Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.5
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pp.445-455
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2010
In order to effectively predict thermo-acoustic instability within real combustors of rocket engines and gas turbines, in the present study, the Helmholtz equation in conjunction with the time lag hypothesis is discretized by the finite element method on three-dimensional hybrid unstructured mesh. Numerical nonlinearity caused by the combustion response term is linearized by an iterative method, and the large-scale eigenvalue problem is solved by the Arnoldi method available in the ARPACK. As a consequence, the final solution of complex valued eigenfrequency and acoustic pressure field can be interpreted as resonant frequency, growth rate, and modal shape for acoustic modes of interest. The predictive capabilities of the present method have been validated against two academic problems with complex impedance boundary and premixed flame, as well as an ambient acoustic test for liquid rocket combustion chamber with/without baffle.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2003.05a
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pp.55-73
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2003
As the development of wireless technologies continue, mobile stock trading has become a new channel for companies to reach their customers. This study examines the factors affecting customer acceptance of mobile stock trading services. The research model based on the previous studies was established and the research hypotheses were generated. The sample was divided into users and nonuser groups. The test results show that relative advantage and social influence are positively related to intention to accept mobile services as well as in intention to reuse, security risk is negatively related to intention to reuse, frequency of trading is positively related to intention to reuse, cost burden is negatively related to the probability of using mobile stock trading services, and social influence is positively related to the probability of using mobile services. The results also support that information quality and response time are positively related to relative advantage, and interface quality is negatively related to complexity. It is considered that the study results may help managers to increase customer use of mobile stock trading services.
The noise from the elevated lines of rail transit has become a growing problem. This paper presents a new method for the rapid prediction of the structure-borne noise from steel or composite bridges, based on the receptance and Statistical Energy Analysis (SEA), which is essential to the study of the generation mechanism and the design of a low-noise bridge. First, the vertical track-bridge coupled vibration equations in the frequency domain are constructed by simplifying the rail and the bridge as an infinite Timoshenko beam and a finite Euler-Bernoulli beam respectively. Second, all wheel/rail forces acting upon the track are computed by taking a moving wheel-rail roughness spectrum as the excitation to the train-track-bridge system. The displacements of rail and bridge are obtained by substituting wheel/rail forces into the track-bridge coupled vibration equations, and all spring forces on the bridge are calculated by multiplying the stiffness by the deformation of each spring. Then, the input power to the bridge in the SEA model is derived from spring forces and the bridge receptance. The vibration response of the bridge is derived from the solution to the power balance equations of the bridge, and then the structure-borne noise from the bridge is obtained. Finally, a tri-span continuous steel-concrete composite bridge is taken as a numerical example, and the theoretical calculations in terms of the vibration and noise induced by a passing train agree well with the field measurements, verifying the method. The influence of various factors on wheel/rail and spring forces is investigated to simplify the train-track-bridge interaction calculation for predicting the vibration and noise from steel or composite bridges.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.1
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pp.107-117
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2011
In this study, the effect of temperature-induced uncertainty to damage monitoring using acceleration-impedance response features is analyzed for presterssed concrete(PSC) girder bridges. Firstly, a damage monitoring algorithm using global and local vibration features is designed. As global and local features, acceleration and electro-mechanical impedance features are selected respectively. Secondly, the temperature effect on the acceleration and impedance features for a lab-scaled PSC girder is experimentally analyzed. From the experimental results, compensation models for temperature-acceleration features and temperature-impedance features are estimated. Finally, the feasibility of the acceleration-impedance-based damage monitoring technique using the compensation model is evaluated in the PSC girder for which a set of prestress-loss and flexural stiffness loss cases were dynamically tested.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.6
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pp.821-831
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2019
The 9.12 earthquake (2016.9.12., ML=5.8) and Pohang (2017.11.15., ML=5.4) caused social and economic damage, resulting in a greater public interest in earthquakes than in the past. In the U.S., Japan and Chile, which have high frequency of earthquakes, infrastructure facilities are already managed based on probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) and ground motion prediction equation (GMPE) to prepare for and respond to seismic disasters. In South Korea, the aforementioned PSHA and GMPE models have been developed independently through individual researchers. However, the limited disclosure of basic data, calculation methods, and final results created during the model development poses a problem of deploying new data without updating the earthquake that occurs every year. Therefore, this paper describes how to create flatfile, which is the basic data of GMPE, and how to process for seismic waves, and how to create intensity measures.
