Gabruk, Victor Ivanovich;Kudakaev, Vasilii Vladimirovich
Ocean and Polar Research
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v.41
no.1
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pp.19-34
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2019
The present study obtained universal mathematical models of all elements and characteristics regarding hook and line fishing systems. To describe the hook and line fishing systems on site we used three kinds of coordinate systems: the earth based coordinate system, natural coordinate system, and flow (velocity) coordinate system. Mathematical models presented in this article allow us to define the shape of the fishing gear, the tension of the rope at different points, hydrodynamic resistance, diameter of the hook's wire, immersion depth of the fishing hooks, distance from hooks to the ground and the required lifting force of the floats. These models allow for the performance of computer simulations regarding any kinds of hook and line gears in still water or water where flow occurs.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.39
no.2
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pp.74-85
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1997
This study aims at the development of a mathematical approach for the optimal water allocation in the river basin where available water is not in sufficient. Its optimal allocation model is determined from the comparison and analysis of mathematical programming techniques such as transportation programming and dynamic programming models at its optimal allocation models. The water allocation system used in this study is designed to be the optimal water allocation which can satisfy the water deficit in each district through inter-basin water transfer between Kumho river basin which is a tributary catchment of Nakdong river basin, and the adjacent Hyungsan river basin, Milyang river basin and Nakdong upstream river basin. A general rule of water allocation is obtained for each district in the basins as the result of analysis of the optimal water allocation in the water allocation system. Also a comparison of the developed models proves that there is no big difference between the models Therefore transportation programming model indicates most adequate to the complex water allocation system in terms of its characteristics It can be seen, however, that dynamic programming model shows water allocation effect which produces greater net benefit more or less.
Over the past decades, an enormous amount of effort has been expended in laboratory and field studies on concrete durability estimation. The results of this research are still either widely scattered in the journal literature or mentioned briefly in the standard textbooks. Moreover, the theoretical approaches of deterioration mechanisms with a predictive character are limited to some complicated mathematical models not widespread in practice. A significant step forward could be the development of appropriate software for computer-based estimation of concrete service life, including reliable mathematical models and adequate experimental data. In the present work, the basis for the development of a computer estimation of the concrete service life is presented. After the definition of concrete mix design and structure characteristics, as well as the consideration regarding the environmental conditions where the structure will be found, the concrete service life can be reliably predicted using fundamental mathematical models that simulate the deterioration mechanisms. The prediction is focused on the basic deterioration phenomena of reinforced concrete, such as carbonation and chloride penetration, that initiate the reinforcing bars corrosion. Aspects on concrete strength and the production cost are also considered. Field observations and data collection from existing structures are compared with predictions of service life using the above model. A first attempt to develop a database of service lives of different types of reinforced concrete structure exposed to varying environments is finally included.
This study was carried out to investigate the use of three different mathematical models (Wood, Quadratic and Cubic) for describing the lactation curve of Akkaraman ewes. Data were collected from 42 ewes that were three years of age and from the same flock raised in The State Farm of $G{\ddot{o}}zl{\ddot{u}}$ in Konya Province. All ewes lambed in March. They were hand milked twice daily and the first milk test was performed with in the first month after lambing (mean = 27.8 day, SD = 4.26) in an attempt to describe the peak yield. The differences between estimated total milk yields by the models were not significant. The models were adequate for describing total milk yield. The differences between peak yields were not significant. The Wood model estimated the time of peak yield earlier than the other models and observed values (p<0.01). Especially the Cubic model's peak time was very close to really peak time (34.30 vs. 35.33 days). $R^2$ values of the models ranged from 85.85% to 96.20%. The Cubic model gave the best $R^2$ value (p<0.01). Correlation coefficients between descriptive values of the models changed from 0.32 to 1.00. Total milk yields of the models were highly correlated (above 0.99) with the total milk yield calculated by the Fleischmann method (p<0.01). As a result the Cubic model showed the best fit to the data collected from Akkaraman ewes and allowed a suitable description of the shape of the lactation curve.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.4
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pp.87-92
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2007
