This paper presents an investigation into the magneto-thermo-mechanical vibration and damping of a viscoelastic functionally graded-carbon nanotubes (FG-CNTs)-reinforced curved microbeam based on Timoshenko beam and strain gradient theories. The structure is surrounded by a viscoelastic medium which is simulated with spring, damper and shear elements. The effective temperature-dependent material properties of the CNTs-reinforced composite beam are obtained using the extended rule of mixture. The structure is assumed to be subjected to a longitudinal magnetic field. The governing equations of motion are derived using Hamilton's principle and solved by employing differential quadrature method (DQM). The effect of various parameter like volume percent and distribution type of CNTs, temperature change, magnetic field, boundary conditions, material length scale parameter, central angle, viscoelastic medium and structural damping on the vibration and damping behaviors of the nanocomposite curved microbeam is examined. The results show that with increasing volume percent of CNTs and considering magnetic field, material length scale parameter and viscoelastic medium, the frequency of the system increases and critically damped situation occurs at higher values of damper constant. In addition, the structure with FGX distribution type of CNTs has the highest stiffness. It is also observed that increasing temperature, structural damping and central angle of curved microbeam decreases the frequency of the system.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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제34권6호
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pp.426-432
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2021
Injection molding is used in many industrial fields such as home appliances, vehicle parts, and electronic device parts because various resins can be molded, leading to mass production of complex shapes. Generally, the empirical prediction method is used to set the initial processing conditions of injection molding. However, this approach requires a lot of cost and its presented solution is not accurate. In this paper, injection molding was simulated through the MoldflowTM in order to manufacture the spacer for gas insulated switch. Through the simulation, the flow of the resin with respect to the diameter of the inlet was analyzed. It was found that the process was possible at a higher resin temperature as the diameter of the inlet increased. In addition, through thermal analysis during injection of the resin, it was confirmed that a stagnation phenomenon occurred at the insert portion during injection molding, and the temperature of the resin was higher than that of the mold. As in this paper, if the spacer is manufactured by optimizing the injection hole and the temperature of the injection process based on simulation, it is expected that the spacer can be manufactured with high productivity.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제25권7호
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pp.940-945
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2021
Future network architectures such as Named Data Networking (NDN) were born to change the way data can be transmitted from current host-centric network technologies to information-centric network technologies. Recently, many studies are being conducted to graft Vehicular NDN to the communication network technology of smart vehicles including connected vehicles. Explosion of data traffic due to Interest/Data packet broadcasting in Vehicular NDN environment is a very important problem to be solved in order to realize VNDN-based data communication. In this paper, the generation of data packet copies according to the increase in network size, vehicle speed, and frequency of interest packets in VNDN network is simulated and evaluated using ndnSIM, in order to show how severe the data broadcast storm phenomenon. The CDP(Copies of Data Packets) increased proportionally in the increase of network size or Interest frequency.
The objective of this research is to investigate the impact of engine oil aging on PM(Particulate Matter), exhaust gases, and DPF. It is widely known that the specification of a lubricant and its consumption in an ICE considerably influences the release of regulated harmful emissions under normal engine operating conditions. Considering DPF clogging phenomena associated with lubricant-derived soot/ash components, a simulated aging mode is designed for DPF to facilitate engine dynamometer testing. A PM/ash accumulation cycle is developed by considering real-world engine operating conditions for the increment of engine oil consumption and natural DPF regeneration for ash accumulation. The test duration for DPF aging is approximately 300 h with high- and low-SAPs engine oils. Detailed engine lubricant properties of new and aged oils are analyzed to evaluate the effect of engine oil degradation on vehicle mileage. Furthermore, physical and chemical analyses are performed using X-CT, ICP, and TGA/DSC to quantify the engine oil contribution on the PM composition. This is achieved by sampling with various filters using specially designed PM sampling equipment. Using high SAPs engine oil causes more PM/ash accumulation compared with low SAPs engine oils and this could accelerate fouling of the EGR in the engine, which results in an increase in harmful exhaust gas emissions. These test results on engine lubricants under operating conditions will assist in the establishment of regulated and unregulated toxic emissions policies and lubricant quality standards.
The future neuro-prosthetic devices would be required spikes data monitoring through sub-nanoscale transistors that enables to neuroscientists and clinicals for scalable, wireless and implantable applications. This research investigates the spikes monitoring through integrated CNT front-end amplifier for neuro-prosthetic diagnosis. The proposed carbon nanotube-based architecture consists of front-end amplifier (FEA), integrate fire neuron and pseudo resistor technique that observed high electrical performance through neural activity. A pseudo resistor technique ensures large input impedance for integrated FEA by compensating the input leakage current. While carbon nanotube based FEA provides low-voltage operation with directly impacts on the power consumption and also give detector size that demonstrates fidelity of the neural signals. The observed neural activity shows amplitude of spiking in terms of action potential up to $80{\mu}V$ while local field potentials up to 40 mV by using proposed architecture. This fully integrated architecture is implemented in Analog cadence virtuoso using design kit of CNT process. The fabricated chip consumes less power consumption of $2{\mu}W$ under the supply voltage of 0.7 V. The experimental and simulated results of the integrated FEA achieves $60G{\Omega}$ of input impedance and input referred noise of $8.5nv/{\sqrt{Hz}}$ over the wide bandwidth. Moreover, measured gain of the amplifier achieves 75 dB midband from range of 1 KHz to 35 KHz. The proposed research provides refreshing neural recording data through nanotube integrated circuit and which could be beneficial for the next generation neuroscientists.
