As the train run through the tunnels, especially at high speed, pressure shock developed by the running train gives the influence on the pressure fluctuation inside the tunnel and consequently, inside the car. This pressure changes and pressure gradient is closely related with the tunnel section, train speed, air tightness of the train, length of the tunnel, etc. This study includes the analysis of the pressure behavior at the varied train speed and tunnel length. The results show that train speed affects the pressure gradient inside the car almost linearly, and that there exist the critical tunnel lengths that gives the maximum value of pressure change and pressure gradient, respectively.
본 연구에서는 효교리 지역에서 지형 경사가 다른 2개 구간을 설정하여 구간별 수리경사를 산정하고 지형 경사와 강우에 따른 수리경사 변동을 분석하였다. 연구부지 내 모든 지하수공에서 강우량이 증가할수록 지하수위가 상승하는 것으로 나타났으며, 지하수위 상승량은 지하수공의 고도가 높을수록 작았다. 연구부지 내 수리경사의 변동은 지형 경사가 급한 구간에서는 크고 지형 경사가 완만하면 작았다. 강우에 의한 수리경사 변동은 지형 경사가 급한 구간에서는 강우에 의한 영향성이 높았으며, 지형 경사가 완만한 구간에서는 강우에 의한 영향성이 낮았다. 본 연구를 통해 자유면 대수층에서 수리경사 변동은 지형 경사와 강우에 의한 복합적인 영향으로 나타남을 알 수 있었다.
Learning behaviors of a radial basis function network (RBFN) using a singular value decomposition (SVD) and stochastic gradient (SG) algorithm, together named RBF-SVD-SG, for odor sensing systems are analyzed, and a fast training method is proposed. RBF input data is from a conducting polymer sensor array. It is revealed in this paper that the SG algorithm for the fine-tuning of centers and widths still shows ill-behaving learning results when a sufficiently small convergence coefficient is not used. Since the tuning of centers in RBFN plays a dominant role in the performance of RBFN odor sensing systems, our analysis is focused on the center-gradient variance of the RBFN-SVD-SG algorithm. We found analytically that the steadystate weight fluctuation and large values of a convergence coefficient can lead to an increase in variance of the center-gradient estimate. Based on this analysis, we propose to use the least mean square algorithm instead of SVD in adjusting the weight for stable steady-state weight behavior. Experimental results of the proposed algorithm have shown faster learning speed and better classification performance.
The present study conducts a thorough analysis of thermal vibrations in functionally graded porous nanocomposite beams within a thermal setting. Investigating the temperature-dependent material properties of these beams, which continuously vary across their thickness in accordance with a power-law function, a finite element approach is developed. This approach utilizes a nonlocal strain gradient theory and accounts for a linear temperature rise. The analysis employs four different patterns of porosity distribution to characterize the functionally graded porous materials. A novel two-variable shear deformation beam nonlocal strain gradient theory, based on trigonometric functions, is introduced to examine the combined effects of nonlocal stress and strain gradient on these beams. The derived governing equations are solved through a 3-nodes beam element. A comprehensive parametric study delves into the influence of structural parameters, such as thicknessratio, beam length, nonlocal scale parameter, and strain gradient parameter. Furthermore, the study explores the impact of thermal effects, porosity distribution forms, and material distribution profiles on the free vibration of temperature-dependent FG nanobeams. The results reveal the substantial influence of these effects on the vibration behavior of functionally graded nanobeams under thermal conditions. This research presents a finite element approach to examine the thermo-mechanical behavior of nonlocal temperature-dependent FG nanobeams, filling the gap where analytical results are unavailable.
Carboxylic acid group gradient surface where the density of carboxylic acid groups changes gradually along the sample length was prepared. Carboxylic acid group gradient surface was produced by the treatment of low density polyethylene sheet using a corona with gradually increasing power, followed by the grad polymerization of acrylic acid. The prepared gradient surface was characterized by the measurement of water contact angle, Fourier-transform infrared spectroscopy in the attenuated total reflectance mode, and electron spectroscopy for chemical analysis.
The microbial community during composting of gargage was analyzed using 16S rDNA PCR - DGCE (denaturing gradient gel electrophoresis). Pseudomonas spp. was found throughout the process, and thermophilic Bacillus spp. was dominated at the thermophilic stage. Six thermophilic bacteria were isolated and identified as B. caldoxylolyticus, B. thermoalkalophilus, and B. thermodenitrificans.
We consider the nite volume element method for elliptic problems using isoparametric bilinear elements on quadrilateral meshes. A gradient recovery method is presented by using the patch interpolation technique. Based on some superclose estimates, we prove that the recovered gradient $R({\nabla}u_h)$ possesses the superconvergence: ${\parallel}{\nabla}u-R({\nabla}u_h){\parallel}=O(h^2){\parallel}u{\parallel}_3$. Finally, some numerical examples are provided to illustrate our theoretical analysis.
We are concerned with optimization methods for the $L^2$-Wasserstein least squares problem of Gaussian measures (alternatively the n-coupling problem). Based on its equivalent form on the convex cone of positive definite matrices of fixed size and the strict convexity of the variance function, we are able to present an implementable (accelerated) gradient method for finding the unique minimizer. Its global convergence rate analysis is provided according to the derived upper bound of Lipschitz constants of the gradient function.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제24권4호
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pp.331-350
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2020
Exploding gradient is a widely known problem in training recurrent neural networks. The explosion problem has often been coped with cutting off the gradient norm by some fixed value. However, this strategy, commonly referred to norm clipping, is an ad hoc approach to attenuate the explosion. In this research, we opt to view the problem from a different perspective, the discrete-time optimal control with infinite horizon for a better understanding of the problem. Through this perspective, we fathom the region at which gradient explosion occurs. Based on the analysis, we introduce a gradient-explosion-free algorithm that keeps the training process away from the region. Numerical tests show that this algorithm is at least three times faster than the clipping strategy.
현재 토양 생태에서 토양미생물은 유기물 분해, 질소 순환, 식물의 질소 이용 등 중요한 역할을 하고 있어, 토양 내 미생물 다양성을 분석하기 위한 연구는 지속적으로 진행되어 오고 있다. 본 연구에서는 논 토양의 미생물 생태 다양성을 조사하기 위한 효과적인 방법으로 denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE)를 적용하고자 본 연구를 수행하였다. 논 토양 미생물의 DNA를 분리하기 위하여 lysis buffer method, skim milk bead method, sodium phosphate buffer method, Epicentre SoilMaster DNA extraction kit (Epicentre, USA), Mo Bio PowerSoil kit (Mo Bio, USA)를 이용하여 토양 내 gDNA 최적 추출방법을 확인하였다. 그 결과 Mo Bio PowerSoil kit를 사용하였을 때 Shannon 다양성지수가 세균 3.3870, 진균 3.6254으로 미생물 다양성 분석시에 가장 효과적이었다. DGGE 분석을 위한 조건은 세균의 경우 6% polyacylamide gel, 45-60% denaturing gradient였고, 진균의 경우 6% polyacrylamide gel, 45-80% denaturing gradient에서 최적 분석조건을 보였다. 위의 분석법을 적용하여 논 토양내의 미생물 군집의 변화를 살펴보면 시간의 변화 요인에 의해 미생물 변화가 일어나는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 사용된 DGGE 분석법을 통해 논토양 미생물의 분석 가능성을 제시 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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