The dynamic response of two-dimensional unbounded domain on the rigid bedrock in the time domain is numerically obtained. It is realized by the modified scaled boundary finite element method (SBFEM) in which the original scaling center is replaced by a scaling line. The formulation bases on expanding dynamic stiffness by using the continued fraction approach. The solution converges rapidly over the whole time range along with the order of the continued fraction increases. In addition, the method is suitable for large scale systems. The numerical method is employed which is a combination of the time domain SBFEM for far field and the finite element method used for near field. By using the continued fraction solution and introducing auxiliary variables, the equation of motion of unbounded domain is built. Applying the spectral shifting technique, the virtual modes of motion equation are eliminated. Standard procedure in structural dynamic is directly applicable for time domain problem. Since the coefficient matrixes of equation are banded and symmetric, the equation can be solved efficiently by using the direct time domain integration method. Numerical examples demonstrate the increased robustness, accuracy and superiority of the proposed method. The suitability of proposed method for time domain simulations of complex systems is also demonstrated.
For optimal design of a deep-sea ocean mining collector system, based on self-propelled mining vehicle, it is imperative to develop and validate the dynamic model of a tracked vehicle traveling on soft deep seabed. The purpose of this paper is to evaluate the fidelity of the dynamic simulation model by means of response surface methodology. Various statistical techniques related to response surface methodology, such as outlier analysis, detection of interaction effect, analysis of variance, inference of the significance of design variables, and global sensitivity analysis, are examined. To obtain a plausible response surface model, maximum entropy sampling is adopted. From statistical analysis and prediction for dynamic responses of the tracked vehicle, conclusions will be drawn about the accuracy of the dynamic model and the performance of the response surface model.
To evaluate the stability of a rock slope with one pre-exiting vertical crack, this paper performs corresponding probabilistic stability analysis. The existence of cracks is generally ignored in traditional deterministic stability analysis. However, they are widely found in either cohesive soil or rock slopes. The influence of one pre-exiting vertical crack on a rock slope is considered in this study. The safety factor, which is usually adopted to quantity the stability of slopes, is derived through the deterministic computation based on the strength reduction technique. The generalized Hoek-Brown (HB) failure criterion is adopted to characterize the failure of rock masses. Considering high nonlinearity of the limit state function as using nonlinear HB criterion, the multivariate adaptive regression splines (MARS) is used to accurately approximate the implicit limit state function of a rock slope. Then the MARS is integrated with Monte Carlo simulation to implement reliability analysis, and the influences of distribution types, level of uncertainty, and constants on the probability density functions and failure probability are discussed. It is found that distribution types of random variables have little influence on reliability results. The reliability results are affected by a combination of the uncertainty level and the constants. Finally, a reliability-based design figure is provided to evaluate the safety factor of a slope required for a target failure probability.
Petit-Aldana, Judith;Rahman, Mohammed Mahabubur;Parraguirre-Lezama, Conrado;Infante-Cruz, Angel;Romero-Arenas, Omar
Journal of Forest and Environmental Science
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제35권2호
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pp.121-139
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2019
Decomposition of litter is a function of various interrelated variables, both biotic and abiotic factors. Litter decomposition acts like a natural fertilizer play a prime role in maintaining the productivity and nutrient cycling in agroforestry systems. There are few studies of decomposition carried out in agroforestry systems with coffee; so it is necessary to perform more research work to fill the research gap, which will allow a better understanding of the management of the coffee agroforestry systems. This paper is based on the theoretical and conceptual aspects of leaf litter decomposition in agroforestry systems, emphasizing the combination with coffee cultivation and critically examined the role of the different factors involved in the decomposition. This study made a comparison of different investigations with regards to weight loss, decomposition rates (k), initial chemical composition, and release of the main nutrients. This study suggested that it is necessary to implement studies of decomposition and mineralization, and the microflora and fauna associated with these processes, so that serves as an important tool to develop a model for enabling a description of the short, medium, and long-term dynamics of soil nutrients in coffee agroforestry systems.
A rigorous and generic similarity solution is developed for assessment of the undrained expansion responses of a cylindrical cavity expansion in K0-consolidated anisotropic soils. A K0-consolidated anisotropic modified Cam-clay (K0-AMCC) model that can represent the initial stress anisotropy and the effects of stress-induced anisotropy is used to model the soil behaviors during cavity expansion. All the seven basic unknowns, the three stress components, the pore water pressure, the particle velocity, the specific volume and the hardening parameter, are reduced to the functions of a dimensionless radial coordinate and are taken as coupled variables to formulate the problem. The governing equations are formulated by making use of the equilibrium equation, the constitutive equation, the consistency condition, the continuity condition and the undrained condition, which are then solved as an initial value problem. The proposed rigorous similarity solution is compared with some well-documented rigorous solutions to validate the solution and to highlight the special expansion responses in anisotropic soils. The results reveal that the present solution can yield more predictions for cavity expansion problems in soils with initial anisotropic stresses.
