Montuori, Rosario;Gabbianelli, Giammaria;Nastri, Elide;Simoncelli, Marco
Steel and Composite Structures
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제32권1호
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pp.1-19
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2019
The aim of the paper is the prediction of the seismic collapse mode of steel storage pallet racks under seismic loads. The attention paid by the researchers on the behaviour of the industrial steel storage pallets racks is increased over the years thanks to their high dead-to-live load ratio. In fact, these structures, generally made by cold-formed thin-walled profiles, present very low structural costs but can support large and expensive loads. The paper presents a prediction of the seismic collapse modes of multi-storey racks. The analysis of the possible collapse modes has been made by an approach based on the kinematic theorem of plastic collapse extended to the second order effects by means of the concept of collapse mechanism equilibrium curve. In this way, the dissipative behaviour of racks is determined with a simpler method than the pushover analysis. Parametric analyses have been performed on 24 racks, differing for the geometric layout and cross-section of the components, designed in according to the EN16618 and EN15512 requirements. The obtained results have highlighted that, in all the considered cases, the global collapse mechanism, that is the safest one, never develops, leading to a dangerous situation that must be avoided to preserve the structure during a seismic event. Although the studied racks follow all the codes prescriptions, the development of a dissipative collapse mechanism is not achieved. In addition, also the variability of load distribution has been considered, reflecting the different pallet positions assumed during the in-service life of the racks, to point out its influence on the collapse mechanism. The information carried out from the paper can be very useful for designers and manufacturers because it allows to better understand the racks behaviour in seismic load condition.
Objective: We evaluated the effect of various patient characteristics and time-density curve (TDC)-factors on the test bolus-affected vessel enhancement on coronary computed tomography angiography (CCTA). We also assessed the value of generalized linear regression models (GLMs) for predicting enhancement on CCTA. Materials and Methods: We performed univariate and multivariate regression analysis to evaluate the effect of patient characteristics and to compare contrast enhancement per gram of iodine on test bolus (${\Delta}HUTEST$) and CCTA (${\Delta}HUCCTA$). We developed GLMs to predict ${\Delta}HUCCTA$. GLMs including independent variables were validated with 6-fold cross-validation using the correlation coefficient and Bland-Altman analysis. Results: In multivariate analysis, only total body weight (TBW) and ${\Delta}HUTEST$ maintained their independent predictive value (p < 0.001). In validation analysis, the highest correlation coefficient between ${\Delta}HUCCTA$ and the prediction values was seen in the GLM (r = 0.75), followed by TDC (r = 0.69) and TBW (r = 0.62). The lowest Bland-Altman limit of agreement was observed with GLM-3 (mean difference, $-0.0{\pm}5.1$ Hounsfield units/grams of iodine [HU/gI]; 95% confidence interval [CI], -10.1, 10.1), followed by ${\Delta}HUCCTA$ ($-0.0{\pm}5.9HU/gI$; 95% CI, -11.9, 11.9) and TBW ($1.1{\pm}6.2HU/gI$; 95% CI, -11.2, 13.4). Conclusion: We demonstrated that the patient's TBW and ${\Delta}HUTEST$ significantly affected contrast enhancement on CCTA images and that the combined use of clinical information and test bolus results is useful for predicting aortic enhancement.
In long freight trains, there is a brake time delay in neighboring freight cars, which causes damage and fractures in the couplers, especially at their knuckle. A problem in the couplers of the cars can cause derailment and damages of human life and property. In this study, maximum forces on the couplers are studied when a long freight car brakes with the brake delay time and coupler gap. We make a dynamic model of 50 freight cars and couplers, applying contact between the couplers and a characteristic curve to express the force and displacement of the buffers using SIMPACK, which is a multi-body dynamics program. We use EN 14531-2, which is a standard of freight car brakes, to verify the dynamic model. Then, we compare the analyzed impact force with the coupler knuckle standard after applying the two carriages of a locomotive in the model based on the dispersed double head control system. The result shows that all coupler gap conditions satisfy the infinite lifetime of the material when the brake delay time is 0.1 second.
