A coupled damage-viscoplasticity model is presented for the analysis of localisation and size effects. On one hand, viscosity helps to avoid mesh sensitivity because of the introduction of a length scale in the model and, on the other hand, enables to represent size effects. Size effects were analysed by means of three-point bending tests. Correlation between the fracture energy parameter measured experimentally and the density fracture energy modelling parameter is discussed. It has been shown that the dependence of nominal strength and fracture energy on size is determined by the ligament length in comparison with the width of the fracture process zone.
The purpose of the present study is to investigate the microstructural effect on the R-curve behavior in three aluminas with different grain size distributions by analyzing the bridging stress distribution. The crack opening displacement (COD) according to the distance behind the stationary crack tip was measured using an in situ SEM fracture method. The measured COD values in the fine-grained alumina agreed well with Wiederhorn's sollution while they deviated from Wiederhorn's solution in the two coarse-grained aluminas because of the increase of the crack closure due to the grain interface bridging in the crack wake. A numerical fitting procedure was conducted by the introduction of the power-law relation and the current theoretical model together with the measured COD's in order to obtain the bridging stress distribution. The results indicated that the bridging stress function and the R-curve computed by the current model were consistent with those computed by the power-law relation providing a reliable evidence for the bridging stress analysis of the current model. The strain-softening exponent in the power-law relation n, was calculated to be in the range from 2 to 3 and was closely related to the grain size distribution. Thus it was concluded from the current theoretical model that the grain size distribution affected greatly the bridging stress distribution thereby resulting in the quantitative analysis of microfracture of polycrystalline aluminas through correlating the local-fracture-cont-rolling microstructure.
This paper presents the effect of injection pressure on the atomization characteristics of high-pressure injector in a direct injection gasoline engine both experimentally and numerically. The atomization characteristics such as mean droplet size, mean velocity, and velocity distribution were measured by phase Doppler particle analyzer. The spray development, spray penetration, and global spray structure were visualized using a laser sheet method. In order to investigate the atomization process in more detail, the calculations with the LISA-DDB hybrid model were performed. The results provide the effect of injection pressure on the macroscopic and microscopic behaviors such as spray development, spray penetration, mean droplet size, and mean velocity distribution. It is revealed that the accuracy of prediction is promoted by using the LISA-DDB hybrid breakup model, comparing to the original LISA model or TAB model alone. And the characteristics of the primary and secondary breakups have been investigated by numerical approach.
This article investigates buckling behavior of a multi-phase nanocrystalline nanobeam resting on Winkler-Pasternak foundation in the framework of nonlocal couple stress elasticity and a higher order refined beam model. In this model, the essential measures to describe the real material structure of nanocrystalline nanobeams and the size effects were incorporated. This non-classical nanobeam model contains couple stress effect to capture grains micro-rotations. Moreover, the nonlocal elasticity theory is employed to study the nonlocal and long-range interactions between the particles. The present model can degenerate into the classical model if the nonlocal parameter, and couple stress effects are omitted. Hamilton's principle is employed to derive the governing equations and the related boundary conditions which are solved applying an analytical approach. The buckling loads are compared with those of nonlocal couple stress-based beams. It is showed that buckling loads of a nanocrystalline nanobeam depend on the grain size, grain rotations, porosities, interface, elastic foundation, shear deformation, surface effect, nonlocality and boundary conditions.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2009.05a
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pp.322-325
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2009
An enhanced continuum model for the size dependent strengthening of particle reinforced composites is presented. The model accounts explicitly for the enhanced strength in a discretely defined "punched zone" around the particle in a metal matrix composite as a result of geometrically necessary dislocations developed through a CTE mismatch. The size of the punched zone presents an intrinsic length scale, and this results in the size dependence of the overall behavior of the composite. Results show that predicted 0.2% offset yield stresses are increasing with smaller inclusions and larger volume fractions and this length-scale effect on the enhanced strength can be observed by explicitly including GND region around the particle.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.40
no.3
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pp.45-53
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2003
Ships and ocean structures are subjected to random loads caused by irregular waves. The irregularity of amplitude from random loading affects on fatigue crack growth and fatigue life. However the effects of irregularity of loading on fatigue including random loading have not been explained exactly. Therefore in this paper crack growth tests on DENT specimens under constant-amplitude loading including a single tensile overload are conducted to investigate the effect of overload on crack growth rate. The size of plastic zone and crack growth rate before and after a single tensile overloading are measured using ESPI system. Crack growth retardation model that is characterized by crack growth length and the size of plastic zone was proposed and compared with test result. From the research, the validity of proposed model is examined on crack growth retardation, and consequently fatigue life.
