Fluid flow and thermal characteristics of laminar nanofluid(water/Al2O3) flow in a circular U-bend tube have been studied numerically. In this study, the effect of Reynolds number and the solid volume fraction and the impact of the U-bend on the flow field, the heat transfer and pressure drop was investigated. Comparisons with previously published experimental works on horizontal curved tubes show good agreements between the results. Heat transfer coefficient increases by increasing the solid volume fraction of nanoparticles as well as Reynolds number. Also, the presence of the secondary flow in the curve plays a key role in increasing the average heat transfer coefficient. However, the pressure drop curve increases significantly in the tubes with the increase in nanoparticles volume fraction.
MESSIER is a science satellite project to observe the Low Surface Brightness (LSB) sky at UV and optical wavelengths. The wide-field, optical system of MESSIER is optimized minimizing optical aberrations through the use of a Linear Astigmatism Free - Three Mirror System (LAF-TMS) combined with freeform mirrors. One of the key factors in observations of the LSB is the shape and spatial variability of the Point Spread Function (PSF) produced by scatterings and diffraction effects within the optical system and beyond (baffle). To assess the various factors affecting the PSF in this design, we use PhoSim, the Photon simulator, which is a fast photon Monte Carlo code designed to include all these effects, and also atmospheric effects (for ground-based telescopes) and phenomena occurring inside of the sensor. PhoSim provides very realistic simulations results and is suitable for simulations of very weak signals. Before the application to the MESSIER optics system, PhoSim had not been validated for confocal off-axis reflective optics (LAF-TMS). As a verification study for the LAF-TMS design, we apply Phosim sequentially. First, we use a single parabolic mirror system and compare the PSF results of the central field with the results from Zemax, CODE V, and the theoretical Airy pattern. We then test a confocal off-axis Cassegrain system and check PhoSim through cross-validation with CODE V. At the same time, we describe the shapes of the freeform mirrors with XY and Zernike polynomials. Finally, we will analyze the LAF-TMS design for the MESSIER optical system.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.4
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pp.405-416
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2023
Recent seismic activities in countries like China and Turkey have underscored the widespread and severe damages that earthquakes can inflict globally. Being situated in a seismically active zone, South Korea can no longer regard itself as immune to earthquake hazards, necessitating the urgent adoption of proactive measures against such threats. The government has been proactive in evaluating, formulating processes, and methods for the seismic retrofitting of public buildings lacking in earthquake resistance. However, enforcement mechanisms for privately-owned apartment complexes are absent, and in the face of insufficient previous research and guidelines, preemptive measures for public safety remain alarmingly inadequate. With over 48% of residential structures in Korea aged over 30 years, and apartment complexes constituting more than 80% of these, the gravity of the situation is undeniable. This study deduces key factors for seismic retrofitting of apartment buildings like earthquake zones, soil type, building significance, aging degree, vulnerability, etc., based on building seismic design codes. It further proposes an algorithm for a more succinct and efficient determination of the priority of seismic reinforcements for apartment buildings.
Autonomous delivery operation data is the key to driving a paradigm shift for last-mile delivery in the Corona era. To bridge the technological gap between domestic autonomous delivery robots and overseas technology-leading countries, large-scale data collection and verification that can be used for artificial intelligence training is required as the top priority. Therefore, overseas technology-leading countries are contributing to verification and technological development by opening AI training data in public data that anyone can use. In this paper, 326 objects were collected to trainn autonomous delivery robots, and artificial intelligence models such as Mask r-CNN and Yolo v3 were trained and verified. In addition, the two models were compared based on comparison and the elements required for future autonomous delivery robot research were considered.
Bridge hangers, such as those in suspension and cable-stayed bridges, suffer from cumulative fatigue damage caused by dynamic loads (e.g., cyclic traffic and wind loads) in their service condition. Thus, the identification of damage to hangers is important in preserving the service life of the bridge structure. This study develops a new method for condition assessment of bridge hangers. The tension force of the bridge and the damages in the element level can be identified using the Bayesian optimization method. To improve the number of observed data, the additional mass method is combined the Bayesian optimization method. Numerical studies are presented to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The influence of different acquisition functions, which include expected improvement (EI), probability-of-improvement (PI), lower confidence bound (LCB), and expected improvement per second (EIPC), on the identification of damage to the bridge hanger is studied. Results show that the errors identified by the EI acquisition function are smaller than those identified by the other acquisition functions. The identification of the damage to the bridge hanger with various types of boundary conditions and different levels of measurement noise are also studied. Results show that both the severity of the damage and the tension force can be identified via the proposed method, thereby verifying the robustness of the proposed method. Compared to the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and nonlinear least-square method (NLS), the Bayesian optimization (BO) performs best in identifying the structural damage and tension force.
