프로펠러에 의한 선체변동압력을 추정하기 위해 3개의 선체에 7개의 프로펠러를 장착하여 실험과 계산치를 비교하였다. 변동압력의 계측은 KRISO의 공동터널에서 평판에 대하여 수행하였으며, 수치계산은 양력면 이론과 패널법을 사용한 수치프로그램(X-ForShip)을 사용하였다. 평판에 대한 실험값을 복잡한 선미형상에 적용하기 위하여 강체경계율(SBF)이 수정계수로 결정되었다. 실선 변동압력의 예측과 실험치의 수정을 위하여 복잡한 선미형상에서의 변동 압력을 계산하였다. 계산치와 수정된 실험치와의 좋은 일치를 보였으며, 수성계수로써 약 0.65-0.7의 값이 결정되었다.
This paper expands an analytical performance model of 802.11 to accurately estimate throughput and energy demand of 802.11-based wireless sensor network (WSN) when sensor nodes employ Reed-Solomon (RS) codes, one of block forward error correction (FEC) techniques. This model evaluates these two metrics as a function of the channel bit error rate (BER) and the RS symbol size. Since the basic recovery unit of RS codes is a symbol not a bit, the symbol size affects the WSN performance even if each packet carries the same amount of FEC check bits. The larger size is more effective to recover long-lasting error bursts although it increases the computational complexity of encoding and decoding RS codes. For applying the extended model to WSNs, this paper collects traffic traces from a WSN consisting of two TIP50CM sensor nodes and measures its energy consumption for processing RS codes. Based on traces, it approximates WSN channels with Gilbert models. The computational analyses confirm that the adoption of RS codes in 802.11 significantly improves its throughput and energy efficiency of WSNs with a high BER. They also predict that the choice of an appropriate RS symbol size causes a lot of difference in throughput and power waste over short-term durations while the symbol size rarely affects the long-term average of these metrics.
이 논문은 1980:1-2006:3분기간 자료를 이용하여 한국의 광의통화(M2)와 광의유동성(L)에 대한 개방형 화폐수요함수를 계절성과 외환위기를 고려한 공적분 검정 및 오차수정모형으로 분석하였다. 실증 분석결과 한국의 광의통화(M2)와 광의유동성(L)은 실질소득, 회사채수익률, 인플레이션 불확실성, 실질실효환율, 환율불확실성, LIBOR금리간 공적분 관계가 존재하여 이들 변수들 사이에 안정적인 장기균형관계가 성립하는 것으로 나타났다. 또한 광의통화(M2)변동은 환율불확실성 변화에 가장 크게 의존하며 LIBOR금리 변화와 미세하지만 실질실효환율 및 소득변화에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 광의유동성(L)의 경우에는 환율불확실성의 변화에 가장 크게 의존하며 광의유동성 수요와 실질소득변화에 의해서도 영향을 받는 것으로 나타났으나, 회사채수익률, 인플레이션불확실성, 실질실효환율, LIBOR금리 등의 변화에 의해서는 영향을 받지 않는 것으로 밝혀졌다.
Gait analysis is an important tool in the clinical management of cerebral palsy, allowing for the assessment of condition severity, identification of potential gait abnormalities, planning and evaluation of interventions, and providing a baseline for future comparisons. However, traditional methods of gait analysis are costly and time-consuming, leading to a need for a more convenient and continuous method. This paper proposes a method for analyzing the posture of cerebral palsy patients using only smartphone videos and deep learning models, including a ResNet-based image tilt correction, AlphaPose for human pose estimation, and SmoothNet for temporal smoothing. The indicators employed in medical practice, such as the imbalance angles of shoulder and pelvis and the joint angles of spine-thighs, knees and ankles, were precisely examined. The proposed system surpassed pose estimation alone, reducing the mean absolute error for imbalance angles in frontal videos from 4.196° to 2.971° and for joint angles in sagittal videos from 5.889° to 5.442°.
Three-point bending is the main method for measuring the elastic modulus of a thin plate. Although various displacement transducers may be used to measure the bending, these are single-point measurements, and it is difficult to eliminate the error caused by eccentric load and shear force. Error-correction models for the elastic modulus of quartz glass using digital speckle interferometry are proposed for eccentric load and shear force. First, the positional misalignment between maximum deflection and load is analyzed, and the error caused by eccentric load is corrected. Then, the additional displacement caused by shear force at different positions of the quartz glass plate is explored. The effect of shear deformation is also corrected, by measuring two points. Since digital speckle interferometry has the advantage of full-field measurement, it can simultaneously obtain deflection data for multiple points to realize error correction. Experimental results are presented to demonstrate that the proposed model can effectively correct the measurement error of the elastic modulus.
