Recent developments in Bridge Management Systems (BMS) and in Life-Cycle Cost (LCC) of bridges, have raised the need for evaluation procedure of future condition (Deterioration) of a bridge. Predicting future deterioration is not an easy task due to limited past data to extrapolate from and also due to difficulty in measuring actual deterioration such as section loss of steel on an actual steel bridge. Also, increase in live load and reduction of resistance are random variables, thus a probabilistic approach should be adopted for determining the future deterioration. Due to difficulties in evaluation of future deterioration on steel bridges, accepting uncertainties within a reasonable error, a deterministic procedure using bridge condition rating can be a useful tool for projection of future condition of bridges to identify repair and maintenance needs. The object of this paper is to determine applicability of evaluating deterioration of steel bridge components based on Bridge condition ratings. Bridge condition ratings of bridge components show wide variation for bridges of same age and does not directly correlate well with the age of the bridge and/or deterioration of the bridge. High uncertainty can be reduced by breaking down the rating and by sensitivity analysis. From refined condition rating data, generalized deterioration profile of structures based on age can be derived. Examples are shown for sample bridges in USA. Approximately, 3,000 short to medium span steel bridges were listed in the inventory database. Results show wide variation of rating factors but by subdividing the Bridge condition ratings for various categories general deterioration profiles of steel bridges can be determined.
A Double Facade System(DFS) is well known as an innovative solution of ecological facade in the west european countries. There are more than 200 various realized DFS in Germany. At the same time, the korean engineers have researched to find out the physical advantages of DFS in the moderate korean climate, which has a very humid summer with high temperature and a dry winter with low temperature. For example, the monthly mean temperature in Korea comes up to 28K, while that in Germany comes up to only 19K. That is, why a other solution of DFS is needed in Korea. This study has experimented the physical performance of the natural ventilation in the heating period. The preheating function of the cold air by DFS can improve no doubt the performance of the natural ventilation at the cold season as well as spring and autumn. The physical difference between single and double facade on natural ventilation has been tested at the newly constructed laboratory, which can turn $360^{\circ}$ to confirm the characteristic of a facade with the various directions. The results show the natural ventilation of the DFS has definitely much more comfortable than that of the single facade system. The air velocity of the inflow as well as the air temperature in the DFS provide a more stable condition than in the SFS. The theoretical limit(air velocity max 0.2m/s, air temperature min. $18^{\circ}C$, temperature difference between 100mm and 1700mm height max. 3K) on the indoor comfortableness doesn't go over in the DFS. On the other hand, the SFS showed an unstable condition with an excess of comfortableness limit on air velocity as well as temperature. In view of the researching results so far achieved, the research came to a conclusion, that the DFS can provide a more comfortable indoor condition by the preheating in the heating period than a SFS, and the period of natural ventilation in winter time could be definitely increased at the DFS.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.6
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pp.960-967
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2008
This paper shows that design of a robustly stable repetitive control system is equivalent to that of a feedback control system for an uncertain linear time-invariant system satisfying the well-known robust performance condition. Once a feedback controller is designed to satisfy the robust performance condition, the feedback controller and the repetitive controller using the performance weighting function robustly stabilizes the repetitive control system. It is also shown that we can obtain a steady-state tracking error described in a simple form without time-delay element if the robust stability condition is satisfied for the repetitive control system. Moreover, using this result, a sufficient condition is provided, which ensures that the least upper bound of the steady-state tracking error generated by the repetitive control system is less than or equal to the least upper bound of the steady-state tracking error only by the feedback system.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.24
no.8
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pp.592-599
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2014
A torsional vibration at driveline happens seriously at rapid vehicle acceleration. The torsional vibration at driveline can be reduced by optimization of joint angle and yoke phase angle of driveline. But, the joint angle of driveline is changed according to vehicle driving condition as acceleration, deceleration, forward and backward driving, so that excessive vibration is transmitted to vehicle body at specific driving condition. Especially under rapid acceleration condition, vibration transmitted to body could be maximized because excitation force at rapid acceleration is bigger than that at normal driving condition due to changed joint angle. The torsional vibration of driveline can be kept at low level by controlling suspension parameter to minimize rigid axle displacement as well as optimizing joint angles considering the vehicle acceleration condition.
