Using a Rheometries Fluids Spectrometer (RFS II), the dynamic viscoelastic properties of aqueous poly(ethylene oxide) (PEO) solutions in small amplitude oscillatory shear flow fields have been measured over a wide range of angular frequencies. The angular frequency dependence of the storage and loss moduli at various molecular weights and concentrations was reported in detail, and the result was interpreted using the concept of a Deborah number De. In addition, the experimentally determined critical angular frequency at which the storage and loss moduli become equivalent was compared with the calculated characteristic time (or its inverse value), and their physical significance in analyzing the dynamic viscoelastic behavior was discussed. Finally, the relationship between steady shear flow and dynamic viscoelstic properties was examined by evaluating the applicability of some proposed models that describe the correlations between steady flow viscosity and dynamic viscosity, dynamic fluidity, and complex viscosity. Main results obtained from this study can be summarized as follows: (1) At lower angular frequencies where De<1, the loss modulus is larger than the storage modulus. However, such a relation between the two moduli is reversed at higher angular frequencies where De>l, indicating that the elastic behavior becomes dominant to the viscous behavior at frequency range higher than a critical angular frequency. (2) A critical angular frequency is decreased as an increase in concentration and/or molecular weight. Both the viscous and elastic properties show a stronger dependence on the molecular weight than on the concentration. (3) A characteristic time is increased with increasing concentration and/or molecular weight. The power-law relationship holds between the inverse value of a characteristic time and a critical angular frequency. (4) Among the previously proposed models, the Cox-Merz rule implying the equivalence between the steady flow viscosity and the magnitude of the complex viscosity has the best validity. The Osaki relation can be regarded to some extent as a suitable model. However, the DeWitt, Pao and HusebyBlyler models are not applicable to describe the correlations between steady shear flow and dynamic viscoelastic properties.
Accurate models of the characteristics of typical inverse-time overcurrent (OC) protective devices play an important role in the protective coordination schemes. This paper presents a novel approach to determine the OC protective device parameters. The approach is based on the Eigensystem Realization Algorithm which generates a state space model to fit the characteristics of OC protective devices. Instead of the conventional characteristic curves, the dynamic state space model gives a more exact fit of the OC protective device characteristics. This paper demonstrates the feasibility of decomposing the characteristic curve into smooth components and oscillation components. 19 characteristic curves from 13 typical and 6 non-typical OC protective devices are chosen for curve-fitting. The numbers of fitting components required are determined by the maximum absolute values of errors for the fitted equation. All fitted equations are replaced by a versatile equation for the characteristics of OC protective devices which represents the characteristic model of a novel flexible OC relay, which in turn may be applied to improve the OC coordination problems in the sub-transmission and distribution systems.
An unsaturated hydraulic conductivity function and a soil-water characteristic curve are the essential constitutive factors in studying unsaturated soils. In order to obtain the unsaturated hydraulic conductivity function, prediction functions, which are based on the soil-water characteristic curve, have been used because it is difficult to measure the unsaturated hydraulic conductivity function directly. In this study, a parameter estimation method using the flow pump technique is introduced to determine the unsaturated hydraulic conductivity function. This method provides more accurate and independent solution than previous methods for the determination of the unsaturated hydraulic conductivity function which is not subordinate to the soil-water characteristic curve or prediction models.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.11B
no.2
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pp.51-58
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2001
This paper proposes a new strategy to estimate the rotor flux of an induction machine for the direct field oriented control. Electrical model of the induction machine presents the basic idea based on observer structure, which is composed of voltage model and current model. But the former has the defects in low speed range, the latter has the defects of sensitivity to machine parameters. In spite of these shortcomings, the closed loop flux observer based on two models has been prevalent estimation method for the direct field oriented control. In this paper, generalized analysis method named "observer characteristic function method"is proposed to analyze the kinds of the linear flux observers in unified form. With the observer characteristic function, the estimated rotor flux error involved in the classical methods can be easily clarified. Moreover, the novel rotor flux observer based on this analysis is also presented and the effectiveness of the observer has been verified by the simulation and experimental results.
Shiga toxins (Stxs) are the main virulence factors expressed by the pathogenic Stx-producing bacteria, namely, Shigella dysenteriae serotype 1 and certain Escherichia coli strains. These bacteria cause widespread outbreaks of bloody diarrhea (hemorrhagic colitis) that in severe cases can progress to life-threatening systemic complications, including hemolytic uremic syndrome (HUS) characterized by the acute onset of microangiopathic hemolytic anemia and kidney dysfunction. Shiga toxicosis has a distinct pathogenesis and animal models of Stx-associated HUS have allowed us to investigate this. Since these models will also be useful for developing effective countermeasures to Stx-associated HUS, it is important to have clinically relevant animal models of this disease. Multiple studies over the last few decades have shown that mice injected with purified Stxs develop some of the pathophysiological features seen in HUS patients infected with the Stx-producing bacteria. These features are also efficiently recapitulated in a non-human primate model (baboons). In addition, rats, calves, chicks, piglets, and rabbits have been used as models to study symptoms of HUS that are characteristic of each animal. These models have been very useful for testing hypotheses about how Stx induces HUS and its neurological sequelae. In this review, we describe in detail the current knowledge about the most well-studied in vivo models of Stx-induced HUS; namely, those in mice, piglets, non-human primates, and rabbits. The aim of this review is to show how each human clinical outcome-mimicking animal model can serve as an experimental tool to promote our understanding of Stx-induced pathogenesis.
