International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.5
no.2
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pp.227-245
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2013
Reliable strength assessment of the Liquefied Natural Gas (LNG) cargo containment system under the sloshing impact load is very difficult task due to the complexity of the physics involved in, both in terms of the hydrodynamics and structural mechanics. Out of all those complexities, the proper selection of the design sloshing load which is applied to the structural model of the LNG cargo containment system, is one of the most challenging one due to its inherent randomness as well as the statistical analysis which is tightly linked to the design sloshing load selection. In this study, the response based strength assessment procedure of LNG cargo containment system has been developed and proposed as an alternative design methodology. Sloshing pressure time history, measured from the model test, is decomposed into wavelet basis function targeting the minimization of the number of the basis function together with the maximization of the numerical efficiency. Then the response of the structure is obtained using the finite element method under each wavelet basis function of different scale. Finally, the response of the structure under entire sloshing impact time history is rapidly calculated by synthesizing the structural response under wavelet basis function. Through this analysis, more realistic response of the system under sloshing impact pressure can be obtained without missing the details of pressure time history such as rising pattern, oscillation due to air entrapment and decay pattern and so on. The strength assessment of the cargo containment system is then performed based on the statistical analysis of the stress peaks selected out of the obtained stress time history.
This paper is described as an experimental analysis for the probabilistic directional design hour volume estimation. The main objective of this paper is to derive acceptable design rankings, PK factors, and PD factors. In order to determine an appropriate distribution for acceptable design rankings, 12 probability distribution functions were employed. The parameters were estimated based on the method of maximum likelihood. The goodness of fit test was performed with a Kolmogorov-Smirnov test. The Beta General distribution among the probability distributions was selected as an appropriate model for 2 lane roadways. On the other hand, the Weibull distribution is superior for 4 lanes. The method of the inverse cumulative distribution function came up with an acceptable design ranking of design for LOS D. An acceptable design ranking of 2 lanes is 190, while an acceptable design ranking for 4 lanes is 164. The PK factor and PD factor of 2 lanes was elicited for 0.119 (0.100-0.139) and 0.568 (0.545-0.590), respectively. On the other hand, the PK factor and PD factor for 4 lanes was elicited as 0.106 (0.097-0.114) and 0.571 (0.544-0.598), respectively.
The development of Myzus persicae (Sulzer) was studied at temperatures ranging from 15 to $32.5^{\circ}C$ under $70{\pm}5\%$ RH, and a photoperiod of 16:8 (L:D). Mortality of 1st-2nd nymph was higher than that of 3rd-4th nymph at the most temperature ranges whereas at high temperature of $32.5^{\circ}C$, more 3-4nymph stage individuals died. The total developmental time ranged from 12.4 days at $15^{\circ}C$ to 4.9 days at $27.5^{\circ}C$, suggesting that higher the temperature, faster the development. However, at higher end temperature ranges of 30 and $32.5^{\circ}C$, the development took 5.0 and 6.3 days, respectively. The lower developmental threshold temperature and effective accumulative temperatures for the total immature stage were $4.9^{\circ}C$ and 116.5 day-degrees. The nonlinear shape of temperature related development was well described by the modified Sharpe and DeMichele model. When the normalized cumulative frequency distributions of developmental times for each life stage were fitted to the three-parameter Weibull function, attendance of shortened developmental times was apparent with pre-nymph, post-nymph, and total nymph stages in descending order. The coefficient of determination $r^2$ ranged between 0.87 and 0.94.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.35
no.2
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pp.33-49
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2009
The objective of this study is as follows. First, the hazard function on the failure probability density function of the K-1 tracked vehicles can be occurred in the form of the bathtub curve. Second, the failure mode may be different under two different operational situations. The research result shows that the bathtub curve can be fitted in the Weibull distribution, that assumes different shapes according to the specific stage of the system's life cycle. The K-1 tracked vehicle has a relatively high hazard(failure) rate at the time of its first service. The failure rate starts decreasing for a time immediately after it goes into service. After the break-in period, the surviving components have a fairly constant hazard rate. As the K-1 system ages, deterioration of its various parts takes place and the hazard rate starts Increasing. Second, the result shows the failure rate in the harsh operational environment is higher than that in the mild operational environment. In conclusion, the bathtub curve can be logically appropriate in establishing the depot overhaul cycle. Moreover, it is necessary for determining the right time of the depot overhaul to consider not only the age of defense equipment but also the different operational environment.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.6
