Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.2
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pp.264-274
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2001
An integrated fatigue strength assessment system was computerized. The system developed consists of 9 modules: user interface, cycle counting, load history construction, data searching, fatigue properties estimation, fatigue data analysis, true stress and strain analysis, expert system for crack initiation life prediction, fatigue crack initiation and propagation life prediction. Fatigue strength database also was included in this system. The fatigue expert system helps a beginner to predict a fatigue crack initiation life in fatigue strength assessment. The expert system module in this system is developed on the personal computer by using C language and UNiK, an expert system developing tool. To evaluate the system, the results of test under variable loading of SAE and failure data from a field were analyzed. The evaluation show that the system provided fatigue life prediction within 3-scatter band and gave reasonable predictions. To get more accurate predictions of fatigue life without fatigue properties, we recommend utilizing the system along with the fatigue strength database.
Physical and mechanical properties of rocks are of interest in many fields, including materials science, petrophysics, geophysics and geotechnical engineering. Uniaxial compressive strength UCS is one of the key mechanical properties, while density and porosity are important physical parameters for the characterization of rocks. The economic interest of carbonate rocks is very important in chemical or biological procedures and in the field of construction. Carbonate rocks exploitation depends on their quality and their physical, chemical and geotechnical characteristics. A fast, economic and reliable technique would be an evolutionary advance in the exploration of carbonate rocks. This paper discusses the ability of ultrasonic wave velocity to evaluate some mechanical and physical parameters within carbonate rocks (collected from different regions within Tunisia). The ultrasonic technique was used to establish empirical correlations allowing the estimation of UCS values, the density and the porosity of carbonate rocks. The results illustrated the behavior of ultrasonic pulse velocity as a function of the applied stress. The main output of the work is the confirmation that ultrasonic velocity can be effectively used as a simple and economical non-destructive method for a preliminary prediction of mechanical behavior and physical properties of rocks.
Park, Soon-Cheol;Kang, Sung-Su;Yoon, Jin-Ho;Kim, Gug-Yong
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.37
no.8
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pp.869-876
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2013
In order to estimate the fatigue life of mufflers at the early stage of researches and designs, the new prediction process was developed by the artificial neural network, which has the algorism of weldment properties. Bending fatigue test was carried out for defining the characteristics of muffler weldment fatigue life and damage. For considering and predicting mechanical and fatigue properties of the muffler, the maximum stress of weldment was adapted as the variable of artificial neural network training. Also, it was compared with the fatigue life predicting results using fatigue notch factors, for proving the newly developed process of the artificial neural network.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2000.11a
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pp.177-182
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2000
This paper predicted the equivalent stiffness of spatially reinforced composites (SRC) using the volume average of a fiber rod and matrix stiffness, and the strength of SRC using the stiffness reduction and the modified Tsai-Wu composite failure theory. Those equivalent engineering constants are used to analyze the mechanical behavior and the failure of SRC structures. Because the distribution of equivalent engineering constants is varying with the change in SRC shape, we made a program that predicts engineering constants of SRC. Both 3-D and 4-D SRC show the smallest tensile modulus and the largest shear modulus at the maximum rotated direction from each rod. Also the strength properties show the same tendency.
In this study, a new constitutive model has been developed to predict the elastic behavior of plain weave textile composites, using the finite element (FE) method. The geometric conditions and basic assumptions of this model are based on the basics of a continuum theory developed for the plane curved composites. In this model, the mechanical properties of the weave region and pure matrix region is calculated separately and then imported for the FE analysis. This new constitutive model is used to implement the mechanical properties of weave region in the representative volume element (RVE). The constitutive relations are implemented as user-material subroutine code (UMAT) in ABAQUS® FE software. The results of FE analysis have been compared with experimental results and other data available in the literature. These comparisons confirmed the capability of the presented model for the prediction of effective elastic properties of plain weave fabric composites.
Both tensile and tear properties of short-fiber reinforced Chloroprene rubber have been studied as functions of the fiber aspect ratio and fiber content. Both properties increased when both the fiber aspect ratio and fiber content were increased. The fiber reinforced rubbers exhibited maximum values of these properties at a fiber aspect ratio of about 300. When the fiber aspect ratio exceeds 400, the mechanical properties decreased with the fiber content because of the non-uniform dispersion of fibers. The tensile modulus was compared with the prediction by the Halpin-Tsai equations for randomly oriented cases. A bonding agent was used in the fiber treating process. It was found that the ultimate tensile strength, torque, tearing energy and tensile modulus of the rubbers with treated fibers were much higher than those with untreated ones.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2008.10a
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pp.211-214
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2008
The Mechanical properties of steel in hot strip mill were associated with the various rolling conditions such as alloy composition, plastic deformation, cooling history and so on. After coiling process of strip which is the end of hot rolling process, the coil can be the final product or can be applied by another process, that is, cold rolling or skin pass rolling with the additional changes of mechanical properties. Skin pass rolling process with the small reduction affects the mechanical properties of the strip. Because many kinds of hot strips are delivered to the customers after the skin pass process, it is important for us to know the skin pass effects for the mechanical properties of the hot rolling strip. In this study, the variations of mechanical properties of the strip after the skin pass rolling will be discussed. Then, the mathematical model will be proposed for the prediction of mechanical properties of the final products with the comparison between measured and calculated values.
The number of researches on the mechanical properties of cemented sand and gravel (CSG) materials and the application of the CSG Dam has been increased. In order to explain the technical scheme of strength prediction model about the artificial neural network, we obtained the sample data by orthogonal test using the PVA (Polyvinyl alcohol) fiber, different amount of cementing materials and age, and established the efficient evaluation and prediction system. Combined with the analysis about the importance of influence factors, the prediction accuracy was above 95%. This provides the scientific theory for the further application of CSG, and will also be the foundation to apply the artificial neural network theory further in water conservancy project for the future.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2000.10a
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pp.173-178
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2000
New prediction model is investigated estimating splitting tensile strength and modulus of elasticity with curing temperature and aging. New prediction model is based on the model which was proposed to predict compressive strength, and splitting tensile strength and modulus of elasticity calculated by this model are compared with experimental values. New prediction model well estimated splittinge tensile strength and elastic modulus as well as compressive strength.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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