Montuori, Rosario;Gabbianelli, Giammaria;Nastri, Elide;Simoncelli, Marco
Steel and Composite Structures
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제32권1호
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pp.1-19
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2019
The aim of the paper is the prediction of the seismic collapse mode of steel storage pallet racks under seismic loads. The attention paid by the researchers on the behaviour of the industrial steel storage pallets racks is increased over the years thanks to their high dead-to-live load ratio. In fact, these structures, generally made by cold-formed thin-walled profiles, present very low structural costs but can support large and expensive loads. The paper presents a prediction of the seismic collapse modes of multi-storey racks. The analysis of the possible collapse modes has been made by an approach based on the kinematic theorem of plastic collapse extended to the second order effects by means of the concept of collapse mechanism equilibrium curve. In this way, the dissipative behaviour of racks is determined with a simpler method than the pushover analysis. Parametric analyses have been performed on 24 racks, differing for the geometric layout and cross-section of the components, designed in according to the EN16618 and EN15512 requirements. The obtained results have highlighted that, in all the considered cases, the global collapse mechanism, that is the safest one, never develops, leading to a dangerous situation that must be avoided to preserve the structure during a seismic event. Although the studied racks follow all the codes prescriptions, the development of a dissipative collapse mechanism is not achieved. In addition, also the variability of load distribution has been considered, reflecting the different pallet positions assumed during the in-service life of the racks, to point out its influence on the collapse mechanism. The information carried out from the paper can be very useful for designers and manufacturers because it allows to better understand the racks behaviour in seismic load condition.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.31-42
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2024
Different industries mostly rely on quality certification for promoting their products or brands. Although getting quality certification, specifically by human experts is a tough job to do. But the field of machine learning play a vital role in every aspect of life, if we talk about quality certification, machine learning is having a lot of applications concerning, assigning and assessing quality certifications to different products on a macro level. Like other brands, wine is also having different brands. In order to ensure the quality of wine, machine learning plays an important role. In this research, we use two datasets that are publicly available on the "UC Irvine machine learning repository", for predicting the wine quality. Datasets that we have opted for our experimental research study were comprised of white wine and red wine datasets, there are 1599 records for red wine and 4898 records for white wine datasets. The research study was twofold. First, we have used a technique called backward elimination in order to find out the dependency of the dependent variable on the independent variable and predict the dependent variable, the technique is useful for predicting which independent variable has maximum probability for improving the wine quality. Second, we used a robust machine learning algorithm known as "XGBoost" for efficient prediction of wine quality. We evaluate our model on the basis of error measures, root mean square error, mean absolute error, R2 error and mean square error. We have compared the results generated by "XGBoost" with the other state-of-the-art machine learning techniques, experimental results have showed, "XGBoost" outperform as compared to other state of the art machine learning techniques.
고무의 안정성과 신뢰성 확보를 위해 재료 특성과 수명 평가는 매우 중요하다. 본 연구에서는 연료전지용 고무 가스켓으로 사용되는 황으로 가황한 NBR compound의 수명을 예측하였다. 5, 6, 7 vol% 황산농도에서 120, 140, $160^{\circ}C$ 온도로 각각 3시간에서 600시간까지 가속 노화시험을 하였다. 고무를 황산용액 안에 침지시키기 위해 pyrex glass tube를 사용하였다. 그리고 가열 시간 동안 용액의 증발을 막기 위하여 pyrex glass tube 양쪽 끝을 막았다. 연료전지용 가스켓인 NBR 고무의 수명을 예측하기 위하여 가속 산-열 노화시험 후 물성 실험을 하였으며 산-열 노화시험에서 물리적 특성의 영향을 연구하기 위하여 인장강도, 신장율, 경도, 가교밀도를 측정하였다. 인장강도는 황산농도와 온도가 증가함에 따라서 감소되었는데 이 결과로 Arrhenius 식을 유도하여 수명을 평가하였다.
The suggested method of previous Son's study dichotomized subjective response data to modeling noise exposure-response. The method used maximum liklihood estimation instead of least square estimation and the noise exposure-response curve of the study was logistic regression analysis result. The method was originated to modeling community response rate such as %HA or %A. It can be useful when the subjective response was investigated based on predicted noise level. It is difficult to measure the single source emitting noise such as railway because various traffic noise sources combined in our life. The suggested method was adopted to model in this study and railway noise-exposure response curves were modeled because the noise level of this area was predicted data. The data of this study was used by previous Ko's paper but he dealt the area as combined noise area and divided the data by dominant noise source. But this study used all data of this area because the annoyance response to railway noise was higher than other noise according to the result of correlation analysis. The trend of the %HA and %A prediction model to train noise of this study is almost same as the model based on measured noise of previous Lim's study although the investigated areas and methods were different.
