Concrete filled steel tubular (CFST) composite girder is a new type of structures for bridge constructions. The existing design codes cannot be used to predict the thermal stress in the CFST truss girder structures under solar radiation. This study is to develop the temperature gradient curves for predicting thermal stress of the structure based on field and laboratory monitoring data. An in-field testing had been carried out on Ganhaizi Bridge for over two months. Thermal couples were installed at the cross section of the CFST truss girder and the continuous data was collected every 30 minutes. A typical temperature gradient mode was then extracted by comparing temperature distributions at different times. To further verify the temperature gradient mode and investigate the evolution of temperature fields, an outdoor experiment was conducted on a 1:8 scale bridge model, which was installed with both thermal couples and strain gauges. The main factors including solar radiation and ambient temperature on the different positions were studied. Laboratory results were consistent with that from the in-field data and temperature gradient curves were obtained from the in-field and laboratory data. The relationship between the strain difference at top and bottom surfaces of the concrete deck and its corresponding temperature change was also obtained and a method based on curve fitting was proposed to predict the thermal strain under elevated temperature. The thermal stress model for CFST composite girder was derived. By the proposed model, the thermal stress was obtained from the temperature gradient curves. The results using the proposed model were agreed well with that by finite element modelling.
In this paper, we propose a new load forecasting method for smart air conditioning (A/C) based on the modified thermodynamics of indoor temperature and the unbiased finite memory estimator (UFME). Based on modified first-order thermodynamics, the dynamic behavior of indoor temperature can be described by the time-domain state-space model, and an accurate estimate of indoor temperature can be achieved by the proposed UFME. In addition, a reliable A/C load forecast can be obtained using the proposed method. Our study involves the experimental validation of the proposed A/C load forecasting method and communication construction between DR server and HEMS in a test bed. Through experimental data sets, the effectiveness of the proposed estimation method is validated.
For the long-term structural health monitoring of civil structures, the effect of ambient temperature variation has been regarded as one of the critical issues. In this study, a principal component analysis (PCA)-based algorithm is proposed to filter out temperature effects on electromechanical impedance (EMI) monitoring of prestressed tendon anchorages. Firstly, the EMI monitoring via a piezoelectric interface device is described for prestress-loss detection in the tendon anchorage system. Secondly, the PCA-based temperature filtering algorithm tailored to the EMI monitoring of the prestressed tendon anchorage is outlined. The proposed algorithm utilizes the damage-sensitive features obtained from sub-ranges of the EMI data to establish the PCA-based filter model. Finally, the feasibility of the PCA-based algorithm is experimentally evaluated by distinguishing temperature changes from prestress-loss events in a prestressed concrete girder. The accuracy of the prestress-loss detection results is discussed with respect to the EMI features before and after the temperature filtering.
This paper suggests an example of modification of the durability test specifications of electronic control unit for an automotive system in phase of design validation. The basic concept to redefine the specifications of durability test is based on the Arrhenius relationship for accelerated temperature test and the modified Coffin-Manson model for temperature cycle test. The ambient temperature of the powered-event durability test is increased to reduce the required test time of the current specification. Furthermore, the holding time between the events to cool down the temperature of the components is shortened and the resultant temperature rise affects the durability of the components. Thus, the acceleration factor due to the increased temperature range of temperature cycle is also estimated by the modified Coffin-Manson model.
It is crucial to predict water temperature for aquatic ecosystem studies and management. In this paper, we first address challenging issues in predicting water temperature in a real time manner and propose a distributed computing model to address such issues. Then, we present an Artificial Neural Network (ANN)-based water temperature prediction model developed for the Soyang River and a cyberinfrastructure system called WT-Agabus to run such prediction models in an automated and real time manner. The ANN model is designed to use only weather forecast data (air temperature and rainfall) that can be obtained by invoking the weather forecasting system at Korea Meteorological Administration (KMA) and therefore can facilitate the automated and real time water temperature prediction. This paper also demonstrates how easily and efficiently the real time prediction can be implemented with the WT-Agabus prototype system.
