Demand side management can be defined as series of planning and programs to change the electric usage pattern of customers from their normal ones with a least cost while meeting customers electric demand. In general, conventional demand side management programs can be classified into two groups, one of which is a load management and the other is energy efficiency. In this paper, the load management tariff programs in Korea are explored in terms of their effect on the peak demand reduction.
국내의 경우 일반적인 2차로 도로터널은 시공경험 및 축적된 제반자료가 풍부하여 표준적인 지보패턴이 제시되고 있으나, 2-Arch 도로터널의 경우 아직 시공경험 및 계측자료가 부족하여 특정지형 및 암질에 대해 별도의 발파설계와 해석을 통해 선정한 지보패턴을 표준적으로 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 2-Arch 도로터널의 설계 및 시공시 적용되고 있는 표준지보패턴에 대하여 하중분담률 및 편토압에 따른 거동을 분석하고 발파진동이 중앙벽체에 미치는 영향을 분석하여 적용된 지보재의 적정성 여부를 검토하였다. 그 결과 표준지보패턴에 적용되는 지보량은 적정한 것으로 나타났으나, 이는 특정지형 및 암질 조건을 고려하여 해석 후 선정된 것으로, 향후 2-Arch 도로터널의 설계 및 시공시 최종적인 표준지보패턴 선정은 대상 터널의 지형조건, 토질조건, 시공조건 등을 종합적으로 고려하여 결정되어야 할 것으로 사료된다.
This study confirmed the mechanical properties of an auxetic re-entrant pattern prepared using 3D printing technology and its composite fabric with neoprene for the production of functional auxetic patterns/textiles for safety shoes. Samples were prepared by the tilt angle of a re-entrant pattern of 0°, 30°, 45°, 60° and 90°, and then analyzed using Poisson's ratio, bending, compression, and tensile properties. A 3D printed auxetic re-entrant pattern (3DP-RE) and its composite fabric (3DP-RE/NP) showed a negative Poisson's ratio in all tilting angles that indicated auxetic properties. The results of the bending property shown that strength of 3DP-RE/NP was 1.5 times lower than NP, but the strain improved 2.0 times. It was confirmed that the deformation of 3DP-RE/NP is possible with a low load. Each sample type of compression behavior indicated similar regardless of the tilting angles; in addition, the compression toughness of 3DP-RE/NP increased 1.2 times compared with NP. In the case of tensile properties, 3DP-RE and 3DP-RE/NP were affected by the tilting angle, samples with 90° (the opposite of load direction) showed best tensile property and toughness. 3DP-RE/NP indicated improved bending, compression, and tensile properties.
The purpose of this investigation was to analyze stress distribution in implant supporting tissue according to different types of attachments such as combination bar attachment, Hader bar attachment, O-Ring attachment and Dal-Ro attachment that are used in mandibular overdenture by using two osseointegrated implants, to study the influence that POM IMC used in bar type attachment has in implant supporting tissue and compare the preceding analyses to find out an effective stress distribution method. Three dimensional photoelastic method was used to obtain the following results. (A) Analysis of stress distribution according to attachment type 1. Under vertical load condition, compressive stress was seen at implant supporting area of working side on all the photoelastic models but in Hader bar attachment tensional stress was seen at distal upper area of implant supporting area. Relatively Hader bar and O-Ring attachment showed even stress distribution pattern. 2. Under vertical load condition, compressive stress at implant apex area and tensional stress at implant lateral supporting area were seen at nonworking side of all models. 3. Under $25^{\circ}$ lateral load condition, general compressive stress was seen at working side implant supporting area in most of the models, especially at distal upper supporting area higher compressive stress concentration was seen in combination bar attachment and tensional stress concentration, in Hader bar attachment. 4. Under $25^{\circ}$ lateral load condition, compressive stress at implant apex area and tensional stress at implant lateral supporting area were seen at nonworking side of all models, except O-Ring model which showed compressive stress only. (B) Influence of POM IMC to stress distribution in bar type attachment 5. Under vertical load condition, better stress distribution pattern was seen at working side of combination bar and Hader bar attachment model using POM IMC. 6. Under vertical load condition, stress value was increased at nonworking side of combination bar attachment model using POM IMC and tendency of increasing compression was seen at nonworking side of Hader bar attachment model using POM IMC. 7. Under $25^{\circ}$ lateral load condition, better stress distribution pattern was seen at working side of combination bar attachment model using POM IMC but tendency of increasing stress was seen on working side of Hader bar attachment model using POM IMC. 8. Under $25^{\circ}$ lateral load condition, stress reduction was seen at nonworking side of combination bar attachment model using POM IMC but tendency of increasing stress was seen at nonworking side of Hader bar attachment model using POM IMC.
