A correct understanding of vibration-based degradation is crucial from the standpoint of maintenance for Steam Generators (SG) as crucial mechanical equipment in nuclear power plants. This study has established a novel approach to developing a model for investigating tube bundle degradation according to crack growth caused by two-phase Flow-Induced Vibration (FIV). An important step in the approach is to calculate the two-phase flow field parameters between the SG tube bundles in various zones using the porous media model to determine the velocity and vapor volume fraction. Afterward, to determine the vibration properties of the tube bundles, the Fluid-Solid Interaction (FSI) analysis is performed in eighteen thermal-hydraulic zones. Tube bundle degradation based on crack growth using the sixteen most probable initial cracks and within each SG thermal-hydraulic zone is performed to calculate useful lifetime. Large Eddy Simulation (LES) model, Paris law, and Wiener process model are considered to model the turbulent crossflow around the tube bundles, simulation of elliptical crack growth due to the vibration characteristics, and estimation of SG tube bundles degradation, respectively. The analysis shows that the tube deforms most noticeably in the zone with the highest velocity. As a result, cracks propagate more quickly in the tube with a higher height. In all simulations based on different initial crack sizes, it was observed that zone 16 experiences the greatest deformation and, subsequently, the fastest degradation, with a velocity and vapor volume fraction of 0.5 m/s and 0.4, respectively.
유전자 재조합 균주의 성질이 불안정할 경우,2 단 연속 배양조를 사용하면 여러가지 이점이 있다. 본 논문은 2단 연속 배양조의 최적화를 목적으로 유전자 재조합 대장균의 과도상태 거동을 1단 및 2단 연속 배양조에서 연구한 결과를 다룬다. 희석율이 갑자기 변할 때 대장균은 새로운 희석율에 적응하기 위해 성장속도를 바꾸는데 적응 속도가 성장 잠재력에 비례한다는 가정아래 수학적 이론식을 도출하였으며, 이때 중요한 동력학적 변수는 무차원의 순간속도 증가(a) 빛 적응속도 상수(k)이었다. 이 상수들을 여러 온도와 희석 속도에서 실험적으로 측정하였고, 이 측정값을 모렐식에 적용한 결과 실제 2단 배양조의 미생물 성장속도의 과도기적인 성질을 잘 묘사하는 것으로 나타났다.
본(本) 연구(硏究)는 단순변동하중하(單純變動荷重下)에서의 피로균열성장거동(疲勞龜裂成長擧動)을 고찰하고 해석방법(解析方法)을 구하고자, 용접구조용강(鎔接構造用鋼) SWS 58을 사용하여 CT 시험편을 제작하고 간단한 하중모델을 설정(設定)하여 피로실험(疲勞實驗)을 행했다. 그 결과 단일과하중작용직후(單一過荷重作用直後)에는 가속효과(加速效果)가 경미(輕微)하게 발생하였으며 그후 상당한 지연효과(遲延效果)가 발생했다. 2단중복하중하(段重復荷重下)에서는 low-high인 경우 약간의 가속효과(加速效果)가 발생하나 high-low인 경우는 상당한 지연효과(遲延效果)가 발생했다. 이러한 하중변화(荷重變化)에 따른 균열성장율(龜裂成長率)(da/dN)은 균열선단(龜裂先端)의 잔류응력(殘留應力)과 소성영역(塑性領域)으로 인한 상호영향(相互影響)때문이며, 이러한 미시적(微視的) 균열성장거동(龜裂成長擧動)은 Elber의 crack closure model로 잘 설명(說明)될 수 있으나 피로균열성장해석방법(疲勞龜裂成長解析方法)으로는 불충분(不充分)하다. 반면 변동하중하(變動荷重下)에서의 피로균열성장해석방법(疲勞龜裂成長解析方法) 중(中) Wheeler의 retardation model은 간편하면서도 적합한 이론임을 알 수 있었다.