휴대용 기기에서 가장 중요한 설계 요소는 소비 전력이다. 본 논문에서는 휴대용 온습도 측정기 설계 초기에 전력 소비 모델을 제시하고, 제시된 모델에 입각해 휴대용 온습도 측정기의 소비 전력을 설계한다. 이렇게 설계된 휴대용 온습도 측정기의 소비 전력을 사전 검증함으로써 제품 구현 전에 설계 검증을 완료하기 위한 전력 소비 설계 모델링 방안을 제시하고자 한다. 한편, 대기 모드에서 소비 전류를 효과적으로 감소시키기 위한 전력 소비 설계 개선 방안도 제시한다. 휴대용 온습도 측정기 구현을 통해 전력 소비 모델링에 입각한 설계 방법론의 타당성을 확인할 것이다.
본 연구에서는 아스팔트 콘크리트의 전단 물성을 고려한 영구변형 예측 모델을 개발하였다. 아스팔트 콘크리트의 전단 물성과 영구변형과의 상관성을 고찰하기 위해서 세 가지 종류의 아스팔트 콘크리트에 대해서 반복재하삼축압축(RLTC) 시험 및 삼축압축강도 시험과 간접인장강도 시험을 다양한 하중과 온도 조건에서 시행하였다. 주어진 아스팔트 콘크리트에 대하여 온도가 증가함에 따라 점착력은 감소하였으나 온도가 $40^{\circ}C$ 이상인 경우 마찰각은 온도 변화에 민감하지 않은 거동을 나타내었다. 축차응력, 구속압, 온도 및 하중 주파수가 영구변형에 미치는 영향이 크다는 것을 관측할 수 있었다. 이러한 실내 시험 결과로 부터 아스팔트 콘크리트의 전단물성과 하중재하시간에 기초한 영구변형 모델을 개발하였다. 또한 일반적인 포장 단면에서 실시한 포장가속시험 결과를 이용해서 영구변형 모델을 보정하였다. 본 연구에서 제안한 영구변형 모델을 이용하여 다양한 온도와 하중조건에서 아스팔트 콘크리트의 영구변형을 예측할 수 있었다.
A computational method is developed for predicting the steady-state temperature field in an LMR core. Detailed core-wide coolant temperature profiles are efficiently calculated using the simplified energy equation mixing model[1] and the subchannel analysis method. The $\theta$-method is employed for discretizing the energy equations in the axial direction. The interassembly coupling is achieved by interassembly gap flow. Cladding and fuel temperatures are calculated with the one-dimensional conduction model and temperature integrals of conductivities. The accuracy of the method is tested by performing several benchmark calculations for too LMR problems. The results indicate that the accuracy is comparable to the other methods based on ENERGY model. It is also shown that the implicit scheme for the axial discretization is more efficient than the explicit scheme.
Based on the Arrhenius equations, several hydration exothermic models that precisely calculate the influence of concrete's self-temperature duration on its hydration exothermic rate have been presented. However, the models' convergence is difficult to achieve when applied to engineering projects, especially when the activation energy of the Arrhenius equation is precisely considered. Thus, the models' convergence performance should be improved. To solve this problem and apply the model to engineering projects, the relationship between fast iteration and proper expression forms of the adiabatic temperature rise, the coupling relationship between the pipe-cooling and hydration exothermic models, and the influence of concrete's self-temperature duration on its mechanical properties were studied. Based on these results, the rapid convergence of the hydration exothermic model and its coupling with pipe-cooling models were achieved. The calculation results for a particular engineering project show that the improved concrete hydration exothermic model and the corresponding mechanical model can be suitably applied to engineering projects.
Observed climate data are processed under the assumption that their time series are stationary, as in multi-step temperature and precipitation prediction, which usually leads to low prediction accuracy. If a climate system model is based on a single prediction model, the prediction results contain significant uncertainty. In order to overcome this drawback, this study uses a method that integrates ensemble prediction and a stepwise regression model based on a mean-valued generation function. In addition, it utilizes empirical mode decomposition (EMD), which is a new method of handling time series. First, a non-stationary time series is decomposed into a series of intrinsic mode functions (IMFs), which are stationary and multi-scale. Then, a different prediction model is constructed for each component of the IMF using numerical ensemble prediction combined with stepwise regression analysis. Finally, the results are fit to a linear regression model, and a short-term climate prediction system is established using the Visual Studio development platform. The model is validated using temperature data from February 1957 to 2005 from 88 weather stations in Guangxi, China. The results show that compared to single-model prediction methods, the EMD and ensemble prediction model is more effective for forecasting climate change and abrupt climate shifts when using historical data for multi-step prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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