The authors have intended to measure intrinsic dose distribution by Farmer dosimeter in irregularly shaped fields such as L, M, T,-shape model in order to determine dose inhomogeneity in those models. We made 2 off-axis points in each model and measured the depth dose at 1.5,5, and 9cm below surface. The results showed $1-3\%$ dose discrepancy between 2 points. We also measured the depth dose by geometric approximation and computer calculation in those models, and came to the conclusion that computer calculation using Clarkson's principle is simpler and the measurements are to the ideal data obtained by the experiment in those three models of irregularly shaped fields than those of geometric approximation method.
The application of Connectionist expert system using neural network to fault diagnosis of power system is presented and compared with rule-based expert system. Also, the merits of Connectionist model using neural network is presented. In this paper, the neural network for fault diagnosis is hierarchically composed by 3 neural network classes. The whole power system is divided into subsystems, the neural networks (Class II) which take charge of each subsystem and the neural network (Class III) which connects subsystems are composed. Every section of power system is classified into one of the typical sections which can be applied with same diagnosis rules, as line-section, bus-section, transformer-section. For each typical section, only one neural network (Class I) is composed. As the proposed model has hierarchical structure, the great reduction of learning structure is achieved. With parallel distributed processing, we show the possibility of on-line fault diagnosis.
In the present study, the analysis on heat and fluid flow in the single screw extruder is carried out by simultaneously considering the metering section and the die. The finite difference method and the finite volume method are applied to the metering section and the die, respectively. The zonal method is used to couple the metering section and the die. To investigate the effect of die on the characteristics of heat and fluid flow in the single screw extruder, the pressure back flow is included in the analysis. The screw-tip rotation is also considered by employing the quasi 3-dimensional die model. The present results are compared with the numerical and experimental data available in the literatures.
본 연구에서는 본류와 지류가 만나는 합류구간, 만곡 및 사행구간이 있는 자연하천과 동일한수리모형을 제작하고 합류부를 중심으로 본류와 지류의 유량비 변화에 따라 모형의 합류부 횡단면에서 발생하는 수위차의 변화를 분석하였다. 합류이전의 최하류단면 수위를 기준으로 하는 합류부 각 단면의 최대수위 변화에 미치는 유량비의 영향은 합류부 하류구간보다 상류구간에서 더 크게 나타난다. 횡단면의 최소수위에 대한 최대수위의 변화는 합류부 중심에 가까울수록 증가하며 합류부 중심 직하류에서 최대를 보인다. 또한 합류구간 횡단면의 수면경사는 단면형태에 따라 영향을 받으며 본류에 대한 지류의 유량비가 감소할수록 수면경사도 감소한다. 기존에 제안된 일정한 곡률반경과 정형화된 단면에서 도출된 횡단면 수위차 산정 공식이 평창강과 동일하게 제작된 모형수로에서 실측값과 약 60%의 차이를 보인 반면 본 연구에서는 실측값과 약 10%의 차이를 보이는 수위차 산정 공식을 제안하였다.
Multi-scale model can take both computational efficiency and accuracy into consideration when it is used to conduct elasto-plastic seismic response analysis for complex steel bridges. This paper proposed a method based on pushover analysis of member sharing the same section pattern to verify the accuracy of multi-scale model. A deck-through type steel arch bridge with a span length of 200m was employed for seismic response analysis using multi-scale model and fiber model respectively, the validity and necessity of elasto-plastic seismic analysis for steel bridge by multi-scale model was then verified. The results show that the convergence of load-displacement curves obtained from pushover analysis for members having the same section pattern can be used as a proof of the accuracy of multi-scale model. It is noted that the computational precision of multi-scale model can be guaranteed when length of shell element segment is 1.40 times longer than the width of section where was in compression status. Fiber model can only be used for the predictions of the global deformations and the approximate positions of plastic areas on steel structures. However, it cannot give exact prediction on the distribution of plastic areas and the degree of the plasticity.
