지오그리드 보강재는 여러 토구조물에 널리 적용되어진다. 일반적으로 보강토 기초의 극한지지력은 강소성이론 이나 한계평형이론에 의하여 설명된다. 강소성이론 이나 한계평형이론에서는 보강재 또는 기초지반에 발생되는 파괴변형이나 변형율에 대하여 정확한 해석을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 연약층위의 보강토 기초지반에 대하여 수치해석방법을 이용하여 자세한 파괴변형거동에 대하여 조사하였다. 보강재의 개수, 길이, 깊이 등을 포함하여 연약층위의 보강토 기초에 대하여 일련의 수치해석을 수행하였다. 유한요소프로그램을 사용하여 보강토기초에 대한 파괴거동 및 지지력의 향상효과에 대한 유효성이 조사되었다.
Generally, to product multi-grade oil like engine oil, a sort of mineral base oil is mixed with a fundamental additive package liquid and a polymer liquid as viscosity index improver in order to improve the lubricating property of base oil. That is, engine oil is the mixture of more than two fluids. Specially, a polymeric type liquid cannot be seen as the linear viscosity like Newtonian fluids. In this research, by using the governing equation describing non-Newtonian hydrodynamic lubrication related with the mixture of incompressible fluids based on the principle of continuum mechanics, it will be compared the bearing performance between the mixture of each liquid to be blended and multi-grade engine oil as a single fluid in a high speed hydrodynamic journal bearing. Further, it is to be found the way estimating the performance of the blended multi-grade engine lubricant in a journal bearing in advance before blending by using the physical properties of mineral base oil, fundamental additive liquid and polymer liquid of viscosity index improver. So, it can be reduced the number of trial and error to get the wanted lubricant by selecting the proper volume fraction of each liquid to satisfy the expected performance and estimating in advance the performance of various multi-grade oils before blending. Therefore, it can be shorten the developing time and saved the developing cost.
마찰을 크게 줄임과 동시에 신뢰성을 향상시키기 위하여 평행 스러스트 베어링, 메카니컬 시일과 피스톤링 등과 같은 기계부품에 표면가공방법이 최근에 적용되고 있다. 본 논문에서는 상용 전산유체역학 S/W인 FLUENT를 사용하여 반구형 미세딤플이 등간격으로 배치되어 있는 슬라이더 베어링의 윤활특성을 조사하였다. 미세딤플의 직경과 수에 따라서 압력분포, 지지하중, 누설유량과 마찰력은 아주 크게 변화하였다. 특히, 딤플의 밀도증가에 따라서 지지하중과 마찰력은 거의 선형적으로 감소하는 반면에 누설유량은 급격하게 증가하였다. 본 논문의 결과는 각종 미끄럼 베어링의 윤활성능을 향상시키기 위한 최적 딤플설계에 사용할 수 있으며, 추가적인 연구가 요구된다.
A Superconductor Flywheel Energy Storage System(SFES) mainly consists of a pair of non-contacting High Temperature Superconductor(HTS) bearings that provide very low frictional losses, a composite flywheel with high energy storage density. The HTS bearings, which offer dynamic stability without active control, are the key technology that distinguishes the SFES from other flywheel energy storage devices, and great effort is being put into developing this technology. The Superconductor Journal Bearing(SJB) mainly consists of HTS bulks and a stator, which holds the HTS bulks and also acts as a cold head. Static properties of HTS bearings provide data to solve problems which may occur easily in a running system. Since stiffness to counter vibration is the main parameter in designing an HTS bearing system, we investigate SJB magnetic force through static properties between the Permanent Magnet(PM) and HTS. We measure stiffness in static condition and the results are used to determine the optimal number of HTS bulks for a 100kWh SFES.
