To control the stochastic vibration of a vibration-sensitive instrument supported on a beam, the beam is designed as a sandwich structure with magneto-rheological visco-elastomer (MRVE) core. The MRVE has dynamic properties such as stiffness and damping adjustable by applied magnetic fields. To achieve better vibration control effectiveness, the optimal bounded parametric control for the MRVE sandwich beam with supported mass under stochastic and deterministic support motion excitations is proposed, and the stochastic and shock vibration suppression capability of the optimally controlled beam with multi-mode coupling is studied. The dynamic behavior of MRVE core is described by the visco-elastic Kelvin-Voigt model with a controllable parameter dependent on applied magnetic fields, and the parameter is considered as an active bounded control. The partial differential equations for horizontal and vertical coupling motions of the sandwich beam are obtained and converted into the multi-mode coupling vibration equations with the bounded nonlinear parametric control according to the Galerkin method. The vibration equations and corresponding performance index construct the optimal bounded parametric control problem. Then the dynamical programming equation for the control problem is derived based on the dynamical programming principle. The optimal bounded parametric control law is obtained by solving the programming equation with the bounded control constraint. The controlled vibration responses of the MRVE sandwich beam under stochastic and shock excitations are obtained by substituting the optimal bounded control into the vibration equations and solving them. The further remarkable vibration suppression capability of the optimal bounded control compared with the passive control and the influence of the control parameters on the stochastic vibration suppression effectiveness are illustrated with numerical results. The proposed optimal bounded parametric control strategy is applicable to smart visco-elastic composite structures under deterministic and stochastic excitations for improving vibration control effectiveness.
El-Sefy, M.;Yosri, A.;El-Dakhakhni, W.;Nagasaki, S.;Wiebe, L.
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.10
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pp.3275-3285
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2021
A Nuclear Power Plant (NPP) is a complex dynamic system-of-systems with highly nonlinear behaviors. In order to control the plant operation under both normal and abnormal conditions, the different systems in NPPs (e.g., the reactor core components, primary and secondary coolant systems) are usually monitored continuously, resulting in very large amounts of data. This situation makes it possible to integrate relevant qualitative and quantitative knowledge with artificial intelligence techniques to provide faster and more accurate behavior predictions, leading to more rapid decisions, based on actual NPP operation data. Data-driven models (DDM) rely on artificial intelligence to learn autonomously based on patterns in data, and they represent alternatives to physics-based models that typically require significant computational resources and might not fully represent the actual operation conditions of an NPP. In this study, a feed-forward backpropagation artificial neural network (ANN) model was trained to simulate the interaction between the reactor core and the primary and secondary coolant systems in a pressurized water reactor. The transients used for model training included perturbations in reactivity, steam valve coefficient, reactor core inlet temperature, and steam generator inlet temperature. Uncertainties of the plant physical parameters and operating conditions were also incorporated in these transients. Eight training functions were adopted during the training stage to develop the most efficient network. The developed ANN model predictions were subsequently tested successfully considering different new transients. Overall, through prompt prediction of NPP behavior under different transients, the study aims at demonstrating the potential of artificial intelligence to empower rapid emergency response planning and risk mitigation strategies.
Lee, Kyung Eun;Kim, Joon Gyu;Lee, Hang;Kim, Byung Sun
Journal of Animal Science and Technology
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v.63
no.3
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pp.651-661
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2021
This study aimed to investigate whether breed, sex, and age affected temperament differently (more or less neophobic) in mature horses during a novel object test. The study included Jeju crossbred (n = 12, age = 9.42 ± 4.57 y), Thoroughbred (n = 15, age = 10.73 ± 3.09 y), and Warmblood horses (n = 12, age = 13.08 ± 3.55 y) with the females (n = 22, age = 11.36 ± 4.24 y) and geldings (n = 17, age = 10.65 ± 3.66 y). Jeju crossbreds (Jeju horse × Thoroughbred) are valuable considering their popular usage in Korea, but limited studies have explored temperament of Jeju crossbred horses. A trained experimenter touched the left side of the neck with a white plastic bag (novel object). The test ended when the horse stopped escape response and heart rate (HR) dropped to baseline. Behavioral score and escape duration were measured as behavioral variables. Multiple variables related to HR and heart rate variability (HRV) were measured to reflect emotional state. These included basal HR (BHR), maximum HR (MHR), delay to reach maximum heart rate (Time to MHR), standard deviation of beat-to-beat intervals (SDNN), root mean square of successive differences (RMSSD), and ratio of low to high frequency components of a continuous series of heartbeats (LF/HF). Statistics revealed that Thoroughbreds had significantly higher behavioral scores, and lower RMSSD than Jeju crossbreds (p < 0.05), suggesting greater excitement and fear to the novel object in Thoroughbreds. None of the behavioral or cardiac parameters exhibited sex differences (p < 0.05). Age was negatively correlated with SDNN and RMSSD (p < 0.05), indicating that older horses felt more anxiety to the novelty than younger horses. Thoroughbreds and females had distinct correlations between behavioral and HRV variables in comparison with other groups (p < 0.05), implying that escape duration might be a good indicator of stress, especially in these two groups. These results are expected to improve equine welfare, safety and utility, by providing insights into the temperament of particular horse groups, to better match reactivity levels with specific functions.
