Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.21
no.5
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pp.413-419
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2008
Deterministic design optimization (DO) does not explicitly deal with a variety of factors from inherent randomness and uncertainties. Reliability based design optimization(RBDO) is necessary to use in engineering systems in order to guarantee quality and performance of product. In this paper, design variables are considered as random variables. Standard deviation according to change of design variables have changed as much as coefficient of variation. And, if the standard deviation is error of manufacturing, standard deviation-mean relation is concave form. We obtain reliability index using advanced first order second moment method(AFOSM). This paper is examined by solving two examples and the results are compares with DO, RBDO and suggested RBDO.
The growing use of unprotected or partially protected steelwork in buildings has caused a lively debate regarding the safety of this form of construction. A good deal of recent research has indicated that steel members have a substantial inherent ability to resist fire so that additional fire protection can be either reduced or eliminated completely. A performance based philosophy also extends the study into the effect of structural continuity and the performance of the whole structural totality. As part of the structural system, thermal expansion during the heating phase or contraction during the cooling phase in most beams is likely to be restrained by adjacent parts of the whole system or sub-frame assembly due to compartmentation. This has not been properly addressed before. This paper describes an experimental programme in which unprotected steel beams were tested under load while it is restrained between two columns and additional horizontal restraints with particular concern on the effect of catenary action in the beams when subjected to large deflection at very high temperature. This paper also presents a three-dimensional mathematical modelling, based on the finite element method, of the series of fire tests on the part-frame. The complete analysis starts with an evaluation of temperature distribution in the structure at various time levels. It is followed by a detail 3-D finite element analysis on its structural response as a result of the changing temperature distribution. The principal part of the analysis makes use of an existing finite element package FEAST. The effect of columns being fire-protected and the beam being axially restrained has been modelled adequately in terms of their thermal and structural responses. The consequence of the beam being restrained is that the axial force in the restrained beam starts as a compression, which increases gradually up to a point when the material has deteriorated to such a level that the beam deflects excessively. The axial compression force drops rapidly and changes into a tension force leading to a catenary action, which slows down the beam deflection from running away. Design engineers will be benefited with the consideration of the catenary action.
Copper pollution around the world has caused serious public health problems recently. The heavy metal adsorption on traditional membranes from wastewater is limited by material properties. Different adsorptive materials are embedded in the membrane matrix and act as the adsorbent for the heavy metal. The carbonized leaf powder has been proven as an effective adsorbent material in removing aqueous Cu(II) because of its relative high specific surface area and inherent beneficial groups such as amine, carboxyl and phosphate after carbonization process. Factors affecting the adsorption of Cu(II) include: adsorbent dosage, initial Cu(II) concentration, solution pH, temperature and duration. The kinetics data fit well with the pseudo-first order kinetics and the pseudo-second order kinetics model. The thermodynamic behavior reveals the endothermic and spontaneous nature of the adsorption. The adsorption isotherm curve fits Sips model well, and the adsorption capacity was determined at 61.77 mg/g. Based on D-R model, the adsorption was predominated by the form of physical adsorption under lower temperatures, while the increased temperature motivated the form of chemical adsorption such as ion-exchange reaction. According to the analysis towards the mechanism, the chemical adsorption process occurs mainly among amine, carbonate, phosphate and copper ions or other surface adsorption. This hypothesis is confirmed by FT-IR test and XRD spectra as well as the predicted parameters calculated based on D-R model.
Lead alloy is used as coolant in Lead-based cooled Fast Reactor (LFR). The natural characteristics of lead alloy are combined with the simple structural design of LFR. This constitutes the inherent safety characteristics of LFR. The main work of this paper is to take the main coolant pump (MCP) in the lead-cooled fast reactor (LFR) as the research object, and to study the flow pattern distribution of the internal flow field under the reverse rotation pump condition, the reverse rotation positive-flow braking condition and the reverse rotation negative-flow braking condition. In this paper, the double-outlet volute type and the space guide vane are selected as the potential designs of the CLEAR-I MCP. In this paper, the CFD method is used to study the potential reverse accident of the MCP. It is found that the highest flow velocity in the impeller appears at the impeller outlet, and the Q-H curves of the two design programs basically coincide. The space guide vane type MCP has better hydraulic performance under the reverse rotation positive-flow condition, the Q-H curves of the two designs gradually separate with increasing flow rate, and the maximum flow velocity inside the space guide vane type MCP is obviously lower than that of the double-outlet volute type. For the reverse rotation test of MCP, only the condition of the forward rotating pump of the main coolant pump is tested and verified. For the simulation of the MCP in LBE medium, it proved that the turbulence model and basic settings selected in the simulation are reliable.
