이 연구는 탄소섬유쉬트-콘크리트 부착이음 실험 결과로부터 국부적인 부착모텔(부착응력-미끄럼 모델)을 결정하는 방법을 제안하고, 실제 실험 결과와 비교하여 이러한 부착 조건에 적용 기능한 부착모델을 제시한다. 부착모델의 형상은 임의의 곡선 형태를 고려할 수 있도록 디중선형곡선(multi-linear curve)으로 가정하였으며, 수치적인 방법으로 부착이음의 해를 계산하여 실험 결과와 오차를 최소화하는 방법으로 부착모델을 결정하였다. 이중선형곡선(bilinear curve)을 도입한 부착모델 역시 최적화를 수행하여 다중선형모텔과 비교하였다. 최적화의 대상은 동일 조건의 부착모텔에 대해 여러 실험체로부터 구한 극한하중-부착길이 곡선과 개별 실험체의 하중-변위 곡선이다. 최적화를 위한 정식화는 physical programming을 사용하였으며 최적화 방법은 유전알고리즘(genetic algorithm)을 이용하였다.
The paper presents the analysis of two groups of piles subjected to lateral loads incorporating the non-linear behaviour of soil. The finite element method is adopted for carrying out the parametric study of the pile groups. The pile is idealized as a one dimensional beam element, the pile cap as two dimensional plate elements and the soil as non-linear elastic springs using the p-y curves developed by Georgiadis et al. (1992). Two groups of piles, embedded in a cohesive soil, involving two and three piles in series and parallel arrangement thereof are considered. The response of the pile groups is found to be significantly affected by the parameters such as the spacing between the piles, the number of piles in a group and the orientation of the lateral load. The non-linear response of the system is, further, compared with the one by Chore et al. (2012) obtained by the analysis of a system to the present one, except that the soil is assumed to be linear elastic. From the comparison, it is observed that the non-linearity of soil is found to increase the top displacement of the pile group in the range of 66.4%-145.6%, while decreasing the fixed moments in the range of 2% to 20% and the positive moments in the range of 54% to 57%.
Linear motor feed drive systems have been broadly used in machine tools or precision automatic feed systems. Recently, modem machine tools require high speed and high precision feed drive system to achieve high productivity. Unfortunately, a feed drive system, even though it was optimum designed, may experience severe transient vibrations during high-speed operation if its feed rate control is unsuitable. A rough feed rate curve having discontinuity in its acceleration profile causes a serious vibration problem in the feed slides system. This paper presents a feed rate optimization of a machine tool feed slide system, which is driven by a linear motor, for its minimum vibrations. Firstly, a 4-degree-of-freedom lumped parameter model is proposed for the vibration analysis of a linear motor driven machine tool feed drive system. Next, a feed rate optimization of the feed slide is carried out for minimum vibrations. The feed rate curve optimization strategy is to find out the most appropriate acceleration profile with jerk continuity. Of course, the optimized feed rate should approximate to the desired one as possible. A genetic algorithm with variable penalty function was used in this feed rate optimization.
With the opening of the small power brokerage business market in December 2018, the small power trading market has started in Korea. Operators must submit the day-ahead estimates of power output and receive incentives based on its accuracy. Therefore, the accuracy of power generation forecasts is directly affects profits of the operators. The forecasting process for power generation can be divided into two procedure. The first is to forecast solar irradiation and the second is to transform forecasted solar irradiation into power generation. There are two methods for transformation. One is to simulate with physical model, and another is to use regression model. In this study, we found the best-fit regression model by analyzing hourly data of PV output and solar irradiation data during three years for 242 PV plants in Korea. The best model was not a linear model, but a sigmoidal model and specifically a Gompertz model. The combined linear regression and Gompertz curve was proposed because a the curve has non-zero y-intercept. As the result, R2 and RMSE between observed data and the curve was significantly reduced.