Rimantas Oziunas;Jurgina Sakalauskiene;Laurynas Staisiunas;Gediminas Zekonis;Juozas Zilinskas;Gintaras Januzis
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제15권1호
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pp.33-43
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2023
PURPOSE. This study investigated the physical and mechanical changes in the titanium base of three different hybrid abutment materials after cyclic loading by estimating the post-load reverse torque value (RTV), compressive side fulcrum wear pattern of titanium base, and surface roughness. MATERIALS AND METHODS. A total of 24 dental implants were divided into three groups (n = 8 each): Group Z, LD, and P used zirconia, lithium disilicate, and polyetheretherketone, respectively, for hybrid abutment fabrication. RTV was evaluated after cyclic loading with 50 N for 1.2 × 106 chewing cycles. The compressive sides of the titanium bases were analyzed using a scanning electron microscope, and the roughness of the affected areas was measured using an optical profilometer after loading. Datasets were analyzed using Kruskal-Wallis test followed by Mann-Whitney tests with the Bonferroni correction (α = .05). RESULTS. Twenty-three samples passed the test; one LD sample fractured after 770,474 cycles. Post-load RTV varied significantly depending on the hybridabutment material (P = .020). Group P had a significantly higher median of post-load RTVs than group Z (16.5 and 14.3 Ncm, respectively). Groups LD and P showed minor signs of wear, and group Z showed a more pronounced wear pattern. While evaluating compressive side affected area roughness of titanium bases, lower medians were shown in group LD (Ra 0.16 and Rq 0.22 ㎛) and group P (Ra 0.16 and Rq 0.23 ㎛) than in group Z (Ra 0.26 and Rq 0.34 ㎛); significant differences were found only among the unaffected surface and group Z. CONCLUSION. The hybrid abutment material influences the post-load RTV. Group Z had a more pronounced wear pattern on the compressive side of titanium base; however, the surface roughness was not statistically different among the hybridabutment groups.
u-City 활용을 위한 u-공공시설의 개발은 첨단 건축기술과 유비쿼터스 컴퓨팅의 통합으로 새로운 형식의 공간계획과 공공시설물을 내외부에 설치하기 위해 건물의 기반 서비스 시설인 냉난방, 공조, 조명 그리고 전력 관련 시설들의 기반이 구축되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 이러한 기반 서비스를 위한 가장 기본적인 것 중 하나인 단기 전력 시스템의 수요와 공급 문제를 해결하기 위하여 시계열 분석을 적용한 시간 패턴 분석을 통해 전력 수요 예측 기술을 제안한다. 시간 패턴 분석을 위해 SOM 알고리즘과 k-means 기법을 적용하여 요일별, 시간별 데이터를 군집화하고 그 자료를 이용하여 시간 패턴 분석 방법인 지수평활기법과 ARIMA 모형을 비교 분석하였다. 제안 시스템 성능 평가 결과 지수평활기법 보다 ARIMA 모형을 적용한 시스템이 더 좋은 결과를 보였다. 따라서, 이러한 전력 부하 예측 결과를 이용하여 전력 공급의 수요에 따른 계획이나 시스템 운영을 효과적으로 할 수 있다.
Discharge pattern and water quality were investigated in the drainage water from about 10 ha of groundwater-irrigated paddy field in the growing season of 2001. Total discharge quantity was about 1,117.2 mm in which about 75% was caused by management drainage due to cultural practice of paddy rice farming and the rest by rainfall runoff where total rainfall was about 515 mm. Dry-day sampling data showed wide variations in constituent concentrations with average of 26.14 mg/L, 0.37 mg/L, 3.54 mg/L at the inlet, and 43.60 mg/L, 0.34 mg/L, 3.58 mg/L at the outlet for CO $D_{cr}$ , T-P, and T-N, respectively. Wet-day sampling data demonstrated that generally CO $D_{cr}$ followed the discharge pattern and T-P was in opposite to the discharge pattern, but T-N did not show apparent pattern to the discharge. Discharge and load are in strong relationship. And based on regression equation, pollutant loads from groundwater irrigation area are estimated to be 288.34, 1.17, and 5.45 kg/ha for CO $D_{cr}$ , T-P, and T-N, respectively, which was relatively lower than the literature value from surface water irrigation area which implies that groundwater irrigation area might use less irrigation water and result in less drainage water, Therefore, total pollutant load from paddies irrigation with groundwater could be significantly lower than that with surface water. This study shows that agricultural drainage water management needs a good care of drainage outlet as well as rainfall runoff. This study was based on limited monitoring data of one year, and further monitoring and successive analysis are recommended for more generalized conclusion.
This paper presents the methods of short-term load forecasting Kohonen neural networks and back-propagation neural networks. First, historical load data is divided into 5 patterns for the each seasonal data using Kohonen neural networks and using these results, load forecasting neural network is used for next day hourly load forecasting. Next day hourly load of weekdays and weekend except holidays are forecasted. For load forecasting in summer, max-temperature and min-temperature data as well as historical hourly load date are used as inputs of load forecasting neural networks for a better forecasting accuracy. To show the possibility of the proposed method, it was tested with hourly load data of Korea Electric Power Corporation(1994-95).
For the efficient energy consumption in an urban railway station, it is necessary to know the patterns of electrical loads for each usage in detail. The electrical loads in an urban railway station have different characteristics from other normal electrical load, such as the peak load timing during a day. The lighting, HVAC, communication, and commercial loads make up large amount of electrical load for equipment in an urban railway station, and each of them has the unique specificity. These loads for each usage were estimated without measuring device by the polynomial regression method with big data such as total amount of electrical load and weather data. In the simulation with real data, the optimal polynomial regression model was third order polynomial regression model with 9 or 10 independent variables.
In case of power demand forecasting the most important problem is to deal with the load of special-days, Accordingly, this paper presents a method that forecasting special-days load with regression models and neural networks. Special-days load in summer season was forecasted by the multiple regression models using weekday change ratio Neural networks models uses pattern conversion ratio, and orthogonal polynomial models was directly forecasted using past special-days load data. forecasting result obtains % forecast error of about $1{\sim}2[%]$. Therefore, it is possible to forecast long and short special-days load.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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