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pp.1908-1918
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1991
Fatigue tests have been carried out to measure the degradation of the residual strength and the fatigue life in carbon/epoxy (0/45/90/-45)$_{2s}$ composite materials. Theoretical predictions of residual strength and fatigue life were compared with experimental results. Distribution characteristics were studied using the probability of failure based on the cumulative distribution function and median rand. The static ultimate strength of carbon/epoxy composites used herein is observed to be relatively higher than that of existing similar composites ; while fatigue life is shorter due to the brittleness of matrix. The fatigue life obtained in these experiments is shorter than that estimated by residual strength degradation model when the stress level above 0.6 For the stress level of 0.6, the experimental value was abruptly increased. The cumulative distribution function for the static ultimate strength is well correlated to that for the strength converted from the measured fatigue life. Also, the predicted distribution of residual strength shows good agreement with the experimental results. Therefore, it is proven that the residual strength degradation model is reasonable.e.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.1
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pp.1-9
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2008
The Logistic cone is studied as a most desirable for the software testing effort. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, a software-reliability growth model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method of data analysis for software reliability measurement is developed. After defining a software reliability, This paper discusses the relations between testing time and reliability and between duration following failure fixing and reliability are studied SRGM in several literatures has used the exponential curve, Railleigh curve or Weibull cure as an amount of testing effort during software testing phase. However, it might not be appropriate to represent the consumption curve for testing effort by one of already proposed curves in some software development environments. Therefore, this paper shows that a logistic testing- effort function can be adequately expressed as a software development/testing effort curve and that it gives a good predictive capability based on real failure data.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.3
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pp.149-155
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2021
Early warning systems for weather risk management in the agricultural sector have been developed to predict potential wind damage to crops. These systems take into account the daily maximum wind speed to determine the critical wind speed that causes fruit drops and provide the weather risk information to farmers. In an effort to increase the accuracy of wind risk predictions, an artificial neural network for binary classification was implemented. In the present study, the daily wind speed and other weather data, which were measured at weather stations at sites of interest in Jeollabuk-do and Jeollanam-do as well as Gyeongsangbuk- do and part of Gyeongsangnam- do provinces in 2019, were used for training the neural network. These weather stations include 210 synoptic and automated weather stations operated by the Korean Meteorological Administration (KMA). The wind speed data collected at the same locations between January 1 and December 12, 2020 were used to validate the neural network model. The data collected from December 13, 2020 to February 18, 2021 were used to evaluate the wind risk prediction performance before and after the use of the artificial neural network. The critical wind speed of damage risk was determined to be 11 m/s, which is the wind speed reported to cause fruit drops and damages. Furthermore, the maximum wind speeds were expressed using Weibull distribution probability density function for warning of wind damage. It was found that the accuracy of wind damage risk prediction was improved from 65.36% to 93.62% after re-classification using the artificial neural network. Nevertheless, the error rate also increased from 13.46% to 37.64%, as well. It is likely that the machine learning approach used in the present study would benefit case studies where no prediction by risk warning systems becomes a relatively serious issue.
