Unusual mechanical constitutive behavior of magnesium alloy sheets has been implemented into the finite element program ABAQUS via user material subroutine. For the verification purpose, the springback of AZ31B magnesium alloy sheet was measured using the unconstrained cylindrical bending test of Numisheet'2002. In addition to the developed constitutive models, the other two models based on isotropic constitutive equations with tensile and compressive properties were also considered. Preliminary comparisons have been made between simulated results by the finite element analysis and corresponding experiments and the newly proposed model showed enhanced prediction capability in springback prediction.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.909-916
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2010
A trend in software reliability engineering is to take into account the coverage growth behavior during testing. A coverage growth function that represents the coverage growth behavior is an essential factor in software reliability models. When multiple competitive coverage growth functions are available, there is a need for a criterion to select the best coverage growth functions. This paper proposes a selection criterion based on the prediction error. The conditional coverage growth function is introduced for predicting future coverage growth. Then the sum of the squares of the prediction error is defined and used for selecting the best coverage growth function.
There are many problems in the prediction of dynamic behaviors of saturated soils because undrained excess pore water pressure builds up and then the strain softening behavior is occurred simultaneously. A few analytical constitutive models based on the effective stress concept have been proposed but most models hardly predict the excess pore water pressure and strain softening behaviors correctly In this study, the disturbed state concept (DSC) model proposed by Dr, Desai was modified to predict the saturated soil behaviors under the dynamic loads. Also, back-prediction program was developed for verification of modified DSC model. Cyclic triaxial tests were carried out to determine DSC parameters and test result was compared with the result of back-prediction. Through this research, it is proved that the proposed model based on the modified disturbed state concept can predict the realistic soil dynamic characteristics such as stress degradation and strain softening behavior according to dynamic process of excess pore water pressure.
Most suicides(about 90%) occur in the context of psychiatric disorders. Prediction of suicide risk in patients with mental illness is very important in preventing suicide attempts. However, current approaches to predict suicidality are based on clinical history and have low specificity and biological markers are not yet included. Many studies have explored the association between different biological parameters and suicidality. Studies of cerebro-spinal fluid(CSF) demonstrated that 5-HIAA and HVA levels were lower in patients with a history of suicide. Platelet serotonin transporter and the 5-HT2 serotonin receptor have also been studied in relation to violence and suicide. Depressive patients with greater suicidal tendency had significantly lower cholesterol concentrations but some researchers failed to find the correlation. DST non-supression is reported to predict suicidality in major depression. Several studies demonstrated a relationship between intron 7 polymorphism of tryptophan hydroxylase and suicidal behavior. Since suicide is not occurred in a single disease, the systematic and comprehensive study in large samples with various diagnoses is necessary to find the biological and genetic predictors of suicidal behavior.
This study presents a mathematical model predicting the stress-strain behavior of fiber reinforced (FMMCs) and fiber/particle reinforced metal matrix composites (F/P MMCs). MMCs were fabricated by squeeze casting method using Al2O3 short fiber and particle as reinforcement, and A356 aluminum alloy as matrix. The fiber/particle ratios of F/P MMCs were 2:1, 1:1, 1:2 with the total reinforcement volume fraction of 20 vol.%, and the FMMCs were reinforced with 10 vol,%, 15 vol. %, 20 vol. % of fibers. Tensile tests were conducted and compared with predictions which were derived using laminate analogy theory and multi-failure model of reinforcements. Results show that the tensile strength of FMMCs with 10 vol.% of fiber was well matched with prediction, and as the fiber volume increases, predictions become larger than experimental results. The difference between the prediction and experiment is considered to be a result of matrix allowance of fiber damage in tensile loading. As the fiber volume fraction in FMMCs increases, the fiber damage increases and so that the tensile strength is reduced. The strength of F/P MMCs approaches more closely to the prediction than FMMCs reinforced with 20 vol.% of fibers because F/P MMCs contains small quantity of fibers and thus has a positive effect in fiber strengthening.
Artificial intelligence is one of the efficient methods that can be developed to simulate nonlinear behavior and predict the response of building structures. In this regard, an adaptive method based on optimization algorithms is used to train the TSK model of the fuzzy inference system to estimate the seismic behavior of building structures based on analytical data. The optimization algorithm is implemented to determine the parameters of the TSK model based on the minimization of prediction error for the training data set. The adaptive training is designed on the feedback of the results of previous time steps, in which three training cases of 2, 5, and 10 previous time steps were used. The training data is collected from the results of nonlinear time history analysis under 100 ground motion records with different seismic properties. Also, 10 records were used to test the inference system. The performance of the proposed inference system is evaluated on two 3 and 20-story models of nonlinear steel moment frame. The results show that the inference system of the TSK model by combining the optimization method is an efficient computational method for predicting the response of nonlinear structures. Meanwhile, the multi-vers optimization (MVO) algorithm is more accurate in determining the optimal parameters of the TSK model. Also, the accuracy of the results increases significantly with increasing the number of previous steps.
In hot strip rolling, a capability for precisely predicting roll force is crucial for sound process control. In the past, on-line prediction models have been developed mostly on the basis of Orowan's theory and its variation. However, the range of process conditions in which desired prediction accuracy could be achieved was rather limited, mainly due to many simplifying assumptions inherent to Orowan's theory. As far as the prediction accuracy is concerned, a rigorously formulated finite element(FE) process model is perhaps the best choice. However, a FE process model in general requires a large CPU time, rendering itself inadequate for on-line purpose. In this report, we present a FE-based on-line prediction model applicable to precision process control in a finishing mill(FM). Described was an integrated FE process model capable of revealing the detailed aspects of the thermo-mechanical behavior of the roll-strip system. Using the FE process model, a series of process simulation was conducted to investigate the effect of diverse process variables on some selected non-dimensional parameters characterizing the thermo-mechanical behavior of the strip. Then, it was shown that an on-line model for the prediction of roll force could be derived on the basis of these parameters. The prediction accuracy of the proposed model was examined through comparison with measurements from the hot strip mill.
The structural behavior of connections between concrete-filled rectangular tubular column (CFRT column) and steel beam has been studied in this paper through sub-assemblage loading tests. It is found that the sub-assemblages exhibit ductile restoring force characteristics under seismic loading. A formula for the prediction of the yield strength of each member in the connection is proposed by using the yield line theory under the assumption of a simple stress transfer mechanism. It is shown that the proposed formula can produce a reasonable prediction while providing a basis for further investigation.
In this paper, fatigue tests were carried out to study the behavior of growth and coalescence of multi-surface cracks which were initiated at the semi-circular surface notches, and a simulation program was developed to predict their growth and coalescence behavior. By comparing the experimental result with those of the simulation based on SPC(surface point connection), ASME and BSI(British Standards Institution) conditions, we tried to enhance the reliance and integrity of structures. This shows that the simulation result has utility for fatigue life prediction.
Polymer concrete using wastes PET recycled resin that is, in general, more excellent mechanical properties than portland cement concrete. A lot of works are carried out about short-term properties of polymer concrete, however, little work has done to define their long-term properties, that is, sustain load such as creep. In this study will show the data that can long-term behavior of polymer concrete by short term creep test of polymer concrete that was affect to the temperature and the time to predict to long-term creep behavior. Then prediction equation was similar tendency that was comparing to short-term creep test and long-term creep test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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