Kang, Dong-Wook;Choi, Jae-Gyun;Kim, Jaehyuk;Park, Jin Bong;Lee, Jang-Hern;Kim, Hyun-Woo
Journal of Veterinary Science
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v.22
no.1
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pp.9.1-9.11
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2021
Background: Scalding burn injuries can occur in everyday life but occur more frequently in young children. Therefore, it is important to develop more effective burn treatments. Objectives: This study examined the effects of bee venom (BV) stimulation on scalding burn injury-induced nociception in mice as a new treatment for burn pain. Methods: To develop a burn injury model, the right hind paw was immersed temporarily in hot water (65℃, 3 seconds). Immediately after the burn, BV (0.01, 0.02, or 0.1 mg/kg) was injected subcutaneously into the ipsilateral knee area once daily for 14 days. A von Frey test was performed to assess the nociceptive response, and the altered walking parameters were evaluated using an automated gait analysis system. In addition, the peripheral and central expression changes in substance P (Sub P) were measured in the dorsal root ganglion and spinal cord by immunofluorescence. Results: Repeated BV treatment at the 2 higher doses used in this study (0.02 and 0.1 mg/kg) alleviated the pain responses remarkably and recovered the gait performances to the level of acetaminophen (200 mg/kg, intraperitoneal, once daily), which used as the positive control group. Moreover, BV stimulation had an inhibitory effect on the increased expression of Sub P in the peripheral and central nervous systems by a burn injury. Conclusions: These results suggest that a peripheral BV treatment may have positive potency in treating burn-induced pain.
Intensive farming methods that do not guarantee animal welfare can induce stress in pigs. Stress, in turn, can reduce their disease resistance and influence their hormones and metabolites in such a manner that productivity is negatively affected. This study was conducted to compare the stress related factors and blood characteristics of pigs raised on conventional farms and those raised on animal welfare farms. We measured the levels of cortisol, epinephrine and norepinephrine, biochemical parameters in blood and glycogen, L-lactate and heat shock protein 70 (HSP70) in muscle, as physiological markers of indicating the stress in conventional farm pigs (Control, n=10) and animal welfare farm pigs (Welfare, n=10). We found that there was a significant difference in the albumin-globulin ratio (A/G ratio), as well as the albumin (ALB), blood urea nitrogen (BUN) and aspartate aminotransferase (AST) levels between the two farms. Epinephrine was significantly higher in conventional farm, while level of norepinephrine was higher in animal welfare farm. There was no significant difference in cortisol, which is known as a stress hormone, across the two groups of farms. Muscular glycogen content was significantly high in animal welfare farm pigs. While L-lactate tended to be low in the animal welfare farm pigs, the difference between them and the conventional farm cohorts was not significant. HSP70 showed high levels of expression in conventional farm. Thus, we suggested that blood parameter results showed a stress response in the livers of conventional farm, and that catecholamine hormones, glycogen, L-lactate and HSP70 can be used as physiological factors of assessing animal welfare.
Montoya, Miguel Cid;Nieto, Felix;Hernandez, Santiago
Wind and Structures
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v.32
no.4
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pp.355-369
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2021
Shape optimization of tall buildings is an efficient approach to mitigate wind-induced effects. Several studies have demonstrated the potential of shape modifications to improve the building's aerodynamic properties. On the other hand, it is well-known that the cross-section geometry has a direct impact in the floor area availability and subsequently in the building's profitability. Hence, it is of interest for the designers to find the balance between these two design criteria that may require contradictory design strategies. This study proposes a surrogate-based multi-objective optimization framework to tackle this design problem. Closed-form equations provided by the Eurocode are used to obtain the wind-induced responses for several wind directions, seeking to develop an industry-oriented approach. CFD-based surrogates emulate the aerodynamic response of the building cross-section, using as input parameters the cross-section geometry and the wind angle of attack. The definition of the building's modified plan shapes is done adopting the reduced basis approach, advancing the current strategies currently adopted in aerodynamic optimization of civil engineering structures. The multi-objective optimization problem is solved with both the classical weighted Sum Method and the Weighted Min-Max approach, which enables obtaining the complete Pareto front in both convex and non-convex regions. Two application examples are presented in this study to demonstrate the feasibility of the proposed strategy, which permits the identification of Pareto optima from which the designer can choose the most adequate design balancing profitability and occupant comfort.
