The purpose of this study was to qunatatively analyze the stress patterns induced in the abutment, superstructure, supporting bone and to determine the deflection of abutment and superstructure by appling occlusal force to natural teeth supported fixed prostheses and implant-supported fixed prostheses. The analysis has been conducted by using the two dimensional finite element method. The implant and natural tooth-supported bridge has a first molar pontic supported by mandibular second bicuspid and implant posterior retainer, which were rigidly(Model A) or flexible(Model B). The natural teeth-supported bridge has a first molar pontic supported by mandibular second bicuspid and second molar, which were rigidly splinted together(Model C). 63.5kg(Load P1) of localized load on central fossa of first molar pontic and 24kg(Load P2) of distributed load on each occlusal surface were applied respectively. 1. The coronal portion of premolar pontic and posterior abutment in fixed partial denture deflected inferiorly in order of Model B, Model C and Model A under Load P1 and Load P2. 2. Mesial displacement of the coronal portion of premolar showed in Model A, Model B and Model C under Load P1, but mesial displacement of that in Model B and distal displacement of that in Model A and Model C showed under Load P2. 3. Mesial displacement of the coronal portion of the pontic and distal displacement of the coronal portion of posterior abutment showed in Model A, Model B and Model C under Load P1 and Load P2. Displacement in the case of Model B was greater than that of Model A and Model C. 4. In the case Model A under Load P1 and Load P2, high stress apically was concentrated in the mesiocervical portion of the posterior abutment than in the disto-cervical portion of the premolar. 5. In the case of Model B under Load P1 and Load P2 high stress was concentrated in the case of the premolar than in that of posterior abutment and high stress especially was concentrated in the connected portion of pontic and posterior abutment. 6. In the case of Model C under Load P1 and Load P2, high stress was concentrated in the distal area of the cornal portion of premolar and the mesial area of the coronal portion of posterior abutment, and stress pattern was anteroposterially symmetric around the pontic. 7. Load P1 and Load P2 compared, stress magnitude was different but stress pattern was similar in Model A, Model B and Model C. 8. Under Load P1 and P2, stress magnitude in the mesial distal portion and the portion of root apex of the posterior abutment was in order of Model B, Model A and Model C.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권3호
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pp.893-901
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2008
The disconfirmation paradigm is the earliest researched and the most deeply researched of all the paradigms in marketing. Disconfirmation paradigm deals with the influence of expectation, perceived product performance, and the discord between the two on consumer satisfaction. The GAP-Model is based on the disconfirmation paradigm that tries to understand the effect of the gap between before purchase expectations and after purchase perceptions of the product performance on dependent variables such as customer satisfaction. The purpose of this research is to test whether regression coefficients of a P-Model(performance only model), an E-Model(expectation only model) and GAP(P-E)-Model are equivalent in explaining service value and loyalty. The Chow's F-Test is used to test the excellence of the 3 models. As a result of comparison and analysis, P-Model showed more excellence of service value and loyalty than E-Model or GAP-Model.
In this study, we designed a data-driven model to predict chlorophyll-a using M5P model tree and extreme learning machine (ELM). The Juksan weir in the Youngsan River has high chlorophyll-a, which is the primary indicator of algal bloom every year. Short-term algal bloom prediction is important for environmental management and ecological assessment. Two models were developed and evaluated for short-term algal bloom prediction. M5P is a classification and regression-analysis-based method, and ELM is a feed-forward neural network with fast learning using the least square estimate for regression. The dataset used in this study includes water temperature, rainfall, solar radiation, total nitrogen, total phosphorus, N/P ratio, and chlorophyll-a, which were collected on a daily basis from January 2013 to December 2016. The M5P model showed that the prediction model after one day had the highest performance power and dropped off rapidly starting with predictions after three days. Comparing the performance power of the ELM model with the M5P model, it was found that the performance power of the 1-7 d chlorophyll-a prediction model was higher. Moreover, in a period of rapidly increasing algal blooms, the ELM model showed higher accuracy than the M5P model.
