Seabed may undergo large excess pore water pressure in the case of long duration of high wave loading. This excess pore water pressure may reduce effective stress and, consequently, the seabed may liquefy. Thus, it is necessary to develop a numerical technique which can precisely evaluate the dynamic response of seabed due to wave action. In this study, a new numerical technique named mixed model (2D NIT & FLIP models) was proposed. The dynamic wave pressure and water flow velocity acting on the boundary between seabed and the wave field was estimated using 2D-NIT model. This result was used as input data in FLIP program for investigation of dynamic response of seabed. To secure the reliability of the mixed model, the numerical analysis results of the mixed model were compared with Yamamoto's solution and Chang's experiment results. The comparison results indicated that there were some differences between them, but the general trend of the effective stress increment and the excess pore water pressure along the depth of seabed was similar to each other. Thus, this study clearly supports the plausibility of the numerical analysis of the mixed model.
We have investigated the half-metallicity and magnetism for the Heusler ferromagnet $Co_2$ZrSi interfaced with semiconductor ZnTe along the (001) plane by using the full-potential linearized augmented plane wave (FLAPW) method. We considered low types of possible interfaces: ZrSi/Zn, ZrSi/Te, Co/Zn, and Co/Te, respectively. From the calculated density of states, it was found that the half-metallicity was lost at all the interfaces, however for the Co/Te system the value of minority spin density of states was close to zero at the Fermi level. These facts are due to the interface states, appeared in the minority spin gap in bulk $Co_2$ZrSi, caused by the changes of the coordination and symmetry and the hybridizations between the interface atoms. At the Co/Te interface, the magnetic moments of Co atoms are 0.68 and $0.78{\mu}_B$ for the "bridge" and "antibridge" sites, respectively, which are much reduced with respect to that ($1.15{\mu}_B$) of the bulk $Co_2$ZrSi. In the case of Co/Zn, Co atoms at the "bridge" and "antibridge" sites have magnetic moments of 1.16 and $0.93{\mu}_B$, respectively, which are almost same or slightly decreased compared to that of the bulk $Co_2$ZrSi. On the other hand, for the ZrSi/Zn and ZrSi/Te systems, the magnetic moments of Co atoms at the sub-interface layers are in the range of $1.13{\sim}1.30\;{\mu}_B$, which are almost same or slightly increased than that of the bulk $Co_2$ZrSi.
The electronic structures, magnetism, and half-metallicity of the full-Heusler $Co_2TiSn$(001) surfaces have been investigated by using the all-electron full-potential linearized augmented plane wave method within the generalized gradient approximation. We have considered both of the Co atoms terminated(Co-term) and the TiSn atoms terminated(TiSn-term) surfaces. From the calculated density of states, we found that the half-metallicity was destroyed at the surface of the Co-term, while the half-metallicity was retained at the TiSn-term. For the surface of the Co-term, due to the reduced coordination number the occupied minority d-states were shifted to high energy regions and that cross the Fermi level, thus destroy the surface half-metallicity. On the other hand the surface states at the surface of the TiSn-term were located just below the Fermi level, which reduces the minority spin-gap with respect to that of the center layer. The calculated magnetic moment of the surface Co atom for the Co-term was increased by 10 % to 1.16 ${\mu}_B$ with respect to that of the inner-layers, while the magnetic moment of the subsurface Co atom in the TiSn-term has almost same value of the innerlayers(1.03 ${\mu}_B$).
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.12
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pp.889-898
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2022
In this paper, parallel computing method on the three-dimensional electromagnetic field is proposed. The present electromagnetic scattering analysis is conducted based on the time-harmonic vector wave equation and the finite element method. The edge-based element and 2nd -order absorbing boundary condition are used. Parallelization of the elemental numerical integration and the matrix assemblage is accomplished by allocating the partitioned finite element subdomain for each processor. The graph partitioning library, METIS, is employed for the subdomain generation. The large sparse matrix computation is conducted by MUMPS, which is the parallel computing library based on the multi-frontal method. The accuracy of the present program is validated by the comparison against the Mie-series analytical solution and the results by ANSYS HFSS. In addition, the scalability is verified by measuring the speed-up in terms of the number of processors used. The present electromagnetic scattering analysis is performed for a perfect electric conductor sphere, isotropic/anisotropic dielectric sphere, and the missile configuration. The algorithm of the present program will be applied to the finite element and tearing method, aiming for the further extended parallel computing performance.
Full waveform inversion (FWI) in the field of seismic data processing is an inversion technique that is used to estimate the velocity model of the subsurface for oil and gas exploration. Recently, deep learning (DL) technology has been increasingly used for seismic data processing, and its combination with FWI has attracted remarkable research efforts. For example, DL-based data processing techniques have been utilized for preprocessing input data for FWI, enabling the direct implementation of FWI through DL technology. DL-based FWI can be divided into the following methods: pure data-based, physics-based neural network, encoder-decoder, reparameterized FWI, and physics-informed neural network. In this review, we describe the theory and characteristics of the methods by systematizing them in the order of advancements. In the early days of DL-based FWI, the DL model predicted the velocity model by preparing a large training data set to adopt faithfully the basic principles of data science and apply a pure data-based prediction model. The current research trend is to supplement the shortcomings of the pure data-based approach using the loss function consisting of seismic data or physical information from the wave equation itself in deep neural networks. Based on these developments, DL-based FWI has evolved to not require a large amount of learning data, alleviating the cycle-skipping problem, which is an intrinsic limitation of FWI, and reducing computation times dramatically. The value of DL-based FWI is expected to increase continually in the processing of seismic data.
A scientific model refers to a conceptual system that can describe, explain, and predict a particular physical phenomenon. The co-construction of the scientific model is attracting attention as a new teaching and learning strategy in the field of science education and various studies. The evaluation and modification of models compared with the predicted models of data from the real world is the core of modeling strategy. However, there were only a limited data provided by the teacher in many studies of modeling comparing the students' predictions of their own models. Most of the students were not given the opportunity to evaluate the suitability of the model with the data in the real world. The purpose of this study was to develop a scientific model co-construction program that can evaluate the model by directly comparing the predicted models with the observed data from the real world. Through a collaborative discussion between teachers and researchers for 6 months, a 5-session scientific model co-construction program on the subject 'image formation by convex lenses' for second grade middle school students was developed. Eighty (80) students in 3 classes and a science teacher with 20 years of service from general public co-educational middle school in Gyeonggi-do participated in this 2-week program. After the class, students were asked about the helpfulness and difficulty of the class, and whether they would like to recommend this class to a friend. After the class, 95.8% of the students constructed the scientific model more than the model using the construction rule. Students had difficulties to identify principles or understand their friends, but the result showed that they could understand through model evaluation experiment. 92.5% of the students said that they would be more than willing to recommend this program to their friends. It is expected that the developed program will be applied to the school and contribute to the improvement of students' modeling ability and co-construction ability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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