Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.10
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pp.872-880
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2017
Usually, on/off control method is a way to control the thruster. Bang-Bang Control, PWM(Pulse Width Modulator) and PWPF(Pulse Width Pulse Frequency) are widely used as a typical way. When we are designing PWPF, the incorrectly designed parameters($K_m$, ${\tau}$, $U_{on}$, $U_{off}$, $U_m$) make trouble, such as the phase lag, the wasted fuel, the reduced system life. Therefore, the effect of parameters on the system performance should be analyzed before the proper parameters are selected. In this paper, we suggest the PWPF parameters design method by performing a static analysis, and analyze the interactive effects on design parameters by performing a dynamic analysis and simulation.
Analyzing the code using static heuristics is a widely used technique for detecting unknown malicious codes. It decides the maliciousness of a code by searching for some fragments that had been frequently found in known malicious codes. However, in script codes, it tries to search for sequences of method calls, not code fragments, because finding such fragments is much difficult. This technique makes many false alarms because such method calls can be also used in normal scripts. Thus, static heuristics for scripts are used only to detect malicious behavior consisting of specific method calls which is seldom used in normal scripts. In this paper. we suggest a static analysis that can detect malicious behavior more accurately, by concerning not only the method calls but also parameters and return values. The result of experiments show that malicious behaviors, which were difficult to detect by previous works, due to high false positive, will be detected by our method.
Jokic, Aleksandar I.;Seres, Laslo L.;Milovic, Nemanja R.;Seres, Zita I.;Maravic, Nikola R.;Saranovic, Zana;Dokic, Ljubica P.
Membrane and Water Treatment
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v.9
no.2
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pp.115-121
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2018
Artificial neural network (ANN) simulation is used to predict the dynamic change of permeate flux during wheat starch industry wastewater microfiltration with and without static turbulence promoter. The experimental program spans range of a sedimentation times from 2 to 4 h, for feed flow rates 50 to 150 L/h, at transmembrane pressures covering the range of $1{\times}10^5$ to $3{\times}10^5Pa$. ANN predictions of the wastewater microfiltration are compared with experimental results obtained using two different set of microfiltration experiments, with and without static turbulence promoter. The effects of the training algorithm, neural network architectures on the ANN performance are discussed. For the most of the cases considered, the ANN proved to be an adequate interpolation tool, where an excellent prediction was obtained using automated Bayesian regularization as training algorithm. The optimal ANN architecture was determined as 4-10-1 with hyperbolic tangent sigmoid transfer function transfer function for hidden and output layers. The error distributions of data revealed that experimental results are in very good agreement with computed ones with only 2% data points had absolute relative error greater than 20% for the microfiltration without static turbulence promoter whereas for the microfiltration with static turbulence promoter it was 1%. The contribution of filtration time variable to flux values provided by ANNs was determined in an important level at the range of 52-66% due to increased membrane fouling by the time. In the case of microfiltration with static turbulence promoter, relative importance of transmembrane pressure and feed flow rate increased for about 30%.
