Investigation on Statistical Model Calibration and Updating of Physics and Data-driven Modeling for Hybrid Digital Twin

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 기계항공공학부, 2022.2. 윤병동.실제 운행중인 공학 시스템의 가상 디지털 객체를 구축하여 시스템의 관측 데이터를 기반으로 실제 시스템의 다양한 상황을 모사할 수 있는 디지털 트윈 기술은 설계, 제조 및 시스템 상태 관리와 같은 공학적 의사 결정을 지원할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 디지털 트윈 접근 방식은 1) 데이터 기반 접근 방식, 2) 물리 기반 접근 방식, 3) 융합형 접근 방식의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 융합형 디지털 트윈은 데이터 기반 모델과 물리 기반 모델을 모두 활용하여 이 두 가지 접근 방식의 단점을 극복하기 때문에 관찰된 데이터를 바탕으로 신뢰할 수 있는 공학적 의사 결정을 가능하게 합니다. 그러나 이를 적용하기 위해 필요한 시스템에 대한 사전 정보들은 대부분의 공학 시스템에서 제한적으로 이용 가능합니다. 이러한 사전 정보에는 모델 입력 변수의 통계적 정보, 데이터 기반 혹은 물리 기반 모델링에 필요한 모델링 정보, 시스템 이상 상태에 대한 물리적 사전 지식이 포함됩니다. 많은 경우, 주어진 사전 정보가 충분하지 않은 상황에서 디지털 트윈을 활용한 의사 결정의 신뢰성 문제가 발생합니다. 통계적 모델 보정 및 갱신 방법은 불충분한 사전 정보 하에서 디지털 트윈 분석을 검증 및 고도화하는 데 사용할 수 있습니다. 본 박사 학위 논문은 사전 정보가 부족한 상황에서 융합형 디지털 트윈을 구축하기 위해 모델 보정 및 갱신에서 세 가지 필수 및 관련 연구 분야를 발전시키는 것을 목표로 합니다. 유효한 디지털 트윈 모델을 구축하기 위해서는 다양한 운행 조건에서 충분한 관측 데이터와 시스템 형상, 재료 속성, 작동 조건과 같은 사전 지식이 필요합니다. 그러나 복잡한 엔지니어링 시스템에서는 모델 구축을 위한 사전 정보를 얻기가 어렵습니다. 첫번째 연구에서는 모델 구축에 필요한 사전 지식 부족 시에도 활용 가능한 데이터 기반 동적 모델 갱신 방법을 제안합니다. 제안된 신호 전 처리를 사용하여 관측된 신호에서 시스템 이상 감지를 위한 시간-주파수 영역 특성을 추출합니다. 다양한 작동 조건에서의 시스템 구동 상태를 예측하기 위해 부분 공간 상태 공간 시스템 식별 방법을 이용하여 상태 공간 모델을 구축합니다. 시스템 작동 조건은 시스템 모델의 매개변수화된 입력 신호로 정의됩니다. 다음으로, 신호 관측 시점에서의 시스템 작동 조건과 이상 상태를 추정하기 위해 입력 신호 매개변수는 기준 신호와 관측 신호의 오차를 최소화하도록 갱신됩니다. 모델 입력 변수의 통계적 정보 부족할 경우 최적화 기반 통계 모델 보정을 통해 미지 입력 변수를 추정하여 모델의 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 최적화 기반 통계 모델 보정은 가상 모델의 예측 응답과 실제 시스템의 관측 응답 간의 통계적 유사성을 최대화하여 모델에 존재하는 미지 입력 변수의 통계적 모수를 추정하는 최적화 문제로 공식화 됩니다. 이때 보정 척도는 통계적 유사성을 정량화하는 목적 함수로 정의됩니다. 두 번째 연구에서는 모델 보정의 정확도와 효율성을 높이기 위해 통계적 상관관계를 고려한 새로운 보정 메트릭인 Marginal Probability and Correlation Residual (MPCR)을 제안합니다. MPCR의 기본 아이디어는 출력 응답 간의 통계적 상관 관계를 고려하면서 다 변량 결합 확률 분포를 수치적 계산 비용이 낮은 다중 주변 확률 분포로 분해하는 것입니다. 디지털 트윈을 이용하여 고장 상태에 대한 사전 지식 부재한 공학 시스템의 고장 상태를 예측하기 위해, 제조 및 실험 조건의 불확실성들이 고려되어야 합니다. 세 번째 연구 방향은 고장 상태에 대한 사전 지식이 부재한 시스템의 피로 균열 시작 및 성장을 추정하기 위한 융합형 디지털 트윈 접근 방식을 제안하였습니다. 본 연구에서는 피로 균열의 시작과 성장을 추정하기 위해 두 가지 기술: (i) 통계적 모델 보정과 (ii) 확률적 요소 갱신을 제안합니다. 통계 모델 보정에서는 균열 시작 조건과 관련된 관찰된 응답을 기반으로 제조 및 실험 조건의 불확실성을 나타내는 입력 변수의 통계적 매개변수를 추정합니다. 통계적 보정을 통해 불확실성을 고려한 확률론적 물리 기반 해석을 통해 균열 시작 및 성장을 나타내는 주요 취약 요소를 예측할 수 있습니다. 확률적 요소 갱신에서는 시스템의 피로 균열 시작 및 성장을 추정하기 위해 균열 성장 조건에서 관찰된 응답을 이용한 최대 우도 법을 갱신 기준으로 모델을 갱신합니다.Digital Twin technology, a virtual representation of the physical entity, has been explored toward providing a solution that could support engineering decisions, such as design, manufacturing, and system health management. Digital twin approaches can be divided into three categories: 1) data-driven, 2) physics-based, and 3) hybrid approaches. The hybrid digital twin is recognized as a promising solution for reliable engineering decisions based on the observed data because it utilizes both the data-driven and physics-based models to overcome the disadvantages of these two approaches. However, the applicability of the digital twin approach has been limited by a lack of prior information. The prior information includes the statistics of model input parameters, required information for (data-driven, physics-based, and hybrid) modeling, and prior knowledge about system