Caffeine and epigallocatechin gallate (EGCG) are major constituents of green tea, the leaves of Camellia sinensis (Theaceae). Although EGCG is well known for diverse beneficial effect, caffeine is sometimes harmful with adverse effects. Therefore, the extraction efficiency was investigated using different extraction method such as extraction solvent, extraction time, extraction method, and repeated extraction. The content of EGCG and caffeine in green tea extract was quantitated by HPLC analysis. The extraction condition exerted difference on the extraction yield. The content of EGCG was also affected by different extraction condition. Especially, the extraction solvent greatly affected the content of EGCG in the extract. However, the content of caffeine was less affected compared to that of EGCG. The inhibitory effect of green tea extract on pancreatic lipase was almost similar regardless of extraction condition. Taken together, optimization of extraction condition will provide best efficacy for further development of green tea as anti-obesity therapeutics.
Reynolds equation, which describes behavior of fluid film in journal bearings, basically satisfies mass conservation. But, boundary conditions usually used with this equation, e.g. half Sommerfeld or Reynolds boundary conditions, cannot fulfill this natural law of conservation. In the case of connecting rod bearing, where applied load is dynamic and its magnitude is relatively large, such unrealistic boundary conditions have serious influence on calculation results, especially on lubricant flow rate or power disspation which are important parameters in thermal analysis. In this paper, mass-conserving boundary condition was applied in the finite element analysis of connecting rod bearings. Lubricant flow rate and power dissipation rate were calculated together with journal center locus, minimum film thickness and maxmium film pressure. These computation results were compared with those of the case of Reynolds boundary condition. Balance between inlet and outlet flow rate was well achieved in the case of mass-conserving boundary condition.
The morphologies of the wear particles are directly indicative of wear process occuring in the machine. The analysis of wear particle morphology can therefore provide very early detection of a fault and can also ofen facilitate a dignosis. For this work, the neural network was applied to identify friction coefficient through four shape parameters (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris generated from the machine. The averages of these parameters were used as inputs to the network. It is shown that collect identification of friction coefficient depends on the ranges of these shape parameters learned. The various kinds of the wear debris had a different pattern characteristics and recognized relation between the friction condition and materials very well by neural network. We discuss how the network determines difference in wear debris feature, and this approach can be applied for machine condition monitoring and fault diagnosis.
In general, marine casualities take palace by the composite action of three elements such as waterway condition, vessel condition and man condition. One of the important characteristics of most marie casualties for small cargo vessels in maritime transportation of near-coastal and greater-coasting seas in that the same kind of casualities take place repeatedly in spite of the apprent causes, Because, it takes much time and effort for seamen to master waterway, vessel or operatin technique only to the practical and sensible level. In these days, with the development of our economy, our shiypping industry has grown and therefore the demand of marine officers has increased. This economic growth brought about undesirable situation like the evasion of seamen and frequent casualities of Korea vessels. These marine casualities are being caused mainly by the unskilfulness of operating technique as well as the bad waterway condition and ship's installation condition. Therefore, I conclude, in this paper, that the most efficient and economic preventing measures of marine casualities are seeking causes and removing them in advance under the close coperation system among all concerned parties.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.7
no.4
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pp.37-43
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2008
Working condition is one of the most important factors in precision working. In this study, we optimized the vibration acceleration level(VAL) of Al 2024 alloy to select optimum working condition of side wall end-milling using RSM(Response Surface Methodology). RSM was well adapted to make analytic model for minimizing vibration acceleration, created the objective function and saved a great deal of computational time. Therefore, it is expected that the proposed optimization procedure using RSM can be easily utilized to solve the optimization problem of working condition. The experimental results of the surface roughness and VAL showed the validity of the proposed working condition of side wall end-milling as it can be observed.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.7
no.5
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pp.92-97
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1998
The morpholgies of the wear particles are directly indicative of wear processes occuring in machinery and their severity. The neural network was applied to identify wear debris generated from the machine driving system. The four parameters(50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris are used as inputs to the network and learned the friction condition of five values(material 3, applied load 1, sliding distance 1). It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameters learned. The three kinds of the wear debris had a different patter characteristic and recognized the friction condition and materials very well by artificial neural network. We discussed how the network determines differencee in wear debris feature, and this approach can be applied to foreseeability and decisio for moving condition of the Machine driving system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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