Greener Roads Ahead: Exploring the Benefits of Natural and Recycled Materials in Asphalt Binders
본 연구는 천연 염소 털 섬유와 폐타이어 유래 고무 분말을 혼합하는 것이 탄소 배출량과 에너지 소비를 크게 줄이면서도 기계적 내구성을 향상시키는 고성능 아스팔트 바인더를 생성함을 입증하며, 이는 이란의 도로 인프라를 위한 지속 가능한 솔루션을 제공한다.
2840 편의 논문
본 연구는 천연 염소 털 섬유와 폐타이어 유래 고무 분말을 혼합하는 것이 탄소 배출량과 에너지 소비를 크게 줄이면서도 기계적 내구성을 향상시키는 고성능 아스팔트 바인더를 생성함을 입증하며, 이는 이란의 도로 인프라를 위한 지속 가능한 솔루션을 제공한다.
본 연구는 원심모형시험, PIV 분석, 그리고 3차원 하한 유한요소 한계 해석을 결합하여 사질토-점성토 복합 지반 내 천부 매설 터널 막장의 안정성 및 파괴 메커니즘이 지층 경계면의 위치와 상부 사질토층의 내부 마찰각에 의해 크게 좌우됨을 밝혀냈으며, 궁극적으로 지보 압력 설계를 안내하기 위해 임계 피복비와 마찰각 사이의 선형 관계를 정립하였다.
본 논문은 반복적 결합 효과 하에서 건물 층간 콘크리트의 계면 마찰 특성을 조사하고 개선하기 위해 향상된 ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers) 알고리즘을 활용하는 미시적 모델을 제안하며, 이는 기존 방식에 비해 응력 손상을 저항하고 구조적 안정성을 높이는 데 있어 우수한 성능을 입증한다.
본 연구는 세립분 함량의 증가(최대 35%)가 실트질 모래의 재액화 저항성을 어떻게 향상시키고 압밀-재압밀 거동을 어떻게 변화시키는지 조사하며, 세립분 함량이 25%에 도달하고 제안된 이방성 계수 비가 1 미만으로 떨어질 때 저항성이 초기 액화 임계값을 상회함을 밝힌다.
본 연구는 정확한 CFST 용량 예측을 위해 그래디언트 부스팅 회귀 트리(Gradient Boosted Regression Trees)를 활용하는 LLM 보조 에이전트로 강화된 증거 제약 머신러닝 프레임워크를 제시하며, 신뢰할 수 있고 해석 가능하며 적응적인 구조 평가를 보장하기 위해 검증 게이트형 온라인 업데이트 메커니즘을 구현한다.
이 논문은 퍼서비어런스 임무에서 영감을 얻은 화성 탐사선 착륙 시스템의 단순화된 신뢰성 평가를 제시하며, 몬테카를로 시뮬레이션과 일반화된 축소 기울기 최적화를 활용하여 역추진이 생존에 결정적임을 입증하고 두 방법 모두 약 35~37%의 일관된 실패 확률을 도출함을 보여준다.
본 연구는 복합재료의 마찰 없는 직교 절삭을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 변형된 버킷 정렬 접촉 탐지 방법과 비선형 유한 요소 해석을 통합한 통일된 계산 프레임워크를 제시하며, Abaqus/Standard 벤치마크와 1% 미만의 오차율을 달 achievement 함과 동시에 향후 연구 확장을 위한 오픈 소스 코드를 제공한다.
본 연구는 열-유동-경화 결합 시뮬레이션과 실험적 결과를 통해 검증된 바와 같이, 금형 온도를 최적화하고 단계적 사출 전략을 채택하는 것이 하이브리드 유리 애자용 고온 가황 실리콘 고무의 인서트 사출 성형 시 충전 안정성과 치수 균일성을 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증한다.
본 연구는 익형 및 덕트 구성에서의 전기 덕트 팬 실험 플랫폼의 설계와 수치적 검증을 제시하며, 덕트 형상 최적화를 통해 더욱 향상된 균일한 유동장과 높은 전압 회복 계수를 입증한다.
본 논문은 암모니아-수소 하이브리드 전기 자동차의 에너지 관리를 최적화하기 위해 단기 수요 예측을 통합하여 배터리 충전 상태를 안정적으로 유지하면서도 42.80%의 최대 시스템 효율을 달술하는 지능형 교통 정보 기반 모델 예측 제어(ITI-MPC) 프레임워크를 제안한다.