Kim, Byong-Kak;Hyun, Jin-won;Yoon, Jong-Myung;Choi, Eung-Chil
Archives of Pharmacal Research
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제20권2호
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pp.128-137
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1997
The effects of cylindan, a polysaccharide isolated from the basidiocarps of Agrocybe cylindracea, on murine sarcoma 180 tumor and murine immune cells were examined after intraperitoneal administration. Cylindan exhibited a marked life extension effect in mice against ascite forms of sarcoma 180 and Lewis lung carcinoma at a dose of 50 mg/kg/day, although it did not show any direct cytotoxicity against sarcoma 180, X5563, and MM46 murine tumor cells. Cylindan increased numbers of bone marrow stem cells as well as peritoneal exudate cells in flow cytometry using monoclonal antibodies. The tumor bearing mice group apparently showed the increase of macrophages and cytotoxic T lymphocytes in mouse spleen cells during the early stage of tumor growth. But during the later stage, the control group decreased immune cells and cylindan restored the decreased immune cells in the tumor bearing mice to the normal level. In non-specific immune response, cylindan stimulated the bacterial phagocytosis and acid phosphatase production in macrophages. It also activated components of the alternative complement pathway and natural killer activity against YAC-1 lymphoma. In number of plasma cells as token of stimulation of the differentiation of B lymphocytes. In cellular immunity, cylindan restored the depressed response of delayed type hypersensitivity in the tumor bearing mice to 60% of the normal level and increased the interleukin-2 (IL-2) responsiveness in the IL-2 dependent CTLL-2 cells. These results suggest that cylindan did not show direct cytotoxic effects on tumor cells but restored the decreased immune response of the tumor bearing mice.
Base isolation system은 구조물의 기초하부에 설치되며 지진에 의한 구조물의 피해를 감소시켜 준다. 지금까지 많은 공학들에 의해 여러가지 base isolation system이 개발되었으나 실용화된 것은 1970년대에 laminated rubber bearing(LR type)이 개발되고서부터 였다. 최근에는 laminated rubber bearing밑에 미끄럼판을 둔 새로운 base isolation system(SR type)이 개발되었다. 본 연구에서는 isolation system과 구조물의 여러가지 성질에 따른 isolation효과에 대한 연구를 수행하였다. 이 연구의 결과, isolaion system은 지진하중이 작용할 때 건물에 발생하는 피해를 상당히 감소시킴을 알 수 있으며, isolaion system의 주기가 길어짐에 따라 isolation효과는 증가함을 알 수 있다. 그리고 건물의 높이가 증가함에 따라 isolation효과는 줄어든다는 것을 알 수 있다. SR type isolation system이 있는 건물에 지진하중이 작용할 때, 건물내부에서 발생하는 가속도와 층간변위, 그리고 전체변위는 LR type의 경우보다 작으므로 보다 효율적이라는 것을 알 수 있다.
테이퍼 롤러 베어링은 큰 부하 하중이 가해져도 안정적으로 차량을 지지할 수 있어서 승합차, 화물차, 열차 등에 핵심적인 구동 부품으로 광범위하게 사용된다. 테이퍼 롤러 베어링 부품 중에서 케이지는 롤러들 사이의 간격을 유지해 주며, 이를 통해서 마찰 방지 및 마모, 발열을 억제하고 윤활을 위한 공간을 제공해주는 등의 역할을 한다. 차량이 주행 중에 공진으로 인해 케이지가 심하게 변형되면 롤러가 원활한 구름 운동을 하지 못하거나, 케이지를 이탈하는 경우가 발생하게 된다. 따라서 베어링의 안정적인 내구성능을 확보하기 위해서는 케이지의 공진주파수를 파악하는 것이 매우 중요하다. 베어링 케이지는 구조적으로 동일한 형상이 반복되는 주기적 구조물로 볼 수 있는데, 이러한 구조물은 제작과정에서 설계 시 의도한 완벽한 기하학적 형상과는 어느 정도의 오차를 가진 형상으로 제작되게 된다. 본 연구에서는 이러한 케이지의 기하학적 불완전성이 동특성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 그 결과 기하학적인 불완전성에 의하여 이상적인 케이지의 고유진동수 부근에서 고유진동수 분리가 발생하며, 그 간격은 기하학적 오차의 크기에 비례하고 모드의 차수가 증가할수록 그 간격도 넓어진다고 판단된다.
