Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1999.08a
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pp.308-312
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1999
Developed the model equations which calculate roll force, roll power during hot rolling in real time. The variables which mainly effect on the roll force, roll power are shape factor, reduction, roll diameter, roll velocity, strip inlet temperature, carbon content of strip and strip-roll contact friction coefficient. Among these variables roll diameter, roll velocity, inlet temperature, carbon content and friction coefficient can be excluded in interpolated model equation by introducing equation of die force(F'), power(p') of the frictionless uniform plane strain compression which can be calculated without iteration. At the case of coulomb friction coefficient of 0.3, we evaluated coefficient of polynomial equations of {{{{ { F} over {F' } }}}}, {{{{ { Pf} over {Pd }, { Pd} over {P' } }}}} from the result of finite element analysis using interpolation. It was found that the change of values of {{{{ { F} over {F' }, { P} over {P' } }}}} with the friction coefficient tend to straight line which slope depend only on shape factor. With these properties, developed model equations could be extended to other values of coulomb friction coefficient. To verify developed roll force, roll power model equation we compared the results from these model equation with the results from these model equation with the results from finite element analysis in factory process condition.
The purpose of this research is to develop a model for efficient service R&D investment in government budgeting process. It is necessary to develop an efficient and effective investment model to improve competitiveness of the service industry and national economy. Various existing types of service R&D classification have been reviewed. And object-oriented service R&D request classification types have been derived. A tentative model for evaluating service R&D requests have been developed through extensive discussions on effective methodologies. The model has been refined and revised by four service budgeting experts. The revised and refined checklists and guidelines have been used for 40 real service R&D requests evaluations. As a result, a full model for service R&D evaluation and budgeting has been proved to be useful. Also, a need for more efficient and concise evaluation model has been raised through this evaluation process. A brief model with only 10 checklists has been developed and its usefulness has been proven by pilot test with 10 real service R&D requests. The results of this study can be used for evaluation of service R&D proposals and effective budgeting of R&D requests for improving global competitiveness. Further research is needed for refining the developed evaluation models.
The purpose of this study is to clarify the mechanical behavior of human lumbar vertebrae (L3/L4) with and without fusion bone under physiological axial compression. The author has developed the program code to build the patient specific three-dimensional geometric model from the computed tomography (CT) images. The developed three-dimensional model provides the necessary information to the physicians and surgeons to visually interact with the model and if needed, plan the way of surgery in advance. The processed data of the model is versatile and compatible with the commercial computer aided design (CAD), finite element analysis (FEA) software and rapid prototyping technology. The actual physical model is manufactured using rapid prototyping technique to confirm the executable competence of the processed data from the developed program code. The patient specific model of L3/L4 vertebrae is analyzed under compressive loading condition by the FEA approach. By varying the spacer position and fusion bone with and without pedicle instrumentation, simulations were carried out to find the increasing axial stiffness so as to ensure the success of fusion technique. The finding was helpful in positioning the fusion bone graft and to predict the mechanical stress and deformation of body organ indicating the critical section.
The purpose of this study is to investigate what are objects in environmental education and to develop the teaching model for environmental education. The major objects of environmental education is how to teach students who not only take knowledge/skill, but also change their behavior with responsibility for environment. In order to change students' behaviors for environment, Hungerford recommended that teachers have teaching strategies with recognition, evaluation, and adaptation. Also, McCarthy developed teaching model to engage immediate personal meaning, to raise intellectual awareness of a concept, to enhance skills that students can use in their lives, and to foster personal adaptations. Based on the Hungerford's teaching strategies, and Mccarthy's 4MAT system, a teaching model is developed to encourage thinking skill, problem-solving ability, interesting, and participation in the class. The basic steps of the teaching model in this study are experience/recognition, knowledge/skill, evaluation, and adaptation/new experience and 8 sub-steps for instructional methodologies are developed to match of all students' learning style types in a classroom. This model will make it possible to raise the efficiency of instruction, and contribute to changing students who have responsibilities for their environmental behaviors. This model will be supplemented in schools, and applied to developing other instructional issues.
