Shear Behavior of Non-Persistent Joint under High Normal Load

In this paper, the effect of joint separation on the shear behavior of planar non-persistent joints under high normal load has been investigated using PFC2D. Initially, calibration of PFC was undertaken with respect to the data obtained from experimental laboratory tests to ensure the conformity of the simulated numerical models response. Furthermore, the simulated models were cross checked with the results of direct shear tests performed on non-persistent jointed physical models. Through numerical direct shear tests, the failure process was visually observed, and the failure patterns were found reasonably similar to the experimentally observed trends. The discrete element simulations demonstrated that the failure pattern was mostly influenced by joint separation, while the shear strength was linked to the failure pattern and mechanism.Исследовано влияние разъединения соединения при сдвиге плоского нестабильного соединения под действием интенсивной нормальной нагрузки с использованием программного обеспечения PFC2D. Первоначально калибровка PFC2D проведена на основе экспериментальных данных для согласования с моделируемым числовым результатом. Достоверность моделируемых моделей проверена при сравнении с результатами прямых испытаний на сдвиг, выполненных на нестабильных сочлененных физических моделях. Благодаря числовому прямому испытанию на сдвиг процесс разрушения был отмечен визуально, и разрушенные образцы отбирались подобными экспериментально наблюдаемым тенденциям. Дискретное моделирование элемента показывает, что на разрушение образца главным образом влияет разъединение соединения, в то время как прочность при сдвиге связана с моделью разрушения и механизмом разрушения.Досліджено вплив роз’єднання з’єднання при зсуві плоского нестабільного з’єднання під дією інтенсивного нормального навантаження з використанням програмного забезпечення PFC2D. Спочатку калібрування PFC2D проведено на основі експериментальних даних для узгодження з модельованим числовим результатом. Достовірність модельованих моделей перевірено при порівнянні з результатами прямих випробувань на зсув, що виконані на нестабільних зчленованих фізичних моделях. Завдяки числовому прямому випробуванню на зсув процес руйнування було відмічено візуально, і зруйновані зразки відбиралися подібними експериментально спостережуваним тенденціям. Дискретне моделювання елемента показує, що на руйнування зразка головним чином впливає роз’єднання з’єднання, тоді як міцність при зсуві пов’язана з моделлю руйнування і механізмом руйнування

An optimal real-time pricing strategy for aggregating distributed generation and battery storage systems in energy communities: A stochastic bilevel optimization approach

The expansion of distributed electricity generation and increasing capacity of installed battery storage systems on the community level has posed challenges to efficient technical and economic operation of the power system. With advances in smart-grid infrastructure many innovative demand response business models aim to tackle these challenges, while creating financial benefits for the participating actors. In this context, we propose an optimal real-time pricing (ORTP) approach for the aggregation of distributed energy resources within energy communities. We formulate the interaction between a profit-maximizing community-owned aggregator and the users (prosumagers and electric vehicles) as a stochastic bilevel disjunctive program. To solve the problem efficiently, we offer a novel solution algorithm, which applies a linear quasi-relaxation approach and an innovative dynamic partitioning technique. We introduce benchmark tariffs and solution algorithms and assess the performance the proposed pricing strategy and solution algorithm in four case studies: Our results show that the ORTP strategy increases community welfare compared to benchmark electricity, while providing useful grid services. Furthermore, our findings reveal superior computational efficiency of our proposed solution algorithm in comparison to benchmark algorithms

NF-κB Mediates Tumor Necrosis Factor α-Induced Expression of Optineurin, a Negative Regulator of NF-κB

Optineurin is a ubiquitously expressed multifunctional cytoplasmic protein encoded by OPTN gene. The expression of optineurin is induced by various cytokines. Here we have investigated the molecular mechanisms which regulate optineurin gene expression and the relationship between optineurin and nuclear factor κB (NF-κB). We cloned and characterized human optineurin promoter. Optineurin promoter was activated upon treatment of HeLa and A549 cells with tumor necrosis factor α (TNFα). Mutation of a putative NF-κB-binding site present in the core promoter resulted in loss of basal as well as TNFα-induced activity. Overexpression of p65 subunit of NF-κB activated this promoter through NF-κB site. Oligonucleotides corresponding to this putative NF-κB-binding site showed binding to NF-κB. TNFα-induced optineurin promoter activity was inhibited by expression of inhibitor of NF-κB (IκBα) super-repressor. Blocking of NF-κB activation resulted in inhibition of TNFα-induced optineurin gene expression. Overexpressed optineurin partly inhibited TNFα-induced NF-κB activation in Hela cells. Downregulation of optineurin by shRNA resulted in an increase in TNFα-induced as well as basal NF-κB activity. These results show that optineurin promoter activity and gene expression are regulated by NF-κB pathway in response to TNFα. In addition these results suggest that there is a negative feedback loop in which TNFα-induced NF-κB activity mediates expression of optineurin, which itself functions as a negative regulator of NF-κB