An experimental study was conducted on the wear and friction responses in sliding tests of a micro-textured surface on laser pattern (LP) steel as reduction gear material in electric guided vehicle. In this research, the friction characteristics of laser pattern steel under different micro texture density conditions were investigated. The friction tests were carried out at sliding speeds of 0.06 m/s to 0.34 m/s and at normal loads of 2 to 10 N. Photolithography method was used to create the dimples for surface texturing purpose. Four different specimens having different dimple densities of 10%, 12.5%, 15%, and 20% were observed respectively. In this research, friction conditions as shown in Stribeck curve were investigated. Furthermore, the microscopic surface was observed using scanning electron microscope. It was found that the dimple density had a significant role on the friction characteristics of laser pattern steel conditioned as reduction gear material in an agricultural vehicle. The duty number showed that the friction condition was hydrodynamic regime. The best performance was obtained from 12.5% dimple density with lowest friction coefficient achieved at 0.018771 under the velocity of 0.34 m/s and 10N load.
This study examined the residue of dl-methylephedrine hydrochloride (MEP) on the muscle of pigs administered orally with MEP 12 g/ton feed for seven consecutive days. Twenty healthy cross swine were administered MEP. Four treated animals were selected arbitrarily to be sacrificed at 1, 2, 3, 4, and 5 days after treatment. MEP residue concentrations in the muscle were determined by liquid chromatography coupled with tandem mass spectrometry. The drug was extracted from muscle samples using 10 mM ammonium formate in acetonitrile followed by clean-up with n-hexane. The analyte was separated on an XBridgeTM hydrophilic interaction liquid chromatography column using 10 mM ammonium formate in deionized distilled water and acetonitrile. The correlation coefficient (R2) of the calibration curve was 0.9974, and the limits of detection and quantification were 0.05 and 0.15 ㎍/kg, respectively. The recoveries at three spiking levels were 94.5-101.2%, and the relative Standard Deviations was less than 4.06%. In the MEP-treated group, MEP residues on one day post-treatment were below the maximum residue limit in the muscle. The developed method is sensitive and reliable for the detection of MEP in porcine muscle tissues. Furthermore, it exhibits low quantification limits for animal-derived food products destined for human consumption.
Background: The stem exclusion stage is a stage of forest development that is important for understanding the subsequent understory reinitiation stage and maturation stage during which horizontal heterogeneity is formed. Over the past 11 years (2009-2019), we observed a deciduous broad-leaved forest in the Albongbunji Basin in Ulleungdo, South Korea in its stem exclusion stage, where Fagus engleriana (Engler's beech) is the dominant species, thereby analyzing the changes in the structure (density and size distributions), function (biomass and species richness), and demographics. Results: The mean stem density data presented a bell-shaped curve with initially increasing, peaking, and subsequently decreasing trends in stem density over time, and the mean biomass data showed a sigmoidal pattern indicating that the rate of biomass accumulation slowed over time. Changes in the density and biomass of Fagus engleriana showed a similar trend to the changes in density and biomass at the community level, which is indicative of the strong influence of this species on the changing patterns of forest structure and function. Around 2015, a shift between recruitment and mortality rates was observed. Deterministic processes were the predominant cause of tree mortality in our study; however, soil deposition that began in 2017 in some of the quadrats resulted in an increase in the contribution of stochastic processes (15% in 2019) to tree mortality. The development of horizontal heterogeneity was observed in forest gaps. Conclusions: Our observations showed a dramatic shift between the recruitment and mortality rates in the stem exclusion stage, and that disturbance increases the uncertainty in forest development increases. The minor changes in species composition are likely linked to regional species pool and the limited role of the life-history strategy of species such as shade tolerance and habitat affinity. Our midterm records of ecological succession exhibited detailed demographic dynamics and contributed to the improvement of an ecological perspective in the stem exclusion stage.