The aims of this paper is to develop a modular agricultural robot and its autonomous driving algorithm that can be used in field farming. Actually, it is difficult to develop a controller for autonomous agricultural robot that transforming their dynamic characteristics by installation of machine modules. So we develop for the model based control algorithm of rotary machine connected to agricultural robot. Autonomous control algorithm of agricultural robot consists of the path control, velocity control, orientation control. To verify the developed algorithm, we used to analytical techniques that have the advantage of reducing development time and risks. The model is formulated based on the multibody dynamics methods for high accuracy. Their model parameters get from the design parameter and real constructed data. Then we developed the co-simulation that is combined between the multibody dynamics model and control model using the ADAMS and Matlab simulink programs. Using the developed model, we carried out various dynamics simulation in the several rotation speed of blades.
Cho Chong-Hyun;Cho Soo-Yong;Kim Soo-Yong;Choi Sang-Kyu
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.9
no.3
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pp.10-17
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2005
A performance prediction model is developed for partially admitted axial-type turbines. Losses generated within the turbine are classified to the windage loss, expansion loss and mixing loss. The developed loss model is compared with an experimental result. The results predicted with the developed model agree well with the experimental results than those predicted with several other models because this model considers three different kinds of losses. Moreover, this model predicts well the performance even the partial admission is changed. So, this model could be applied to predict the performance of partially admitted axial turbine and it has a high accurate performance.
In order to increase our understanding of the injury mechanism in the child occupant, three year old child model was developed using commercial dynamic package DADS. Total 14 segments and 12 joints were used to compose a model in three points belted condition with booster seat. HYGE sled test case was simulated to validate the developed model. Based on the comparison of the model and published test results, the developed model appears to be a resonable representation of the three year old dummy.
This study was intended to develop the mathematical model of the head-fed type threshing unit. As the first step, the physical model of the threshing phenomena was considered to consist of four separate processes as 1) detachment process of grains, 2) movement of grains between the cylinder and concave, 3) grain penetration through stems of bundle, and 4) grain passing through concave. The mathematical and computer models were developed based on the physical models. Threshing experiments were performed and determined the distribution of grain accumulation along the cylinder shaft by varying the moisture content of grains, feeding rate, and cylinder speed. It was found that the model developed coincided very well with the experimental results for the varied operational conditions. Greater concentration of grains passing through concave toward the thresher inlet was equally true for the model and experiment work for the threshing of grains with higher moisture content and with higher cylinder-speed. The model could be used for obtaining the optimized design or for optimizing the performance of the head-fed type threshing unit if term as to power requirement for threshing may be additionally included in the developed model.
The present study aimed to develop growth prediction models of Listeria monocytogenes in processed meat products, such as mixed pressed hams, to perform accurate microbial risk assessments. Considering cold storage temperatures and the amount of time in the stages of consumption after opening, the growth of L. monocytogenes was determined as a function of temperature at 0, 5, 10, and $15^{\circ}C$, and time at 0, 1, 3, 6, 8, 10, 15, 20, 25, and 30 days. Based on the results of these measurements, a Baranyi model using the primary model was developed. The input parameters of the Baranyi equation in the variable temperature for polynomial regression as a secondary model were developed: $SGR=0.1715+0.0199T+0.0012T^2$, $LT=5.5730-0.3215T+0.0051T^2$ with $R^2$ values 0.9972 and 0.9772, respectively. The RMSE (Root mean squared error), $B_f$ (bias factor), and $A_f$ (accuracy factor) on the growth prediction model were determined to be 0.30, 0.72, and 1.50 in SGR (specific growth rate), and 0.10, 0.84, and 1.35 in LT (lag time), respectively. Therefore, the model developed in this study can be used to determine microorganism growth in the stages of consumption of mixed pressed hams and has potential in microbial risk assessments (MRAs).
Through machine learning-based load prediction, it is possible to prevent excessive power generation or unnecessary economic investment by estimating the appropriate amount of facility investment in consideration of the load that will increase in the future or providing basic data for policy establishment to distribute the maximum load. However, in order to secure the reliability of the developed load prediction model in the field, the performance comparison verification between the distribution line load prediction models must be preceded, but a comparative performance verification system between the distribution line load prediction models has not yet been established. As a result, it is not possible to accurately determine the performance excellence of the load prediction model because it is not possible to easily determine the likelihood between the load prediction models. In this paper, we developed a reliability verification system for load prediction models including a method of comparing and verifying the performance reliability between machine learning-based load prediction models that were not previously considered, verification process, and verification result visualization methods. Through the developed load prediction model reliability verification system, the objectivity of the load prediction model performance verification can be improved, and the field application utilization of an excellent load prediction model can be increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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