The most common way to control a target point using artificial intelligence is through reinforcement learning. However, it had to process complicated calculations that were difficult to implement in order to process reinforcement learning. In this paper, the enhanced Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm was used to simulate finding the planned flight trajectory to reach the target point in the virtual environment. In this paper, we simulated how this problem was used to find the planned flight trajectory to reach the target point in the virtual environment using the enhanced Proximal Policy Optimization(PPO) algorithm. In addition, variables such as changes in trajectory, effects of rewards, and external winds are added to determine the zero conditions of external environmental factors on flight trajectory learning, and the effects on trajectory learning performance and learning speed are compared. From this result, the simulation results have shown that the agent can find the optimal trajectory in spite of changes in the various external environments, which will be applicable to the actual vehicle.
Strong winds threaten the safety of vehicles on long-span bridges considerably, which could force traffic authorities to reduce speed limits or even close these bridges to traffic. In order to maintain the safe and economic operation of a bridge, a reasonable evaluation of the driving safety on that bridge is needed. This paper aims at carrying outdriving safety analyses for three types of vehicles on a long-span bridge in crosswinds by considering the aerodynamic interference between the bridge and the vehicles based on the wind-vehicle-bridge coupling vibration analysis. Firstly, CFD numerical simulations along with previously obtained wind tunnel testing results were used to determine the aerodynamic force coefficients of the three types of vehicles on the bridge. Secondly, the dynamic responses of the bridge and the vehicles under crosswinds were simulated, and based on those, the driving safety analyses for the three types of vehicles on the bridge were carried out for both cases considering and not considering the aerodynamic interference between the vehicles and the bridge. Finally, the effect of the aerodynamic interference on the safety of the vehicles was investigated. The results show that the aerodynamic interference between the bridge and the vehicles not only affectsthe accident critical wind speed but also the accident type for all three types of vehicles. Such effects are also different for each of the three types of vehicles being studied.
Shear lag effect was a significant mechanical behavior of steel-concrete composite beams, and the effective flange width was needed to consider this effect. However, the effective flange width is mostly determined by static load test. The cyclic vehicle loading cases, which is more practical, was not well considered. This paper focuses on the study of shear lag effect of the concrete slab in the negative moment region under fatigue cyclic load. Two specimens of two-span steel-concrete composite beams were tested under fatigue load and static load respectively to compare the differences in the negative moment region. The reinforcement strain in the negative moment region was measured and the stress was also analyzed under different loads. Based on the OpenSees framework, finite element analysis model of steel-concrete composite beam is established, which is used to simulate transverse reinforcement stress distribution as well as the variation trends under fatigue cycles. With the established model, effects of fatigue stress amplitude, flange width to span ratio, concrete slab thickness and shear connector stiffness on the shear lag effect of concrete slab in negative moment area are analyzed, and the effective flange width ratio of concrete slab under different working conditions is calculated. The simulated results of effective flange width are compared with calculated results of the commonly used specifications, and it is found that the methods in the specifications can better estimate the shear lag effect in concrete slab under static load, but the effective flange width in the negative moment zone under fatigue load has a large deviation.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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제25권4호
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pp.78-87
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2021
Understanding the liquid propellant transport phenomena in low gravity is essential for developing Korea Space Launch Vehicle (KSLV) upper-stage for the diversity of space missions. A low-gravity environment can be simulated via the free-fall method on the ground; however, the air drag is inevitable. To reduce air resistance during free fall, air-drag shield is usually adopted. In this study, the free-fall method was performed with an air-drag shield from a 7-m height tower. The acceleration of a falling object was measured and analyzed. Low gravity below 0.01 g was achieved during 1.2-s free fall with the air-drag shield. The minimum gravitational acceleration value at 1.2-s after free fall was ±0.005 g, which is comparable to the value obtained from Bremen drop tower experiments, ±0.002 g. A prolonged free-fall duration may enhance the low-gravity quality during the drop tower experiments.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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제23권6호
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pp.423-438
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2021
The blade of motor grader is used for scattering and leveling the aggregates on the foundation of road construction site. The paper performed a design improvement research of the blade part to enhance the working efficiency of motor graders. The scattering works of aggregates by blade driving were simulated by DEM (discrete element method) of a dynamic code. The four design parameters were selected and a specific leveling scenario for the simulation was determined. The nine blade models were numerically experimented, and the sensitivity of each factors was analyzed. Next, the design factors that influence a blade performance have been selected by ANOVA, and these key design factors were applied to the progressive quadratic response surface method (PQRSM). The optimum set of design factors of the blade was finally proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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