In this work, a new penalty formulation is proposed for the analysis of Mindlin-Reissner plates by using the element-free Galerkin method. A penalized weak form for the Mindlin-Reissner Plates is constructed through the exterior penalty method to enforce the essential boundary conditions of rotations as well as transverse displacements. In the numerical examples, some typical problems of Mindlin-Reissner plates are analyzed, and parametric studies on the order of integration and the size of influence domain are also carried out. The effect of the types of background cells on the accuracy of numerical solutions is observed and a proper type of background cell for obtaining optimal accuracy is suggested. Further, optimal order of integration and basis order of Moving Least Squares approximation are suggested to efficiently handle the irregularly distributed nodes through the triangular type of background cells. From the numerical tests, it is identified that unlike the finite element method, the proposed element-free Galerkin method with penalty technique gives highly accurate solution without shear locking in dealing with Mindlin-Reissner plates.
Melamine is a chemical intermediate to manufacture amino resins and plastics, which cannot be used as food additive since it can cause kidney stones. A qualitative determination method of melamine residue in powdered and liquid milk was developed using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopic technique. The calibration sets consisted of 21 standard melamine solutions, in which 1% trichloroacetic acid aqueous solution and acetonitrile (3:1, v/v) were used as solvent. The model was validated using 10 standard melamine solutions which were unused to build up the calibration set. Infrared (IR) absorbance peaks specific to almost all chemical groups in melamine molecule were shown in the spectral range between 1,100 and 1,800/cm. Combined partial least squares (PLS)-$2^{nd}$ derivative calibration model coupled with mean centering (MC) mathematical enhancement showed the highest correlation coefficients ($R^2$>0.99). In brief, the FTIR technique can be used for quantitative analysis of melamine in milk samples.
Kim, Gwon-Sub;Lee, Oh-Keol;Kim, Sang-Hyo;Ko, Tai-Eun
Proceedings of the KIEE Conference
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1996.07b
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pp.1113-1115
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1996
The servo system requires faster and more accurate dynamic responses. A new technique for the position control of DC servo motors is presented in this paper. The proposed technique employs a Self Tuning Regulator Proportional Integral Derivative(STR PID) position control systems in order to improve the dynamic performance of a DC servo motor. Recursive -least -squares (RLS) method is used in order to estimate the STR PID coefficients, $K_P$, $K_I$, and $K_D$. In order to consider dynamics such as voltage, angular velocity, and rotor angle, the above method was applied position control system.
Spherically expanding flames are used to measure flame speeds, which are derived the corresponding laminar flame speeds at zero stretch. Dimethyl Ether-Air mixtures at high pressure are studied over an extensive range of equivalence ratios. The classical shadowgraph technique is used to detect the reaction zone. In analytical methodology the optimization process using least mean squares is performed to extract the laminar flame speeds. It is seen that the laminar flame speed of DME-Air mixture with the increase of pressure decreases rapidly showing a similar trend to other hydrocarbon fuels. At pressure of 2 and 10 atm the experimental data from the present study agree well with results reported in the literature. Especially the laminar flame speeds at 2 atm are in good agreement with those calculated in numerical work over the full stoichiometric range. At elevated pressure of 12 atm the measured data are slightly slower at fuel lean condition and show close agreement at fuel rich condition when compared with the numerical results.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.7
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pp.1391-1396
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2012
It is introduced an approach to model for numerical analysis of a sound absorbing material that has different absorbing coefficient according to frequency. For modeling of a sound absorbing material, we tried to model by a traditional modeling method. But it had large differences on frequency domain, especially a capacitance component due to increasing of frequency. We approach to model a sound absorbing material by the Debye polarization technique with non-linear least square method. At first, we estimated parameters form a polyurethane with thickness 25 mm, then we could model a polyurethane with thickness 50 mm using same parameters. Therefor, we could find that the Debye polarization is an useful way to model sound absorbing materials.
