In this study, the optimization algorithm by inverse analysis that is the core of the adaptive management technique was adopted to update the soil engineering properties based on the ground response during the construction. Adaptive management technique is the framework wherein construction and design procedures are adjusted based on observations and measurements made as construction proceeds. To evaluate the performance of the adaptive management technique, the numerical simulation for the triaxial tests and the synthetic deep excavation were conducted with the Hardening Soil model. To effectively conduct the analysis, the effective parameters among the parameters employed in the model were selected based on the composite scaled sensitivity analysis. The results from the undrained triaxial tests performed with soft Chicago clays were used for the parameter calibration. The simulation for the synthetic deep excavation were conducted assuming that the soil engineering parameters obtained from the triaxial simulation represent the actual field condition. These values were used as the reference values. The observation for the synthetic deep excavation simulations was the horizontal displacement of the support wall that has the highest composite scaled sensitivity among the other possible observations. It was found that the horizontal displacement of the support wall with the various initial soil properties were converged to the reference displacement by using the adaptive management technique.
Full-scale utilizations of batch separation process often require knowledge about thermodynamics and correlation techniques of physical properties of complex mixture consisting of a great number of many unknown components. Various empirical correlations have been proposed to predict the physical properties mostly about the pseudocomponent of petroleum. In this study, one parameter correlations are developed for the calculations of the critical physical properties and ideal heat capacity of the pseudo-component of coal tar fractions. Developed model can provide a tool for the design and operations for the batch distillation of coal tar mixture.
Changes in intrumental and sensory Theological parameters of chewing gum during storage were stuided. Texture changes are influenced to the great extent by moisture content of stored chewing gum and D.E. of cornsyrup, meanwhile content of cornsyrup, process condition and storage temperature had a little effect on texture change. Highly significant correlation was observed between logarithmic instrumental texture parameters of deformation, bending and puncture test and logarithmic moisture content. And also good correlations were observed between each sensory and instrumental texture parameters. The optimum texture values were estimated by regression analysis.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.8
no.4
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pp.43-50
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2004
A large concrete dam, of which construction work had not been continued for more than 20 years because of social problem, was investigated with emphasis on its seismic performance. Mechanical properties of the concrete dam material were estimated by performing uniaxial compression tests for obtained the samples from dam body. Borehole image Processing System (BIPS) was used to investigate the susceptible faults developed in the interface between old an new concretes. Using the results of several laboratory and field tests earthquake response analysis for the dam were done, The results of such investigation show that its physical and mechanical conditions are in a good condition, and the results earthquake response analysis imply that the dam, even it consists of two different concretes, show good seismic performance.
사출성형품의 설계는 그 내부의 기계적 물성 변화보다는 전통적으로 용도에 부합하 는 형상을 위주로 하여 이루어져 왔기 때문에 설계조건의 개선을 통하여 성능이 우수한 제 품을 얻기까지 많은 시행착오가 요구되고 있다. 그런데 사출성형 실험이나 물성평가 시험을 하기 전에 성형품의 부위별 기계적 물성을 알수있다면 제품의 설계나 금형 설계에 많은 도 움이 될 수 있으므로 최근에 물성 예측을 위한 방법론들의 개발이 다양하게 시도되고 있다. 따라서 본 연구에서는 학습시스템, 사출성형 수치모사와 기계적 물성과의 상관관계를 밝히 는 방법을 만들어 사출물이 제작되기 전에 그들의 기계적 물성을 사출성형 수치모사에서 얻 어진 열적·기계적 이력으로부터 예측하고자 하였다. 이때 성형품의 기계적 물성과 열적· 기계적 이력 사이에는 매우 복잡하고 비선형적인 상관관계를 보이기 때문에 이들 사이를 비 매개변수적으로 연관짓기 위하여 역전파 인공신경망 알고리듬을 사용하였으며 열적·기계적 이력은 사출성형용 수치모사 소프트웨어를 이용하여 구하였다. 학습과정에서 전역최소값에 도달하지 못하는 인공신경망의 문제점을 해결하기 위하여 모멘텀변수와 잡음지수를 포함하 는 일련의 항을 첨가하여 연결가중치를 보정하였다. 그 결과 어떤 초기값에 의하여 학습이 되더라도 전역최소값에 도달하는 것을 확인하였으며 이를 이용하여 다른 사출조건에서 사출 물의 기계적 물성을 잘 예측할수 있었다.