The full automation welding has not yet been achieved partly because the mathematical model for the process parameters of a given welding task is not fully understood and quantified. Several mathematical models to control welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes have been studied. However, it is not an easy task to apply them to the various practical situations because the relationship between the process parameters and the bead geometry is non-linear and also they are usually dependent on the specific experimental results. Practically, it is difficult, but important to know how to establish a mathematical model that can predict the result of the actual welding process and how to select the optimum welding condition under a certain constraint. In this paper, an attempt has been made to develop an neural network model to predict the weld top-bead height as a function of key process parameters in the welding. and to compare the developed models using three different training algorithms in order to select an adequate neural network model for prediction of top-bead height.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1999.10a
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pp.387-394
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1999
Artificial Neural Network (ANN) is a computational model inspired by the structure and operations of the brain. It is massively parallel system consisting of a large number of highly interconnected and simple processing units. The purpose of this paper is to verify the applicability of ANN to predict experimental results through the use of measured experimental data. Although there have been accumulated data based on hysteretic characteristics of structural element with cyclic loading tests, it is difficult to directly apply them for the analysis of elastic and plastic response. Thus, simple models with mathematical formula such as Bi-Linear Model, Ramberg-Osgood Model, Degrading Tri Model, Takeda Model, Slip type Model, and etc, have been used. To verify the practicality and capability of this study, ANN is adapted to several models with mathematical formula using numerical data To show the efficiency of ANN in nonlinear analysis, it is important to determine the adequate input and output variables of hysteretic models and to minimize an error in ANN process. The application example is Beam-Column joint test using the ANN in modeling of the linear and nonlinear hysteretic behavior of structure.
Experimental investigation into the cyclic behaviour of sand plast brick masonry was performed on forty two square panels. The panels were subjected to cyclic uniaxial compression for two cases of loading: normal to bed joint and parallel to bed joint. Experimental data were used to plot the unloading-reloading curves for the entire range of the stress-strain curve. Mathematical expressions to predict the reloading and unloading stress-strain curves at various values of residual strain are proposed. A simple parabola and an exponential type formula are found adequate to model the unloading and reloading curves respectively. The models account for the potential effects of residual strain on these curves. Comparison of test results with the proposed mathematical expression shows good correspondence.
The enhancements of bioenergy production effectiveness require the comprehensively experimental study of several parameters affecting these bioprocesses. The interpretation of the obtained experimental results and the estimation of optimum yield are extremely complicated such as misinterpreting the results of an experiment. The use of mathematical modeling and statistical experimental designs can consistently supply the predictions of the potential yield and the identification of defining parameters and also the understanding of key relationships between factors and responses. This paper summarizes several mathematical models used to achieve an adequate overall and maximal production yield and rate, to screen, to optimize, to identify, to describe and to provide useful information for the effect of several factors on bioenergy production processes. The usefulness, the validity and, the feasibility of each strategy for studying and optimizing the bioenergy-producing processes were discussed and confirmed by the good correlation between predicted and measured values.
This paper introduces a novel approach to multi-material topology optimization (MTO) targeting in-plane bi-directional functionally graded (IBFG) non-uniform thickness Reissner-Mindlin plates, employing an alternative active phase approach. The mathematical formulation integrates a first shear deformation theory (FSDT) to address compliance minimization as the objective function. Through an alternating active-phase algorithm in conjunction with the block Gauss-Seidel method, the study transforms a multi-phase topology optimization challenge with multi-volume fraction constraints into multiple binary phase sub-problems, each with a single volume fraction constraint. The investigation focuses on IBFG materials that incorporate adequate local bulk and shear moduli to enhance the precision of material interactions. Furthermore, the well-established mixed interpolation of tensorial components 4-node elements (MITC4) is harnessed to tackle shear-locking issues inherent in thin plate models. The study meticulously presents detailed mathematical formulations for IBFG plates in the MTO framework, underscored by numerous numerical examples demonstrating the method's efficiency and reliability.
Hydrologic data serve as an input to the water resources system. An adequate analysis of hydrologic data is one of the most important steps in the planning of the water resources development program. The natural hydrologic processes, which produce the hydrologic data, are truely 'stochastic' in the sense that natural hydrologic phenomena change with time in accordance with the law of probability as well as with sequential relationship between their occurrences. Therefore, the stochastic approach to the analysis of hydrologic data has become more popular in recent years than the conventional deterministic or probabilistic approach. This paper reviews the mathematical models which can adequately simulate the stochastic behavior of the hydrologic characteristics of a hydrologic system. The actual application of these models in the analysis of hydrologic records(precipipitation and runoff records in particular) is also presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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