The Grasping Side of Odours

Background: Research on multisensory integration during natural tasks such as reach-to-grasp is still in its infancy. Crossmodal links between vision, proprioception and audition have been identified, but how olfaction contributes to plan and control reach-to-grasp movements has not been decisively shown. We used kinematics to explicitly test the influence of olfactory stimuli on reach-to-grasp movements. Methodology/Principal Findings: Subjects were requested to reach towards and grasp a small or a large visual target (i.e., precision grip, involving the opposition of index finger and thumb for a small size target and a power grip, involving the flexion of all digits around the object for a large target) in the absence or in the presence of an odour evoking either a small or a large object that if grasped would require a precision grip and a whole hand grasp, respectively. When the type of grasp evoked by the odour did not coincide with that for the visual target, interference effects were evident on the kinematics of hand shaping and the level of synergies amongst fingers decreased. When the visual target and the object evoked by the odour required the same type of grasp, facilitation emerged and the intrinsic relations amongst individual fingers were maintained. Conclusions/Significance: This study demonstrates that olfactory information contains highly detailed information able to elicit the planning for a reach-to-grasp movement suited to interact with the evoked object. The findings offer a substantia

The Epidemiology, Genetics and Future Management of Syndactyly

Syndactyly is a condition well documented in current literature due to it being the most common congenital hand defect, with a large aesthetic and functional significance

Analysis of Crack Coalescence in Concrete Using Neural Networks

Fractures in the forms of joints and microcracks are commonly found in concretes, and their failure mechanism strongly depends on the crack coalescence pattern between pre-existing flaws. The determination of the failure behavior of nonpersistent joints is an engineering problem that involves several parameters as mechanical properties of concrete, normal stress and the ratio of joint surface to total shear surface. The impact of these parameters on the crack coalescence is investigated through the use of computational tools called neural networks. A number of networks of threshold logic units were tested, with adjustable weights. The computational method for the training process was a back-propagation learning algorithm. In this paper, the input data for crack coalescence consists of values of geotechnical and geometrical parameters. As an output, the network estimates the crack type coalescence (i.e., mode I, mode II, or mode I-II) that can be used for stability analysis of concrete structures. The performance of the network is measured and the results are compared to those obtained by means of experimental method.В местах разрушения бетонных конструкций часто обнаруживают макро- и микротрещины, причем на механизм их разрушения существенно влияет характер слияния трещин, выросших из исходных дефектов. Оценка характера разрушения неустойчивых связей является одной из инженерных задач, которая учитывает ряд параметров, включая механические характеристики бетона, уровень нормальных напряжений и соотношение между площадями поверхности дефектов и общей поверхности сдвига. Влияние этих параметров на слияние трещин оценивается с помощью расчетной методики нейронных сетей. Выполнено тестирование нескольких сетей с пороговыми логическими элементами и варьируемыми весовыми коэффициентами. Использовался обучающий алгоритм обратного распространения. В качестве входных данных по слиянию трещин использовались геотехнические и геометрические параметры, а в качестве выходных данных нейронная сеть выполняла оценку типа механизма слияния трещин (отрыва, сдвига или смешанной моды), который следовало использовать при анализе стабильности бетонных конструкций. Выполнена верификация расчетных результатов с помощью имеющихся экспериментальных данных.У місцях руйнування бетонних конструкцій часто виявляють макро- і мікротріщини, при цьому на механізм їх руйнування суттєво впливає характер злиття тріщин, що виросли з початкових дефектів. Оцінка характера руйнування нестійких зв'язків є однією з інженерних задач, яка враховує ряд параметрів, включаючи механічні характеристики бетону, рівень нормальних напружень і співвідношення між площами поверхні дефектів і загальною поверхнею зсуву. Вплив цих параметрів на злиття тріщин визначається за допомогою розрахункової методики нейронних сіток. Виконано тестування декількох сіток із пороговими логічними елементами і варійованими ваговими коефіцієнтами. Використовувався навчальний алгоритм зворотного розповсюдження. Вхідними даними по злиттю тріщин слугували геотехнічні і геометричні параметри, а вихідними нейронна сітка, за допомогою якої оцінювався тип механізму злиття тріщин (відрив, зсув або змішана мода), який використовувався при аналізі стабільності бетонних конструкцій. Виконано верифікацію розрахункових результатів за допомогою відомих експериментальних даних