Baumann, N.;Diaz, K. Marquez;Simmons-Potter, K.;Potter, B.G. Jr.;Bucay, J.
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.10
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pp.3855-3863
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2022
An evaluation of the radiation shielding performance of high-Z-particle-loaded polylactic acid (PLA) composite materials was pursued. Specimens were produced via fused deposition modeling (FDM) using copper-PLA, steel-PLA, and BaSO4-PLA composite filaments containing 82.7, 75.2, and 44.6 wt% particulate phase contents, respectively, and were tested under broad-band flash x-ray conditions at the Sandia National Laboratories HERMES III facility. The experimental results for the mass attenuation coefficients of the composites were found to be in good agreement with GEANT4 simulations carried out using the same exposure conditions and an atomistic mixture as a model for the composite materials. Further simulation studies, focusing on the Cu-PLA composite system, were used to explore a shield design parameter space (in this case, defined by Cu-particle loading and shield areal density) to assess performance under both high-energy photon and electron fluxes over an incident energy range of 0.5-15 MeV. Based on these results, a method is proposed that can assist in the visualization and isolation of shield parameter coordinate sets that optimize performance under targeted radiation characteristics (type, energy). For electron flux shielding, an empirical relationship was found between areal density (AD), electron energy (E), composition and performance. In cases where ${\frac{E}{AD}}{\geq}2MeV{\bullet}cm{\bullet}g^{-1}$, a shield composed of >85 wt% Cu results in optimal performance. In contrast, a shield composed of <10 wt% Cu is anticipated to perform best against electron irradiation when ${\frac{E}{AD}}<2MeV{\bullet}cm{\bullet}g^{-1}$.
The undrained shear strength is widely acknowledged as a fundamental mechanical property of soil and is considered a critical engineering parameter. In recent years, researchers have employed various methodologies to evaluate the shear strength of soil under undrained conditions. These methods encompass both numerical analyses and empirical techniques, such as the cone penetration test (CPT), to gain insights into the properties and behavior of soil. However, several of these methods rely on correlation assumptions, which can lead to inconsistent accuracy and precision. The study involved the development of innovative methods using extreme gradient boosting (XGB) to predict the pile set-up component "A" based on two distinct data sets. The first data set includes average modified cone point bearing capacity (qt), average wall friction (fs), and effective vertical stress (σvo), while the second data set comprises plasticity index (PI), soil undrained shear cohesion (Su), and the over consolidation ratio (OCR). These data sets were utilized to develop XGBoost-based methods for predicting the pile set-up component "A". To optimize the internal hyperparameters of the XGBoost model, four optimization algorithms were employed: Particle Swarm Optimization (PSO), Social Spider Optimization (SSO), Arithmetic Optimization Algorithm (AOA), and Sine Cosine Optimization Algorithm (SCOA). The results from the first data set indicate that the XGBoost model optimized using the Arithmetic Optimization Algorithm (XGB - AOA) achieved the highest accuracy, with R2 values of 0.9962 for the training part and 0.9807 for the testing part. The performance of the developed models was further evaluated using the RMSE, MAE, and VAF indices. The results revealed that the XGBoost model optimized using XGBoost - AOA outperformed other models in terms of accuracy, with RMSE, MAE, and VAF values of 0.0078, 0.0015, and 99.6189 for the training part and 0.0141, 0.0112, and 98.0394 for the testing part, respectively. These findings suggest that XGBoost - AOA is the most accurate model for predicting the pile set-up component.
This paper discusses the design parameters that are required for the design of high-rise building foundations, and suggests that the method of assessment for these parameters should be consistent with the level of complexity involved for various stages in the design process. Requirements for effective ground investigation are discussed, together with relevant in-situ and laboratory test techniques for deriving the necessary strength and stiffness parameters. Some empirical correlations are also presented to assist in the early stages of design, and to act as a check for parameters that are deduced from more detailed testing. Pile load testing is then discussed and a method of interpreting bi-directional tests to obtain pile design parameters is outlined. Examples of the application of the assessment process are described, including high-rise projects in Dubai and Saudi Arabia.