선박의 중앙단면 구조 모델을 표현하는 표준화된 정보 처리 체계가 STEP AP218이다. 이는 선체 모델을 3차원으로 표현하기에 적절한 환경을 제공하고 있으나, 아직 조선소나 선급에서는 도면이나 2차원 정보를 통해 정보 교환을 하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 2차원 정보를 STEP AP218 구조 모델로 변환하기 위하여 AP218 자료 구조를 분석하여 정리하였고, 한국선급에서 사용하고 있는 KR-TRAS의 중앙단면 2차원 정보를 분류하고, KR-TRAS에는 표현되어 있지 않은 횡부재 정보를 일부 확장하여 사용하였다. AP218과 KR-TRAS의 두 자료 구조 사이의 매핑 테이블을 작성하여 매핑 관계를 정의하였고, 이 관계를 이용한 번역기를 개발하였으며, 가시화 프로그램을 통해 번역된 구조 모델의 형상 정보를 검증하였다. 이렇게 생성된 AP218에 따른 선체 모델은 각 부서간의 정보 교환뿐만 아니라 설계, 해석, 유지/보수 등의 제품 전 주기에 걸쳐 활용될 수 있다.
This paper presents the section model for analysis of RC circular tower structures based on nonlinear material laws. The governing equations for normal strains due to the bending moment and the normal force are derived in the case when openings are located symmetrically in respect to the bending direction. In this approach the additional reinforcement at openings is also taken into account. The mathematical model is expressed in the form of a set of nonlinear equations which are solved by means of the minimization of the sums of the second powers of the residuals. For minimization the BFGS quasi-Newton and/or Hooke-Jeeves local minimizers suitably modified are applied to take into account the box constraints on variables. The model is verified on the set of data encountered in engineering practice. The numerical examples illustrate the effects of the loading eccentricity and size of the opening on the strains and stresses in concrete and steel in the cross-sections under consideration. Calculated results indicate that the additional reinforcement at the openings increases the resistance capacity of the section by several percent.
The optimal design problem for increasing dynamic stiffness using hybrid model which composed of original detailed BIW(body in white) and impinged beam elements is investigated. Using the characteristics of the beam elements and design sensitivity analysis this approach utilizes an optimization technique to determine the optimal section properties of beam elements. The constraint is to increase the first natural frequency by five percent compared with original one. The results show that the first torsion and bending natural frequencies are increased by five percent using hybrid model and optimization. These results indicate that this optimization method can be employed to enhance the dynamic stiffness of vehicle body structure in design concept stage.
Most of studies on the open section composite beams are confined to the thin composite beams. There are some works focused on the thick composite beams but they are limited only to closed section beams. Therefore, it is required to develop an appropriate model to analyze the thick open section composite beams. In this study, the cantilever beams of two specific lay-up configurations are considered which are the circumferentially asymmetric stiffness (CAS) and circumferentially uniform stiffness (CUS) beams. Under the torsional loading, loading induced deformations are obtained for the thick beams using the suggested model. The model includes coupled stiffness and secondary warping effects. The results are compared with those obtained using thin beam model to observe the thickness effects. Those results are also compared with the finite element analysis results.
To translate in real time, a simultaneous translation system should determine when to stop reading source tokens and generate target tokens corresponding to a partial source sentence read up to that point. However, conventional attention-based neural machine translation (NMT) models cannot produce translations with adequate latency in online scenarios because they wait until a source sentence is completed to compute alignment between the source and target tokens. To address this issue, we propose a reinforced learning (RL)-based attention mechanism, the reinforced attention mechanism, which allows a neural translation model to jointly train the stopping criterion and a partial translation model. The proposed attention mechanism comprises two modules, one to ensure translation quality and the other to address latency. Different from previous RL-based simultaneous translation systems, which learn the stopping criterion from a fixed NMT model, the modules can be trained jointly with a novel reward function. In our experiments, the proposed model has better translation quality and comparable latency compared to previous models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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