본 논문은 사물인터넷을 이용한 노지 농작물 재배 시스템 구축 사례를 설명하고 노지 작물 재배 시스템에서의 환경 변수를 정의하였다. 다양한 센서을 통해서 토양의 온도, 함수율, 전기전도도, 산성도를 측정하여 LoRa 통신 모듈을 이용하여 서버로 정보를 전달하고, 서버는 이 데이터를 바탕으로 시비량 및 관수량을 제어한다. 노지 농작물 재배에 적합한 통신 방식인 LoRa 기술을 이용하여 넓은 노지를 관리하고 생산량 및 판매실적까지 관리하는 시스템을 개발하였다.
Accurately estimation of the geo-mechanical parameters in Artificial Ground Freezing (AGF) is a most important scientific topic in soil improvement and geotechnical engineering. In order for this, one way is using classical and conventional constitutive models based on different theories like critical state theory, Hooke's law, and so on, which are time-consuming, costly, and troublous. The others are the application of artificial intelligence (AI) techniques to predict considered parameters and behaviors accurately. This study presents a comprehensive data-mining-based model for predicting the Young's Modulus of frozen sand under the triaxial test. For this aim, several single and hybrid models were considered including additive regression, bagging, M5-Rules, M5P, random forests (RF), support vector regression (SVR), locally weighted linear (LWL), gaussian process regression (GPR), and multi-layered perceptron neural network (MLP). In the present study, cell pressure, strain rate, temperature, time, and strain were considered as the input variables, where the Young's Modulus was recognized as target. The results showed that all selected single and hybrid predicting models have acceptable agreement with measured experimental results. Especially, hybrid Additive Regression-Gaussian Process Regression and Bagging-Gaussian Process Regression have the best accuracy based on Model performance assessment criteria.
압축지수를 구하기 위해 경험적으로 제안되고 있는 상관관계식은 압밀실험 횟수가 작거나 분산이 심한 경우에 간단한 시험으로 획득할 수 있는 토질정수를 이용하여 간편하게 구할 수 있도록 제안되었으나 대부분은 분석대상지역이 국외나 국내의 특정지역에 국한되거나 여러 자료를 통합하여 사용한 경우가 많아 적용하는데 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 지반의 불확실성을 고려한 설계법의 새로운 정립을 목적으로 시험자료의 불확실성을 최대한 줄이기 위해 최근에 수집된 비교적 신뢰성이 큰 광양항 지역을 연구대상지로 선정하였다. 선정지역에서 획득된 압밀시험 자료에 대해 정규성 검증 및 변수 변환을 수행한 후 변수변환된 회귀모형을 통하여 예측식을 제안하였으며, 제안된 변수변환 회귀모형식을 기존의 경험식과 비교하여 제안모형식의 적합성을 검증하였다. 분석결과 Box-Cox 변수변환 후 결정계수가 증가하며 설명력이 향상되고 있음을 확인하였으며 평균제곱예측오차법을 통하여 제안된 모형식이 실험값과 가장 근접한 값을 나타내고 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 연속형 강우-유출모형과 앙상블 칼만 필터 기법을 연계하여 실시간 하천유량 예측모형을 개발하고 자료동화로 인한 정확도 개선 정도를 평가하고자 한다. 대상유역은 안동댐 상류유역을 선정하고 2006.7.1~8.18과 2007.8.1~9.30의 홍수기간에 대해 평가를 수행하였다. 자료동화를 위한 모형 상태변수는 유역의 토양수분과 저류량 및 하도 저류량을 선정하였으며 하류 댐 지점의 관측유량을 이용하여 상태변수를 갱신하도록 모형을 설계하였다. 상태변수의 칼만게인 거동을 분석한 결과 모의유량은 관측유량으로 74% 이동한 것으로 나타났다. 예측강우를 관측강우와 동일하다고 가정하고 예측선행시간 1시간에 대해 자료동화 전 후의 모의유량을 분석한 결과 2006년과 2007년에 각각 49.6%와 33.1%의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 하천유량 예측시스템에 자료동화기법을 연계할 경우 강우-유출모형만을 이용한 결과보다 정확한 홍수량 예측이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 한국 산림생태계의 주요 우점종인 소나무와 졸참나무의 수분 이용 전략을 비교·분석하기 위해, 2019년 3월부터 12월까지 경기도 포천시에서 시행되었다. 소나무(n=6)와 졸참나무(n=3)의 수액속밀도와 환경 변수인 대기 온도, 상대습도, 강수량, 순복사량, 토양수분을 측정하여 계절변화 및 환경 변수에 따른 수액 이동 특성을 분석하였다. 그 결과, 수종의 최대 수액속밀도는 생장 기간(5-10월)에 졸참나무가 소나무보다 2배 가까이 높았으며, 졸참나무는 9월에 소나무는 8월에 가장 높았다. 수액속밀도에 영향을 주는 주요한 환경 변수들은 포화수증기압차와 순복사량이었으며, 대기 온도는 영향을 주지 못했다. 이력현상 분석에서 소나무는 건조해짐에 따라 기공을 닫고 졸참나무는 여전히 기공을 열어두는 전략을 사용하는 것을 발견하였다. 수관전도도 역시 최대 수액속밀도와 비슷한 경향을 보이며, 졸참나무의 수관전도도가 소나무의 수관전도도보다 약 2배 정도 더 높았다. 본 연구에서는 두 수종의 수분 이용 전략을 비교 분석하였고, 더 명확한 기작의 이해를 위해 생리적 특성뿐만 아니라 형태적 특성에 관한 연구도 병행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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