Power transformer is one of the major and key apparatus in electric power system. Monitoring and diagnosis of transformer fault is necessary for improving the life period of transformer. The failures caused by short circuits are one of the causes of transformer outages. The short circuit currents induce excessive forces in the transformer windings which result in winding deformation affecting the mechanical and electrical characteristics of the winding. In the present work, a transformer producing only the radial flux under short circuit is considered. The corresponding axial displacement profile of the windings is computed using Finite Element Method based transient structural analysis and thus obtained displacements are compared with the experimental result. The change in inter disc capacitance and mutual inductance of the deformed windings due to different short circuit currents are computed using Finite Element Method based field analyses and the corresponding Sweep Frequency Responses are computed using the modified electrical equivalent circuit. From the change in the first resonant frequency, the winding movement can be quantified which will be useful for estimating the mechanical withstand capability of the winding for different short circuit currents in the design stage itself.
과반수 이상의 국민이 살게 된 아파트 환경은 거주자의 요구 특성이 충분히 반영되지 못한 상황에서 물량공급적 측면만이 강조되어 왔다고 할 수 있다. 하지만 조만간 주택보급률이 100%에 육박할 것으로 전망되고 전반적인 생활수준의 향상과 함께 수요자의 다양한 거주 환경에 대한 욕구변화가 이루어지고 있다. 따라서 거주자의 욕구 특성을 파악하고 현 거주 환경에 대한 만족도 및 선호경향의 변화를 분석해 보는 것은 거주자의 주요구를 파악할 수 있는 지표로서 바람직한 주거환경 창조를 위한 필수 선행과제이다. 본 연구는 설문조사를 통해 아파트 거주자들을 중심으로 아파트 주거환경에 대한 만족도 및 선호도를 조사 분석함으로써 거주자 요구충족을 중심으로 한 아파트 공간계획의 방향을 제시하고자 한다.
Jung, Dae-Hyun;Park, Soo Hyun;Han, Xiong Zhe;Kim, Hak-Jin
Journal of Biosystems Engineering
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제40권1호
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pp.89-93
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2015
Purpose: Machine vision-based image processing methods can be useful for estimating the fresh weight of plants. This study analyzes the ability of two different image processing methods, i.e., morphological and pixel-value analysis methods, to measure the fresh weight of lettuce grown in a closed hydroponic system. Methods: Polynomial calibration models are developed to relate the number of pixels in images of leaf areas determined by the image processing methods to actual fresh weights of lettuce measured with a digital scale. The study analyzes the ability of the machine vision- based calibration models to predict the fresh weights of lettuce. Results: The coefficients of determination (> 0.93) and standard error of prediction (SEP) values (< 5 g) generated by the two developed models imply that the image processing methods could accurately estimate the fresh weight of each lettuce plant during its growing stage. Conclusions: The results demonstrate that the growing status of a lettuce plant can be estimated using leaf images and regression equations. This shows that a machine vision system installed on a plant growing bed can potentially be used to determine optimal harvest timings for efficient plant growth management.
Power generator is one of the most important component of electricity generation system to convert mechanical energy to electrical energy. I t designed robustly to maintain high system reliability during operation time. But unexpected failure of the power generator could happen and it cause huge amount of economic and social loss. To keep it from unexpected failure, health prognostics should be carried out In this research, We developed a health prognostic method of stator windings in power generator with statistical data analysis and degradation modeling against water absorption. We divided whole 42 windings into two groups, absorption suspected group and normal group. We built a degradation model of absorption suspected winding using Fick's second law to predict upcoming absorption data. Through the analysis of data of normal group, we could figure out the distribution of data of normal windings. After that, we can properly predict absorption data of normal windings. With data prediction of two groups, we derived upcoming Directional Mahalanobis Distance (DMD) of absorption suspected winding and time vs DMD curve. Finally we drew the probability distribution of Remaining Useful Life of absorption suspected windings.
This paper presents a feasibility study of a fresh air load reduction system by using an underground double floor space. The system was introduced into a real building and was examined by the field measurement. Judging from the measurements during three years(1999~2001), the state of the system operation was very stable through this period and it was clear that the system contributes to reduction of energy consumption for air-conditioning. Futhermore, a simulation model used the simple heat diffusion equation was developed to simulate its thermal characteristics and performances. The simulations resulted in air temperature in good agreement with the measurements. Also, from the result of numerical analysis, it is clear that the amount of heat supply by using this system is more than the amount of energy loss to the room above it. Therefore, it is concluded that this systems is very useful and the proposed numerical model can be used for the prediction of system thermal performance.
Bonded tendons have been used in reactor buildings at some operating nuclear power plants in Korea. Assessing prestress force on these bonded tendons has become an important pending problem in efforts to assure continued operation beyond their design life. The System Identification (SI) technique was thus developed to improve upon the existing indirect assessment technique for bonded tendons. As a first step, this study analyzed the sensitivity of the key parameters to prestress force, and then determined the optimal parameters for the SI technique. A total of six scaled post-tensioned concrete beams with bonded tendons were manufactured. In order to investigate the correlation of the natural frequency and the displacement to prestress force, an impact test, a Single Input Multiple Output (SIMO) sine sweep test, and a bending test using an optical fiber sensor and compact displacement transducer were carried out. These tests found that both the natural frequency and the displacement show a good correlation with prestress force and that both parameters are available for the SI technique to predict prestress force. However, displacements by the optical fiber sensor and compact displacement transducer were shown to be more sensitive than the natural frequency to prestress force. Such displacements are more useful than the natural frequency as an input parameter for the SI technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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