This study investigates the influence of nano-silica and basalt fiber content, curing duration, and freeze-thaw cycles on the static and dynamic properties of soil specimens. A comprehensive series of tests, including Unconfined Compressive Strength (UCS), static triaxial, and dynamic triaxial tests, were conducted. Additionally, scanning electron microscopy (SEM) analysis was employed to examine the microstructure of treated specimens. Results indicate that a combination of 1% fiber and 10% nano-silica yields optimal soil enhancement. The failure patterns of specimens varied significantly depending on the type of additive. Static triaxial tests revealed a notable reduction in the brittleness index (IB) with the inclusion of basalt fibers. Specimens containing 10% nano-silica and 1% fiber exhibited superior shear strength parameters and UCS. The highest cohesion and friction angle were obtained for treated specimens with 10% nano-silica and 1% fiber, 90 kPa and 37.8°, respectively. Furthermore, an increase in curing time led to a significant increase in UCS values for specimens containing nano-silica. Additionally, the addition of fiber resulted in a decrease in IB, while the addition of nano-silica led to an increase in IB. Increasing nano-silica content in stabilized specimens enhanced shear modulus while decreasing the damping ratio. Freeze-thaw cycles were found to decrease the cohesion of treated specimens based on the results of static triaxial tests. Specimens treated with 10% nano-silica and 1% fiber experienced a reduction in shear modulus and an increase in the damping ratio under freeze-thaw conditions. SEM analysis reveals dense microstructure in nano-silica stabilized specimens, enhanced adhesion of soil particles and fibers, and increased roughness on fiber surfaces.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2002.05a
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pp.44-47
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2002
A liner static and dynamic analysis for a golf shaft, which is made of carbon fiber reinforced composite materials, is presented in this study. Major mechanical parameters of golf shafts such as deflection, torsional angel, frequency of vibration(CPM), and kick point are analyzed by finite element method. The effects of major parameters on the performance of golf shafts are also discussed. The results show that the major parameters of golf shafts are strongly dependent on the material properties of fibers and design pattern of golf shafts. The present results will be useful to design sheet-rolled golf shafts.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2002.05a
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pp.5-8
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2002
The use of the co-cured joining method for composite structures is attractive due to several benefits. However, since the design stress level in cyclic loads is often smaller than the joint strength obtained from the static tensile load test, it is important to establish proper fatigue design criteria. Although some researchers have reported on co-cured joints, there are only a few papers published on the fatigue characteristics of co-cured joints. In this paper, the effect of bond parameters on the fatigue characteristics of a steel-composite co-cured double lap joint under cyclic tensile loads was experimentally investigated. We considered the surface roughness of the steel adherend and the stacking sequence of the composite adherend as bond parameters. A fatigue failure mechanism of the co-cured double lap joint was explained systematically by investigating the surfaces of failed specimens.
Kim H.J.;Chun D.M.;Ahn S.H.;Jang J.D.;Hong S.S.;Hwang B.C.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.139-142
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2005
The Digital Meister is an advisory system to help the designer using the knowledge obtained from design and analysis data. In this paper, Taguchi method was applied to analyze the design parameters of automotive engine pulley. As a finite element method (FEM), ALGOR Multi-physics was used for analyzing the static analysis. As a result, two bending positions and material thickness were highly related to the maximum stress. These correlations between design parameters and analysis result will be used for supporting the design process of Digital Meister.
Load modeling has a significant impact on power system analysis and control. Estimating model parameters can be considered as important as stability analysis itself for accurate analysis and control. This paper presents a method for estimating parameters for load models, which include static and dynamic parts, based on particle swarm optimization. The method effectively searches a suitable set of parameters minimizing the fitness function. This paper applies the method to simulation data obtained from 8-bus test system including induction motors.
In a case of computer simulation used for the verification of pneumatic system performance one of the main problems is that various parameters can be used to describe flow characteristics of the system components. The Standard ISO 6358 offers two parameters: the sonic conductance C and the critical static pressure ratio b, but the parameters can not be directly utilised in an analysis of a pneumatic system. In the standard analysis there is applied the airflow coefficient ${\mu}$, but it is not presented in the vendors' catalogues. In the paper the numerical algorithm for calculation of the airflow coefficient ${\mu}$. (which is required for computer simulation) as a function of sonic conductance C and a critical pressure ratio b (recommended by the standard) is presented. Additionally, because of the iterative character of the described algorithm, an artificial neural network approach to solve the problem is proposed.
A three-dimensional finite element model of a ligamentous two motion segments (L4-S1) was developed to investigate its dynamic response. A number of parameters like the intradiscal pressure, forces in ligaments. and across facet joints in response to a sinusoidal axial compression force (-360 N to -440 N at 5 Hz) were predicted. The increase in the parameters varied from 12% to as high as 50% in comparison to response for a static load of 400 N. The predicted parameters also revealed a distortion and a phase shift in comparison to the applied sinusoidal signal. These changes may lead to degenerative changes seen clinically in persons exposed to a chronic vibration environment over time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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