The objective of present paper is assessment of dynamic buckling behavior of an embedded sandwich microplates in thermal environment in which the layers are reinforced through functionally graded carbon nanotubes (FG-CNTs). Therefore, mixture rule is taken into consideration for obtaining effective material characteristics. In order to model this structure much more realistic, Kelvin-Voigt model is presumed and the sandwich structure is rested on visco-Pasternak medium. Exponential shear deformation theory (ESDT) in addition to Eringen's nonlocal theory are utilized to obtain motion equations. Further, differential cubature method (DCM) as well as Bolotin's procedure are used to solve governing equations and achieve dynamic instability region (DIR) related to sandwich structure. Different parameters focusing on volume percent of CNTs, dispersion kinds of CNTs, thermal environment, small scale effect and structural damping and their influences upon the dynamic behavior of sandwich structure are investigated. So as to indicate the accuracy of applied theories as well as methods, the results are collated with another paper. According to results, presence of CNTs and their dispersion kind can alter system's dynamic response as well.
What is desirable in engineering is to bring the engineering model as close to reality as possible while the simplicity of model is also considered. In recent years, several studies have been performed on nanocomposites but some of these studies are somewhat far from reality. For example, in many of these studies, the carbon nanotubes (CNTs) are assumed completely straight, flawless and uniformly distributed throughout the matrix but by studying nanocomposites, we find that this is not the case. In this paper, three steps have been taken to bring the presented models for nanocomposites closer to reality. One is that assuming the straightness of nanotubes is removed and the waviness is considered. Also, the nanotubes are not considered to be pristine and the influence of defect is included in accordance with reality. In addition, the approximation of uniform distribution of nanotubes is ignored and according to experimental observations, the effect of nanotube aggregation is considered. As far as we know, this is the first study on these three topics together in an article. Moreover, we also include the size effects in our models for nanocomposites. To show the accuracy of our models, our results are calibrated with experimental results and compared with theoretical model. For numerical examples, we present the buckling behaviors of nanocomposites including the size effects using nonlocal theory and compare the results of our models with the results of models with above-mentioned approximations.
This research examines the spatial development of rural industrial estates (Nong-gong Jigu) in Chonbuk province and gives insight into the strategies for economic development in the entire region. Selected location factors which are likely to pull new investment into the estates are examined by using questionnaires. Few loction factors except nonlocal factors can be found in explaining why location choices are made. The irrelevance of the analysis based on location factors suggests that an alternative approach should analyze changes in the spatial development of the rural industrial estates. Such an alternative is to understand the dynamics of the spatial organization of production by focusing on characteistics of plant closing in the rural industrial estates. To take into account of the characteristics of plant closing we provide the hypothesized relationships between employment size, organizational structure, inter and intra industrial linkage, characteristics of production processes, and availability of local labor market and the likelihood of closing. A logit model is then made to identify the selected factors which might influence the probability of plant closing. The results from the logit analysis and their implications suggest that the policy should be more concerned with the characteristics of firms, such as size and ownership, as well as of the local labor markets. Given that the Chonbuk region has experienced rapid population decline, together with its poor industrial base, it seems that the success of the policy in the declined rural areas in less certain.
In the present study, a hybrid model of artificial neural network (ANN) and internet of things (IoT) is proposed to overcome the difficulties in deriving governing equations and numerical solutions of the dynamical behavior of the nano-systems. Nano-structures manifest size-dependent behavior in response to static and dynamic loadings. Nonlocal and length-scale parameters alongside with other geometrical, loading and material parameters are taken as input parameters of an ANN to observe the natural frequency and damping behavior of micro sensors made from nanocomposite material with piezoelectric layers. The behavior of a micro-beam is simulated using famous numerical methods in literature under base vibrations. The ANN was further trained to correlate the output vibrations to the base vibration. Afterwards, using IoT, the electrical potential conducted in the sensors are collected and converted to numerical data in an embedded mini-computer and transferred to a server for further calculations and decision by ANN. The ANN calculates the base vibration behavior with is crucial in mechanical systems. The speed and accuracy of the ANN in determining base excitation behavior are the strengths of this network which could be further employed by engineers and scientists.
