This study is intended to investigate an influence of the kinds and the maximum size of aggregate on the compressive strength of small size core specimen. According to the results, the compressive strength of standard specimen is large in order of basalt, granite and limestone aggregate, and shows increasing tendency as the maximum size of aggregate grows large. The compressive strength of concrete using basalt aggregate shows similar tendency to granite aggregate, and that of concrete using limestone aggregate decreases slightly, compared with granite aggregate. The reducing ratio of the compressive strength of 25mm core specimen is least when the maximum size of aggregate is 10mm. But the compressive strength of 50 and 100mm core specimen is almost not influenced by the maximum size of aggregate.
Maximum clique problem is to find a maximum clique(largest in size) in an undirected graph G. We present a method that computes either a maximum clique or an upper bound for the size of a maximum clique in G. We show that this method performs well on certain class of graphs and discuss the application of this method in a branch and bound algorithm for solving maximum clique problem, whose efficiency is depended on the computation of good upper bounds.
This paper is to investigate passing performance of high performance concrete between reinforcing bar depending on maximum size of coarse aggregates. Increase in maximum size of coarse results in decrease in water demand and sand to aggregate to secure target slump flow. The larger the maximum size of coarse aggregates is, the denser the space between reinforcing bar is, the amount of concrete passed through the reinforcing bar cage shows to decrease. HPC has favorable passing performance, regardless of aggregate size, when only vertical reinforcing bar is arranged. Whereas, when vertical and horizontal reinforcing bar is arranged at the same time, proper space between reinforcing bar is considered larger than 32mm in case of using 20mm coarse aggregate, 38mm in case of using 25mm aggregate. The increase in maximum size of coarse aggregate leads to increase compressive strength slightly. Length change shows to be decreased with the increase in maximum size of coarse aggregate.
This paper proposes the fuzzy logic based variable step-size MPPT (Maximum Power Point Tracking) method for the stability at the steady state and the improvement of the transient response in the wind power system. If the change value of duty ratio is set on stability of the steady state, MPPT control traces to maximum power point slowly. And if the change value is set on improvement of the transient response, the system output oscillates at the maximum power point. By adjusting the step size with fuzzy logic, it can be improved the MPPT response speed and stability at steady state when MPPT control is performed to track the maximum power point. The effectiveness of the proposed method has been verified by simulations and experimental results.
The subject of variable step size maximum power point tracking (MPPT) algorithms has been addressed in the literature. However, most of the addressed algorithms tune the variable step size according to two variables: the photovoltaic (PV) array voltage ($V_{PV}$) and the PV array current ($I_{PV}$). Therefore, both the PV array current and voltage have to be measured. Recently, maximum power point trackers that arc based on a single variable ($I_{PV}$ or $V_{PV}$) have received a great deal of attention due to their simplicity and ease of implementation, when compared to other tracking techniques. In this paper, two methods have been proposed to design a variable step size MPPT algorithm using only a single current sensor for stand-alone battery storage PV systems. These methods utilize only the relationship between the PV array measured current and the converter duty cycle (D) to automatically adapt the step change in the duty cycle to reach the maximum power point (MPP) of the PV array. Detailed analyses and flowcharts of the proposed methods are included. Moreover, a comparison has been made between the proposed methods to investigate their performance in the transient and steady states. Finally, experimental results with field programmable gate arrays (FPGAs) are presented to verify the performance of the proposed methods.
In this study, the experiment was carried out to investigate and analyze the influence of coarse aggregate's mix ratio and maximum size on the properties of concrete. The main experimental variables were water/cement ratio 45% and 65%, coarse aggregate/fine aggregate ratio 90%, 130% and 170%, maximum size of coarse aggregate 15mm, 25mm and 40mm. According to the test results, the principal conclusions are summarized as follows. 1) The slump and flow of fresh concrete were found to be higher in the order of G/S ratio 170%, 130%, 90%, also in the order of maximum size 40mm, 25mm, 15mm. 2) The compressive strength of hardened concrete were found to be higher in the order of G/S ratio 170%, 130%, 90%, also in the order of maximum size 15mm, 25mm, 40mm.
