The fatigue life of ship structure under cyclic loading condition is made up of initiation and propagation stages. In this study, crack growth test is carried out on large scale structure test specimens and fracture mechanical analysis is performed. The fatigue lives measured from fatigue tests are compared with DNV, Matsuoka and BS 5400 S-N curve. And to predict the crack initiation life, S-N curve, corresponding to crack length 20mm at welded joint, is developed based on hot spot stress range. Also crack propagation life is calculated using crack growth equation. Consequently, computed crack propagation life is compared with experiment results.
Most of mechanical structures are composed of many substructures connected to one another by various types of mechanical joints. In automotive engineering, it is important to study these connected structures under various dynamic forces for the evaluations of fatigue life and stress concentration exactly. In this study, the dynamic response of vehicle structure to external forces is classified an inverse problem involving strains from the experiment and the analysis. The practical dynamic forces are determined by the combination of the analytical and experimental method with analyzed strain by quasi-static finite element analysis under unit force and with measured strain by a strain gage under driving load, respectively. In a stressed body, inter-molecular chemical bonds are failed beyond the certain magnitude. The failure of molecular structure in material is considered as a time process of which rate is determined by mechanical stress. That is, the failure of inter-molecular chemical bonds is the fatigue lift of material. This kinetic concept is expressed as lethargy coefficient. And S-N curve is obtained with the lethargy coefficient from quasi-static tensile test. Equivalent practical dynamic force is obtained from the identification of practical dynamic force for one loading point. Using the practical dynamic force and S-N curve, fatigue life of a window pillar is analyzed with FEM under the identified force by the procedure of above mentioned.
The fatigue damage caused by wide band loadings has generally been predicted using fatigue damage models in the frequency domain rather than a rain-flow counting method in the time domain because of its computation cost. This study showed that these fatigue damage models can be simplified in the form of normalized fatigue damage as a function of the S-N curve slope and bandwidth parameters. Based on numerical simulations of various wide band spectra, it was found that fatigue damage models in the form of normalized fatigue damage with one S-N curve slope and two bandwidth parameters( α1 , α2 ) provided less reasonable fatigue damage. Therefore, an additional bandwidth parameter needs to be considered based on a sensitivity study using various neural networks, which proved that α1-5 would be the dominant factor of a fatigue damage model as an additional bandwidth parameter.
In this study, the probabilistic fatigue life model for Ni-base alloys was developed based on the Weibull distribution using statistical analysis of fatigue data reported in NUREG/CR-6909 and the new fatigue data of Alloy 52M/152 and 82/182. The developed Weibull model can consider right-censored data (i.e., non-failed data) and quantify the improved safety (or reliability) based on the level of failure probability. The overall margin in the current fatigue design limit model (ASME design curve + NUREG/CR-6909 Fen model) is similar to that of the Weibull model with a cumulative failure probability of approximately 2.5%. The margin in the current fatigue design limit model demonstrated inconsistencies for the Ni-base alloy weld data, whereas the Weibull model showed a consistent margin. Therefore, the Weibull model can systematically mitigate the excessive safety margin.
Automatic transmission(A/T) is one of a car's core components. The durability of A/T has an effect on the durability of the car. The input shaft of A/T passes the power directly from the engine, so the durability of the input shaft for A/T is likewise vital. In this study, the test method of the input shaft is considered and the load spectrum of A/T is analyzed to secure durability of the input shaft. The shape parameter, T-N curve of the input shaft torsional fatigue test are obtained for life evaluation and analysis. Results of this study can be used to get the basic background of the durability test for A/T components.
Objectives Amyloid β positron emission tomography (Aβ PET) is widely used as a diagnostic tool in patients who have symptoms of cognitive impairment, however, this diagnostic examination is too expensive. Thus, predicting the positivity of Aβ PET before patients undergo the examination is essential. We aimed to analyze clinical predictors of patients who underwent Aβ PET retrospectively, and to develop a predicting model of Aβ PET positivity. Methods 468 patients who underwent Aβ PET with cognitive impairment were recruited and their clinical indicators were analyzed retrospectively. We specified the primary outcome as Aβ PET positivity, and included variables such as age, sex, body mass index, diastolic blood pressure, systolic blood pressure, education, dementia family history, Mini Mental Status Examination (MMSE), Clinical Dementia Rating (CDR), Clinical Dementia Rating-Sum of Box (CDR-SB), hypertension (HTN), diabetes mellitus (DM) and presence of apolipoprotein E (ApoE) E4 as potential predictors. We developed three final models of amyloid positivity prediction for total subjects, mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) dementia using a multivariate stepwise logistic regression analysis. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed and the area under curve (AUC) value was calculated for the ROC curve. Results Aβ PET negative patients were 49.6% (n = 232), and Aβ PET positive patients were 50.4% (n = 236). In the final model of all subjects, older age, female sex, presence of ApoE E4 and lower MMSE are associated with Aβ PET positivity. The AUC value was 0.296. In the final model of MCI subjects (n = 244), older age and presence of ApoE E4 are associated with Aβ PET positivity. The AUC value was 0.725. In the final model of AD subjects (n = 173), lower MMSE scores, the presence of ApoE E4 and history of HTN are associated with Aβ PET positivity. The AUC value was 0.681. Conclusions The cerebral amyloid positivity model, which was based on commonly available clinical indicators, can be useful for prediction of amyloid PET positivity in MCI or AD patients.