Physiological responses to salinity stress were evaluated in six rice genotypes differing in their tolerance to salinity at the seedling stage. Susceptible genotypes ('Dongjingbyeo', 'Hwayeongbyeo', and 'IR29') showed salt injury symptoms (mean 8.8) and higher visual score under salt stress than that of tolerant ones ('Pokkali', 'IR74009', and 'IR73571'). As salinity affects growth and physiological parameters, the six genotypes thus showed significant reduction because of salt stress. Tolerant Japonica/Indica bred lines ('IR74009', 'IR73571') showed lower reduction, 33.9%, 34.5%, and 50%, respectively, in plant seedling height, dry shoot weight and dry root weight than those of the susceptible Japonica varieties ('Dongjingbyeo', 'Hwayeongbyeo'), and the highest reduction under salt stress was observed in dry root weight, followed by dry shoot weight and seedling height, respectively. Shoot $Na^+$ concentration of IR74099 and IR73571 was lower than that of the susceptible varieties, 'Dongjinbyeo' and 'Hwayeongbyeo'. There were no significant differences among genotypes in root $Na^+$ concentration. Shoot $K^+$ concentration showed a reverse tendency compared to shoot $Na^+$ concentration. IR74009 and IR73571 had considerably lower ratio compared to 'Dongjinbyeo' and 'Hwayeongbyeo' in $Na^+/K^+$ ratio of their shoot and was not different the tolerant check, 'Pokkali'.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.31
no.6
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pp.283-291
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2018
This study intends to develop an analytical model of unreinforced masonry(URM) walls for the nonlinear static analysis which has been generally used to evaluate the seismic performance of a building employing URM walls as seismic force-resisting members. The developed model consists of fiber elements used to capture the flexural behavior of an URM wall and a shear spring element implemented to predict its shear response. This paper first explains the configuration of the proposed model and describes how to determine the modeling parameters of fiber and shear spring elements based on the stress-strain curves obtained from existing experimental results of masonry prisms. The proposed model is then verified throughout the comparison of its nonlinear static analysis results with the experimental results of URM walls carried out by other researchers. The proposed model well captures the maximum strength, the initial stiffness, and their resulting load - displacement curves of the URM walls with reasonable resolution. Also, it is demonstrated that the analysis model is capable of predicting the failure modes of the URM walls.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.35
no.4
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pp.1393-1406
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2018
In this study, three parameters (Pressure ($X_1$), Airflow rate ($X_2$), Operation time ($X_3$)) were experimentally designed and the predicted model and optimal conditions were established by using the terminal rise velocity of the microbubbles as the response value. The polynomial regression analysis showed that the optimum value for the terminal rise velocity at the Pressure ($X_1$) of 4.5 bar, Airflow rate ($X_2$) of 3.3 L/min and Operation time ($X_3$) of 2.2 min was 5.14 cm/min ($85.7{\mu}m/sec$). Also, the highest microbubble diameter size distribution in the range of 2 to $5{\mu}m$ and 25 to $50{\mu}m$ was confirmed by using a laser particle counting apparatus.
Park, Ki-Bum;Choi, Changkyoo;Yu, Hye-Weon;Chae, So-Ryong;Kim, In S.
Environmental Engineering Research
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v.23
no.4
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pp.474-484
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2018
The cleaning efficiency of reverse osmosis (RO) membranes inevitably fouled by organic foulants depends upon both chemical (type of cleaning agent, concentration of cleaning solution) and physical (cleaning time, flowrate, temperature) parameters. In attempting to determine the optimal procedures for chemical cleaning organic-fouled RO membranes, the design of experiments concept was employed to evaluate key factors and to predict the flux recovery rate (FRR) after chemical cleaning. From experimental results and based on the predicted FRR of cleaning obtained using the Central Composite Design of Minitab 17, a modified regression model equation was established to explain the chemical cleaning efficiency; the resultant regression coefficient ($R^2$) and adjusted $R^2$ were 83.95% and 76.82%, respectively. Then, using the optimized conditions of chemical cleaning derived from the response optimizer tool (cleaning with 0.68 wt% disodium ethylenediaminetetraacetic acid for 20 min at $20^{\circ}C$ with a flowrate of 409 mL/min), a flux recovery of 86.6% was expected. Overall, the results obtained by these experiments confirmed that the equation was adequate for predicting the chemical cleaning efficiency with regards to organic membrane fouling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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