failure. Now, a question of fundamental importance arises how to help decision-making using a digital twin under a given insufficient prior information. Statistical model calibration and updating can be used to validate the digital twin analysis under insufficient prior information. In order to build a hybrid digital twin under insufficient prior information, this doctoral dissertation aims the investigation on three co-related research areas in model calibration and updating: Research Thrust 1 – Data-driven dynamic model updating for anomaly detection with an insufficient prior information Research Thrust 2 – A new calibration metric formulation considering the statistical correlation Research Thrust 3 – Hybrid model calibration and updating considering system failure A sufficient prior knowledge such as observed data in various conditions, geometry, material properties, and operating conditions for data-driven / physics-based modeling are required to build a valid digital twin model. However, the prior information for modeling is hard to obtain for complex engineering system. Research Thrust 1 proposes Data-driven dynamic model updating for anomaly detection with insufficient prior knowledge. The time-frequency domain features are extracted from the observed signal using signal pre-processing. The state-space model is driven by a numerical algorithm for subspace state-space system identification (N4SID) to predict the extracted features under different operating conditions. In the model, the operating condition is defined as a parameterized input signal of a system model. Next, the input signal parameters are updated to minimize the prediction error that quantify the discrepancy between the target observed signal and reference model prediction. Optimization-based statistical model calibration (OBSMC) can be applied to estimate unknown input parameters of the digital twin. In OBSMC, the unknown statistical parameters of input variables associated with a digital twin model are inferred by maximizing the statistical similarity between predicted and observed output responses. A calibration metric is defined as the objective function to be maximized that quantifies statistical similarity. Research Thrust 2 proposes a new calibration metric: Marginal Probability and Correlation Residual (MPCR), to improve the accuracy and efficiency of model calibration considering statistical correlation. The foundational idea of the MPCR is to decompose a multivariate joint probability distribution into multiple marginal probability distributions while considering the statistical correlation between output responses. In order to diagnose and predict the system failure of a complex engineering system without prior knowledge about system failure using the digital twin, uncertainties in manufacturing and test conditions must be taken into account. Research Thrust 3 proposed a hybrid digital twin approach for estimating fatigue crack initiation and growth considering those uncertainties. The proposed approach for estimating fatigue crack initiation and growth is based on two techniques; (i) statistical model calibration and (ii) probabilistic element updating. In statistical model calibration, statistical parameters of input variables that indicate uncertainties in manufacturing and test