Performance of micro scale intermediate temperature solid oxide fuel cell system has been successfully evaluated by computer simulation based on macro modeling. Two systems were studied in this work. The one is designed that the ceria-based electrolyte placed between composite electrodes and the other is designed that electrodes alternately placed on the electrolyte. The injected gas was composed of hydrogen and air. The polarization curve was obtained through a series of calculations for ohmic loss, activation loss and concentration loss. The calculation of each loss was based on the solving of mathematical model of multi physical-phenomena such as ion conduction, fluid dynamics and diffusion and convection by Finite Element Method (FEM). The performance characteristics of SOFC were quantitatively investigated for various structural parameters such as distance between electrodes and thickness of electrolyte.
In order to investigate the accuracy and applicability of steel equivalent constitutive model, the calculated results were compared with typical tests of steel frames under static and dynamic loading patterns firstly. Secondly, four widely used models for time history analysis of steel frames were compared to discuss the applicability and efficiency of different methods, including shell element model, multi-scale model, equivalent constitutive model (ECM) and traditional beam element model (especially bilinear model). Four-story steel frame models of above-mentioned finite element methods were established. The structural deformation, failure modes and the computational efficiency of different models were compared. Finally, the equivalent constitutive model was applied in seismic incremental dynamic analysis of a ten-floor steel frame and compared with the cyclic hardening model without considering damage and degradation. Meanwhile, the effects of damage and degradation on the seismic performance of steel frame were discussed in depth. The analysis results showed that: damages would lead to larger deformations. Therefore, when the calculated results of steel structures subjected to rare earthquake without considering damage were close to the collapse limit, the actual story drift of structure might already exceed the limit, leading to a certain security risk. ECM could simulate the damage and degradation behaviors of steel structures more accurately, and improve the calculation accuracy of traditional beam element model with acceptable computational efficiency.
High strength steel is widely used in industrial applications to improve the load-bearing capacity and reduce the overall weight and cost. To take advantage of the benefits of this type of steel in construction, an innovative hybrid fabricated member consisting of high strength steel tubes welded to mild steel plates has recently been developed. Component-scale uniaxial and multiaxial cyclic experiments have been conducted with simultaneous constant or varying axial compression loads using a multi-axial substructure testing facility. The structural interaction of high strength steel tubes with mild steel plates is investigated in terms of member capacity, strength and stiffness deterioration and the development of plastic hinges. The deterioration parameters of hybrid specimens are calibrated and compared against those of conventional steel specimens. Effect of varying axial force and loading direction on the hysteretic deterioration model, failure modes and axial shortening is also studied. Plate and tube elements in hybrid members interact such that the high strength steel is kept within its ultimate strain range to prevent sudden fracture due to its low ultimate to yield strain ratio while the ductile performance of plate governs the global failure mechanism. High strength material also significantly reduces the axial shortening in columns which prevents undesirable frame deformations.
Rush, David;Bisby, Luke;Jowsey, Allan;Melandinos, Athan;Lane, Barbara
Steel and Composite Structures
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v.12
no.4
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pp.325-350
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2012
Concrete filled steel hollow structural sections (CFSs) are an efficient, sustainable, and attractive option for both ambient temperature and fire resistance design of columns in multi-storey buildings and are becoming increasingly common in modern construction practice around the world. Whilst the design of these sections at ambient temperatures is reasonably well understood, and models to predict the strength and failure modes of these elements at ambient temperatures correlate well with observations from tests, this appears not to be true in the case of fire resistant design. This paper reviews available data from furnace tests on CFS columns and assesses the statistical confidence in available fire resistance design models/approaches used in North America and Europe. This is done using a meta-analysis comparing the available experimental data from large-scale standard fire tests performed around the world against fire resistance predictions from design codes. It is shown that available design approaches carry a very large uncertainty of prediction, suggesting that they fail to properly account for fundamental aspects of the underlying thermal response and/or structural mechanics during fire. Current North American fire resistance design approaches for CFS columns are shown to be considerably less conservative, on average, than those used in Europe.
This paper deals with the static and dynamic behavior of Functionally Graded Carbon Nanotubes (FG-CNT)-reinforced porous sandwich (PMPV) polymer plate. The model of nanocomposite plate is investigated within the first order shear deformation theory (FSDT). Two types of porous sandwich plates are supposed (sandwich with face sheets reinforced / homogeneous core and sandwich with homogeneous face sheets / reinforced core). Functionally graded Carbon Nanotubes (FG-CNT) and uniformly Carbon Nanotubes (UD-CNT) distributions of face sheets or core porous plates with uniaxially aligned single-walled carbon nanotubes are considered. The governing equations are derived by using Hamilton's principle. The solution for bending and vibration of such type's porous plates are obtained. The detailed mathematical derivations are provided and the solutions are compared to some cases in the literature. The effect of the several parameters of reinforced sandwich porous plates such as aspect ratios, volume fraction, types of reinforcement, number of modes and thickness of plate on the bending and vibration analyses are studied and discussed. On the question of porosity, this study found that there is a great influence of their variation on the static and vibration of porous sandwich plate.