Drape is one of the factors that determine the shape of clothes and is one of the very important factors in the textile and fashion industry. At a time when non-face-to-face transactions are being activated due to the impact of the coronavirus, more and more companies are asking for drape value. However, in the case of small and medium-sized enterprises (SMEs), it is difficult to measure the drape, because they feel the burden of time and money for measuring the drape. Therefore, this study aimed to generate a drape image for the material property value input using a conditional adversarial neural network through 3D simulation images generated by measuring digital properties. A drape image was created through the existing 736 digital property values, and this was used for model training. Then, the drape value was calculated for the image samples obtained through the generative model. As a result of comparing the actual drape experimental value and the generated drape value, it was confirmed that the error of the peak number was 0.75, and the average error of the drape value was 7.875
Correlations among instrumental. sensory parameters and overall preference of jelly texture were studied. Instrumental rheological characteristics of the jelly were measured with a rheometer, and sensory and overall score were measured by sensory evaluation. Instrumental maximum force was correlated to sensory hardness and shortness, and sensory springiness and stickiness were correlated to instrumental springiness and adhesiveness force respectively. Also the most significant instrumental parameters with respect to overall preference were cohesiveness and adhesiveness force with their values being 0.93 and 0.89 repectively. Multiple linear regression resulted in a following equation: overall score = 2.70 + 6.25(cohesiveness) - 0.095(adhesiveness force) with a correlation coefficient of 0.94.
본 연구에서는 국내 암석을 암종별로 총 292개 채취하였으며 열물성 측정 장비를 이용하여 이들 암석의 열물성을 측정하였다. 이와 더불어 암석의 물리적 특성을 측정하였으며 일부 시료의 경우 XRD 정량분석을 실시하였다. 이들 결과를 이용하여 암석의 열물성 특성과 열물성에 영향을 주는 인자를 파악하였다. 암석의 열물성 측정 결과 열전도도와 열확산계수는 화강암에서 가장 낮은 값을 보였으며 퇴적암, 변성암 순으로 나타났다. 또한 암종별 열물성 값의 범위를 살펴보면 변성암과 퇴적암에서 넓게 분포한다. 암석의 물성과 열물성과의 상관성 분석 결과 공극률이 증가함에 따라 열전도도와 열확산계수가 감소하나 상관성은 미약한 것으로 나타났다. XRD 분석 결과 암석의 열전도도는 석영($SiO_2$)의 함량에 따른 선형의 비례관계를 보였다. 이로써 암석의 열전도도는 암석을 이루는 광물의 종류에 의하여 영향을 받음을 알 수 있다. 차후 암석의 구성 광물입자의 배열 상태에 따른 열물성 특성과 퇴적암 및 변성암 시료에 대한 이방성 실험을 통해 편리, 층리 및 엽리 등에 따른 열물생의 이방성 정도를 분석할 예정이다.
The values of physical properties of the inert gases of Ar, $N_2$, $CO_2$ were calculated by the empirical equations. The regression coefficients were obtained by the experimental data and the resulting calculated values. For the empirical equation with a lower regression coefficient, a new correlation was suggested. At an atmosphere pressure, the empirical equation was confirmed by the experimental values for the viscosity, density, saturated pressure, and surface tension of Ar, $N_2$, $CO_2$. The correlation coefficients of the empirical equations proposed in this work was higher than 0.99.
국수의 물성 측정에 있어서 기존의 방법들은 많은 시간을 요하고 또한 시간 경과에 따른 국수의 물성값에 오차를 주는 단점이 있다. 컴퓨터의 소프트웨어(Xtra)를 이용한 Texture Analyser로 부터 얻어낸 Texture Profile Analysis (TRA)곡선은 국수의 물성변화를 6∼8개의 상수들을 사용해서 설명할 수 있었다. 이 측정방법은 빠르고 효율적이며 시간을 단축할 수 있었다. 그러므로 국수와 파스타(pasta)의 물성 연구에는 이 방법을 도입할 것을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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