conditions are estimated based on the observed response related to the crack initiation condition. Further, probabilistic analysis using estimated statistical parameters can predict possible critical elements that indicate crack initiation and growth. In probabilistic element updating procedures, the possible crack initiation and growth element is updated based on the Bayesian criteria using observed responses related to the crack growth condition.Abstract i List of Tables ix List of Figures xi Nomenclatures xvi Chapter 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Research Scope and Overview 4 1.3 Dissertation Layout 7 Chapter 2 Literature Review 9 2.1 Digital Twin Formulation 9 2.1.1 Data-driven Digital Twin 10 2.1.2 Physics-based Digital Twin 13 2.1.3 Hybrid Digital Twin 17 2.2 Digital Twin Calibration & Updating 18 2.2.1 Optimization-based Statistical Model Calibration 19 2.2.2 Parameter Estimation using Kalman/ Particle filter 24 2.2.3 Summary and Discussion 27 Chapter 3 Data-driven Dynamic Model Updating for Anomaly Detection with an Insufficient Prior Information 28 3.1 System Description of On-Load Tap Changer 30 3.2 Data-driven Dynamic Model Updating for Anomaly Detection with an Insufficient Prior Information 34 3.2.1 Preprocessing of Vibration Signal 37 3.2.2 Reference Model Formulation using N4SID 39 3.2.3 Optimization-based Parameter Updating 43 3.3 Case Study 45 3.3.1 Case Study 1: (Numerical) Vibration Analysis using Parameter Varying Cantilever Beam and Multi-DOF model 45 3.3.2 Case Study 2: Vibration Signal of On Load Tap Changer in Power Transformer 54 3.4 Summary and Discussion 59 Chapter 4 A New Calibration Metric that Considers Statistical Correlation : Marginal Probability and Correlation Residuals 61 4.1 Statistical correlation issue in calibration metric formulation 63 4.1.1 What happens if the statistical correlation is neglected in model calibration? 63 4.1.2 Comments on existing calibration metrics in terms of the statistical correlation 66 4.2 Proposed Method: Marginal probability and correlation residuals (MPCR) 69 4.3 Case Studies 73 4.3.1 Mathematical example 1: Bivariate output responses (Statistical correlation issue 73 4.3.2 Mathematical example 2: Multivariate output responses (Curse of dimensionality issue) 78 4.3.3 Engineering example 1: Modal analysis of a beam structure with uncertain rotational stiffness boundary conditions (Scale issue) 87 4.3.4 Engineering example 2: Crashworthiness of vehicle side impact (High dimensional & nonlinear problem) 93 4.4 Summary and Discussion 101 Chapter 5 Hybrid Model Calibration and Updating for Estimating System Failure 103 5.1 Brief Review of Digital Twin Approaches for Estimating Crack Initiation & Growth 105 5.2 Proposed Digital Twin Approach : Hybrid Model Calibration & Updating 109 5.2.1 Statistical Model Calibration using a Data-driven Twin 110 5.2.2 Probabilistic Element Updating with a Physics-based Twin 114 5.3 Case Study: Automotive Sub-Frame Structure 118 5.3.1 Experimental Fatigue Test 118 5.3.2 Statistical Model Calibration using a Data-driven Twin 121 5.3.3 Element Updating with a Physics-based Twin 127 5.4 Summary and Discussion 131 Chapter 6 Conclusions 133 6.1 Contributions and Significance 133 6.2 Suggestions for Future Research 135 References 138 국문 초록 155박

