The purpose of this study was to determine the variability of components of the vertical ground reaction force signal to seek the suitable number of attempt datum to be analyzed during running at 2m/s and 4m/s. For this study, six subjects (height mean:$174.5{\pm}4.4cm$, weight $671.5{\pm}116.4N.$, age:$25.0{\pm}yrs.$) were selected and asked to run at least 3 times each run condition randomly. FFT(fast Fourier transform) was used to analyze the frequency domain analysis of the vertical ground reaction forces signal and an accumulated PSD (power spectrum density) was calculated to reconstruct the certain signal. To examine the deviation of the vertical ground reaction between signals collected from an different number of attempt, variability of frequency, magnitude of passive peak, time up to the passive peak and maximum load rate were determined in a coefficient of variance. The variability analysis revealed that when analyze the vertical reaction force components at 2m/s speed running, which belongs to slow pace relatively, it would be good to calculate these components from signal of one attempt, but 4m/s speed running needs data collected from two attempts to decrease the deviation of signal between attempts. In summary, when analyzing the frequency and passive peak of the vertical reaction force signal during the fast run, it should be considered the number of attempt.
The hydroxyapatite powders were prepared by the reaction of Ca(CH3COO)2$.$H2O and H3PO4 in aqueous solution. Effect of Ca/P mole ration and pH value on the powder characteristics were investigated. For phosphoric acid was dissociated to PO43- ion above pH 10, the preparation condition of hydroxyapatite by H3PO4 solution had this value. Dried powders were agglomerated each other. The mean agglomerate particle diameter was minimum when the condition was pH 11, Ca/P=1.75 and its specific surface area was 97㎡/g. All powders had poor crystallinity and small CO2. It prevented CaCO3 from using aspirator in preparation and maturing time. In most cases, hydroxyapatite was decomposed into ${\beta}$-TCP at more than 800$^{\circ}C$, into ${\alpha}$-TCP at 1200$^{\circ}C$. However non-decomposed hydroxyapatite was remained in Ca/P=1.85.
For the safe and reliable operation of Lithium-ion batteries in Electric Vehicles (EVs) or Energy Storage Systems (ESSs), it is essential to have accurate information of the battery such as State of Charge (SOC). Many kinds of different techniques to estimate the SOC of the batteries have been developed so far such as the Kalman Filter. However, when it is applied to the multiple number of batteries it is difficult to maintain the accuracy of the estimation over all cells due to the difference in parameter value of each cell. Moreover the difference in the parameter of each cell may become larger as the operation time accumulates due to aging. In this paper a novel Deep Neural Network (DNN) based SOC estimation method for multi cell application is proposed. In the proposed method DNN is implemented to learn non-linear relationship of the voltage and current of the lithium-ion battery at different SOCs and different temperatures. In the training the voltage and current data of the Lithium battery at charge and discharge cycles obtained at different temperatures are used. After the comprehensive training with the data obtained with a cell resulting estimation algorithm is applied to the other cells. The experimental results show that the Mean Absolute Error (MAE) of the estimation is 0.56% at 25℃, and 3.16% at 60℃ with the proposed SOC estimation algorithm.
Artificial neural networks (ANNs), for a first time, were successfully developed for the modeling and prediction of solvent effects on rate constant of [2+2] cycloaddition reaction of diethyl azodicarboxylate with ethyl vinyl ether in various solvents with diverse chemical structures using quantitative structure-activity relationship. The most positive charge of hydrogen atom (q$^+$), dipole moment ($\mu$), the Hildebrand solubility parameter (${\delta}_H^2$) and total charges in molecule (q$_t$) are inputs and output of ANN is log k$_2$ . For evaluation of the predictive power of the generated ANN, the optimized network with 68 various solvents as training set was used to predict log k$_2$ of the reaction in 16 solvents in the prediction set. The results obtained using ANN was compared with the experimental values as well as with those obtained using multi-parameter linear regression (MLR) model and showed superiority of the ANN model over the regression model. Mean square error (MSE) of 0.0806 for the prediction set by MLR model should be compared with the value of 0.0275 for ANN model. These improvements are due to the fact that the reaction rate constant shows non-linear correlations with the descriptors.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.14
no.3
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pp.241-245
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2008
The characteristics of temperature profile around human body with heating life vest at sea were investigated in this paper. Especially, the temperature profile of human body was numerically calculated by finite difference method with Mathcad. The main parameters were seasonal mean sea water temperature, heating amount and heating duration time of heating life vest. In this paper, the boundary layer was composed by the difference matters, and the thermal conductivity was calculated with an adjacent cells using thermal resistance method. It was clarified that the body temperature was kept highly and the risk of death from hypothermia was reduced by wearing heating life vest.