The demand for mass calculation of offsite consequence analysis to conduct exhaustive single-unit or multi-unit Level 3 PSA is increasing. In order to perform efficient offsite consequence analyses, the Korea Atomic Energy Research Institute is conducting model optimization studies to minimize the analysis time while maintaining the accuracy of the results. A previous study developed a model optimization method using efficient plume segmentation and verified its effectiveness. In this study, we investigated the possibility of optimizing the model through particle size distribution setting by checking the reduction in analysis time and deviation of the results. Our findings indicate that particle size distribution setting affects the results, but its effect on analysis time is insignificant. Therefore, it is advantageous to set the particle size distribution as fine as possible. Furthermore, we evaluated the effect of multithreading and confirmed its efficiency. Future optimization studies should be conducted on various input factors of offsite consequence analysis, such as spatial grid settings.
Kyunga Kim;Shin-Jae Lee;Soo-Heang Eo;HyungJun Cho;Jae Won Lee
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.1
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pp.65-73
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2023
Contemporary biomedical data often involve an ill-posed problem owing to small sample size and large number of multi-collinear variables. Partial least squares (PLS) method could be a plausible alternative to an ill-conditioned ordinary least squares. However, in the case of a PLS model that includes a random-effect, how to deal with a random-effect or mixed effects remains a widely open question worth further investigation. In the present study, we propose a modified multivariate PLS method implementing mixed-effect model (PLSM). The advantage of PLSM is its versatility in handling serial longitudinal data or its ability for taking a randomeffect into account. We conduct simulations to investigate statistical properties of PLSM, and showcase its real clinical application to predict treatment outcome of esthetic surgical procedures of human faces. The proposed PLSM seemed to be particularly beneficial 1) when random-effect is conspicuous; 2) the number of predictors is relatively large compared to the sample size; 3) the multicollinearity is weak or moderate; and/or 4) the random error is considerable.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.42
no.5
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pp.839-854
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2018
This study (1) explores female consumers' attitudes toward fat people and perceptions about plus-size models, (2) addresses female consumers' responses to models with different body sizes, and (3) examines the effect of plus-size model presence on female consumers' body image. We collected an online questionnaire from a total of 600 female participants in their 20's and 30's. Stimuli included six full-colored photo images of models with thin and plus body sizes (three in each group). Images were captured from the online shopping site of the fashion brand currently providing both average and plus-size clothes. Respondents were randomly assigned one of the groups by model size. Results support the sociocultural perspective that a thin/ideal body of models has a negative influence on female viewers' sociocultural attitudes toward appearance, mood state and body satisfaction. Findings also suggest that exposure to plus-size models can reduce negative media effects on females body image perceptions, regardless of individual body size.
In a modern semiconductor device manufacturing industry, statistical bin limits on wafer level test bin data are used for minimizing value added to defective product as well as protecting end customers from potential quality and reliability excursion. Most wafer level test bin data show skewed distributions. By Monte Carlo simulation, this paper evaluates methods and sample size effect regarding determination of statistical bin limits. In the simulation, it is assumed that wafer level test bin data follow the Poisson distribution. Hence, typical shapes of the data distribution can be specified in terms of the distribution's parameter. This study examines three different methods; 1) percentile based methodology; 2) data transformation; and 3) Poisson model fitting. The mean square error is adopted as a performance measure for each simulation scenario. Then, a case study is presented. Results show that the percentile and transformation based methods give more stable statistical bin limits associated with the real dataset. However, with highly skewed distributions, the transformation based method should be used with caution in determining statistical bin limits. When the data are well fitted to a certain probability distribution, the model fitting approach can be used in the determination. As for the sample size effect, the mean square error seems to reduce exponentially according to the sample size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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