Immunological activities of the combined-administration of Ginseng Radix Rubra and Vitis Fructus were examined in C57BL/6 mice. Ginseng Radix Rubra and Vitis Fructus were extracted with distilled water or 40% ethyl alcohol. Ginseng Radix Rubra water extracts (GW), the mixture (1:1) of Ginseng Radix Rubra and Vitis Fructus water extracts [GVW(1:1)], the mixture (1:3) of Ginseng Radix Rubra and Vitis Fructus water extracts [GVW(1:3)], 40% ethyl alcohol extracts of Ginseng Radix Rubra (GE), the mixture (1:1) of Ginseng Radix Rubra and Vitis Fructus 40% ethyl alcohol extracts [GVE(1:1)] and the mixture (1:3) of Ginseng Radix Rubra and Vitis Fructus 40% ethyl alcohol extracts [GVE(1:3)] were administered p.o. once a day for 7 days, respectively. GVW(1:1) and GVW(1:3) decreased the viability of thymocytes increased by GW, but GVE(1:1) and GVE(1:3) increased the viability of thymocytes decreased by GE. GVW(1:1) and GVW(1:3) increased the viability of splenocytes decreased by GW or GE. Also, GVW(1:1) and GVE(1:1) enhanced the population of helper T cell in thymocytes, and GVE(1:1) and GVE(1:3) decreased the population of cytotoxic T cells increased by GE. Furthermore, GVW(1:1), GVW(1:3), GVE(1:1) and GVE(1:3) enhanced the population of $B220^+$ cells decreased by GW or GE, and decreased the population of $Thyl^+$ cells increased by GW or GE, and decreased the population of splenic $CD4^+$ cells increased by GW or GE. In addition, GVW(1:1) and GVW(1:3) decreased the phagocytic activity and the production of nitric oxide in peritoneal macrophages increased by GW, but GVE(1:1) and GVE(1:3) enhanced the phagocytic activity and the production of nitric oxide in peritoneal macrophages decreased by GE. These results suggest that Vitis Fructus has an regulative action on immune response of Ginseng Radix Rubra.
교량의 내구성과 설계수명 평가에 있어 대형화물차와 같은 중차량의 총중량 크기와 분포 특성은 큰 영향을 미치며, 총중량의 특성은 WIM 시스템에서의 측정 데이터를 활용하여 파악하고 있다. 고속도로상에 설치된 고속 WIM 시스템을 통해 측정된 중차량의 분포를 분석한 결과, 대부분의 중차량은 7종, 10종, 12종 화물차에서 발생하였다. 이들 화물차의 전체적인 총중량 분포와 상위 총중량 분포에 대한 확률분포 모델을 추정하였다. 전체적인 총중량 분포는 정규확률 분포에 근접하는 것으로 분석되었으며, 상위 10% 데이터는 극치분포의 하나인 Weibull 3 확률분포에 가장 높은 적합도를 갖는 것으로 나타났다.
Traffic load and volume is one of the most important physical quantities for bridge safety evaluation and maintenance strategies formulation. This paper aims to conduct the statistical analysis of traffic volume information and the multimodal modeling of gross vehicle weight (GVW) based on the monitoring data obtained from the weigh-in-motion (WIM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. A genetic algorithm (GA)-based mixture parameter estimation approach is developed for derivation of the unknown mixture parameters in mixed distribution models. The statistical analysis of one-year WIM data is firstly performed according to the vehicle type, single axle weight, and GVW. The probability density function (PDF) and cumulative distribution function (CDF) of the GVW data of selected vehicle types are then formulated by use of three kinds of finite mixed distributions (normal, lognormal and Weibull). The mixture parameters are determined by use of the proposed GA-based method. The results indicate that the stochastic properties of the GVW data acquired from the field-instrumented WIM sensors are effectively characterized by the method of finite mixture distributions in conjunction with the proposed GA-based mixture parameter identification algorithm. Moreover, it is revealed that the Weibull mixture distribution is relatively superior in modeling of the WIM data on the basis of the calculated Akaike's information criterion (AIC) values.