Neuroprotective Effect of Phenytoin and Hypothermia on a Spinal Cord Ischemic Injury Model in Rabbits

BACKGROUND: Spinal cord ischemic injury during thoracic and thoracoabdominal aortic surgeries remains a potentially devastating outcome despite using various methods of protection. Neuronal voltage-dependent sodium channel antagonists are known to provide neuroprotection in cerebral ischemic models. This study was designed to compare the neuroprotective effects of phenytoin with those of hypothermia in a rabbit model of spinal cord ischemia. MATERIAL AND METHOD: Spinal cord ischemia was induced in New Zealand white rabbits by means of infrarenal aortic cross clamping for 25 minutes. Four groups of 8 animals each were studied. The control group and the hypothermia group received retrograde infusion of saline only (22degrees C, 2 mL/min); the normothermic phenytoin group and the hypothermicphenytoin group received retrograde infusion of 100 mg of phenytoin at different rectal temperatures (39degrees C and 37degrees C, respectively) during the ischemic period. The neurologic function was assessed at 24 and 72 hours after the operation with using the modified Tarlov criteria. The spinal cords were harvested after the final neurologic examination for histopathological examination to objectively quantify the amount of neuronal damage. RESULT: No major adverse effects were observed with the retrograde phenytoin infusion during the aortic ischemic period. All the control rabbits became severely paraplegic. Both the phenytoin group and the hypothermia group had a better neurological status than did the control group (p<0.05). The typical morphological changes that are characteristic of neuronal necrosis in the gray matter of the control animals were demonstrated by means of the histopathological examination, whereas phenytoin or hypothermia prevented or attenuated these necrotic phenomena (p<0.05). The number of motor neuron cells positive for TUNEL staining was significantly reduced, to a similar extent, in the rabbits treated with phenytoin or hypothermia. Phenytoin and hypothermia had some additive neuroprotective effect, but there was no statistical significance between the two on the neurological and histopathological analysis. CONCLUSION: The neurological and histopathological analysis consistently demonstrated that both phenytoin and hypothermia may afford significant spinal cord protection to a similar extent during spinal cord ischemia in rabbits, although no significant additive effects were noticed.배경: 흉부 및 흉복부 대동맥의 수술 중 대동맥 차단은 허혈성 척수 손상에 의한 하반신 마비와 같은 심각한 합병증을 유발할 수도 있어 수술 중 허혈성 척수손상을 예방하기 위한 여러 방법의 연구가 계속 되고 있다. 최근에 허혈성 대뇌 손상 모델에서 신경조직의 막전위 의존성 나트륨채널 길항제가 대뇌 보호 효과가 있다는 보고가 있다. 본 연구는 토끼의 허혈성 척수손상 모델에서 나트륨채널 길항제인 페니토인과 저체온의 척수보호효과를 비교해 보고자 시행되었다. 대상 및 방법: 뉴질랜드산 토끼의 신동맥직하부에서 복부대동맥을 25분간 차단하는 방식으로 척수허혈을 유도하였으며 각 군당 8마리씩 네 군으로 나누었다. 대조군과(S39) 저체온군은(S37) 대동맥 차단시간 동안 직장온도를 각기 39oC와 37oC로 일정하게 유지하면서 22oC 생리적 식염수만 2 mL/min 의 속도로 연속 주입하였으며, 정상체온 및 저체온 페니토인 군은(P39, P37) 앞의 두 군과 동일한 방법으로 하되 생리적 식염수에 페니토인을 녹여 주입하였다(100 mg/50 mL). 수술 후 24시간 및 72시간이 경과한 다음 Tarlov scoring을 통해 신경학적 평가를 시행하였고 마지막 평가 후에는 객관적으로 신경손상의 정도를 정량 화하기 위해 척수를 고정 처리하였다. 결과: 페니토인의 역행성 주입에 따른 심각한 문제는 없었으며 대조군에(S39) 속한 모든 동물은 완전 또는 심한 하반신 마비 소견을 보였다. 페니토인과(P39) 저체온(S37)군 모두 대조군에 비해 신경학적 평가는 유사한 정도로 우수한 결과를 보였다(p＜0.05). 조직 병리학적 검사 결과, 대조군에 속한 모든 동물은 척수 회백질에서 심한 신경조직 괴사 때 보이는 전형적인 특징을 보여주었으며, TUNEL 염색에 양성인 신경세포도 높은 빈도로 관찰되었으나, 저체온 또는 페니토인 투여 군에서는 괴사현상이 유의한 정도로 감소하였으며, 상대적으로 매우 낮은 빈도의 TUNEL 염색 양성세포가 관찰되었다(p＜0.05). 그러나 저체온과 페니토인을 병용했을 때의 부가적인 척수보호효과를 조사해 본 결과 신경학적 평가와 조직병리학적 결과 모두 유의한 수준의 부가적인 효과는 없었다. 결론: 결론적으로, 토끼의 허혈성 척수 손상 모델을 이용하여 페니토인과 저체온의 신경보호효과를 알아본 결과 신경학적 평가와 조직병리학적 검사 결과 모두 부가적인 효과는 보여주지 못했지만 각각의 경우 유사한 정도의 신경보호효과를 보여주었다