Kim, Won-Ho;Kim, Jong-Man;Park, Hyung-Ki;Park, Eun-Young
Physical Therapy Korea
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v.14
no.3
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pp.9-15
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2007
The purpose of this study was to investigate electromyographic activities of the flexor digitorum superficialis (FDS) and the flexor carpi ulnaris (FCU) by the shape of the ultrasound head. Twelve healthy subjects participated and performed ultrasound therapy with a round head and a long handled head during each 5-minute application. Electromyographic activities of the FDS and FCU were recorded by surface electrodes and normalized by maximal voluntary isometric contraction (MVIC) values. There was no difference in the muscular fatigue of FDS and FCU as determined by the shape of the ultrasound head (p>.05). Without the shape of head, the mean power frequency decreased with the time. There also was no difference in %MVIC of the FDS and FCU as determined by the shape of the ultrasound head (p>.05), but the force exerted exceeded 20%MVIC. There was however a significant difference in the amount of cumulative workload of the FDS and FCU as determined by the shape of ultrasound head (p<.05). The workload was however not affected by the shape of the ultrasound head. Constant static grasp of ultrasound transducer head during ultrasound therapy is considered a high risk factor of work-related musculoskeletal disease.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.22
no.6
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pp.815-822
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1993
This experiment was carried out to determine the separation condition of 1-dimethylaminonaphthalene-5-sulfony(Dansyl) derivatives of amino acids by reverse-phase high performance liquid chromatography with Nova-Pak C18 column. Determined solvent system was solvent A(200mA phosphate buffer pH 6.8 15%, acetonitrile 11%, water 74%) and solvent B(acetonitrile 65%, methanol 28%, water 7%). Linear gradient of solvent B was applied from 12% to 80% for 50min. Complete separation of 20 amino acids including asparagine and glutamine which constitute protein was achieved within 50min. As the detection limit was the range of picomole, the resolution power was excellent. Reproducibility of the retention time was less than mean $\pm$0.05min. According to the above optimum chromatographic conditions, the amino acid composition of some food and human blood was examined. The most affluent amino acid was alanine in human blood, aspartic acid and glutamic acid in soy sauce, alanine and threonine in soy milk and proline in milk and yoghurt.
In order to reduce the time and costs of improving the performance of vehicle suspensions, the techniques for optimizing damping and air spring characteristic were proposed. A full vehicle model for a bus is constructed with a car body, front and rear suspension linkages, air springs, dampers, tires, and a steering system. An air spring and a damper are modeled with nonlinear characteristics using experimental data and a curve fitting technique. The objective function for ride quality is WRMS (Weighted RMS) of the power spectral density of the vertical acceleration at the driver's seat, middle seat and rear seat. The objective function for handling performance is the RMS (Root Mean Squares) of the roll angle, roll rate, yaw rate, and lateral acceleration at the center of gravity of a body during a lane change. The design variables are determined by damping coefficients, damping exponents and curve fitting parameters of air spring characteristic curves. The Taguchi method is used in order to investigate sensitivity of design variables. Since ride and handling performances are mutually conflicting characteristics, the validity of the developed optimum design procedure is demonstrated by comparing the trends of ride and handling performance indices with respect to the ratio of weighting factors. The global criterion method is proposed to obtain the solution of multi-objective optimization problem.
Eid, Ahmad M.;Kim, Sung-Jun;Lee, Hyun-Woo;Nakaoka, Mutsuo
Proceedings of the KIEE Conference
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2005.10c
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pp.17-19
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2005
Variety of methods were discussed to reduce the cogging force in tubular permanent magnet type linear single phase AC generator. In paticular, the proposed methods depend on the variations of the permanent magnet construction. These methods Include two approaches in the form of sloped magnets, and conical magnets in addition to the conventional method of varying the magnet length. The undesired cogging force ripples were calculated by a two dimensional Finite Element Method(FEM). Moreover, the generated electromotive force in the stator coils was calculated fur each configuration of the permanent magnet. The experimental results agreed well with those obtained from the FEM-based simulations. Sufficient reduction in the cogging force was achieved over the range of 40% while the root mean square of the output voltage was maintained. It was found that the sloping the permanent magnet decreased the cogging force and at the same time increased the generated rms voltage of the AC generator. The performance of the designed linear AC generator was evaluated in terms of its efficiency, total weight, losses, and power to weight ratio.
Most pressurized water reactors use Venturi flow meters to measure the feedwater flow rate. However, fouling phenomena, which allow corrosion products to accumulate and increase the differential pressure across the Venturi flow meter, can result in an overestimation of the flow rate. In this study, a soft-sensing model based on fuzzy support vector regression was developed to enable accurate on-line prediction of the feedwater flow rate. The available data was divided into two groups by fuzzy c means clustering in order to reduce the training time. The data for training the soft-sensing model was selected from each data group with the aid of a subtractive clustering scheme because informative data increases the learning effect. The proposed soft-sensing model was confirmed with the real plant data of Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3. The root mean square error and relative maximum error of the model were quite small. Hence, this model can be used to validate and monitor existing hardware feedwater flow meters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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