The Seoul Neuropsychological Screening Battery (SNSB) is known as a representative comprehensive neuropsychological evaluation tool in Korea since its first standardization in 2003. It was the main neuropsychological evaluation tool in the Clinical Research Center for Dementia of South Korea, a large-scale multi-center cohort study in Korea that was started in 2005. Since then, it has been widely used by dementia clinicians, and further solidified its status as a representative dementia evaluation tool in Korea. Many research results related to the SNSB have been used as a basis for the diagnosis and evaluation of patients in various clinical settings, especially, in many areas of cognitive assessment, including dementia evaluation. The SNSB version that was updated in 2012 provides psychometrically improved norms and indicators through a model-based standardization procedure based on a theoretical probability distribution in the norm's development. By providing a score for each cognitive domain, it is easier to compare cognitive abilities between domains and to identify changes in cognitive domain functions over time. Through the development of the SNSB-Core, a short form composed of core tests, which also give a composite score was provided. The SNSB is a useful test battery that provides key information on the evaluation of early cognitive decline, analysis of cognitive decline patterns, judging the severity of dementia, and differential diagnosis of dementia. This review will provide a broad understanding of the SNSB by describing the test composition, contents of individual subtests, characteristics of standardization, analysis of the changed standard score, and related studies.
Surface properties, including the texture and the luster, of cotton fibers and yarns thereof play an important role in textile technology. The convolutions and the cross-sectional shape of the cotton fiber affect the fabric texture and the luster accordingly. Mercerization of the cotton fabric affects the luster, strength, and other properties of the fabric. In this study, the effect of mercerization was examined on the luster of the cotton fabric, together with the effect of polishing treatment. One of the traditional methods determining the fabric luster is the use of glossmeter or goniometric glossmeter. The use of glossmeter gives successful results in determining the gloss of rather flat and continuous surface such as plastic sheet, painted surface, or paper products. Since the textile fabrics have diverse surface structures and textures, these could be regarded as having three-dimensional surface. Such complexity imposes some difficulties for differentiating subtle surface luster properties of diverse textile fabrics. The advancement in the area of imaging technologies has enabled the micro-scale analysis of the surface textures and the fabric luster recently. Using a CCD camera, the surface luster images were taken at various incident illumination conditions. Microscale analysis, including the blob analysis, of the images could differentiate the subtle luster properties present in a group of cotton fabric samples comprising mercerized cotton fabric, non-mercerized cotton fabric, polished cotton fabric, and a 'standard' cotton fabric. The glossmeter measurement gave satisfactory but limited differentiation among the samples, whose luster differences are easily recognizable with visual observation, except for the mercerized cotton fabric sample and the non-mercerized cotton fabric. The microscale analysis of the fabric luster could, therefore, help understand the nature of diverse textile fabric luster.
The inclusion of a ductile steel bracing as means of repairing an earthquake-damaged bridge bent is evaluated and experimentally assessed for the purposes of restoring the damaged bent's strength and stiffness and further improving the energy dissipation capacity. The study is focused on substandard reinforced concrete multi-column bridge bents constructed in the 1950 to mid-1970 in the United States. These types of bents have numerous deficiencies making them susceptible to seismic damage. Large-scale experiments were used on a two-column reinforced concrete bent to impose considerable damage of the bent through increasing amplitude cyclic deformations. The damaged bent was then repaired by installing a ductile fuse steel brace in the form of a buckling-restrained brace in a diagonal configuration between the columns and using post-tensioned rods to strengthen the cap beam. The brace was secured to the bent using steel gusset plate brackets and post-installed adhesive anchors. The repaired bent was then subjected to increasing amplitude cyclic deformations to reassess the bent performance. A subassemblage test of a nominally identical steel brace was also conducted in an effort to quantify and isolate the ductile fuse behavior. The experimental data from these large-scale experiments were analyzed in terms of the hysteretic response, observed damage, internal member loads, as well as the overall stiffness and energy dissipation characteristics. The results of this study demonstrated the effectiveness of utilizing ductile steel bracing for restoring the bent and preventing further damage to the columns and cap beams while also improving the stiffness and energy dissipation characteristics.
Objective : The purpose of this study was to examine the effects of adjunctive aripiprazole versus bupropion on specific symptoms of depression. Methods : Data were from 6-week, randomized, prospective, open-label multi-center study in 103 patients with major depressive disorders. Participants were randomized to receive aripiprazole (2.5-10 mg/day) or bupropion (150-300 mg/day) for 6 weeks. Change in four subscales of the 17-item Hamilton Depression Rating Scale (HAM-D17) that capture core depression symptoms was determined, and change in individual HAM-D17 items was also assessed. Changes in three composite subscales-anxiety, insomnia, and drive were also examined. Results : Within-group change in the four core subscales was large [effect size (ES)=1.30-1.47] and it was similar to that in the HAM-D17 total score. Differences between aripiprazole and bupropion were significant for each of the four core subscales and the HAM-D17 total score favored aripiprazole (p<0.001). On three composite scales, both treatments caused substantial changes in anxiety (within-group ES=1.10 (aripiprazole) vs. 1.00 (bupropion)], insomnia (ES=0.75 vs 0.50), and drive (ES=1.17 vs 1.15). Conclusion : This results suggested that both aripiprazole and bupropion adjunctive therapies with selective serotonin reuptake inhibitors resulted in significant and clinically meaningful changes in core symptom subscales for depression.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.3
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pp.159-165
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2021
This study introduces a topology optimization method for the simultaneous design of macro-scale structural configuration and unit structure variation to ensure effective heat conduction. Shape changes in the unit structure depending on its location within the macro-scale structure result in micro- as well as macro-scale design and enable better performance than using isotropic unit structures. They result in functionally graded composite structures combining both configurations. The representative volume element (RVE) method is applied to obtain various thermal conductivity properties of the multi-material based unit structure according to its shape change. Based on the RVE analysis results, the material properties of the unit structure having a certain shape can be derived using machine learning. Macro-scale topology optimization is performed using the traditional solid isotropic material with penalization method, while the unit structures composing the macro-structure can have various shapes to improve the heat conduction performance according to the simultaneous optimization process. Numerical examples of the thermal compliance minimization issue are provided to verify the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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