Experimental study on congenital malformations of the heart and great vessels in rat fetuses induced by nitrofen

의학과/박사[한글] Nitrofen은 그 화학명이 2.4∼dichlorophenyl-p-nitrophenyl ether인 diphenyl ether계 제초제 중의 하나인대 임신랫트에 투여시 그 태자에서 횡격막 탈장, 수신증과 함께 다양 한 선천성 심혈관 기형을 일으키는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 이러한 nitrofen의 기 형유발 독성을 이용하여 임신랫트의 여러 임신시기에 다양한 농도의 nitrofen을 경구투여 하고 그 태자에서 선천성 심혈관기형을 유발시킨 뒤 그 발생양상 및 특성을 관찰하기 위 해 시행되었다. 관찰태자는 모두 출산 하루전인 임신 제21일째에 어미랫트를 희생시켜 개 복후 적출하였으며, 곧 10% 포르말린 용액에 고정하였다. 태자의 관찰은 해부 현미경하에 미세기구를 사용하여 이루어 졌는데 모두 482마리를 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었 다. 1. 임신랫트에 nitrofen 투여시 임신 제11일째 투여군에서 선천성 심혈관 기형의 발생 빈도가 가장 예민하게 증가하며, 이때 심혈관 기형의 발생빈도는 nitrofen의 용량과 비례 한다. 2. Nitrofen으로 유발된 선천성 심혈관 기형중 심실중격 결손증의 발생빈도가 가장 높 아 전체의 반이상을 차지하며 그 다음 빈도로 대동맥궁 이상과 활로씨 4징증이 차지하였 다. 3. 활로써 4징증이나 심실중격 결손증을 동반한 폐동맥 폐쇄증과 같이 누두부의 이상형 성을 동반하는 심기형은 특징적으로 임신 제11일째 nitrofen 투여군에서만 발견되었다. 4. 대동맥궁 이상이 전체적으로 높은 빈도로 유발되었는데 그 대부분은 좌측 대동맥궁 에 병합된 우측 쇄골하 동맥 이상기시증이었다. [영문] Nitrofen (2,4-dichlorophenyl-P-nitrophenyl ether) is a diphenyl ether herbicide used for pre and post-emergent control of broad leaved weeds. This chemical was known to induce a variety of congenital cardiovascular anomalies with diaphragmatic hernia and hydronephrosis in the rat fetuses. The present study was conducted to produce congenital cardiovascular anomalies in the rat fetuses by oral nitrofen administration at the indicated doses and days of gestation, and to find the characteristics of nitrofen-induced cardiovascular anomalies. All the observed fetuses were removed from the pregnant Sprague-Dawley rats sacrificed on the twenty-first day of gestation. They were preserved in 10 per cent formalin and dissection for examination were carried out under a dissecting microscope using forceps and scissors. Following results and conclusion were based on dissecting microscopie findings on 482 offsprings. 1. The eleventh day of gestation was the most sensitive day for nitrofen induction of congenital cardiovascular anomalies in the rat. This incidence was dose-related in rats exposed on the eleventh day of gestation. 2. Ventricular septal defect was the most common single anomaly that represented more than half of the total cardiovascular anomalies , fellowed by aortic arch anomalies and tetralogy of Fallot. 3. Cardiac anomalies derived from infundibular maldevelopment such as tetralogy of Fallot and pulmonary atresia with ventricular septal defect were only observed in the eleventh gestation day treated group. 4. Aortic arch anomalies were found in high frequency and the great majority were characteristically anomalous right subclavian artery with left aortic arch.restrictio

Streptomyces nitrosporeus 30643이 생산하는 새로운 신경세포 보호 물질의 특성 및 화학구조

Thesis (doctoral)--서울대학교 대학원 :식품공학과,1996.Docto

Effects of brain stem stimulation on the renal pain in the cat

