In this study, the behavior of saturated sandy soils under dynamic loads - pore water pressure and effective stress - was investigated using Disturbed State Concept(DSC) model. The model parameters are evaluated from laboratory test data. During the process of loading and reverse loading, DSC model is utilized to trace strain-hardening and cyclic softening behavior. The procedure of back prediction proposed in this study are verified by comparing with laboratory test results. From the back prediction of pore water pressure and effective mean pressure under cyclic loading, excess pore water pressure increases up to initial effective confining pressure and effective mean pressure decrease close to zero in good greement with laboratory test results. Those results represent the liquefaction of saturated sandy soils under dynamic loads. The number of cycles at initial liquefaction using the model prediction is in good agreement with laboratory test results. Therefore, the results of this study state that the liquefaction of saturated sandy soils can be explained by the effective tress analysis.
Yang, Li-qun;Liu, Yong-kuo;Peng, Min-jun;Li, Meng-kun;Chao, Nan
Nuclear Engineering and Technology
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제51권5호
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pp.1436-1443
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2019
A fast gamma-ray dose rate assessment method for complex geometries based on stylized model reconstruction and point-kernel method is proposed in this paper. The complex three-dimensional (3D) geometries are imported as a 3DS format file from 3dsMax software with material and radiometric attributes. Based on 3D stylized model reconstruction of solid mesh, the 3D-geometrical solids are automatically converted into stylized models. In point-kernel calculation, the stylized source models are divided into point kernels and the mean free paths (mfp) are calculated by the intersections between shield stylized models and tracing ray. Compared with MCNP, the proposed method can implement complex 3D geometries visually, and the dose rate calculation is accurate and fast.
The purpose of this study was to analyze of how the elementary school teachers lead their classes of a science laboratory instruction and an engineering laboratory instruction in a science subject class. For this study, science laboratory and engineering laboratory lessons were selected and for each science and engineering laboratory lesson, five elementary school teachers were video-recorded of their lessons. The science and engineering laboratory lessons were analyzed by utilizing processes of the science model and the engineering model based on Schauble et al. (1991). The results of these studies are as follows: In science laboratory instruction, some participants didn't distinguish the difference between the science laboratory goal and the engineering laboratory goal. All of participants used search and end strategy of engineering laboratory for science laboratory lesson. In engineering laboratory instruction, all of participants guided to students engineering laboratory goal and used inferences and search strategy of engineering laboratory. However they didn't use the trial and error strategy or redesign which can be an essential element in engineering and design process. Educational implications are discussed.
In this paper, we consider a feedforward network of overloaded multiclass processor sharing queues and we give a fluid model solution under the condition that the system is initially empty. The main theorem of the paper provides sufficient conditions for a fluid model solution to be linear with time. The results are illustrated through examples.
The adsorption of Cr(VI) from aqueous solutions to activated carbon fiber (ACF) was investigated using both batch and flow-through column experiments. The batch experiments (adsorbent dose, 10 g/L; initial Cr(VI) concentration, 5-500 mg/L) showed that the maximum adsorption capacity of Cr(VI) to ACF was determined to 20.54 mg/g. The adsorption of Cr(VI) to ACF was sensitive to solution pH, decreasing from 9.09 to 0.66 mg/g with increasing pH from 2.6 to 9.9; the adsorption capacity was the highest at the highly acidic solution pHs. Kinetic model analysis showed that the Elovich model was the most suitable for describing the kinetic data among three (pseudo-first-order, pseudo-second-order, and Elovich) models. From the nonlinear regression analysis, the Elovich model parameter values were determined to be ${\alpha}$ = 162.65 mg/g/h and ${\beta}$ = 2.10 g/mg. Equilibrium isotherm model analysis demonstrated that among three (Langmuir, Freundlich, Redlich-Peterson) models, both Freundlich and Redlich-Peterson models were suitable for describing the equilibrium data. In the model analysis, the Redlich-Peterson model fit was superimposed on the Freundlich fit. The Freundlich model parameter values were determined to be $K_F$ = 0.52 L/g and 1/n = 0.56. The flow-through column experiments showed that the adsorption capacities of ACF in the given experimental conditions (column length, 10 cm; inner diameter, 1.5 cm; flow rate, 0.5 and 1.0 mL/min; influent Cr(VI) concentration, 10 mg/L) were in the range of 2.35-4.20 mg/g. This study demonstrated that activated carbon fiber was effective for the removal of Cr(VI) from aqueous solutions.