This paper presents and compares three feedback control strategies for active control of noise inside a 3-D vibro-acoustic cavity. These are a) control strategy based on direct output feedback (DOFB) b) control strategy based on linear quadratic regulator (LQR) to reduce structural vibrations and c) LQR control strategy with a weighting scheme based on structural-acoustic coupling coefficients. The first two strategies are indirect control strategies in which noise reduction is achieved through active vibration control (AVC), termed as AVC-DOFB and AVC-LQR respectively. The third direct strategy is based on active structural-acoustic control (ASAC). This strategy is an LQR based optimal control strategy in which the coupling between the various structural and the acoustic modes is used to design the controller. The strategy is termed as ASAC-LQR. A numerical model of a 3-D rectangular box cavity with a flexible plate (glued with piezoelectric patches) and with other five surfaces treated rigid is developed using finite element (FE) method. A single pair of collocated piezoelectric patches is used for sensing the vibrations and applying control forces on the structure. A comparison of frequency response function (FRF) of structural nodal acceleration, acoustic nodal pressure, and piezoelectric actuation voltage is carried out. It is found that the AVC-DOFB control strategy gives equal importance to all the modes. The AVC-LQR control strategy tries to consume the control effort to damp all the structural modes. It is seen that the ASAC-LQR control strategy utilizes the control effort more intelligently by adding higher damping to those structural modes that matter more for reducing the interior noise.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.19
no.2
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pp.92-98
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2015
Recently, buildings tend to be large size, complex shape and functional. As the size of buildings is becoming massive, the need for structural health monitoring (SHM) technique is increasing. Various SHM techniques have been studied for buildings which have different dynamic characteristics and influenced by various external loads. "Abnormal behavior point" is a moment when the structure starts vibrating abnormally and this can be detected by comparing between before and after abnormal behavior point. In other words, anomalous behavior is a sign of damage on structures and estimating the abnormal behavior point can be directly related to the safety of structure. Abnormal behavior causes damage on structures and this leads to enormous economic damage as well as damage for humans. This study proposes an estimating technique to find abnormal behavior point using Hilber-Huang Transform which is a time-frequency signal analysis technique and the proposed algorithm has been examined through laboratory tests with a bridge model using a shaking table.
Cheese is generally considered a safe and nutritious food, but foodborne illnesses linked to cheese consumption have occurred in many countries. Several microbial risk assessments related to Listeria monocytogenes, Staphylococcus aureus, and Escherichia coli infections, causing cheese-related foodborne illnesses, have been conducted. Although the assessments of microbial risk in soft and low moisture cheeses such as semi-hard and hard cheeses have been accomplished, it has been more focused on the correlations between pathogenic bacteria and soft cheese, because cheese-associated foodborne illnesses have been attributed to the consumption of soft cheeses. As a part of this microbial risk assessment, predictive models have been developed to describe the relationship between several factors (pH, Aw, starter culture, and time) and the fates of foodborne pathogens in cheese. Predictions from these studies have been used for microbial risk assessment as a part of exposure assessment. These microbial risk assessments have identified that risk increased in cheese with high moisture content, especially for raw milk cheese, but the risk can be reduced by preharvest and postharvest preventions. For accurate quantitative microbial risk assessment, more data including interventions such as curd cooking conditions (temperature and time) and ripening period should be available for predictive models developed with cheese, cheese consumption amounts and cheese intake frequency data as well as more dose-response models.
Since the nonlinearity and uncertainties which inherently exist in vehicle system need to be considered in active suspension control law design, this paper proposes a new control strategy for active vehicle suspension systems by using a combined control scheme, i.e., respectively using a genetic algorithm (GA) based self-tuning PID controller and a fuzzy logic controller in two loops. In the control scheme, the PID controller is used to minimize vehicle body vertical acceleration, the fuzzy logic controller is to minimize pitch acceleration and meanwhile to attenuate vehicle body vertical acceleration further by tuning weighting factors. In order to improve the adaptability to the changes of plant parameters, based on the defined objectives, a genetic algorithm is introduced to tune the parameters of PID controller, the scaling factors, the gain values and the membership functions of fuzzy logic controller on-line. Taking a four degree-of-freedom nonlinear vehicle model as example, the proposed control scheme is applied and the simulations are carried out in different road disturbance input conditions. Simulation results show that the present control scheme is very effective in reducing peak values of vehicle body accelerations, especially within the most sensitive frequency range of human response, and in attenuating the excessive dynamic tire load to enhance road holding performance. The stability and adaptability are also showed even when the system is subject to severe road conditions, such as a pothole, an obstacle or a step input. Compared with conventional passive suspensions and the active vehicle suspension systems by using, e.g., linear fuzzy logic control, the combined PID and fuzzy control without parameters self-tuning, the new proposed control system with GA-based self-learning ability can improve vehicle ride comfort performance significantly and offer better system robustness.
We present a new type of portmanteau test in the frequency domain which is derived from the discrete cosine transform(DCT). For the stationary time series, DCT coefficients are asymptotically independent and their variances are expressed by linear combinations of autocovariances. The covariance matrix of DCT coefficients for white noises is diagonal matrix whose diagonal elements is the variance of time series. A simple way to test the independence of time series is that we divide DCT coefficients into two or three parts and then compare sample variances. We also do this by testing the slope in the linear regression model of which the response variables are absolute values or squares of coefficients. Simulation results show that the proposed tests has much higher powers than Ljung-Box test in most cases of our experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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