의학과/박사[한글] 신장통에 관한 정보는 신장의 기계적 수용체나 화학적 수용체가 활성화 된 후 구심성 신신경을 통해 척수후각세포를 거쳐 고위 중추로 전달된다. 중추신경내에는 고위 중추로 의 통각전달을 조절하는 system이 존재하는데 그 중 nucleus raphe magnus(NRM)는 강력한 통증억제 중추로서 많은 양의 endogenous opioid를 함유하고 있다. 또한 이 부위를 전기 적으로 자극하면 진통효과가 나타나는데 이를 stimulation-produced analgesia라 한다. 그러나 상기한 진통효과는 주로 체성통증을 대상으로 한 실험결과들이며 내장통에 대한 진통효과 및 그 특성에 대해서는 아직 자세히 밝혀져 있지 않다. 따라서 본 실험에서는 내장통의 한 예로 신장통을 이용하여 NRM전기자극이 신장통에 미치는 영향을 분석하였다. 신장통을 유발하기 위해 고양이에서 요관과 신동맥을 폐색시켰으며 이에 반응하는 척수 후각세포의 활성도를 신장통의 척도로 이용하였다. 실험결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 신신경의 입력을 받고 있는 척수후각세포의 자발적 활성도는 NRM 전기자극에 의해 대조치의 73.3±9.7%로 감소되었다. 2. NRM을 전기적으로 자극한 결과, 체성자극중 비통증자극(brush)에 대한 척수후각세포 의 반응은 통계적으로 유의한 변화가 없었으나 통증자극(squeeze)에 대한 반응은 대조치 의 63.2±7.2%로 감소되었다. 3. 요관 혹은 신동맥 폐색에 대한 척수후각세포의 반응은 NRM 자극 후 각각 대조치의 4 6.7±8.8%와 49.0±8.0%로 감소되었다. 4. Aδ 구심성 신신경 섬유만의 입력을 받는 세포와 C 섬유의 입력을 받는 세포간에 NR M전기자극에 의한 진통효과를 비교해 본 결과 통계적으로 유의한 차이를 볼 수 없었다. 5. 신신경 자극에 의해 활성화되는 척수후각세포는 대부분 wide dynamic range cell과 high threshold cell로서 체성입력을 동시에 받고 있었는데, NRM을 자극한 결과 특히 요 관 폐색에 의한 신장통은 wide dynamic range cell보다 high threshold cell에서 현저히 감소됨을 볼 수 있었다. 이상의 결과로 보아 NRM은 척수후각세포의 활성도를 조절하여 체성통증뿐만 아니라 신 장으로부터의 통증도 억제하리라 생각된다. [영문] The renal pain, a kind of visceral pain, is induced by an activation of renal mechanoreceptor or chemoreceptor, and is transmitted to higher central nervous system through afferent renal nerve via dorsal horn cells. The presence of centrifugal control on the nociceptive transmission has been well known. Initially, when periaqueductal gray(PAG) was electrically stimulated, analgesia was induced, and this phenomenon was called stimulation-produced analgesia. Besides, nucleus raphe magnus(NRM), or other sites were known to be the potent analgesic centers. NRM could modulate the nociceptive response of spinal cord neurons through spinally projecting fibers. However, most studies concerning the analgesic action of NRM have dealt with the somatic pain. Thus, the present experiment was undertaken to investigate the characteristics of dorsal horn cells with renal inputs and the effects of NRM stimulation on renal pain, as a visceral pain which was experimentally produced, induced by occlusion of ureter or renal artery. The results of the experiment are summarized as follows: 1. After an electrical stimulation of NRM, spontaneous activities of dorsal horn cells with renal input were reduced to 73.37±9.7% of the control value. 2. After an electrical stimulation of NRM, activities of dorsal horn cells with renal input evoked by a brush, a type of non-noxious stimuli, did not change significantly. But by a squeeze, a type of noxious stimuli, they were reduced to 63.2±7.2% of the control value. 3. After an electrical stimulation of NRM, activities of dorsal horn cells with renal input evoked by occlusion of ureter or renal artery, were reduced to 46.7±8.8% and 49.0±8.0% of the control value, respectively. 4. The inhibitory effect of NRM on the dorsal horn cells with renal input did not show any difference between renal Aδ fiber and C fiber group. 5. By electrical stimulation of NRM, the activities evoked by ureteral occlusion showed more reduction in the high threshold cell group than in the wide dynamic range cell group. These results suggest that activation of NRM can alleviate the renal pain as well as the somatic pain by modulating the dorsal horn cell activities.restrictio