Pile-supported structures are installed on saturated sloping grounds, where the ground stiffness may decrease due to liquefaction during earthquakes. Thus, it is important to consider saturated sloping ground and pile interactions. In this study, we conduct a centrifuge test of a pile-supported structure, and analyze the p-yp loops, p-yp loops provide the correlation between the lateral pile deflection (yp) and lateral soil resistance (p). In the dry sand model (UV67), the p-yp loops stiffness increased as ground depth increased, and the p-yp loops stiffness was larger by approximately three times when the pile moved to the upslope direction, compared with when it moved to the downslope direction. In contrast, no significant difference was observed in the stiffness with the ground depth and pile moving direction in the saturated sand model (SV69). Furthermore, we identify the unstable zone based on the result of the lateral soil resistance (p). In the case of the SV69 model, the maximum depth of the unstable zone is five times larger than that of the dry sand model, and it was found that the saturated sand model was affected significantly by kinematic forces due to slope failure.
The objectives of this study are to determine the behavior of simply supported skew RC slabs subjected to a point load. The p-version nonlinear skew RC FE model has been used. Integrals of Legendre polynomials are used for shape functions with p-level varying from 1 to 10. In the nonlinear formulation of this model, the material model is based on the Kupfer's yield criterion, hardening rule, and crushing condition and layered model is used through the thickness. The cracking behavior is modeled by a smeared crack model and the fixed crack approach is adopted as the crack model. It is shown that the proposed model is able to adequately predict the deflection and ultimate load of nonlinear skew RC slabs with respect to steel arrangements and steel ratios.
A procedure is established for combining a regression model and a time series model to fit to a set of autocorrelated data. This procedure is based on an iterative method to compute regression parameter estimates and time series parameter estimates simultaneously. The time series model which is discussed is basically AR(p) model, since MA(q) model or ARMA(p,q) model can be inverted to AR({$\infty$) model which can be approximated by AR(p) model. The procedure discussed in this articled is applied in general to any combination of regression model and time series model.
The new Laplace autoregressive model of order 2-NLAR92) studied by Dewald and Lewis (1985) is extended to the p-th order model-NLAR(p). A necessary and sufficient condition for the existence of an innovation sequence and a stationary ergodic NLAR(p) model is obtained. It is shown that the distribution of the innovation sequence is given by the probabilistic mixture of independent Laplace distributions and a degenrate distribution.
In this paper, an Adaptive Nonlinear Constrained Model Predictive Control (ANCMPC) is presented for a pH control in a fed-batch bio-reactor. The pH model is represented with Hammerstein Model. The static nonlinear part of Hammerstein model is described with the static pH model, and the dynamic linear part of the Hammerstein model is described with the CARIMA model. The parameters of the CARIMA model is estimated on-line with the input and output measurements of the system using a recursive least squares type of identi�cation algorithm. The e�ectiveness of the proposed controller is shown through simulations.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.273-281
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2009
갭모형은 구매전 기대와 구매후 성과 사이의 차이가 고객만족도와 같은 종속변수에 대한 영향을 이해하려는 기대불일치 패러다임에 근거한 것이다. 이러한 패러다임과는 달리 Bhote는 갭모형 대신에 곱모형을 제안하였다. 곱모형은 구매전 중요도와 구매후 성과를 곱하여 구하는 고객만족도지수에 근거한 것이다. 본 연구는 Bhote의 곱모형을 외식업에 적용한 것이다. 본 연구의 목적은 곱모형에 의한 외식업의 서비스품질의 5차원이 고객만족도, 재방문의도, 및 고객애호도를 설명하는 모형의 독립변수로 적합한지의 여부를 검정하는 것이다. 모형검정을 위해 회귀분석의 F-값이 활용되었다. 분석결과 곱모형은 적합한 것으로 나타났다.
The objective of this paper is to find the density, stiffness, and strength of truss-wall diamond corrugation model combined with pinwheel truss inside space. The truss-wall diamond corrugation (TDC) model is defined as a unit cell coming from solid-wall diamond corrugation (SDC) model. Pinwheel truss-wall diamond corrugation (P-TDC) model is made by TDC connected with pinwheel structure inside of the space. Derived ideal solutions of P-TDC is based on truss-wall and pinwheel truss model at first. And then it is compared with Gibson-Ashby's ideal solution. To validate the ideal solutions of the P-TDC, ABAQUS software is used to predict the density, strength, and stiffness, and then each of them are compared to the ideal solution of Gibson-Ashby with a log-log scale. Applied material property is stainless steel 304 because of having cost effectiveness. Applied parameters for P-TDC are 1 thru 5 mm diameter within fixed opening width as 4mm. In conclusion, the relative Young's modulus and relative yield strength of the P-TDC unit model is reasonable matched to the ideal expectations of the Gibson-Ashby's theory. In nearby future, P-TDC model is hoped to be applied to make sandwich core structure by advanced technologies such as 3D printing skills.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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