The compaction properties of the soil change depending on the physical properties, and are also affected by crushing of the particles. Since the particle size distribution of soil affects the engineering properties of the soil, it is necessary to analyze the material properties to understand the compaction characteristics. In this study, the size of each sieve was classified into four in the particle size analysis as a material property, and the compaction characteristics were evaluated by multiple regression and maximum dry unit weight. As a result of maximum dry unit weight prediction, multiple regression analysis showed R2 of 0.70 or more, and DNN analysis showed R2 of 0.80 or more. The reliability of the prediction result analyzed by DNN was evaluated higher than that of multiple regression, and the analysis result of DNN-T showed improved prediction results by 1.87% than DNN. The prediction of maximum dry unit weight using particle size distribution seems to be applied to evaluate the compacting state by identifying the material characteristics of roads and embankments. In addition, the particle size distribution can be used as a parameter for predicting maximum dry unit weight, and it is expected to be of great help in terms of time and cost of applying it to the compaction state evaluation.
Background: The objective of this study was to underline that litter size as a key trait of sows needs new parameters to be evaluated and to target an individual optimum. Large individual variation in litter size affects both production and piglet's survival and health negatively. Therefore, two new traits were suggested and analyzed. Two data sets on 5509 purebred German Landrace sows and 3926 Large White and crossing sows including at least two parental generations and at least five parities were subjected to variance components analysis. Results: The new traits for evaluating litter size were derived from the individual numbers of total born piglets (TBP) per parity: In most cases, sows reach their maximum litter size in their fourth parity. Therefore, data from at least five parities were included. The first observable maximum and minimum of TBP, and the individual variation expressed by the range were targeted. Maximum of TBP being an observable trait in pig breeding and management yielded clearly higher heritability estimates ($h^2{\sim}0.3$) than those estimates predominantly reported so far. Maximum TBP gets closer to the genetic capacity for litter size than other litter traits. Minimum of TBP is positively correlated with the range of TBP ($r_p=0.48$, $r_g$ > 0.6). The correlation between maximum of TBP and its individually reached frequency was negative in both data sets ($r_p=-0.28$ and - 0.22, respectively). Estimated heritability coefficients for the range of TBP comprised a span of $h^2=0.06$ to 0.10. Conclusion: An optimum both for maximum and range of total born piglets in selecting sows is a way contributing to homogenous litters in order to improving the animal-related conditions both for piglets' welfare and economic management in pig.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권4호
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pp.373-383
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2018
The spatial scan statistic is a widely used method to detect spatial clusters. The method imposes a large number of scanning windows with pre-defined shapes and varying sizes on the entire study region. The likelihood ratio test statistic comparing inside versus outside each window is then calculated and the window with the maximum value of test statistic becomes the most likely cluster. The results of cluster detection respond sensitively to the shape and the maximum size of scanning windows. The shape of scanning window has been extensively studied; however, there has been relatively little attention on the maximum scanning window size (MSWS) or maximum reported cluster size (MRCS). The Gini coefficient has recently been proposed by Han et al. (International Journal of Health Geographics, 15, 27, 2016) as a powerful tool to determine the optimal value of MRCS for the Poisson-based spatial scan statistic. In this paper, we apply the Gini coefficient to normal-based spatial scan statistics. Through a simulation study, we evaluate the performance of the proposed method. We illustrate the method using a real data example of female colorectal cancer incidence rates in South Korea for the year 2009.
Variable step size maximum power point trackers (MPPTs) are widely used in photovoltaic (PV) systems to extract the peak array power which depends on solar irradiation and array temperature. One essential factor which judges system dynamics and steady state performances is the scaling factor (N), which is used to update the controlling equation in the tracking algorithm to determine a new duty cycle. This paper proposes a novel stability study of variable step size incremental resistance maximum power point tracking (INR MPPT). The main contribution of this analysis appears when developing the overall small signal model of the PV system. Therefore, by using linear control theory, the boundary value of the scaling factor can be determined. The theoretical analysis and the design principle of the proposed stability analysis have been validated using MATLAB simulations, and experimentally using a fixed point digital signal processor (TMS320F2808).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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