Hydraulic performance of the pump with an inducer was predicted by 3-D Navier-stokes calculation. The evaluated pump was the single-stage centrifugal pump with a separated inducer to pressurize fuel (LCH4) in Turbo-pump system with a specific speed (Ns) of approximately 0.3[rad/s, m3/s, J/kg] and a suction specific speed(s) of 15[rad/s, m3/s, J/kg]. That conventional pump was designed with the combination of 1-D theory and empirical correlation. In this study, preliminary design to select key parameters such as inlet flow coefficient was reviewed by investigating sets of the known design methods to achieve appropriate suction performance, and the performance of newly designed inducer and impeller was compared with the old one, using CFD method. The numerical results showed that the hydraulic efficiency of the new pump was predicted $5.5\%$ higher than that of the conventional one, through design parameter re-selection, configuration improvement and blade loading control
The unknown parameters in regression models are usually estimated by using various existing methods. There are several existing methods, such as the least squares method, which is the most common one, the least absolute deviation method, the regression quantile method, and the asymmetric least squares method. For the nonlinear time series regression models, which do not satisfy the general conditions, we will compare them in two ways: 1) a theoretical comparison in the asymptotic sense and 2) an empirical comparison using Monte Carlo simulation for a small sample size.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.28
no.8
s.227
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pp.989-995
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2004
This paper presents a semi-empirical model to predict the frost growth formed on the cold cylinder surface. The model is composed of the correlations for frost properties including the various frosting parameters and local heat transfer coefficient. The effects of varying the correlations for local heat transfer coefficient on the frost growth are examined to establish the model. The numerical results are compared with experimental data obtained by the previous researchers. The results agree well with the experimental data within a maximum error of $13\%$. As the results, the frost thickness decreases with changing angular position from front stagnation to separation point. Also, the effects of air velocity on the frost growth are negligible, as compared to the other frosting parameters.
DVD(Digital Versatile Disk) is the data storage media devised to make high storage density and high data input/output possible. Therefore higher rotational speed and better accuracy in optical pick-up are required compared with the existing optical storage device. These operational functional requirements are concerned with abilities of optical storage device. Especially, High rotational speed is deeply concerned with the noise and vibration of optical storage device, is important problem in development of optical storage device so much. This paper propose a new concept ROM media of optical storage device named as Cylindrical ROM media, and evaluate this by means of Axiomatic approach and empirical data.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.8
no.5
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pp.70-75
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1999
Adaptive control in the robotic GMA(Gas Metal Arc) welding is employed to monitor the information about weld characteristics and process paramters as well as modification of those parameters to hold weld quality within the acceptable limits. Typical characteristics are the bead geometry composition micrrostructure appearance and process parameters which govern the quality of the final weld. The main objectives of this paper are to realize the mapping characteristicso f penetration through the learning. After learning the neural network can predict the pene-traition desired from the learning mapping characteristic. The design parameters of the neural network estimator(the number of hidden layers and the number of nodes in a layer) were chosen from an error analysis. partial-penetration single-pass bead-on-plate welds were fabricated in 12mm mild steel plates in order to verify the performance of the neural network estimator. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict the penetration with reasonable accuracy and gurarantee the uniform weld quality.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.28
no.4
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pp.382-388
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2004
The hydraulic and suction performance of an inducer varies sensitively with the inducer geometry and this paper deals with solidity as the inducer geometry parameter. The typical performance characteristics of a basic inducer was investigated and tests with another three inducers of which the solidity is different from each other were performed, so the effect of solidity on the inducer performance was experimentally investigated. For a fixed flow coefficient, required NPSH of the inducer did not follow the conventional similarity rule, so this paper suggested another empirical formula. The hydraulic and suction performance was measured at four cases of the tip solidity ranged from 1.32 to 2.76. As long as the tip solidity had the value above 1.84, the hydraulic and suction performance of the inducer increased with decrease in the tip solidity. With further decrease in the tip solidity up to 1.32, however, inducer head decreased and the suction performance dropped sharply.
A simple and efficient algorithm is introduced for generalized least squares estimation under nonnegativity constraints in the components of the parameter vector. This algorithm gives the exact solution to the estimation problem within a finite number of pivot operations. Besides an illustrative example, an empirical study is conducted for investigating the performance of the proposed algorithm. This study indicates that most of problems are solved in a few iterations, and the number of iterations required for optimal solution increases linearly to the size of the problem. Finally, we will discuss the applicability of the proposed algorithm extensively to the estimation problem having a more general set of linear inequality constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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