Park, Tae-Won;Heo, Jin-Woo;Jeong, Jee-Hoon;Ho, Chang-Hoi
Atmosphere
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v.27
no.2
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pp.199-211
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2017
The cold surges over East Asia can be grouped to two types of the wave-train and the blocking. Recently, the observational study proposed new dynamical index to objectively identify cold surge types. In this study, the dynamical index is applied to the simulations of 10 climate models, which participate in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). Focusing on assessment of cold surge simulation, we discuss characteristic of the wave-train and blocking cold surges in the climate models. The wave-train index (WI) and the blocking index (BI) based on potential temperature anomalies at dynamical tropopause over the subarctic region, the northeast China, and the western North Pacific enable us to classify cold surges in the climate models into two types. The climate models well simulate the occurrence mechanism of the wave-train cold surges with vertical structure related to growing baroclinic wave. However, while the wave-train in the observation propagates in west-east direction across the Eurasia Continent, most of the models simulate the southeastward propagation of the wave-train originated from the Kara Sea. For the blocking cold surges, the general features in the climate models well follow those in the observation to show the dipole pattern of a barotropic high-latitude blocking and a baroclinic coastal trough, leading to the Arctic cold surges with the strong northerly wind originated from the Arctic Sea. In both of the observation and climate models, the blocking cold surges tend to be more intense and last longer compared to the wave-train type.
In a number of industries, porous insulations have been frequently used, reducing thermal insulation space through excellent performance of the thermal insulation's characteristics. This paper suggests an effective thermal conductivity prediction model. Firstly, we perform a literature review of traditional effective thermal conductivity prediction models and compare each model with experimental heat transfer results. Furthermore, this research defines the effectiveness of thermal conductivity prediction models using experimental heat transfer results and the Zehner-Schlunder model. The newly defined effective thermal conductivity prediction model has been verified to better predict performance than other models. Finally, this research performs a transient heat transfer analysis of a thermal protection system with a porous insulation in a high speed vehicle using the finite element method and confirms the validity of the effective thermal conductivity prediction model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.6
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pp.1017-1028
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2011
When it is not easy to decide the credit scoring for some loan applicants, credit evaluation is postponded and reserve to ask a specialist for further evaluation of undecided applicants. This undecided inference is one of problems that happen to most statistical models including the biostatistics and sportal statistics as well as credit evaluation area. In this work, the undecided inference is regarded as a missing data mechanism under the assumption of MNAR, and use the bivariate probit model which is one of sample selection models. Two undecided inference methods are proposed: one is to make use of characteristic variables to represent the state for decided applicants, and the other is that more accurate and additional informations are collected and apply these new variables. With an illustrated example, misclassification error rates for undecided and overall applicants are obtainded and compared according to various characteristic variables, undecided intervals, and thresholds. It is found that misclassification error rates could be reduced when the undecided interval is increased and more accurate information is put to model, since more accurate situation of decided applications are reflected in the bivariate probit model.
Rahman, MD. Mizanur;Lee, Young Dai;Ha, Duy Khanh;Chun, Yong Hyun
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.4
no.3
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pp.13-20
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2014
Estimating time and cost is an important mission in the early phase of a construction project, especially in feasibility study. It provides a foundation for making decision whether or not the project is performed on schedule and within budget. Thus, reliability of this estimate plays a key role in measuring the success of a project. This study was carried out to investigate the time-cost relationship in building construction projects in Bangladesh. The mathematical equation used in this study is based on Bromilow's equation. The research data were collected from sixty-three completed building projects through questionnaire survey. Type of clients, type of projects, and tender methods are the project characteristics considered in this study. The results of analysis indicated that the Bromilow's time-cost (BTC) models developed for each project characteristic are appropriate due to quite high coefficient of determination and relatively small mean percent errors. Among them, the forecasted model for time and cost according to tender methods is the best fit model. It is concluded that the BTC model could be applied in building construction project to predict its time and cost in Bangladesh. Four different regression models were also developed in this study. The results of BTC model between some selected countries were compared to gain the comprehensive view.
Pejovic, Jelena R.;Serdar, Nina N.;Pejovic, Radenko R.
Earthquakes and Structures
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v.13
no.3
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pp.221-230
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2017
One of the important phases of probabilistic performance-based methodology is establishing appropriate probabilistic seismic demand models (PSDMs). These demand models relate ground motion intensity measures (IMs) to demand measures (DMs). The objective of this paper is selection of the optimal IMs in probabilistic seismic demand analysis (PSDA) of the RC high-rise buildings. In selection process features such as: efficiency, practically, proficiency and sufficiency are considered. RC high-rise buildings with core wall structural system are selected as a case study building class with the three characteristic heights: 20-storey, 30-storey and 40-storey. In order to determine the most optimal IMs, 720 nonlinear time-history analyses are conducted for 60 ground motion records with a wide range of magnitudes and distances to source, and for various soil types, thus taking into account uncertainties during ground motion selection. The non-linear 3D models of the case study buildings are constructed. A detailed regression analysis and statistical processing of results are performed and appropriate PSDMs for the RC high-rise building are derived. Analyzing a large number of results it are adopted conclusions on the optimality of individual ground motion IMs for the RC high-rise building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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