The identification of drilling joint dynamics which consists of drilling and structural dynamics and the on-line time series detection of malfunction process is substantial not only for the investigation of the static and dynamic characteristics but also for the analytic realization of diagnostic and control systems in drilling. Therefore, We have discussed on the comparative assessment of two recursive time series modeling algorithms that can represent the drilling operation and detect the abnormal geometric behaviors in precision roundshape machining such as turning, drilling and boring in precision diemaking. For this purpose, simulation and experimental work were performed to show the malfunctional behaviors for drilling operation. For this purpose, a new two recursive approach (Recursive Extended Instrument Variable Method : REIVM, Recursive Least Square Method : RLSM) may be adopted for the on-line system identification and monitoring of a malfunction behavior of drilling process, such as chipping, wear, chatter and hole lobe waviness.
In this talk, we will present what we believe is the state-of-the-art of the numerical modeling and simulation of the combustion processes as they relate to typical scramjet engines. The free-stream Mach number is hypersonic, but the speed is not sufficiently decelerated at the inlet/isolator, as in ramjets, so that combustion takes place under supersonic conditions. This creates some difficulties for most turbulence-combustion models. We delve into the details of these problems, by discussing the software programs that have a long track record for scramjet combustion simulation; with a focus on the accuracy of the baseline numerical methods used, the turbulence modeling/simulation approach, the comparative fidelity of the turbulence-combustion interaction models, ability to simulate premixed/non-premixed/partially-premixed, quenching/re-ignition capabilities, the numerical spark-plug method, Damkholer number regimes supported, and the effects of variable Prandtl, Schmidt, and Lewis numbers. Validation results from high-speed and low-speed combustion applications will also be presented.
In this paper, the seismic response of elevated broad and slender liquid storage tanks isolated by elastomeric or sliding bearings was investigated. The accuracy of predictions of SAP2000 vs. 3D-BASIS-ME programs was examined. A comparative study of the performance of base isolated tanks when isolation bearings are placed at the top or at the bottom of the supporting tower structure was conducted. It was found that base isolation is quite effective in reducing the earthquake response of elevated liquid storage tanks in which high reductions of base shear and shaft displacement were achieved. Modeling the isolated tanks in SAP2000 was very successful in producing results that are nearly identical to those of program 3D-BASIS-ME. Placing the isolators at the top of the shaft in elevated tanks proved to be much better than placing them at the bottom.
This paper reviews the current state-of-the-art in the numerical evaluation of wind loads on buildings. Important aspects of numerical modeling including (i) turbulence modeling, (ii) inflow boundary conditions, (iii) ground surface roughness, (iv) near wall treatments, and (vi) quantification of wind loads using the techniques of computational fluid dynamics (CFD) are summarized. Relative advantages of Large Eddy Simulation (LES) over Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) and hybrid RANS-LES over LES are discussed based on physical realism and ease of application for wind load evaluation. Overall LES based simulations seem suitable for wind load evaluation. A need for computational wind load validations in comparison with experimental or field data is emphasized. A comparative study among numerical and experimental wind load evaluation on buildings demonstrated generally good agreements on the mean values, but more work is imperative for accurate peak design wind load evaluations. Particularly more research is needed on transient inlet boundaries and near wall modeling related issues.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.14-19
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2021
Aim of this research was to investigate the effects of Digital Elevation Model (DEM) for sensitivity analysis with two types of DEMs: 1 to 24,000 and 1 to 250,000 DEM. Another emphasis was given to the development of methodology for processing DEMs to create ArcGIS Pro and GRASS layers. This was done while developing water quality system modeling using DEMs which were used to model hydrological processes and SWAT model. Sensitivity analysis with DEMs resulted in different runoff volumes in the model simulation. Runoff volume was higher for the 1:24,000 DEM than 1:250,000 DEM, probably due to the finer resolution and slope which increased the estimated runoff from the watershed. Certainly the DEMs were factors in precision of the simulations and it was obvious during sensitivity analysis that DEMs had significant effect on runoff volumes. We suggest, however, that additional comparative research could be conducted involving more parameters such as soil and hydrologic parameters to provide insight into the overall physical system which the SWAT model represents.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.1
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pp.176-181
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2024
The desktop-level 3D printing machines makes it easier for independent designers to produce collectible models. Desktop 3D printers that use FDM (Fused Deposition Modeling) technology usually use a minimum nozzle diameter of 0.4mm. When using FDM printers to make Gunpla models, Thin slice structures are prone to slicing errors, which lead to deformation of printed objects and reduction in structural strength. This paper aims to analyze the printing model that produces errors, control a single variable among the three variables of slice layer height, slice wall thickness and filament type for comparative testing, and find a way to avoid gaps. To provide assistance for using FDM printers to build models containing thin-walled structures.
