those living with diabetes, there is a need for self-care skills to manage a complex medical regimen. Self-efficacy which refers to one's belief in his/her capability to monitor and perform the daily activities required to manage diabetes has be found to be related to self-care. The concept of self-efficacy comes from social cognitive theory which maintains that cognitive mechanism mediate the performance of behavior. The literature cites several research studies which show a strong relationship between self-efficacy and self-care behavior. Meta-analysis is a technique that enables systematic review and quantitative integration of the results from multiple primary studies that are relevant to a particular research question. Therefore, this study was done using meta-analysis to quantitatively integrate the results of independent research studies to obtain numerical estimates of the overall effect of a self-efficacy with diabetic patient on self-care behaviors. The research proceeded in three stages : 1) literature search and retrieval of studies in which self-efficacy was related to self-care, 2) coding, and 3) calculation of mean effect size and data analysis. Seventeen studies which met the research criteria included study population of adults with diabetes, measures of self-care and measures of self-efficacy as a predictive variable. Computation of effect size was done on DSTAT which is a statistical computer program specifically designed for meta-analysis. To determine the effect of self-efficacy on self-care practice homogeneity tests were conducted. Pooled effect size estimates, to determine the best subvariable for composite variables, metabolic control variables and component of self-efficacy and self-care, indicated that the effect of self-efficacy composite on self-care composite was moderate to large. The weighted mean effect size of self-efficacy composite and self-care composite were +.76 and the confidence interval was from +.66 to +.86 with the number of subjects being 1,545. The total for this meta-analysis result showed that the weighted mean effect sizes ranged from +.70 to +1.81 which indicates a large effect. But since reliabilities of the instruments in the primary studies were low or not stated, caution must be applied in unconditionally accepting the results from these effect sizes. Meta-analysis is a useful took for clarifying the status of knowledge development and guiding decision making about future research and this study confirmed that there is a relationship between self-efficacy and self-care in patients with diabetes. It, thus, provides support for nurses to promote self-efficacy in their patients. While most of the studies included in this meta-analysis used social cognitive theory as a framework for the study, some studies use Fishbein & Ajzen's attitude model as a model for active self-care. Future research is needed to more fully define the concept of self-care and to determine what it is that makes patients feel competent in their self-care activities. The results of this study showed that self-efficacy can promote self-care. Future research is needed with experimental design to determine nursing interventions that will increase self-efficacy.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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pp.54-60
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2021
Monte-Carlo GO is a computer GO program that is sufficiently competent without using knowledge expressions of IGO. Although it is computationally intensive, the computational complexity can be reduced by properly pruning the IGO game tree. Here, I achieve this by using a potential model based on the knowledge expressions of IGO. The potential model treats GO stones as potentials. A specific potential distribution on the GO board results from a unique arrangement of stones on the board. Pruning using the potential model categorizes legal moves into effective and ineffective moves in accordance with the potential threshold. Here, certain pruning strategies based on potentials and potential gradients are experimentally evaluated. For different-sized boards, including an official-sized board, the effects of pruning strategies are evaluated in terms of their robustness. I successfully demonstrate pruning using a potential model to reduce the computational complexity of GO as well as the robustness of this effect across different-sized boards.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.10
no.3
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pp.37-52
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2022
Purpose : The purpose of this meta-analysis was to evaluate the effects of electrical stimulation on patients with non-specific low back pain. Methods : Domestic databases were gathered from studies that conducted clinical trials associated with electrical stimulation and its impact on pain of non-specific low back patients. A total of 681 studies were identified, with 12 studies satisfying the inclusion data. The studies consisted of patient, intervention, comparison, outcome, and study design (PICO-SD). The search outcomes were items associated with low back pain. Cochrane risk of bias 2 (RoB 2) was used to evaluate the quality of 12 randomized controlled trials. Effect sizes (Hedges's g) in this study were computed as the corrected standard mean difference (SMD). A random-effect model was used to analyze the effect size because of the high heterogeneity among the studies. Egger's regression and 'trim-and-fill' tests were carried out to analyze the publication bias. Cumulative meta-analysis and sensitivity analysis were conducted to analyze the effect according to the sample size and the consistency of the effect size. Results : The following factors had a large overall effect size (Hedges's g=1.28, 95 % CI=.20~2.36) involving electrical stimulation on non-specific low back pain. The subgroup analysis all showed a statistical difference in the types of study design, electrical stimulation, and assessment tool. No statistically significant difference was found in the meta-regression analysis. Publican bias was found in the data. Conclusion : The findings in this study indicate that electrical stimulation interventions have a positive effect on patients with non-specific low back pain. However, due to the low quality of studies and publication bias, the results of our study should be interpreted cautiously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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