Structural stability of floating platforms has long since been a crucial issue in the field of marine engineering. Excessive motions would not only deteriorate the operating conditions but also seriously impact the safety, service life, and production efficiency. In recent decades, several control devices have been proposed to reduce unwanted motions, and an attractive one is the tuned heave plate (THP). However, the THP system may reduce or even lose its effectiveness when it is mistuned due to the shift of dominant wave frequency. In the present study, a novel adaptive tuned heave plate (ATHP) is proposed based on inerter by adjusting its inertance, which allows to overcome the limitation of the conventional THP and realize adaptations to the dominant wave frequencies in real time. Specifically, the analytical model of a representative semisubmersible platform (SSP) equipped with an ATHP is created, and the equations of motion are formulated accordingly. Two optimization strategies (i.e., J1 and J2 optimizations) are developed to determine the optimum design parameters of ATHP. The control effectiveness of the optimized ATHP is then examined in the frequency domain by comparing to those without control and controlled by the conventional THP. Moreover, parametric analyses are systematically performed to evaluate the influences of the pre-specified frequency ratio, damping ratio, heave plate sizes, peak periods and wave heights on the performance of ATHP. Furthermore, a Simulink model is also developed to examine the control performance of ATHP in the time domain. It is demonstrated that the proposed ATHP could adaptively adjust the optimum inertance-to-mass ratio by tracking the dominant wave frequencies in real time, and the proposed system shows better control performance than the conventional THP.
Han, Sun-Jin;Kim, Jae Hyun;Choi, Seung-Ho;Heo, Inwook;Kim, Kang Su
Structural Engineering and Mechanics
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v.84
no.3
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pp.311-321
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2022
In the buildings with long spans and high floors, such as logistics warehouses and semiconductor factories, it is difficult to install supporting posts under beams during construction. Therefore, the size of structural members becomes larger inevitably, resulting in a significant increase in construction costs. Accordingly, a prestressed hybrid wide flange (PHWF) beam with hollowed steel webs was developed, which can reduce construction costs by making multiple openings in the web of the steel member embedded in concrete. However, since multiple openings exist and prestress is introduced only into the bottom flange concrete, it is necessary to identify the shear resistance mechanism of the PHWF beam. This study presents experimental shear tests of PHWF beams with hollowed steel webs. Four PHWF beams with cast-in-place (CIP) concrete were fabricated, with key variables being the width and spacing of the steel webs embedded in the concrete and the presence of shear reinforcing bars, and web-shear tests were conducted. The shear behavior of the PHWF beam, including crack patterns, strain behavior of steel webs, and composite action between the prestressed bottom flange and CIP concrete, were measured and analyzed comprehensively. The test results showed that the steel web resists external shear forces through shear deformation when its width is sufficiently large, but as its width decreased, it exerted its shear contribution through normal deformation in a manner similar to that of shear reinforcing bars. In addition, it was found that stirrups placed on the cross section where the steel web does not exist contribute to improving the shear strength and deformation capacity of the member. Based on the shear behavior of the specimens, a straightforward calculation method was proposed to estimate the web-shear strength of PHWF beams with CIP concrete, and it provided a good estimation of the shear strength of PHWF beams, more accurate than the existing code equations.
In this study, a new type of isolation bearing is proposed by combining S-shaped steel plate dampers (SSDs) with a spherical steel bearing, and the seismic control effect of a five-span standard high-speed railway bridge is investigated. The advantages of the proposed S-shaped steel damping friction bearing (SSDFB) are that it cannot only lengthen the structural periods, dissipate the seismic energy, but also prevent bridge unseating due to the restraint effectiveness of SSDs in the large relative displacements between the girders and piers. This study first presents a detailed description and working principle of the SSDFB. Then, mechanical modeling of the SSDFB was derived to fundamentally define its cyclic behavior and obtain key mechanical parameters. The numerical model of the SSDFB's critical component SSD was verified by comparing it with the experimental results. After that, parameter studies of the dimensions and number of SSDs, the friction coefficient, and the gap length of the SSDFBs were conducted. Finally, the longitudinal seismic responses of the bridge with SSDFBs were compared with the bridge with spherical bearing and spherical bearing with strengthened shear keys. The results showed that the SSDFB can not only significantly mitigate the shear force responses and residual displacement in bridge substructures but also can effectively reduce girder displacement and prevent bridge unseating, at a cost of inelastic deformation of the SSDs, which is easy to replace. In conclusion, the SSDFB is expected to be a cost-effective option with both multi-stage energy dissipation and restraint capacity, making it particularly suitable for seismic isolation application to high-speed railway bridges.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.208-216
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2023
The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.4
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pp.67-79
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2023
Service environments through laptops, smart devices, and various IoT devices are developing very rapidly. Recent security measures in these Internet environments mainly consist of network application level solutions such as firewall(Intrusion Prevention Systems) and IDS (intrusion detection system). In addition, various security data have recently been used on-site, and issues regarding the management and destruction of such security data have been raised. Products such as DRM(Digital Rights Management) and DLP(Data Loss Prevention) are being used to manage these security data. However despite these security measures, data security measures taken out to be used in the field are operated to the extent that the data is encrypted, delivered, and stored in many environments, and measures for encryption key management or data destruction are insufficient. Based on these issues we aim to propose a SecureOS Module, an OS-based security module. With this module users can manage and operate security data through a consistent interface, addressing the problems mentioned above.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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