Hong, Joon Ki;Kim, Young Sin;Cho, Kyu Ho;Lee, Deuk Hwan;Min, Ye Jin;Cho, Eun Seok
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제32권12호
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pp.1836-1843
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2019
Objective: Social genetic effects (SGE) are an important genetic component for growth, group productivity, and welfare in pigs. The present study was conducted to evaluate i) the feasibility of the single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP) approach with the inclusion of SGE in the model in pigs, and ii) the changes in the contribution of heritable SGE to the phenotypic variance with different scaling ${\omega}$ constants for genomic relationships. Methods: The dataset included performance tested growth rate records (average daily gain) from 13,166 and 21,762 pigs Landrace (LR) and Yorkshire (YS), respectively. A total of 1,041 (LR) and 964 (YS) pigs were genotyped using the Illumina PorcineSNP60 v2 BeadChip panel. With the BLUPF90 software package, genetic parameters were estimated using a modified animal model for competitive traits. Giving a fixed weight to pedigree relationships (${\tau}:1$), several weights (${\omega}_{xx}$, 0.1 to 1.0; with a 0.1 interval) were scaled with the genomic relationship for best model fit with Akaike information criterion (AIC). Results: The genetic variances and total heritability estimates ($T^2$) were mostly higher with ssGBLUP than in the pedigree-based analysis. The model AIC value increased with any level of ${\omega}$ other than 0.6 and 0.5 in LR and YS, respectively, indicating the worse fit of those models. The theoretical accuracies of direct and social breeding value were increased by decreasing ${\omega}$ in both breeds, indicating the better accuracy of ${\omega}_{0.1}$ models. Therefore, the optimal values of ${\omega}$ to minimize AIC and to increase theoretical accuracy were 0.6 in LR and 0.5 in YS. Conclusion: In conclusion, single-step ssGBLUP model fitting SGE showed significant improvement in accuracy compared with the pedigree-based analysis method; therefore, it could be implemented in a pig population for genomic selection based on SGE, especially in South Korean populations, with appropriate further adjustment of tuning parameters for relationship matrices.
Growth of Bacillus cereus was assessed during the storage of seasoned soybean sprouts at 0,5, 10, and $15^{\circ}C$. No lag time in its growth curve was observed and thus the specific growth rate of B. cereus in the exponential growth phase was estimated for bootstrapped microbial count data. The distribution of the specific growth rate could be explained by the BetaGeneral distribution function, and temperature dependence was described by the Ratkowsky square root model. The temperature dependence of the growth could be successfully incorporated into the differential equation of microbial growth to predict the B. cereus count on the seasoned soybean sprouts under fluctuating temperature conditions. Safe shelf lives with different probabilities to reach $10^5\;CFU/g$ were presented at four different temperatures, considering the variation in initial contamination and specific growth rate by the Monte Carlo method and 2-step bootstrapping, respectively. Safe shelf lives defined as the time with a probability of less than 0.1% of reaching the critical limit, were 13.4, 5.2, 3.6, and 2.8 days at 0, 5, 10, and $15^{\circ}C$, respectively.
Jonathan Emanuel Valerio-Hernandez;Agustin Ruiz-Flores;Mohammad Ali Nilforooshan;Paulino Perez-Rodriguez
Animal Bioscience
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제36권7호
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pp.1003-1009
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2023
Objective: The objective was to compare (pedigree-based) best linear unbiased prediction (BLUP), genomic BLUP (GBLUP), and single-step GBLUP (ssGBLUP) methods for genomic evaluation of growth traits in a Mexican Braunvieh cattle population. Methods: Birth (BW), weaning (WW), and yearling weight (YW) data of a Mexican Braunvieh cattle population were analyzed with BLUP, GBLUP, and ssGBLUP methods. These methods are differentiated by the additive genetic relationship matrix included in the model and the animals under evaluation. The predictive ability of the model was evaluated using random partitions of the data in training and testing sets, consistently predicting about 20% of genotyped animals on all occasions. For each partition, the Pearson correlation coefficient between adjusted phenotypes for fixed effects and non-genetic random effects and the estimated breeding values (EBV) were computed. Results: The random contemporary group (CG) effect explained about 50%, 45%, and 35% of the phenotypic variance in BW, WW, and YW, respectively. For the three methods, the CG effect explained the highest proportion of the phenotypic variances (except for YW-GBLUP). The heritability estimate obtained with GBLUP was the lowest for BW, while the highest heritability was obtained with BLUP. For WW, the highest heritability estimate was obtained with BLUP, the estimates obtained with GBLUP and ssGBLUP were similar. For YW, the heritability estimates obtained with GBLUP and BLUP were similar, and the lowest heritability was obtained with ssGBLUP. Pearson correlation coefficients between adjusted phenotypes for non-genetic effects and EBVs were the highest for BLUP, followed by ssBLUP and GBLUP. Conclusion: The successful implementation of genetic evaluations that include genotyped and non-genotyped animals in our study indicate a promising method for use in genetic improvement programs of Braunvieh cattle. Our findings showed that simultaneous evaluation of genotyped and non-genotyped animals improved prediction accuracy for growth traits even with a limited number of genotyped animals.