Rao Song;Xiaojia Wu;Huan Liu;Dajing Guo;Lin Tang;Wei Zhang;Junbang Feng;Chuanming Li
Korean Journal of Radiology
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제23권1호
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pp.89-100
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2022
Objective: To improve the N biomarker in the amyloid/tau/neurodegeneration system by radiomics and study its value for predicting cognitive progression in individuals with mild cognitive impairment (MCI). Materials and Methods: A group of 147 healthy controls (HCs) (72 male; mean age ± standard deviation, 73.7 ± 6.3 years), 197 patients with MCI (114 male; 72.2 ± 7.1 years), and 128 patients with Alzheimer's disease (AD) (74 male; 73.7 ± 8.4 years) were included. Optimal A, T, and N biomarkers for discriminating HC and AD were selected using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. A radiomics model containing comprehensive information of the whole cerebral cortex and deep nuclei was established to create a new N biomarker. Cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers were evaluated to determine the optimal A or T biomarkers. All MCI patients were followed up until AD conversion or for at least 60 months. The predictive value of A, T, and the radiomics-based N biomarker for cognitive progression of MCI to AD were analyzed using Kaplan-Meier estimates and the log-rank test. Results: The radiomics-based N biomarker showed an ROC curve area of 0.998 for discriminating between AD and HC. CSF Aβ42 and p-tau proteins were identified as the optimal A and T biomarkers, respectively. For MCI patients on the Alzheimer's continuum, isolated A+ was an indicator of cognitive stability, while abnormalities of T and N, separately or simultaneously, indicated a high risk of progression. For MCI patients with suspected non-Alzheimer's disease pathophysiology, isolated T+ indicated cognitive stability, while the appearance of the radiomics-based N+ indicated a high risk of progression to AD. Conclusion: We proposed a new radiomics-based improved N biomarker that could help identify patients with MCI who are at a higher risk for cognitive progression. In addition, we clarified the value of a single A/T/N biomarker for predicting the cognitive progression of MCI.
In the analysis of the electric machine by finite element method, the primary current has been selected as a driving source. But the voltage is constant and the primary current varies according to the load condition in the pracdtical system. Therefore, in this paper, magnetic flux distribution, primary current, input effective power, power factor, efficiency and propulsion force of S.L.I.M. were calculated by the finite element method cnsidering the voltage as a driving source. Because the driving characteristics could not be measured in the S.L.I.M., voltage-current curve, 3-phase current curve, and propulsion force were measured at the starting and they were compared with theoretical values.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제8권2호
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pp.129-139
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2014
In this study, the concrete fracture energy was obtained using the three point notched beam test method developed by Hillerborg et al. (Cem Concr Res 6(6):773-782, 1976). A total of 12 notched concrete beams were tested under two different loading conditions: constant stroke control and constant crack mouth opening displacement (CMOD) control. Despite individual fracture energies obtained from the two different loading conditions showing some variation, the average fracture energy from both loading conditions was very similar. Furthermore, the results obtained support the idea that a far tail constant "A" could change the true fracture energy by up to 11 %, if it is calculated using CMOD instead of LVDT. The far tail constant "A" is determined using a least squares fit onto a straight line according to Elices et al. (Mater Struct 25(148):212-218, 1992) and RILEM report (2007). It was also observed that the selection of the end point can produce variations of the true fracture energy. The end point indicates the point in the experiment at which to stop. An end point of 2 mm has been recommended, however, in this study other end points were also considered. The final form of the bilinear softening curve was determined based on Elices and Guinea's methods (1992, 1994) and RILEM report (2007). This paper proposes a bilinear stress-crack opening displacement curve according to test results as well as the CEB-FIP model code.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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