The distribution of tags is an important factor that affects the performance of radio-frequency identification (RFID). To study RFID performance, it is necessary to obtain RFID tags' coordinates. However, the positioning method of RFID technology has large errors, and is easily affected by the environment. Therefore, a new method using optical measurement is proposed to achieve RFID performance analysis. First, due to the possibility of blurring during image acquisition, the paper derives a new image prior to removing blurring. A nonlocal means-based method for image deconvolution is proposed. Experimental results show that the PSNR and SSIM indicators of our algorithm are better than those of a learning deep convolutional neural network and fast total variation. Second, an RFID dynamic testing system based on photoelectric sensing technology is designed. The reading distance of RFID and the three-dimensional coordinates of the tags are obtained. Finally, deep learning is used to model the RFID reading distance and tag distribution. The error is 3.02%, which is better than other algorithms such as a particle-swarm optimization back-propagation neural network, an extreme learning machine, and a deep neural network. The paper proposes the use of optical methods to measure and collect RFID data, and to analyze and predict RFID performance. This provides a new method for testing RFID performance.
결합 기반 페리다이나믹 모델을 통해 다양한 동적취성파괴 현상을 해석할 수 있었지만, 결합 기반 모델은 다양한 재료 구성 모델을 표현하는데 여러 한계를 보여왔다. 특히 결합 기반 모델은 각 결합들이 서로 독립적으로 작용하도록 가정하였기 때문에 3차원 모델에서 포아송비가 1/4로 고정되며 전단 변형이 표현되지 못하고 체적 변형만이 모사되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 상태 기반 페리다이나믹 모델을 통한 동적취성파괴 해석을 제시한다. 상태 기반 모델은 일종의 일반화된 페리다이나믹 모델로서 일반적인 재료 구성모델로부터 직접 페리다이나믹 재료 모델을 구성한다. 또한 연결된 모든 결합의 변형을 통해 각 절점의 재료 응답이 결정되기 때문에 체적 및 전단 변형이 모두 표현된다. 본 논문에서는 선형 탄성체에 대해서 상태 기반 평면 응력 페리다이나믹 모델을 소개하고 상태 기반 모델에 적합한 손상 모델에 대해 논의한다. 페리다이나믹 비국부 영역을 축소시키는 $\delta$-수렴성 연구를 통해 동적파괴 모델을 검증하고 상태 기반 모델이 동적 균열 전파를 모델링하는데 적합함을 확인하였다.
In the current research, the free vibrational behavior of the FG nano-beams integrated in the hygro-thermal environment and reposed on the elastic foundation is investigated using a novel integral Timoshenko beam theory (ITBT). The current model has only three variables unknown and requires the introduction of the shear correction factor because her uniformed variation of the shear stress through the thickness. The effective properties of the nano-beam vary according to power-law and symmetric sigmoid distributions. Three models of the hygro-thermal loading are employed. The effect of the small scale effect is considered by using the nonlocal theory of Eringen. The equations of motion of the present model are determined and resolved via Hamilton principle and Navier method, respectively. Several numerical results are presented thereafter to illustrate the accuracy and efficiency of the actual integral Timoshenko beam theory. The effects of the various parameters influencing the vibrational responses of the P-FG and SS-FG nano-beam are also examined and discussed in detail.