국토교통부에서는 교통약자의 이동 편의 증진을 위하여 승하차에 편리한 저상버스를 도입하였다. 표준모델로 고시된 저상버스는 11 m 급, 압축천연가스(CNG, Compressed Natural Gas)를 사용하는 차량으로 개발되었다. 11 m 급 저상버스는 길이 좁은 농어촌 및 산간지역 도로여건에서의 운행과, CNG 연료의 특성상 충전시설의 한계로 인하여 연료보급의 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국토교통부에서 교통약자의 이동편의 증진을 위해 진행하는 중형저상버스 표준모델 기술개발 과제의 일환으로 (주)타타대우상용차에서 제작한 LF-40을 대상으로 공차(CVW, Curb Vehicle Weight), 반적차(HVW, Half Vehicle Weight), 적차(GVW, Gross Vehicle Weight) 3가지 중량조건으로 실도로 타행주행을 통하여 주행저항 값을 취득하였고, WHVC, NIER-06, 복합 에너지 소비효율 측정 대상차량 외 차량의 에너지 소비 효율을 측정하기 위한 시험 방법인 정속주행 (60 km/h)모드를 사용하였다. 시험 결과 공차상태의 연비가 가장 좋았으며, 대표적으로 WHVC 모드에서는 공차대비 반적차는 3.5 %, 공차대비 적차는 12 % 연비소모율의 차이를 보였다. 60 km/h 정속 주행모드에서는 다른 시험모드와 다르게 공차보다 반적차의 연비가 높은 것으로 측정되었다. 추후 배출가스 데이터의 분석이 필요할 것으로 판단된다.
The purpose of this study is know the fuel economy of difference tractive resistance calculation methods on light duty low-floor bus. Two tractive resistance calculation methods(coastdown test and JFCM conversion formula) are tested to understand the difference of fuel economy. JFCM was developed for fuel economy regulations of heavy duty vehicle. That show a big difference as a result of the calculation using coastdown test and JFCM conversion formula. The difference of the tractive resistance affects the fuel economy.
In Korea, Medium-duty trucks are classified into GVW (Gross Vehicle Weight) 3.5~10tons. MDTs are mostly used for logistics or delivery between regions. There have been studied on diesel fuel vehicles for SUVs(Sports Utility Vehicle) or light-duty trucks. But MDTs have been not studied. Therefore, this study have been used MDTs for characteristic exhaust emission. Test was carried out using the certification test mode (NEDC, New European Driving cycle) and the NIER mode in chassis dynamometer of the MDTs. And emission gas was analyzed for PN (Particulate Number), PN size distribution and aldehydes, VOCs (Volatile Organic Compounds), PAHs (Polycyclic Aromatic Hydrocarbons). This paper concluded that EURO-IV trucks produced more MSATs than EURO V trucks. Depending on the engine temperature, more MSATs were generated in cold temperature than in the hot start operation. However, the driving speed, the opposite results was obtained.
The aim of this paper is to simply present live load factor calculation methodology formulation with the addition of a simple new future load projection procedure to previously proposed two methods. For this purpose, Oregon Weigh-in-Motion (WIM) data were used to calculate live load factors by using WIM data. These factors were calculated with two different approaches and by presenting new simple modifications in these methods. A very simple future load projection method is presented in this paper. Using four different WIM sites with different average daily truck traffic (ADTT) volume, and all year data, live load factors were obtained. The live load factors, were proposed as a function of ADTT. ADTT values of these sites correspond to three different levels which are approximately ADTT= 5,000, ADTT = 1,500 and ADTT ≤ 500 cases. WIM data for a full year were used from each site in the calibration procedure. Load effects were projected into the future for the different span lengths considering five-year evaluation period and seventy-five-years design life. The live load factor for ADTT=5,000, AASHTO HS20 loading case and five-year evaluation period was obtained as 1.8. In the second approach, the methodology established in the Manual for Bridge Evaluation (MBE) was used to calibrate the live load factors. It was obtained that the calculated live load factors were smaller than those in the MBE specifications, and smaller than those used in the initial calibration which did not convert to the gross vehicle weight (GVW) into truck type 3S2 defined by AASHTO equivalents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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