Most design practices have not taken advantage of the advanced theories in the modern fracture mechanics and finite element analysis due to complexity of analysis as well as the large quantity of vaguely defined parameters in actual designs. This paper considers fatigue problems in bridge structures using effective analytical and design tools from the field of qualitative constraint reasoning. A set of software modules was developed for fatigue analysis ,and evaluation, which is easily applicable in engineering practices of bridge designers. The software modules integrate techniques in the field of knowledge representation and qualitative reasoning, into the conventional fatigue analysis. The techniques enable the use complex analysis formulations to tackle practical problems with uncertainties, and present the design outcome in two-dimensional design space. Appropriate engineering assumptions and judgments in carrying out these procedures, often the most difficult part for practicing engineers, can be partially produced by using qualitative reasoning to define the trends and ranges, interval constraint analysis to derive the controlling parameters, as well as design space to account for practical experience. This paper depicts a way of complex analysis to practical engineering designs with qualitative reasoning.
Kim, Dong-Hyun;Kwon, Hyuk-Jun;Lee, In;Paek, Seung-Kil
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제4권1호
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pp.34-44
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2003
An advanced aeroelastic analysis using a computational structural dynamics (CSD), finite element method (FEM) and computational fluid dynamics (CFD) is presented in this Paper. A general aeroelastic analysis system is originally developed and applied to realistic design problems in the transonic flow region, where strong shock wave interactions exist. The present computational approach is based on the modal-based coupled nonlinear analysis with the matched-point concept and adopts the high-speed parallel processing technique on the low-cost network based PC-clustered machines. It can give very accurate and useful engineering data on the structural dynamic design of advanced flight vehicles. For the nonlinear unsteady aerodynamics in high transonic flow region, Euler equations using the unstructured grid system have been applied to easily consider complex configurations. It is typically shown that the advanced numerical approach can give very realistic and practical results for design engineers and safe flight tests. One can find that the present study conducts a virtual flutter flight test which are usually very dangerous in reality.
The study was conducted to develop the Practical STEAM education Model. To achieve the goal, we did analysis advanced research, comprehensive review of literature, consultation with research team. As a result, the Practical STEAM education Model is consisted as follow; integrated subjects, object, value and aim, curriculum(method, assessment). The result has defined the concept and theoretical framework of STEAM education curriculum as application aspects, it would help to develop the program with STEAM education curriculum. Later in this study is to develop programs and organize. and It intends to become the base to be able to interest and interest in science education by structured around the status of problems that can be found in the life of around themes STEAM.
In this study, the analysis of high-speed vehicle-bridge interactions by a simplified 3-dimensional finite element model is performed. Since railroads are constructed mostly as double tracks, there exists eccentricity between the vehicle axle and the neutral axis of cross section of a railway bridge. Therefore, for the more efficient and accurate vehicle-bridge interaction analysis, the analysis model should include the eccentricity of axle loads and the effect of torsional forces acting on the bridge. The investigation into the influences of eccentricity of the vehicle axle loads and vehicle speed on vehicle-bridge interactions are carried out for two cases. In the first case, only one train moves on its track and in the other case, two trains move respectively on their tracks in the opposite direction. From the analysis results of an existing bridge, the efficiency and capability of the simplified 3-dimensional model for practical application can be also verified.
Recently, several advanced flow visualization techniques such as Particle Image Velocimetry (PIV) including stereo PIV, holographic PIV, and dynamic PIV have been developed. These advanced techniques have strong potential as the experimental technology which can be used for verifying numerical simulation. In addition, there would be indispensable in solving complicated thermo-fluid flow problems not only in the industrial fields such as automotive, space, electronics, aero- and hydro-dynamics, steel, and information engineering, but also in the basic research fields of medical science, bio-medical engineering, environmental and energy engineering etc. Especially, NT Nano Technology) and BT (Bio Technology) strongly demand these advanced measurement techniques, because it is difficult for conventional methods to observe most complicated nano- and bio-fluidic phenomena. In this paper, the basic principle of these advanced visualization techniques and their practical applications which cannot be resolved by conventional methods, such as flow in automotive HVAC system, ship and propeller wake, three-dimensional flow measurement in micro-conduits, and flow around a circulating cylinder will be introduced.