결합 기반 페리다이나믹 모델은 간단한 재료 모델을 통해 취성 재료의 다양한 동적 파괴 특성을 확인할 수 있었지만, 다양한 재료 구성 모델을 표현하는데 많은 한계점이 나타났다. 특히, 절점 간 결합이 서로 독립적으로 작용하여 포아송 비가 고정되고 전단 변형이 표현되는 않는 문제점이 있다. 상태 기반 페리다이나믹 모델은 보다 일반화되고 엄밀한 재료 모델링이 가능하며, 모든 결합의 변형 정보를 통해 각 절점의 거동이 계산되기 때문에 결합 기반 모델에서 표현하지 못한 전단 변형까지도 표현 가능하다. 본 연구에서는 상태 기반 페리다이나믹 모델을 통해 재료 모델을 구성하고, 소성 흐름 법칙으로부터 재료의 완전 소성 거동을 표현할 수 있도록 간단한 재료 모델을 구성한다. 평판 수치 예제를 통해 구성된 완전 소성 재료 모델을 검증하고 응력 변형 곡선을 확인한다. 또한 비국부 접촉 모델링을 통해 서로 다른 두 물체가 충돌하는 현상을 모사하여, 화강암반 모델의 고속 충돌 파괴 해석을 수행하고 결과분석 및 실험현상과 비교한다.
Vertical and horizontal mixing processes in the ocean mixed layer determine sea surface temperature and temperature variability. Accordingly, simulating these processes properly is crucial in order to obtain more accurate climate simulations and more reliable future projections using an ocean general circulation model (OGCM). In this study, by using Modular Ocean Model version 4 (MOM4) developed by Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, the upper ocean temperature and mixed layer depth were simulated with two different vertical mixing schemes that are most widely used and then compared. The resultant differences were analyzed to understand the underlying mechanism, especially in the Tropical Pacific Ocean where the differences appeared to be the greatest. One of the schemes was the so-called KPP scheme that uses K-Profile parameterization with nonlocal vertical mixing and the other was the N scheme that was rather recently developed based on a second-order turbulence closure. In the equatorial Pacific, the N scheme simulates the mixed layer at a deeper level than the KPP scheme. One of the reasons is that the total vertical diffusivity coefficient simulated with the N scheme is ten times larger, at maximum, in the surface layer compared to the KPP scheme. Another reason is that the zonal current simulated with the N scheme peaks at a deeper ocean level than the KPP scheme, which indicates that the vertical shear was simulated on a larger scale by the N scheme and it enhanced the mixed layer depth. It is notable that while the N scheme simulates a deeper mixed layer in the equatorial Pacific compared to the KPP scheme, the sea surface temperature (SST) simulated with the N scheme was cooler in the central Pacific and warmer in the eastern Pacific. We postulated that the reason for this is that in the central Pacific atmospheric forcing plays an important role in determining SST and so does a strong upwelling in the eastern Pacific. In conclusion, what determines SST is crucial in interpreting the relationship between SST and mixed layer depth.
페리다이나믹 이론은 재료파괴 및 균열진전 해석에 적합하다. 그러나 적분 방정식을 풀기위해 많은 비국부 상호작용을 해석해야만 하기 때문에 일반적으로 사용되는 국부 모델들에 비해 비효율적이다. 따라서 효율적이면서 정확한 해석 모델을 구성하기 위해 페리다이나믹 모델과 다른 국부 모델을 연성하는 연성 해석법의 개발이 필요하다. 연성 방법론 개발을 위해서는 불연속성 혹은 응력 집중이 발생될 것으로 예상되는 영역에는 페리다이나믹 모델을 구성하고 상대적으로 변형 거동이 복잡하지 않은 영역은 국부 모델을 구성하는 방법이 많이 사용된다. 본 연구에서는 최근에 개발된 힘-기반 연성 방법론을 소개한다. 이 방법론에서는 블랜딩 함수를 활용하여 연성 영역을 사이에 두고 페리다이나믹 모델과 탄성체 모델을 연성한다. 수치예제를 통해 연성 모델이 집중하중 해석 혹은 정적파괴 해석 문제를 효율적이고 엄밀하게 해석할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 문제들은 일반적인 탄성체 모델을 사용해서는 엄밀한 해석이 어렵다. 반면에 페리다이나믹 모델은 엄밀한 해석이 가능하지만 계산 시간과 비용이 매우 많이 요구된다는 문제점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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