This paper evaluates explanations for China's growth slowdown. The natural tendency for rapidly growing economies to slow down is a major factor, along with problems bequeathed by unbalanced growth, including a declining ICOR, slowing total factor productivity growth, and rising indebtedness. A number of other mechanisms are of lesser importance: demographics, President Xi's centralization of political power and anti-corruption campaign, and U.S. export controls. Sustaining growth in the longer term will require China to step away from investment, debt and export-fueled growth in favor of a balanced growth model with household consumption playing a larger role. Doing so will require hardening of the budget constraints of regional and local governments and restructuring of the nonperforming debts of property and construction companies.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.90-99
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2023
This paper deals with studying strategy about impact of deep learning (DL) on the factor of Korean economic growth. To study classification of impact factors of Korean economic growth, we suggest dynamic equation of microeconomy and study methods on economic growth impact of deep learning. Next step is to suggest DL model to dynamic equation with Korean economy data with growth related factors to classify what factor is import and dominant factors to build policy and education. DL gives an influence in many areas because it can be implemented with ease as just normal editing works and speak including code development by using huge data. Currently, young generations will take a big impact on their job selection because generative AI can do well as much as humans can do it everywhere. Therefore, policy and education methods should be rearranged as new paradigm. However, government and officers do not understand well how it is serious in policy and education. This paper provides method of policy and education for AI education including generative AI through analysing many papers and reports, and experience.
Mohammad-Rahimi, Hossein;Motamadian, Saeed Reza;Nadimi, Mohadeseh;Hassanzadeh-Samani, Sahel;Minabi, Mohammad A. S.;Mahmoudinia, Erfan;Lee, Victor Y.;Rohban, Mohammad Hossein
대한치과교정학회지
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제52권2호
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pp.112-122
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2022
Objective: This study aimed to present and evaluate a new deep learning model for determining cervical vertebral maturation (CVM) degree and growth spurts by analyzing lateral cephalometric radiographs. Methods: The study sample included 890 cephalograms. The images were classified into six cervical stages independently by two orthodontists. The images were also categorized into three degrees on the basis of the growth spurt: pre-pubertal, growth spurt, and post-pubertal. Subsequently, the samples were fed to a transfer learning model implemented using the Python programming language and PyTorch library. In the last step, the test set of cephalograms was randomly coded and provided to two new orthodontists in order to compare their diagnosis to the artificial intelligence (AI) model's performance using weighted kappa and Cohen's kappa statistical analyses. Results: The model's validation and test accuracy for the six-class CVM diagnosis were 62.63% and 61.62%, respectively. Moreover, the model's validation and test accuracy for the three-class classification were 75.76% and 82.83%, respectively. Furthermore, substantial agreements were observed between the two orthodontists as well as one of them and the AI model. Conclusions: The newly developed AI model had reasonable accuracy in detecting the CVM stage and high reliability in detecting the pubertal stage. However, its accuracy was still less than that of human observers. With further improvements in data quality, this model should be able to provide practical assistance to practicing dentists in the future.
국산 핵연료에 사용되는 KOFA Zircaloy-4피복관의 조사성장 거동을 평가하고 제조 공정이 서로 다른 Siemens사 피복관의 조사성장거동과 비교하기 위하여 고리 2호기에 장전된 핵연료 피복관의 조사성장이 측정되었다. KOFA Zircaloy-4피복관은 최종 열처리시의 부분 재결정화로 인하여 fully annealed Zircaloy피복관고 Siemens사 피복관의 측정된 조사성장율이 차이는 제조공정의 차이에 기인한 피복관 집합도 계수의 차이로서 설명할 수 있었다. 고리 2호기 국산핵연료에서 측정된 자료를 이용하여 KOFA Zircaloy-4 피복관의 2단계 조사성장 모델이 유도되었는데 향후 측정자료가 많이 축적되면 유도된 모델의 정확성이 보다 명확하게 검증될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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