This study was conducted to develop temperature-driven models for a population model of turnip aphid, Lipaphis erysimi: nymphal development rate models and apterious adult's oviposition (larviparous) model. Nymphal development and the longevity and fecundity of adults were examined on cabbage at six constant temperatures (10, 15, 20, 25, 30, $35{\pm}1^{\circ}C$, 16L:8D). L. erysimi nymphs did not survive at $10^{\circ}C$. Development time of nymphs increased with increasing temperature up to $30^{\circ}C$ and thereafter slightly decreased, ranging from 18.5 d at $15^{\circ}C$ to 5.9 d at $30^{\circ}C$. The lower threshold temperature and thermal constant were estimated as $7.9^{\circ}C$ and 126.3 degree days, respectively. The nonlinear model of Lactin 2 fitted well for the relationship between the development rate and temperature of small (1+2 instar), large (3+4 instar) and total nymph (all instars). The Weibull function provided a good fit for the distribution of development times of each stage. Temperature affected the longevity and fecundity of L. erysimi. Adult longevity decreased as the temperature increased and ranged from 24.4 d at $20^{\circ}C$ to 16.4 d at $30.0^{\circ}C$ with abnormal longevity 18.2 d at $15^{\circ}C$, which was used to estimate adult aging rate model for the calculation of adult physiological age. L. erysimi showed a maximum fecundity of 91.6 eggs per female at $20^{\circ}C$. In this study, we provided three temperature-dependent components for an oviposition model of L. erysimi: total fecundity, age-specific cumulative oviposition rate, and age-specific survival rate.
This study was conducted to develop a stand growth model and a stand yield table for Eucalyptus pellita and Acacia mangium plantations in Kalimantan, Indonesia. To develop a stand growth model, Weibull robability density function, a diameter class model, was applied in this study. In the development of stand growth model by site index and stand age, a hierarchy is generally required - estimation, recovery and prediction of the diameter class model. A number of grow equations were also involved in each process to estimate diameter, height, basal area, minimum or maximum diameter. To examine whether the grow equations are adequate for Eucalyptus pellita or Acacia mangium plantations, a fitness index was analyzed for each equation. The results showed that fitness indices were ranged from 65 to 89% for Eucalyptus pellita plantations and from 72 to 95% for Acacia mangium plantations. As being highly adequate for the plantations, a stand yield table was developed based on the resulted growth model, and applied to estimate the stand growth with midium site index for 10-year period. The highest annual stand growth of Eucalyptus pellita plantations was estimated to be 21.25 $m^3$/ha, while that of Acacia mangium plantations was 27.5 $m^3$/ha. In terms of annual stand growth, Acacia mangium plantations appeared to be more beneficial than Eucalyptus pellita plantations. Also, to estimate commercial timber volume available from the plantations, an assumption that a log would be cut by 2.7 m in length and the rest of the log would be cut by 1.5m was involved. The commercial timber volume available from Eucalyptus pellita plantations was 68.0 $m^3$/ha, 33% from the total stand volume, 203.2 $m^3$/ha. Also 96.7 $m^3$/ha of commercial timbers were available from Acacia mangium plantations, which was 42% from the 232.9 $m^3$/ha in total. Presenting a good information about the stand growth in Eucalyptus pellita and Acacia mangium plantations, this study might be useful for whom proceeds or considers an abroad plantation for merchantable timber production or carbon credit in tropical regions.
The striped fruit fly, Bactrocera scutellata, damages pumpkin and other cucurbitaceous plants. The developmental period of each stage was measured at seven constant temperatures (15, 18, 21, 24, 27, 30, and $33{\pm}1.0^{\circ}C$). The developmental time of eggs ranged from 4.2 days at $15^{\circ}C$ to 0.9 days at $33^{\circ}C$. The developmental period of larvae was 4.2 days at $15^{\circ}C$, and slowed in temperatures above $27^{\circ}C$. The developmental period of pupa was 21.5 days at $15^{\circ}C$ and 7.6 days at $33^{\circ}C$. The mortality of eggs was 17.1% at $15^{\circ}C$ and 22.9% at $33^{\circ}C$, Larval mortalities (1st, 2nd, 3rd) were 24.1, 27.3 and 18.2%, respectively, at $15^{\circ}C$, Pupal mortalities were 18.2% at $15^{\circ}C$ and 23.1% at $33^{\circ}C$. The relationship between developmental rate and temperature fit both a linear model and a nonlinear model. The lower threshold temperatures of eggs, larvae, and pupae were 12.5, 10.7, and $6.3^{\circ}C$, respectively, and threshold temperature of the total immature period was $8.5^{\circ}C$. The thermal constants required to complete the egg, larval, and pupal stages were 33.2, 118.3, and 181.2 DD, respectively. The distribution of each development stages was described by a 3-parameter Weibull function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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