The capacity of pipelines to resist collapse under external pressure and bending moment is a major aspect of deepwater pipeline design. Existing design codes present interaction equations that quantify pipeline capacities under such loadings, although reasonably accurate, are based on empirical data fitting of the bending strain, and assumed simplistic interaction with external pressure collapse. The rational model for collapse of deepwater pipelines, which are relatively thick with a diameter-to-thickness ratio less than 40, provides a unique theoretical basis since it is derived from first principles such as force equilibrium and compatibility equations. This paper presents the rational model methodology and compares predicted results and recently published full scale experimental data on the subject. Predictive capabilities of the rational model are shown to be excellent. The methodology is extended for the problem of pipeline collapse under point load, longitudinal bending and external pressure. Due to its rational derivation and excellent prediction capabilities, it is recommended that design codes adopt the rational model methodology.
DO concentration in the aquatic system is important for the water quality management perspective. Water quality model uses available reaeration coefficient (K2) estimation equations in calculating DO, however, they might include inevitable uncertainty that the model output can be less reliable. In this study, the calibrated QUAL2E model for the Passaic River in New Jersey, U.S., was used to examine the effect of K2 estimation equation on the output DO concentration of the river. The model was run with six commonly used equations separately with all the other conditions remained same. The result showed that the output DO concentration profiles varied widely with different equations, and maximum difference was 4.96 mg/L for the same location which is unacceptably large. It implies that the development of reliable equation is required for proper water quality management. The unreliable model output can lead to a wrong decision in water quality management such as unnecessarily high or too low treatment of wastewater, which will cause serious effect on the community economically and socially in either case. Generating more reliable model output with slight investment to develop a site specific K$_2$ equation can improve the decision making process significantly and is highly recommended.
화약발파를 이용한 터널굴착은 지반진동 및 소음과 같은 발파공해적 요소가 수반됨으로써 주위 환경조건에 따라 여러 가지 형태의 피해를 유발할 수 있으며 시공 중에 종종 발생하는 민원의 주요 원인이 되고 있다. 본 연구는 터널 건설과정에서 노선이 통과하는 직상부 지역에 위치한 민가들과 인근의 아파트를 대상으로 발파로 인한 지반진동의 영향여부를 검토함으로써 사전에 발파작업으로부터의 안전성을 확보할 수 있는 근거를 마련코자 실시되었다. 먼저, 대상지역에 위치한 건물들에 대한 발파진동 허용수준은 보수적인 관점에서 0.5cm/sec를 관리수준으로 설정하였고, 터널 굴착과정에서 발생하는 발파진동 발생특성을 실측하기 위하여 총 6회의 굴진 발파에 대하여 총 70개소 이상의 측점에서 현장계측을 실시하였다. 발파진동 영향평가에서는 현장계측으로부터 획득한 자료들을 처리하여 발파로 발생하는 최대진동수준을 예측하기 위한 전파식들을 지상과 지하의 계측장소별로 유도하였다. 지반진동의 영향여부를 결정하기 위한 진동 예측식은 엄격한 기준을 적용하여 전체자료의 95%를 포함하는 식을 채택하였고, 지표 및 지하터널에 대해 각기 별도의 식을 사용할 것을 제안하였다.