본 연구에서는 지진해일의 전파과정을 모의함에 있어 분산을 보다 정확하게 고려하기 위하여 선형 천수방정식을 leap-frog 기법으로 차분화한 후 분산보정항을 추가하여 실질적으로 선형 Boussinesq 방정식과 같은 정도로 분산효과를 고려할 수 있게 하였다. 기법의 정확성을 검증하기 위하여 Gauss 분포의 초기 수면변위를 갖는 문제에 적용하여 해석해와 비교하였고, 그 결과 본 연구에서 개발한 기법이 기존의 기법에 비해서 정확한 결과를 제공하였다.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제9권2호
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pp.159-172
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2015
Estimation of the residual strength of corroded reinforced concrete beams has been studied from experimental and theoretical perspectives. The former is arduous as it involves casting beams of various sizes, which are then subjected to various degrees of corrosion damage. The latter are static; hence cannot be generalized as new coefficients need to be re-generated for new cases. This calls for dynamic models that are adaptive to new cases and offer efficient generalization capability. Computational intelligence techniques have been applied in Construction Engineering modeling problems. However, these techniques have not been adequately applied to the problem addressed in this paper. This study extends the empirical model proposed by Azad et al. (Mag Concr Res 62(6):405-414, 2010), which considered all the adverse effects of corrosion on steel. We proposed four artificial neural networks (ANN) models to predict the residual flexural strength of corroded RC beams using the same data from Azad et al. (2010). We employed two modes of prediction: through the correction factor ($C_f$) and through the residual strength ($M_{res}$). For each mode, we studied the effect of fixed and random data stratification on the performance of the models. The results of the ANN models were found to be in good agreement with experimental values. When compared with the results of Azad et al. (2010), the ANN model with randomized data stratification gave a $C_f$-based prediction with up to 49 % improvement in correlation coefficient and 92 % error reduction. This confirms the reliability of ANN over the empirical models.
Mehala, Tewfik;Belabed, Zakaria;Tounsi, Abdelouahed;Beg, O. Anwar
Geomechanics and Engineering
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제16권3호
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pp.257-271
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2018
In this paper, the effect of the homogenization models on buckling and free vibration is presented for simply supported functionally graded plates (FGM) resting on elastic foundation. The majority of investigations developed in the last decade, explored the Voigt homogenization model to predict the effective proprieties of functionally graded materials at the macroscopic-scale for FGM mechanical behavior. For this reason, various models have been used to derive the effective proprieties of FGMs and simulate thereby their effects on the buckling and free vibration of FGM plates based on comparative studies that may differ in terms of several parameters. The refined plate theory, as used in this paper, is based on dividing the transverse displacement into both bending and shear components. This leads to a reduction in the number of unknowns and governing equations. Furthermore the present formulation utilizes a sinusoidal variation of displacement field across the thickness, and satisfies the stress-free boundary conditions on the upper and lower surfaces of the plate without requiring any shear correction factor. Equations of motion are derived from Hamilton's principle. Analytical solutions for the buckling and free vibration analysis are obtained for simply supported plates. The obtained results are compared with those predicted by other plate theories. This study shows the sensitivity of the obtained results to different homogenization models and that the results generated may vary considerably from one theory to another. Comprehensive visualization of results is provided. The analysis is relevant to aerospace, nuclear, civil and other structures.
In this paper, a new refined quasi-three-dimensional (3D) shear deformation theory for the bending analysis of functionally graded plate is presented. The number of unknown functions involved in this theory is only four against five or more in the case of the other shear and normal deformation theories. Due to its quasi-3D nature, the stretching effect is taken into account in the formulation of governing equations. In addition, the effect of different micromechanical models on the bending response of these plates is studied. Various micromechanical models are used to evaluate the mechanical characteristics of the FG plates whose properties vary continuously across the thickness according to a simple power law. The present theory accounts for both shear deformation and thickness stretching effects by a parabolic variation of displacements across the thickness, and the zero traction boundary conditions on the top and bottom surfaces of the plate without using shear correction factors. The problem is solved for a plate simply supported on its edges and the Navier solution is used. The results of the present method are compared with others from the literature where a good agreement has been found. A detailed parametric study is presented to show the effect of different micromechanical models on the flexural response of a simply supported FG plates.
The Numerical Weather Prediction (NWP) models determine the future state of the weather by forcing current weather conditions into the atmospheric models. The NWP models approximate mathematically the physical dynamics by nonlinear differential equations; however these approximations include uncertainties. The errors of the NWP estimations can be related to the initial and boundary conditions and model parameterization. Development in the meteorological forecast models did not solve the issues related to the inevitable biases. In spite of the efforts to incorporate all sources of uncertainty into the forecast, and regardless of the methodologies applied to generate the forecast ensembles, they are still subject to errors and systematic biases. The statistical post-processing increases the accuracy of the forecast data by decreasing the errors. Error prediction of the NWP models which is updating the NWP model outputs or model output statistics is one of the ways to improve the model forecast. The regression methods (including linear, polynomial and scaling regression) are applied to the present study to improve the real time forecast skill. Such post-processing consists of two main steps. Firstly, regression is built between forecast and measurement, available during a certain training period, and secondly, the regression is applied to new forecasts. In this study, the WRF real-time forecast data, in comparison with the observed data, had systematic biases; the errors related to the NWP model forecasts were reflected in the underestimation of the meteorological data forecast by the WRF model. The promising results will indicate that the post-processing techniques applied in this study improved the meteorological forecast data provided by WRF model. A comparison between various bias correction methods will show the strength and weakness of the each methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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