Purpose: The primary purpose of this study is to integrate text mining and Quality Function Deployment (QFD) to automatically extract valuable information from customer reviews, thereby establishing a QFD frame- work to confirm genuine customer needs for New Product Development (NPD). Methods: Our approach combines text mining and QFD through topic modeling and sentiment analysis on a large data set of 56,873 customer reviews from Zappos.com, spanning five running shoe brands. This process objectively identifies customer requirements, establishes priorities, and assesses competitive strengths. Results: Through the analysis of customer reviews, the study successfully extracts customer requirements and translates customer experience insights and emotions into quantifiable indicators of competitiveness. Conclusion: The findings obtained from this research offer essential design guidance for new product develop- ment endeavors. Importantly, the significance of these results extends beyond the running shoe industry, presenting broad and promising applications across diverse sectors.
Transformer models have had a great impact on natural language processing (NLP) in recent years by realizing outstanding and efficient contextualized language models. Recent studies have used transformer-based language models for various NLP tasks, including Persian named entity recognition (NER). However, in complex tasks, for example, NER, it is difficult to determine which contextualized embedding will produce the best representation for the tasks. Considering the lack of comparative studies to investigate the use of different contextualized pretrained models with sequence modeling classifiers, we conducted a comparative study about using different classifiers and embedding models. In this paper, we use different transformer-based language models tuned with different classifiers, and we evaluate these models on the Persian NER task. We perform a comparative analysis to assess the impact of text representation and text classification methods on Persian NER performance. We train and evaluate the models on three different Persian NER datasets, that is, MoNa, Peyma, and Arman. Experimental results demonstrate that XLM-R with a linear layer and conditional random field (CRF) layer exhibited the best performance. This model achieved phrase-based F-measures of 70.04, 86.37, and 79.25 and word-based F scores of 78, 84.02, and 89.73 on the MoNa, Peyma, and Arman datasets, respectively. These results represent state-of-the-art performance on the Persian NER task.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.8
no.2
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pp.141-155
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2014
The use of fiber reinforced polymer (FRP) composites in strengthening reinforced concrete beam-column subassemblies has been scrutinised both experimentally and numerically in recent years. While a multitude of numerical models are available, and many match the experimental results reasonably well, there are not many studies that have looked at the efficiency of different finite elements in a comparative way in order to clearly identify the best practice when it comes to modelling FRP for strengthening. The present study aims at investigating this within the context of FRP retrofitted reinforced concrete beam-column subassemblies. Two programs are used side by side; ANSYS and VecTor2. Results of the finite element modeling using these two programs are compared with a recent experimental study. Different failure and yield criteria along with different element types are implemented and a useful technique, which can reduce the number of elements considerably, is successfully employed for modeling planar structures subjected to in-plane loading in ANSYS. Comparison of the results shows that there is good agreement between ANSYS and VecTor2 results in monotonic loading. However, unlike VecTor2 program, implicit version of ANSYS program is not able to properly model the cyclic behavior of the modeled subassemblies. The paper will be useful to those who wish to study FRP strengthening applications numerically as it provides an insight into the choice of the elements and the methods of modeling to achieve desired accuracy and numerical stability, a matter not so clearly explored in the past in any of the published literature.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2004.08a
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pp.297-306
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2004
This study investigated Austenite Grain Size (AGS) distribution in Low-Speed Round-Oval Rolling. Rolling experiments were done along with the AGS numerical modeling to characterize the final AGS distribution and its kinetics behavior. For bar rolling experiment, we utilized the pilot rolling mill, operating at 34 fixed rpm, at POSCO Technical Research Laboratories. To investigate the microstructural observation, the rigid-viscoplastic finite element analysis was combined with Hodgson's AGS evolution model. To consider the transient thermal history in the integrative AGS modeling, additivity rule was introduced. The integrated analysis revealed that static or meta-dynamic recrystallization is responsible for the AGS difference in the inner or outer region of rolled bar. Comparative study showed that the current AGS modeling approach can be used to model the overall AGS distribution in bar rolling processes. For more accurate AGS prediction, the AGS modeling method should be verified under the various rolling conditions such as different rolling speeds and different deformations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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