Kim, Eun-Kyung;Kim, Jae-Hee;Kim, Myung-Hee;Ndahimana, Didace;Yean, Seo-Eun;Yoon, Jin-Sook;Kim, Jung-Hyun;Park, Jonghoon;Ishikawa-Takata, Kazuko
Nutrition Research and Practice
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제11권4호
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pp.300-306
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2017
BACKGROUND/OBJECTIVES: The doubly labeled water (DLW) method is considered the gold standard for the measurement of total energy expenditure (TEE), which serves to estimate energy requirements. This study evaluated the accuracy of predictive dietary reference intake (DRI) equations for determining the estimated energy requirements (EER) of Korean adults by using the DLW as a reference method. SUBJECTS/METHODS: Seventy-one participants (35 men and 36 women) aged between 20 and 49 years were included in the study. The subjects' EER, calculated by using the DRI equation ($EER_{DRI}$), was compared with their TEE measured by the DLW method ($TEE_{DLW}$). RESULTS: The DRI equations for EER underestimated TEE by -36.3 kcal/day (-1.3%) in men and -104.5 kcal/day (-4.9%) in women. The percentages of accurate predictions among subjects were 77.1% in men and 62.9% in women. There was a strong linear correlation between $EER_{DRI}$ and $TEE_{DLW}$ (r = 0.783, P < 0.001 in men and r = 0.810, P < 0.001 in women). CONCLUSIONS: The present study supports the use of DRI prediction equations to determine EER in Korean adults. More studies are needed to confirm our results and to assess the validity of these equations in other population groups, including children, adolescents, and older adults.
The objective of the present study was to investigate the accuracy of mastitis diagnostic indicators for different dairy goat breeds. Biweekly milk samples were collected from individual half mammary gland of seven Saanen and seven Alpine dairy goats in the period of 40 to 120 days in milk. With threshold value set at 2.8 and 3.1 for Alpine and Saanen dairy goats, respectively, log (SPC) offered good sensitivity (0.89, 0.93), specificity (0.88, 0.95), positive predictive value (0.75, 0.85) and negative predictive value (0.95, 0.98) as a mastitis diagnostic tool. The correlations of log (SPC) with milk yield, log (SCC), ALP, LDH, $Na^{+}$, $K^{+}$ and EC were significant in Saanen dairy goats (p<0.05), with the highest correlation coefficient (0.653) existing between log (SPC) and log (SCC). The correlations of log (SPC) with milk yield, milk fat, milk protein, log (SCC), $Na^{+}$, $K^{+}$, EC were significant in Alpine dairy goats (p<0.05), with the highest correlation coefficient (0.416) existing between log (SPC) and log (SCC). There were different best-fit regression equations with different multiple diagnostic indicators for Saanen and Alpine dairy goats. In conclusion, different breeds of dairy goats may have to adapt different mastitis diagnostic parameters for a better diagnosis.
The purpose of this study is to establish the control method of the global bending distortion caused by fabrication process of hatch-cover in a container ship. In order to do it, the transitional behavior of global bending distortion in the deck of hatch-cover during fabrication process was measured by 3-dimensional measuring instrument. From the results, the principal factor controlling the global bending distortion was identified as the bending moment associated with the longitudinal shrinkage force and transverse shrinkage caused by welding and flame heating and the change of the centroid axis of hatch-cover in each fabrication process. Therefore, in this study, with the predictive equations of the longitudinal shrinkage force and transverse shrinkage caused by welding and flame heating and the simplified thermo elastic method, the predictive method for the global bending distortion was established and verified by comparing with the measured result. Based on the results, the amount of reverse bending distortion of main stiffeners was determined to prevent the global bending distortion of hatch-cover.
The active power factor control AC/DC converter needs a current loop compensator to obtain better dynamic characteristics and power factor performance, but the optimal design of a current loop compensator is difficult because the AC/DC converter is a nonlinear system having periodically varying poles and zeros. The predictive current control scheme generates a control input using the dynamic equations of the AC/DC converter so that the dynamic of the AC/DC converter is included in the controller and the necessary bandwidth and the gain characteristics of the current control loop are satisfied. And as a result, a compensator becomes unnecessary and the current loop shows the improved current loop characteristics. In this paper, a power factor controller without current loop compensator by adopting a predictive current control scheme is designed and the designed power factor controller is modelled by using a small signal perturbation modelling technique, and simulated to investigate its small signal characteristics. A 200 W power factor control AC/DC converter is built to verify the effectiveness of the proposed power factor controller.