The purpose of this study is to determine whether there is a significant difference in impacts decomposed into scale effects and technique effects on $CO_2$ emissions between Greenfield FDI and M&A FDI flows into Korean manufacturing sectors, ultimately leading to clarify the relationship between FDI and environmental pollution. To this end, the research constructed a simultaneous model to analyze coincidental relationship of influence and interactions between each variable. Archival data, spanning the 15 years period from 1995 to 2009, is industry-level panel data on 13 Korean manufacturing sectors, and it is empirically analyzed with three-stage least squares (3SLS) method. Key findings can be summarized into two parts. First of all, Greenfield FDI has a greater impact on increasing industrial gross output, resulting in more $CO_2$ emissions than M&A FDI through scale effects. Secondly, technique effects of FDI have a bigger impact on $CO_2$ emissions than scale effects, implying that this inflow of FDI into Korea contributes positively to the reduction of $CO_2$ emissions. These findings are expected to play a meaningful role in establishing FDI policies with consideration of the environment by giving the implication that different incentives for each FDI type should be considered to maximize the effect of environmental protection.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.34
no.4
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pp.283-289
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2014
This study was conducted to develop a non-destructive detection method for adulterated powder products using Raman spectroscopy and partial least squares regression(PLSR). Garlic and ginger powder, which are used as natural seasoning and in health supplement foods, were selected for this experiment. Samples were adulterated with corn starch in concentrations of 5-35%. PLSR models for adulterated garlic and ginger powders were developed and their performances evaluated using cross validation. The $R^2_c$ and SEC of an optimal PLSR model were 0.99 and 2.16 for the garlic powder samples, and 0.99 and 0.84 for the ginger samples, respectively. The variable importance in projection (VIP) score is a useful and simple tool for the evaluation of the importance of each variable in a PLSR model. After the VIP scores were taken pre-selection, the Raman spectrum data was reduced by one third. New PLSR models, based on a reduced number of wavelengths selected by the VIP scores technique, gave good predictions for the adulterated garlic and ginger powder samples.
The flash point is one of the most important physical properties used to determine the potential for fire and explosion hazards of flammable liquids. Despite the needs of the experimental flash point data for the design and construction of chemical plants, there is often a significant gap between the demands for the data and their availability. This study have built and compared two models of partial least squares(PLS) and support vector machine(SVM) to predict the experimental flash points of 893 organic compounds out of DIPPR 801. As the independent variables of the models, 65 functional groups were chosen based on the group contribution method that was oriented from the assumption that each fragment of a molecule contributes a certain amount to the value of its physical property, and the logarithm of molecular weight was added. The prediction errors calculated from cross-validation were employed to determine the optimal parameters of two models. And, an optimization technique should be used to get three parameters of SVM model. This work adopted particle swarm optimization that is one of heuristic optimization methods. As the selection of training data can affect the prediction performance, 100 data sets of randomly selected data were generated and tested. The PLS and SVM results of the average absolute errors for the whole data range from 13.86 K to 14.55 K and 7.44 K to 10.26 K, respectively, indicating that the predictive ability of the SVM is much superior than PLS.
Rahman, Anisur;Faqeerzada, Mohammad Akbar;Joshi, Rahul;Cho, Byoung-Kwan
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.44-44
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2017
The objective of this study was to evaluate firmness, and sweetness index (SI) of tomatoes (Lycopersicum esculentum) by using hyperspectral imaging (HSI) in the range of 1000-1400 nm. The mean spectra of the 95 matured tomato samples were extracted from the hyperspectral images, and the reference firmness and sweetness index of the same sample were measured and calibrated with their corresponding spectral data by partial least squares (PLS) regression with different preprocessing method. The results showed that the regression model developed by PLS regression based on Savitzky-Golay (S-G) second-derivative preprocessed spectra resulted in better performance for firmness, and SI of tomatoes compared to models developed by other preprocessing methods, with correlation coefficients (rpred) of 0.82, and 0.74 with standard error of prediction (SEP) of 0.86 N, and 0.63 respectively. Then, the feature wavelengths were identified using model-based variable selection method, i.e., variable important in projection (VIP), resulting from the PLS regression analyses and finally chemical images were derived by applying the respective regression coefficient on the spectral image in a pixel-wise manner. The resulting chemical images provided detailed information on firmness, and sweetness index (SI) of tomatoes. Therefore, these research demonstrated that HIS technique has a potential for rapid and non-destructive evaluation of the firmness and sweetness index of tomatoes.
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is a rapid and accurate analytical method for determining the composition of agricultural products and feeds. This study was conducted to determine tocopherol and tocotrienol contents in rice bran by using NIRS system. Total 80 rice bran samples previously analyzed by HPLC were scanned by NIRS and over 60 samples were selected for calibration and validation equation. A calibration equation calculated by MPLS(modified partial least squares) regression technique was developed and coefficient of determination for tocopheyol and tocotyienol content were 0.975 and 0.984, respectively, in calibration sets. Each calibration equation was fitted to validation set that was performed with the remaining samples not included is the calibration set, which showed high positive correlation both in tocopherol and tocotrienol content file. This results demonstrate that the developed NIRS equation can be practically used as a rapid screening method for quantification of tocopherol and tocotrienol contents in rice bran.
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