The number of cable-stayed bridges has been increasing worldwide, causing issues in maintaining the structural safety and integrity of bridges. The stay cable, one of the most critical members in cable-stayed bridges, is vulnerable to wind-induced vibrations owing to its inherent low damping capacity. Thus, vibration mitigation of stay cables has been an important issue both in academia and practice. While a semi-active control scheme shows effective vibration reduction compared to a passive control scheme, real-world applications are quite limited because it requires complicated equipment, including for data acquisition, and power supply. This study aims to develop an Arduino-based integrated cable vibration control system implementing a semi-active control algorithm. The integrated control system is built on the low-cost, low-power Arduino platform, embedding a semi-active control algorithm. A MEMS accelerometer is installed in the platform to conduct a state feedback for the semi-active control. The Linear Quadratic Gaussian control is applied to estimate a cable state and obtain a control gain, and the clipped optimal algorithm is implemented to control the damping device. This study selects the magnetorheological damper as a semi-active damping device, controlled by the proposed control system. The developed integrated system is applied to a laboratory size cable with a series of experimental studies for identifying the effect of the system on cable vibration reduction. The semi-active control embedded in the integrated system is compared with free and passive mode cases and is shown to reduce the vibration of stay-cables effectively.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.2
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pp.137-148
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2021
This study sought for an improvement plan of the overall preventive activity of Korean Citizen-Corps-Active-In-Disaster(CAIND) by utilizing the fact that The fire-fighters, who are focusing on social disaster response works, are surveyed for their awareness of the vivid expertise to Korean CAIND. This group is defined as the assistant organization in law about disaster prevention which, the local residents willingly made to handle the situation of disaster occurrence. Since the characteristics of volunteer activities are also inherent, related issues are also reviewed at the same time to resolve any unclear arguments by disaster prevention activity characteristics of Korean Citizen Corps Active in Disaster. Through the results, the study provided three major suggestions for an improvement plan. The results of the study are as follows: First, the quota management system of Korean CAIND that considers the characteristics of rural areas should be actively supplemented. Second, the current reward system for Korean CAIND activities at large disaster sites should be surely improved. Third, the current education and training system of Korean CAIND to satisfy regional conditions should be newly established. The results of this study are largely expected to be utilized as a basic data to develop Korean CAIND in the future.
Background: The primary indication for using long-acting anesthetics in dentistry is extensive dental procedures that require pulpal anesthesia beyond 90 min and management of postoperative pain. Ropivacaine is an amide local anesthetic that is available at various concentrations with inherent vasoconstrictive properties at low concentrations. Ropivacaine has a 75% greater margin of safety than bupivacaine. Ropivacaine can be a good alternative to bupivacaine as a local anesthetic in dental implant surgery as it provides a longer duration of both pulpal and soft tissue anesthesia after mandibular nerve block and lowers CNS and cardiovascular toxicity. This study aimed to evaluate and compare the clinical efficacy of ropivacaine and lignocaine for implant surgery anesthesia. Methods: Fifteen patients with bilateral edentulous sites indicated for implant placement were recruited for this study. Patients aged 20-60 years of both sexes were randomly recruited. Thirty implant placements were performed in the test and control groups using ropivacaine and lignocaine with adrenaline as local anesthetics, respectively. Results: The results were analyzed statistically. The duration of anesthesia was significantly higher in the test group than in the control group. Ropivacaine was found to be superior to lignocaine in terms of the quality of anesthesia. The comparison of mean visual analog scale scores showed ropivacaine to have better anesthetic and analgesic effects than the control group. Conclusion: Ropivacaine 0.75% provides a significantly longer duration of anesthesia than lignocaine 2% with adrenaline. Ropivacaine 0.75% decreased intraoperative and postoperative analgesia compared to lignocaine 2% with adrenaline. Hence, ropivacaine 0.75% can be used as an alternative to lignocaine in implant surgeries and other intraoral surgical procedures that require a longer duration of anesthesia and analgesia.