Martensite volume fraction significantly affects the mechanical properties of alloy steels. Martensite start temperature (Ms), transformation temperature for martensite 50 vol.% (M50), and transformation temperature for martensite 90 vol.% (M90) are important transformation temperatures to control the martensite phase fraction. Several researchers proposed empirical equations and machine learning models to predict the Ms temperature. These numerical approaches can easily predict the Ms temperature without additional experiment and cost. However, to control martensite phase fraction more precisely, we need to reduce prediction error of the Ms model and propose prediction models for other martensite transformation temperatures (M50, M90). In the present study, machine learning model was applied to suggest the predictive model for the Ms, M50, M90 temperatures. To explain prediction mechanisms and suggest feature importance on martensite transformation temperature of machine learning models, the explainable artificial intelligence (XAI) is employed. Random forest regression (RFR) showed the best performance for predicting the Ms, M50, M90 temperatures using different machine learning models. The feature importance was proposed and the prediction mechanisms were discussed by XAI.
Lee, Na-Kyoung;Ahn, Sin Hye;Lee, Joo-Yeon;Paik, Hyun-Dong
한국축산식품학회지
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제35권1호
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pp.108-113
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2015
The purpose of this study was to develop predictive models for the growth of Listeria monocytogenes in pork Bulgogi at various storage temperatures. A two-strain mixture of L. monocytogenes (ATCC 15313 and isolated from pork Bulgogi) was inoculated on pork Bulgogi at 3 Log CFU/g. L. monocytogenes strains were enumerated using general plating method on Listeria selective medium. The inoculated samples were stored at 5, 15, and $25^{\circ}C$ for primary models. Primary models were developed using the Baranyi model equations, and the maximum specific growth rate was shown to be dependent on storage temperature. A secondary model of growth rate as a function of storage temperature was also developed. As the storage temperature increased, the lag time (LT) values decreased dramatically and the specific growth rate of L. monocytogenes increased. The mathematically predicted growth parameters were evaluated based on the modified bias factor ($B_f$), accuracy factor ($A_f$), root mean square error (RMSE), coefficient of determination ($R^2$), and relative errors (RE). These values indicated that the developed models were reliably able to predict the growth of L. monocytogenes in pork Bulgogi. Hence, the predictive models may be used to assess microbiological hygiene in the meat supply chain as a function of storage temperature.
현재(現在) 실무(實務)에 사용(使用)되고 있는 저수지내(貯水池內)에 퇴사량(堆砂量)의 추정방법(推定方法)에 대하여 광범위하게 조사(調査) 비교(比較)하였으며 국내(國內) 113개(個) 관개용(灌漑用) 저수지(貯水池)의 퇴사실측자료(堆砂實測資料)를 사용하여 저수지(貯水池) 퇴사량(堆砂量)과 유역면적(流域面積) 및 저수지(貯水池)의 토사포착효율간(土砂捕捉效率間)의 상관관계(相關關係)를 맺는 다회귀모형(多回歸模型)을 제안(提案)하였다. 제안(提案)된 모형(模型)의 적합성(適合性)을 실측자료(實測資料)로부터 증명하였으며 저수지내(貯水池內)로의 연비유사량(年比流砂量)을 유역면적(流域面積) 및 저수지(貯水池)의 토사포착효율(土砂捕捉效率)과 상관(相關)시켰다. 저수지내(貯水池內)로의 연평균퇴사율(年平均堆砂率)과 연평균저수지내용적(年平均貯水池內容積)의 변동(變動)은 저수지(貯水池)의 토사포착효율(土砂捕捉效率)에 의해 크게 좌우(左右)됨이 증명되었으며 저수지상류(貯水池上流)의 하천유로(河川流路)에 미치는 토사유출(土砂流出)의 영향을 양적(量的)으로 평가(評價)하기 위해서도 본(本) 연구(硏究)에서 제안(提案)된 퇴사량(堆砂量) 추정모형(推定模型)을 적용(適用)할 수 있음을 벽곡저수지(貯水池) 유역(流域)에 대하여 증명(證明)하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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