Mechanism Identification(메커니즘 식별)란 무엇입니까?
Mechanism Identification 메커니즘 식별 - The current study paves the way for the fruitful use of the proposed approaches for a wider range of applications, as, for example, the mechanism identification or the displacement capacity assessment of masonry structures under overloading as seismic loads. [1] This is the first study to consider the effects of HHcy on both global mRNA and miRNA expression changes for mechanism identification. [2] Specific analytical methods show different picture of the analyte: total content in the biomass, surface density, mechanism identification. [3]현재 연구는 예를 들어 지진 하중으로 과부하가 걸리는 석조 구조물의 메커니즘 식별 또는 변위 용량 평가와 같이 더 넓은 범위의 적용을 위해 제안된 접근 방식을 유용하게 사용할 수 있는 길을 열어줍니다. [1] 이것은 메커니즘 식별을 위해 전체 mRNA 및 miRNA 발현 변화 모두에 대한 HHcy의 영향을 고려한 첫 번째 연구입니다. [2] 특정 분석 방법은 분석물의 다른 그림을 보여줍니다: 바이오매스의 총 함량, 표면 밀도, 메커니즘 식별. [3]
Damage Mechanism Identification 손상 메커니즘 식별
Damage mechanism identification has scientific and practical ramifications for the structural health monitoring, design, and application of composite systems. [1] AE monitoring can reflect the initiation and evolution process of damage, and damage mechanism identification can be realized by clustering analysis. [2] In this work, we demonstrate that damage mechanism identification from acoustic emission (AE) signals generated in minicomposites with elastically similar constituents is possible. [3] In this work, a new approach for the damage mechanism identification in glass fiber reinforced polymer composites (GFPP) was introduced. [4] The aim of this paper is to demonstrate application of a modified methodology for damage mechanism identification. [5]손상 메커니즘 식별은 복합 시스템의 구조적 상태 모니터링, 설계 및 적용에 과학적이고 실용적인 영향을 미칩니다. [1] AE 모니터링은 손상의 시작 및 진화 과정을 반영할 수 있으며 클러스터링 분석을 통해 손상 메커니즘 식별을 실현할 수 있습니다. [2] 이 작업에서 우리는 탄성적으로 유사한 구성 요소를 가진 미니 복합재에서 생성된 음향 방출(AE) 신호에서 손상 메커니즘 식별이 가능함을 보여줍니다. [3] 이 연구에서는 유리 섬유 강화 고분자 복합 재료(GFPP)의 손상 메커니즘 식별을 위한 새로운 접근 방식이 도입되었습니다. [4] 이 문서의 목적은 손상 메커니즘 식별을 위한 수정된 방법론의 적용을 입증하는 것입니다. [5]
Failure Mechanism Identification
Based on the application of the kinematic approach of limit analysis, the presented formulations are an upgrade of the load factors identified within the FaMIVE (Failure Mechanism Identification and Vulnerability Evaluation) procedure existing in the literature and developed by the last author. [1] Typical test results, including excess pore pressure, acceleration and displacement demands are interpreted first, followed by the focus on curvature demands and associated seismic failure mechanism identification. [2] There are three steps during the procedure, including field data analysis, failure mechanism identification and reliability growth strategy. [3] In this work, a mechanical method FaMIVE (Failure Mechanism Identification and Vulnerability Evaluation) is adopted and the effects of both in-plane and out-ofplane behaviour of the masonry structures are taken into consideration to derive capacity curves for seismic vulnerability assessment. [4]한계 분석의 기구학적 접근 방식의 적용을 기반으로 하여 제시된 공식은 문헌에 존재하고 마지막 저자가 개발한 FaMIVE(고장 메커니즘 식별 및 취약성 평가) 절차 내에서 식별된 부하 계수의 업그레이드입니다. [1] 과도한 간극 압력, 가속도 및 변위 요구 사항을 포함한 일반적인 테스트 결과가 먼저 해석되고 곡률 요구 사항 및 관련 지진 파괴 메커니즘 식별에 중점을 둡니다. [2] 현장 데이터 분석, 고장 메커니즘 식별 및 신뢰성 성장 전략을 포함하여 절차 중에 세 단계가 있습니다. [3] 본 연구에서는 기계적 방법인 FaMIVE(Failure Mechanism Identification and Vulnerability Evaluation)를 채택하고 석조 구조물의 면내 및 면외 거동의 영향을 고려하여 지진 취약성 평가를 위한 용량 곡선을 도출합니다. [4]
Aging Mechanism Identification
Then, a non-destructive aging mechanism identification method is developed, which can quantify the loss of lithium inventory, the loss of active materials of electrodes. [1] A novel SOH estimation and aging mechanism identification method is presented in this paper. [2]그런 다음 리튬 재고 손실, 전극 활물질 손실을 정량화할 수 있는 비파괴 노화 메커니즘 식별 방법이 개발되었습니다. [1] 이 논문에서는 새로운 SOH 추정 및 노화 메커니즘 식별 방법을 제시합니다. [2]
Transport Mechanism Identification
Furthermore, we discussed the general protocols in the reliable evaluation of OSVs’ performance and transport mechanism identification. [1] Our thorough experiments and analyses may shed light on the effective MR signal evaluation in OSVs and spin-related parameters with transport mechanism identification. [2]또한 OSV의 성능 및 전송 메커니즘 식별에 대한 신뢰할 수 있는 평가에서 일반 프로토콜에 대해 논의했습니다. [1] 우리의 철저한 실험과 분석은 OSV의 효과적인 MR 신호 평가와 수송 메커니즘 식별을 통한 스핀 관련 매개변수에 대해 밝힐 수 있습니다. [2]
mechanism identification method 메커니즘 식별 방법
Then, a non-destructive aging mechanism identification method is developed, which can quantify the loss of lithium inventory, the loss of active materials of electrodes. [1] The findings show that the mechanism identification method is reliable: it identifies the correct mechanism as dominant in all synthetic trials where an identification is made. [2] The findings show that the mechanism identification method is reliable: it identifies the correct mechanism as dominant in all synthetic trials where an identification is made. [3] A novel SOH estimation and aging mechanism identification method is presented in this paper. [4]그런 다음 리튬 재고 손실, 전극 활물질 손실을 정량화할 수 있는 비파괴 노화 메커니즘 식별 방법이 개발되었습니다. [1] 결과는 메커니즘 식별 방법이 신뢰할 수 있음을 보여줍니다. 식별이 이루어진 모든 합성 실험에서 올바른 메커니즘을 지배적인 것으로 식별합니다. [2] 결과는 메커니즘 식별 방법이 신뢰할 수 있음을 보여줍니다. 식별이 이루어진 모든 합성 실험에서 올바른 메커니즘을 지배적인 것으로 식별합니다. [3] 이 논문에서는 새로운 SOH 추정 및 노화 메커니즘 식별 방법을 제시합니다. [4]