In this paper, the power spectral analysis of heart rate variability(HRV) was performed to evaluate effects of orthostatic stress with head-up tilt on autonomic nervous system(ANS) for 20 healthy male subjects(age : 245 yr.) and a new method was proposed to assess the autonomic balance. The ECG signals wore recorded for 3 minutes in both the supine and 70 head-up tilt positions, and then the HRV signals underwent power spectrum analysis at each position. The results of this study suggest that cardiac autonomic functions, such as sympathetic tone in autonomic balance with the increment of sympathetic tone and the decrement of parasympathetic tone which occur during head-up tilt position, arc not sufficient to overcome tile orthostatic stress arising in Cerebral Palsy.
fatigue life and nondestructive evaluation were examined experimentally using surface crack specimen and compact tension specimen of 5083 aluminium alloy. Acoustic emission signals emanated during failure of aluminum alloys has been the subject of numerous investigations. Possible sources of AE during deformation have been suggested as the dislocations, fracture of brittle particles and debonding of these particles from the alloy matrix. Fatigue life and penetration behavior of long surface crack can be evaluated quantitatively using K values proposed by authors. The influence of stress ratio on the frequency characteristics of AE signals were investigated.
It is difficult to detect such flaws as stress - corrosion cracking or corrosion wastage(loss of bolt diameter) in the threads. In many cases the critical size of a flaw is very small(1-2 mm order). This paper describes how it is possible to discriminate small flaw indications in threads using the time difference or thread signals(TDTS) by a signal-conditioning technique.
Acoustic emission (AE) is one of the promising methods for detecting the formation of stress corrosion cracks (SCCs) in laboratory tests. This method has the advantage of online inspection. Some studies have been conducted to investigate the characteristics of AE parameters during SCC propagation. However, it is difficult to classify the distinct features of SCC behavior. Because the previous studies were performed on slow strain rate test or compact tension specimens, it is difficult to make certain correlations between AE signals and actual SCC behavior in real tube-type specimens. In this study, the specimen was a AISI 304 stainless steel tube widely applied in the nuclear industry, and an accelerated test was conducted at high temperature and pressure with a corrosive environmental condition. The study result indicated that intense AE signals were mainly detected in the elastic deformation region, and a good correlation was observed between AE activity and crack growth. By contrast, the behavior of accumulated counts was divided into four regions. According to the waveform analysis, a specific waveform pattern was observed during SCC development. It is suggested that AE can be used to detect and monitor SCC initiation and propagation in actual tubes.
Direct shear tests were on ducted in a laboratory setting in order to investigate the shear strength and deformation behavior of rock joints. Also, the characteristics of acoustic emissions (AE) during shearing of rock joints were studied. The artificial rock joints were created by splitting the intact blocks of Hwangdeung granites and Iksan marbles. Joint roughness profiles were measured by a profile gage and then digitized by Image analyzer. Roughness profile indices(Rp) of the joints were calculated with these digitized data. Peak shear strength, residual shear strength, shear stiffness and maximum acoustic emission(AE) rate were investigated with joint roughness. The peak shear strenght, the residual shear strength and the shear stiffness were increased as roughness popfile index or normal stress increased in the shear tests of granites. In the tests of marble samples, the shear deformation characteristics were not directly affected by joint roughness. As the result of two directional shear tests, the shear characteristics were varied with shear direction. AE count rates were measured during the shear deformation and the AE signals in several stages of the deformation were analyzed in a frequency domain. The AE rate peaks coincided with the stress drops during the shear deformation of joint. The dominant frequencies of the AE signals were in the vicinity of 100 kHz fo rgranite sample and 900 kHz for marble samples. The distribution of amplitude was dispersed with increasing normal stress.
Timber structures are susceptible to structural damages caused by variations in moisture content (MC), inducing severe durability deterioration and safety issues. Therefore, it is of great significance to detect MC levels in timber structures. Compared to current methods for timber MC detection, which are time-consuming and require bulky equipment deployment, Lead Zirconate Titanate (PZT)-enabled stress wave sensing combined with statistic machine learning classification proposed in this paper show the advantage of the portable device and ease of operation. First, stress wave signals from different MC cases are excited and received by PZT sensors through active sensing. Subsequently, two non-baseline features are extracted from these stress wave signals. Finally, these features are fed to a statistic machine learning classifier (i.e., naïve Bayesian classification) to achieve MC detection of timber structures. Numerical simulations validate the feasibility of PZT-enabled sensing to perceive MC variations. Tests referring to five MC cases are conducted to verify the effectiveness of the proposed method. Results present high accuracy for timber MC detection, showing a great potential to conduct rapid and long-term monitoring of the MC level of timber structures in future field applications.
This paper is about the evaluation of stress response and recovery using biosignals and fuzzy theory. We caused mental stress by means of a coin-stacking task. During the experiment, 4 kinds of biosignals, including frontalis EMG, ECG, peripheral skin temperature and skin conductance level, were acquired. Then, the degree of stress was assessed by synthetically those signals using fuzzy inference. From the fuzzy inference result, the parameters (amount of physiological change / amount of imposed stress) and (time to 25% recovery), which represent response and recovery respectively, were derived. We made a two-dimensional point graph using the response parameter as an abscissa and the recovery parameter as an ordinate for each subject.
Strain gage method is used to evaluate the mode I dynamic stress intensity factor of marging steel(18Ni) and titanium alloy(Ti-6A1-4V). To decide the best strain gage position on specimen, static fracture toughness test was performed. Then instrumented charpy impact test and dynamic tensile test was performed by using strain gage method for evlauating dynamic stress intensity factor. Strain gage signals on the crack tip region are used to calculate the stress intensity factors. It is found that strain gage method is more useful than method by using load which is obtained from impact tup to assess dynamic characteristics such as dynamic stress intensity factor.
Kim, Jiyoung;Oh, Junsang;Yoon, Deok-Hyo;Sung, Gi-Ho
Mycobiology
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제47권3호
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pp.346-349
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2019
AMP-activated protein kinase sucrose non-fermenting 1 (Snf1) is a representative regulator of energy status that maintains cellular energy homeostasis. In addition, Snf1 is involved in the mediation of environmental stress such as salt stress. Snf1 regulates metabolic enzymes such as acetyl-CoA carboxylase, indicating a possible role for Snf1 in metabolic regulation. In this article, we performed nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy to profile the metabolic changes induced by Snf1 under environmental stress. According to our NMR data, we suggest that Snf1 plays a role in regulating cellular concentrations of a variety of metabolites during environmental stress responses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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