Purpose : The purpose of this study was to find out of an effect of forward, backward walking using partial weight bearing on walking of the patient with incomplete spinal cord injury. Methods : The average age, and the term of being sick of 6 patients who were selected as the subjects with incomplete spinal cord injury and who received medical attention in the National Rehabilitation Hospital, was 50.3 years old, and 10.7 months, and those were also the patients that were classified as ASIA-C or D by ASIA. The forward, backward walking using a partial weight bearing system as the research method, took total 6 weeks, 3 days per week, 3 times per day, total 45 minutes for each time(15 minutes for a time, 5 minutes for a breathing time), and the 15 minutes was used for forward walking 7.30 minutes, backward walking for 7.30 minutes, to find out before and after the test of WISCI, PCI, Walking Speed, Motor Score of Lower Limbs for the selected patients with incomplete spinal cord injury. Results : The result was showed WISCI from 17 points to 17 points that is, no change occurred at all, and PCI from $161.01{\pm}103.06$ to $74.97{\pm}58.19$, some amount of reduction that is not statistically significant(p<.05). Regarding walking speed, it increased from $24{\pm}.07m/sec$ to. $61{\pm}.35m/sec$, that is statistically significant(p<.05), and motor score of lower limbs showed statistically significant increase like from $33.17{\pm}7.08$ to $37{\pm}5.14$(P<.05). Conclusion : The 4 evaluation categories seem to have shown differences due to an insufficient number of subjects, and short test term, and it seems the more diverse task-oriented walking exercises should be studied in the coming days.
Cancer is a major cause of death in dogs worldwide, and the incidence of cancer in dogs is increasing. The attenuated total reflection Fourier transform infrared spectroscopic (ATR-FTIR) technique is a powerful tool for the diagnosis of several diseases. This method enables samples to be examined directly without pre-preparation. In this study, we evaluated the diagnostic value of ATR-FTIR for the detection of cancer in dogs. Cancer-bearing dogs (n = 30) diagnosed by pathologists and clinically healthy dogs (n = 40) were enrolled in this study. Peripheral blood was collected for clinicopathological diagnosis. ATR-FTIR spectra were acquired, and principal component analysis was performed on the full wave number spectra (4,000-650 cm-1). The leave-one-out cross validation technique and partial least squares regression analysis were used to predict normal and cancer spectra. Red blood cell counts, hemoglobin levels and white blood cell counts were significantly lower in cancer-bearing dogs than in clinically healthy dogs (p < 0.01, p < 0.01 and p = 0.03, respectively). ATR-FTIR spectra showed significant differences between the clinically healthy and cancer-bearing groups. This finding demonstrates that ATR-FTIR can be applied as a screening technique to distinguish between cancer-bearing dogs and healthy dogs.
To train deep learning algorithms, a sufficient number of data are required. However, in most engineering systems, the acquisition of fault data is difficult or sometimes not feasible, while normal data are secured. The dearth of data is one of the major challenges to developing deep learning models, and fault diagnosis in particular cannot be made in the absence of fault data. With this context, this paper proposes an anomaly detection methodology for rotating machines using only normal data with self-labeling. Since only normal data are used for anomaly detection, a self-labeling method is used to generate a new labeled dataset. The overall procedure includes the following three steps: (1) transformation of normal data to self-labeled data based on a pretext task, (2) training the convolutional neural networks (CNN), and (3) anomaly detection using defined anomaly score based on the softmax output of the trained CNN. The softmax value of the abnormal sample shows different behavior from the normal softmax values. To verify the proposed method, four case studies were conducted, on the Case Western Reserve University (CWRU) bearing dataset, IEEE PHM 2012 data challenge dataset, PHMAP 2021 data challenge dataset, and laboratory bearing testbed; and the results were compared to those of existing machine learning and deep learning methods. The results showed that the proposed algorithm could detect faults in the bearing testbed and compressor with over 99.7% accuracy. In particular, it was possible to detect not only bearing faults but also structural faults such as unbalance and belt looseness with very high accuracy. Compared with the existing GAN, the autoencoder-based anomaly detection algorithm, the proposed method showed high anomaly detection performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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