In this work, a multivariate time-series machine learning meta-model is developed to predict the transient response of a typical nuclear power plant (NPP) undergoing a steam generator tube rupture (SGTR). The model employs Recurrent Neural Networks (RNNs), including the Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a hybrid CNN-LSTM model. To address the uncertainty inherent in such predictions, a Bayesian Neural Network (BNN) was implemented. The models were trained using a database generated by the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) methodology; coupling the thermal hydraulics code, RELAP5/SCDAP/MOD3.4 to the statistical tool, DAKOTA, to predict the variation in system response under various operational and phenomenological uncertainties. The RNN models successfully captures the underlying characteristics of the data with reasonable accuracy, and the BNN-LSTM approach offers an additional layer of insight into the level of uncertainty associated with the predictions. The results demonstrate that LSTM outperforms GRU, while the hybrid CNN-LSTM model is computationally the most efficient. This study aims to gain a better understanding of the capabilities and limitations of machine learning models in the context of nuclear safety. By expanding the application of ML models to more severe accident scenarios, where operators are under extreme stress and prone to errors, ML models can provide valuable support and act as expert systems to assist in decision-making while minimizing the chances of human error.
This investigation delves into the adverse repercussions stemming from the impact of arsenic on steel pipes concealed within soil designated for rice cultivation. Simultaneously, the study aims to ascertain effective techniques for detecting arsenic in the soil and to provide strategies for mitigating the corrosion of steel pipes. The realm of nanotechnology presents promising avenues for addressing the intricate intersection of renewable energy, oil, and environmental pollution from a novel perspective. Nanostructured materials, characterized by distinct chemical and physical attributes, unveil novel pathways for pioneering materials that exert a substantial impact across diverse realms of food production, storage, packaging, and quality control. Within the scope of the food industry, the scope of nanotechnology encompasses processes, storage methodologies, packaging paradigms, and safeguards to ensure the safety of consumables. Of particular note, silver nanoparticles, in addition to their commendable antibacterial efficacy, boast anti-fungal and anti-inflammatory prowess, environmental compatibility, minimal irritability and allergenicity, resilience to microbial antagonism, thermal stability, and robustness. Confronting the pressing issue of arsenic contamination within both environmental settings and the food supply is of paramount importance to preserve public health and ecological equilibrium. In response, this study introduces detection kits predicated upon silver nanoparticles, providing an expeditious and economically feasible avenue for identifying arsenic concentrations ranging from 0.5 to 3 ppm within rice. Subsequent quantification employs Hydride Atomic Absorption Spectroscopy (HG-AAS), which features a detection threshold of 0.05 ㎍/l. A salient advantage inherent in the HG-AAS methodology lies in its capacity to segregate analytes from the sample matrix, thereby significantly reducing instances of spectral interference. Importantly, the presence of arsenic in the soil beneath rice cultivation establishes a causative link to steel pipe corrosion, with potential consequences extending to food contamination-an intricate facet embedded within the broader tapestry of renewable energy, oil, and environmental pollution.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.4
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pp.757-761
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2024
The need to acquire a multi-mission modular ship to carry out the mosaic warfare of modern warfare is increasing. In such a modular ship, not only domestic R&D equipment/systems but also an manned/unmanned complex system purchased overseas must be mounted together. In order to successfully design/construction a multi-mission modular prototype battle ship and turn it into timely power, it is necessary to apply a new technology so that it can be installed flexibly in a limited space and time. However, the existing welding installation method not only limits flexibility in design/construction due to safety problems, but also has an inherent problem that the cost and time required to correct defects and supplements are excessive. Therefore, this study introduces the current status of next-generation installation devices developed/applied in the advanced navy and the field demonstration results applied to battle ships to provide flexibility in this respect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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