Background: Gut microbiota mainly function in the biotransformation of primary ginsenosides into bioactive metabolites. Herein, we investigated the effects of three prebiotic fibers by targeting gut microbiota on the metabolism of ginsenoside Rb1 in vivo. Methods: Sprague Dawley rats were administered with ginsenoside Rb1 after a two-week prebiotic intervention of fructooligosaccharide, galactooligosaccharide, and fibersol-2, respectively. Pharmacokinetic analysis of ginsenoside Rb1 and its metabolites was performed, whilst the microbial composition and metabolic function of gut microbiota were examined by 16S rRNA gene amplicon and metagenomic shotgun sequencing. Results: The results showed that peak plasma concentration and area under concentration time curve of ginsenoside Rb1 and its intermediate metabolites, ginsenoside Rd, F2, and compound K (CK), in the prebiotic intervention groups were increased at various degrees compared with those in the control group. Gut microbiota dramatically responded to the prebiotic treatment at both taxonomical and functional levels. The abundance of Prevotella, which possesses potential function to hydrolyze ginsenoside Rb1 into CK, was significantly elevated in the three prebiotic groups (P < 0.05). The gut metagenomic analysis also revealed the functional gene enrichment for terpenoid/polyketide metabolism, glycolysis, gluconeogenesis, propanoate metabolism, etc. Conclusion: These findings imply that prebiotics may selectively promote the proliferation of certain bacterial stains with glycoside hydrolysis capacity, thereby, subsequently improving the biotransformation and bioavailability of primary ginsenosides in vivo.
Materials used for a reactor pressure vessel(RPV) are required high strength and toughness, which determine the safety margin and life of a reactor. Ni-Mo-Cr low alloy steel shows better mechanical properties than existing RPV steels due to higher Ni and Cr contents compared to the existing RPV steels. The present study focuses on effects of Ni, Cr contents on the cleavage fracture toughness of Ni-Mo-Cr low alloy steels in the transition temperature region. The fracture toughness was characterized by a 3-point bend test of precracked Charpy V-notch(PCVN) specimens based on ASTM E1921-08. The test results indicated that the fracture toughness was considerably improved with an increase of Ni and Cr contents. Especially, control of Cr content was more effective in improving fracture toughness than manipulating Ni content, though Charpy impact toughness was changed more extensively by adjusting Ni content. These differences between changes in the fracture toughness and that in the impact toughness were derived from microstructural features, such as martensite lath size and carbide precipitation behavior.
Herein, a series of g-C3N4 modified Bi2MoO6 nanocomposites using Bi2MoO6 and melamine as original materials are fabricated via sintering process. For presynthesis of Bi2MoO6 an ultrasonic-assisted hydrothermal technique is researched. The structure and composition of the nanocomposites are characterized by Raman spectroscopy, X-ray diffraction (XRD), and high-resolution field emission scanning electron microscopy (SEM). The improved photoelectrochemical properties are studied by photocurrent density, EIS, and amperometric i-t curve analysis. It is found that the structure of Bi2MoO6 nanoparticles remains intact, with good dispersion status. The as-prepared g-C3N4/Bi2MoO6 nanocomposites (BMC 5-9) are selected and investigated by SEM analysis, which inhibits special morphology consisting of Bi2MoO6 nanoparticles and some g-C3N4 nanosheets. The introduction of small sized g-C3N4 nanosheets in sample BMC 9 is effective to improve the charge separation and transfer efficiency, resulting in enhancing of the photoelectric behavior of Bi2MoO6. The improved photoelectronic behavior of g-C3N4/Bi2MoO6 may be attributed to enhanced charge separation efficiency, photocurrent stability, and fast electron transport pathways for some energy applications.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.159-166
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2022
Artificial Intelligence has stimulated every aspect of today's life. Human thinking quality is trying to be involved through digital tools in all research areas of the modern era. The education industry is also leveraging artificial intelligence magical power. Uses of digital technologies in pedagogical paradigms are being observed from the last century. The widespread involvement of artificial intelligence starts reshaping the educational landscape. Adaptive learning is an emerging pedagogical technique that uses computer-based algorithms, tools, and technologies for the learning process. These intelligent practices help at each learning curve stage, from content development to student's exam evaluation. The quality of information technology students and professionals training has also improved drastically with the involvement of artificial intelligence systems. In this paper, we will investigate adopted digital methods in the education sector so far. We will focus on intelligent techniques adopted for information technology students and professionals. Our literature review works on our proposed framework that entails four categories. These categories are communication between teacher and student, improved content design for computing course, evaluation of student's performance and intelligent agent. Our research will present the role of artificial intelligence in reshaping the educational process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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