This paper suggests a new criterion for testing the general linear hypothesis about coefficients in multivariate growth curve model. It is developed from a Bayesian point of view using the highest posterior density region methodology. Likelihood ratio test criterion(LRTC) by Khatri(1966) results as an approximate special case. It is shown that under the simple case of vague prior distribution for the multivariate normal parameters a LRTC-like criterion results; but the degrees of freedom are lower, so the suggested test criterion yields more conservative test than is warranted by the classical LRTC, a result analogous to that of Berger and Sellke(1987). Moreover, more general(non-vague) prior distributions will generate a richer class of tests than were previously available.
An algorithm is proposed to find a stable rational function, which is frequently used in the linear system theory, by curve-fitting a given data. This problem is essentially a nonolinear optimization problem. In order to converge faster to the solution, the following method is used. First, the coefficients of the denominator polynomial are fixed and only the coefficients of the numerator polynomial are adjusted by its linear relationships. Then the coefficients of the numerator are fixed and the coefficients of the denominator polynomial are adjusted by nonlinear programming. This whole process is repeated until a convergent solution is found. The solution obtained by this method converges better than by other algorithms and its versatility is demonstrated by applying it to the design of a feedback control system and a low pass filter.
This paper describes the optimization problem of real power rescheduling and present an algorithm based linear programming for studying the load-shedding and generation reallocation problem when a portion of the transmission system is disabled and at power flow solution cannot be obtained for the overload of some lines. And in case initial is infeasible, solution could not be converge. So this paper gives an algorithm being lie infeasible quantities within limit. The paper describes a LP-based algorithm to obtain the solution in power dispatch related to overload situations in power system and it is easily extened under various objective. The optimization procedures is based in linear programming with bounded variables and use the multi-segment curve method for a objective function and the validity of the algorithm is verified with two examples : 10-bus system and 57-bus system.
The non-linear least squares model(NLSM) has long been the standard technique used by hydrologists for constructing rating curves. The reasons for its adaptation are vague, and its appropriateness as a method of describing discharge measurement uncertainty has not been well investigated. It is shown in this paper that the classical method of NLSM can model only a very limited class of variance heterogeneity. Furthermore, this lack of flexibility often leads to unaccounted heteroscedasticity, resulting in dubious values for the rating curve parameters and estimated discharge. By introducing a heteroscedastic maximum likelihood model(HMLM), the variance heterogeneity is treated more generally. The maximum likelihood model stabilises the variance better than the NLSM approach, and thus is a more robust and appropriate way to fit a rating curve to a set of discharge measurements.
This study was carried out to investigate the soil water characteristic curve and prediction of void ratio with net stress and matric suction using the linear elastic and volumetric deformation analysis method on unsaturated silty. The unsaturated soil tests were conducted using a modified oedometer cell and specimens were prepared at water content 2 times of liquid limit and required void ratio. The axis translation technique was used to create the desired matric suctions in the samples. It is shown that soil water characteristic curve and volumetric water content were affected significantly by preconsolidation pressure. As a matric suction increases, the reduction ratio of void ratio was shown to considerably small. Also, the predicted and measured void ratio for unsaturated soils using the linear elastic and volumetric deformation analysis showed good agreement as net stress and matric suction increases.
Here we propose a new equation by which we can estimate the baseline for measuring the peak current of the reverse curve in a cyclic voltammogram. A similar equation already exists, but it is a linear algebraic equation that over-simplifies the voltammetric curve and may cause unpredictable errors when calculating the baseline. In our study, we find a quadratic algebraic equation that acceptably reflects the complexity included in a voltammetric curve. The equation is obtained from a laborious numerical analysis of cyclic voltammetry simulations using the finite element method, and not from the closed form of the mathematical equation. This equation is utilized to provide a virtual baseline current for the reverse peak current. We compare the results obtained using the old linear and new quadratic equations with the theoretical values in terms of errors to ascertain the degree to which accuracy is improved by the new equation. Finally, the equations are applied to practical cyclic voltammograms of ferricyanide in order to confirm the improved accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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