Xie, Junyao;Zhang, Lu;Zheng, Qian;Liu, Xiaoben;Dubljevic, Stevan;Zhang, Hong
Earthquakes and Structures
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제20권1호
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pp.109-122
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2021
Significant progress in the oil and gas industry advances the application of pipeline into an intelligent era, which poses rigorous requirements on pipeline safety, reliability, and maintainability, especially when crossing seismic zones. In general, strike-slip faults are prone to induce large deformation leading to local buckling and global rupture eventually. To evaluate the performance and safety of pipelines in this situation, numerical simulations are proved to be a relatively accurate and reliable technique based on the built-in physical models and advanced grid technology. However, the computational cost is prohibitive, so one has to wait for a long time to attain a calculation result for complex large-scale pipelines. In this manuscript, an efficient and accurate surrogate model based on machine learning is proposed for strain demand prediction of buried X80 pipelines subjected to strike-slip faults. Specifically, the support vector regression model serves as a surrogate model to learn the high-dimensional nonlinear relationship which maps multiple input variables, including pipe geometries, internal pressures, and strike-slip displacements, to output variables (namely tensile strains and compressive strains). The effectiveness and efficiency of the proposed method are validated by numerical studies considering different effects caused by structural sizes, internal pressure, and strike-slip movements.
In the development of a Risk Monitor probabilistic safety assessment (PSA) model from the basic PSA model of a nuclear power plant, the modeling of common-cause failure (CCF) is very important. At present, some approximate modeling methods are widely used, but there lacks criterion of modeling accuracy and error analysis. In this paper, aiming at ensuring the accuracy of risk assessment and minimizing the Risk Monitor PSA models size, we present three basic issues of CCF model resulted from the changes of a nuclear power plant configuration, put forward corresponding modeling methods, and derive accuracy criteria of CCF modeling based on minimum cut sets and risk indicators according to the requirements of risk monitoring. Finally, a nuclear power plant Risk Monitor PSA model is taken as an example to demonstrate the effectiveness of the proposed modeling method and accuracy criteria, and the application scope of the idea of this paper is also discussed.
The T-junction exists widely in industrial engineering, especially in nuclear power plants, which plays an important part in nuclear power reactor thermal-hydraulics. However, the existing prediction models of the liquid entrainment are mainly based on the small branches or small breaks while there are a few researches for large branches (d/D > 0.2). Referring to the classical models about the onset of liquid entrainment of the T-junction, most of previous models regard liquid as ideal working fluid and ignore surface tension. This paper aims to study the effect of surface tension on the liquid entrainment, and develops an improved model based on the reasonable assumption. The establishment of new model employs the methods of force analysis, dimensional analysis. Besides, the dimensionless Weber number is adopted innovatively into the model to show the effect of surface tension. What is more, in order to validate the new model, three kinds of working fluids with different surface tensions are creatively adopted in the experiments: water, silicone oil and ethyl alcohol. The final results show that surface tension has a nonnegligible effect on the onset of liquid entrainment in large branch T-junction. The new model is well matched with the experimental data.
In this study, long-term measurement data were applied to the LOADEST model and used as an analysis tool to identify and interpret trends in pollution load. The LOADEST model is a regression equation-based pollution load estimation program developed by the United States Geological Survey (USGS) to estimate the change in the pollution load of rivers according to flow rate and time and provides 11 regression equations for pollution load evaluation. As a result of simulating the Gwangjuchen2, Pungyeongjeongchen, and Pyeongdongchen in the Yeongbon B unit basin in the middle and upper reaches of the Yeongsan River with the LOADEST model using water quality and flow measurement data, lower values were observed for the Gwangjuchen2 and Pyeongdongchen, whereas the Pungyeongjeongchen had higher values. This was judged to be due to the characteristics of the LOADEST model related to data continuity. According to the parameters estimated by the LOADEST model, pollutant trends were affected by increases in the flow. In addition, variability increased with time, and BOD and T-P were affected by the season. Thus, the LOADEST model can contribute to water quality management as an analytical tool for long-term data monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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