Recently, several advanced flow visualization techniques such as Particle Image Velocimetry (PIV) including stereo PIV, holographic PIV, and dynamic PIV have been developed. These advanced techniques have strong potential as the experimental technology which can be used for verifying numerical simulation. In addition, there would be indispensable in solving complicated thermo-fluid flow problems not only in the industrial fields such as automotive, space, electronics, aero- and hydro-dynamics, steel, and information engineering, but also in the basic research fields of medical science, bio-medical engineering, environmental and energy engineering etc. Especially, NT (Nano Technology) and BT (Bio Technology) strongly demand these advanced measurement techniques, because it is difficult for conventional methods to observe most complicated nano- and bio-fluidic phenomena. In this paper, the basic principle of these advanced visualization techniques and their practical applications which cannot be resolved by conventional methods, such as flow in automotive HVAC system, ship and propeller wake, three-dimensional flow measurement in micro-conduits, and flow around a circulating cylinder will be introduced.
Three factors that degrade the accuracy of modal decomposition are extensively studied using simulated and measured beams. These include a beam size mismatch, beam center mismatch, and signal-to-noise ratio of the images. The beam size and beam center are scanned using simulated noisy beams, and the result of the modal decomposition is compared with that of real beams. Based on the suggested procedure, error functions of approximately 1-4 × 10-3 can be acquired for real beams. This study provides important information regarding the impact of the three factors on the practical modal decomposition and tolerances of a mismatch, helping estimate the achievable values of the error function in a real beam modal decomposition.
Since conventional analysis of LLC resonant converter has a limit to explain a practical operation of LLC Resonant Converter, LLC resonant converter designed by conventional analysis can not regulate output voltage in several conditions. To solve this problem, analysis and design of LLC resonant converter including parasitic components is proposed. Experimental results are shown to confirm the feasibility of the proposed method.
Van-Thanh Pham;Hye-Sook Son;Cheol-Ho Kim;Yun Jang;Seung-Eock Kim
Steel and Composite Structures
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제46권6호
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pp.731-744
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2023
Vehicle load information is an important role in operating and ensuring the structural health of cable-stayed bridges. In this regard, an efficient and economic method is proposed for vehicle load detection based on the observed cable tension and vehicle position using a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), a robust program for modeling and considering both geometric and material nonlinearities of bridge structures subjected to vehicle load with low computational costs. With the superiority of GNN, the proposed model is demonstrated to precisely capture complex nonlinear correlations between the input features and vehicle load in the output. Four popular machine learning methods including artificial neural network (ANN), decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machines (SVM) are refereed in a comparison. A case study of a cable-stayed bridge with the typical truck is considered to evaluate the model's performance. The results demonstrate that the GNN-based model provides high accuracy and efficiency in prediction with satisfactory correlation coefficients, efficient determination values, and very small errors; and is a novel approach for vehicle load detection with the input data of the existing monitoring system.
International journal of advanced smart convergence
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제13권2호
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pp.48-60
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2024
With the exponential growth of satellite data utilization, machine learning has become pivotal in enhancing innovation and cybersecurity in satellite systems. This paper investigates the role of machine learning techniques in identifying and mitigating vulnerabilities and code smells within satellite software. We explore satellite system architecture and survey applications like vulnerability analysis, source code refactoring, and security flaw detection, emphasizing feature extraction methodologies such as Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG). We present practical examples of feature extraction and training models using machine learning techniques like Random Forests, Support Vector Machines, and Gradient Boosting. Additionally, we review open-access satellite datasets and address prevalent code smells through systematic refactoring solutions. By integrating continuous code review and refactoring into satellite software development, this research aims to improve maintainability, scalability, and cybersecurity, providing novel insights for the advancement of satellite software development and security. The value of this paper lies in its focus on addressing the identification of vulnerabilities and resolution of code smells in satellite software. In terms of the authors' contributions, we detail methods for applying machine learning to identify potential vulnerabilities and code smells in satellite software. Furthermore, the study presents techniques for feature extraction and model training, utilizing Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG) to extract relevant features for machine learning training. Regarding the results, we discuss the analysis of vulnerabilities, the identification of code smells, maintenance, and security enhancement through practical examples. This underscores the significant improvement in the maintainability and scalability of satellite software through continuous code review and refactoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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