Effects of Dantrolene Sodium on the Contractility of Cardiac muscle cells

의학과/석사[영문] [한글] Dantrolene sodium은 골격근 이완제로 개발된 hydantoin furan 유도체로 그 기전은 골 격근 sarcoplasmic reticulum(SR) 에서의 Ca**++ 유리를 억제하여 excitation-contractio n coupling을 방해하므로써 근육수축을 감소시키는 것으로 보고되었다(Ebashi, 1976; Mor gan 및 Bryant, 1977). 그러나, dantrolene sodium이 심근 수축력에 미치는 영향은 실험동물 및 실험방법에 따 라 다르게 보고되었으며 guinea pig 유두군의 수축력은 감소시키나 심방근의 수축력은 증 가시킨다고 보고되었다(Honerjager 및 Alischewski, 1983; Meszaros 등, 1981). 따라서 본 연구에서는 dantrolene sodium이 심근 수축력에 미치는 영향을 보다 분명하 게 밝히기 위해 적출된 심장의 좌심방근과 우심실 유두근을 사용하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. Guinea pig의 좌심방을 여러 자극빈도로 자극하여 각 자극빈도에서의 steady-state 수축력을 얻어 이를 대조군으로 삼고 이후 dantrolene sodium (2×10**-4 M)을 첨가하여 이의 영향을 살펴 본 결과, 초기에는 전 자극빈도에서 수축력이 조금 증가하였다가 후기 에는 높은 자극빈도에서는 수축력이 감소하였고 낮은 자극빈도에서는 수축력이 증가하였 다. 2. 좌심방의 post-rest(PR)potentiation에 미치는 dantrolene sodium의 영향도 역시 높 은 자극빈도에서는 감소하였고 낮은 자극빈도에서는 증가하였는데 이것은 rest interval 이 짧을수록 더욱 현저하였다. 3. Ryanodine (Rd 5×10**-8 M)으로 전처치된 좌심방에서의 dantrolene sodium의 영향 을 보면 모든 rest interval 에서의 PR potentiation이 현저히 감소하였다. 4. Guinea pig의 우심실 유두근을 여러 자극빈도로 자극하여 각 자극빈도에서의 steady -state 수축력을 얻어 이를 대조군으로 삼고 이후 dantrolene sodium (2×10**-4 M)을 첨 가하여 이의 영향을 살펴 본 결과, 후기에 높은 자극빈도에서는 수축력이 감소하였고 낮 은 자극빈도에서는 수축력이 증가하였다. 5. 우심실 유두근의 PR potentiation에 미치는 dantrolene sodium의 영향도 역시 높은 자극빈도에서는 감소하였고 낮은 자극빈도에서는 증가하였다. 이상과 같은 결과로 dantrolene sodium이 심근세포 SR의 Ca**++ 공급력을 저하시켜 수 축력을 감소시킨다고 생각된다. 그러나 SR의 Ca**++ 공급력이 수축력 결정에 크게 작용치 않을 때는 오히려 dantrolene sodium은 세포내 Ca**++ 의 양을 증가시켜 수축력을 증가 시킨다고 생각된다. Effects of Dantrolene Sodium on the Contractility of Cardiac muscle cells Won Gon Kim Department of Medical Science (Directed by Assistant Professor Chang Kook Suh, Ph.D.) Dantrolene sodium, a derivative of hydantoin-furan, is a skeletal muscle relaxant. Its action on skeletal muscle is reported that it inhibits the calcium release from the sarcoplasmic reticulum and interfere the excitation-contraction coupling process, consequently resulting in the decrease in skeletal muscle contractility (Ebashi, 1976; Morgan and Bryant, 1977). However, it has been reported that dantrolene sodium has various effects on cardiac muscle contractility depending of the type of species and esperimental protocols. Dantrolene sodium decreases the contraction of guinea pig papillary muscle (Honerjager and Alischewski, 1983), while increasing the contractility of atrial muscle (Meszaros et el., 1981). In this study, the steady-state contractions and post-rest potentiations of various stimulus frequencies were measured from isolated guinea pig atrial muscles and right ventricular papillary muscles to investigate the effects of dantrolene soduim on the contractility of cardiac muscle. The results are as follows: 1) The steady-state contractions of guines pig left atrium were measured at various stmulus the contractions. Dantrolene sodium (200μM) increased the contractions of low frequencies but decresed the contractions of high freuenties following as initial increase. 2) Dantrolene sodim increased the post-rest potentiation after steady-state of low frequency, but decreased the post-rest potentiation of short rest intervals after high frequency. 3) Dantrolene-state contractions of guines pig sight potentiation of short rest intervals after high frequeuncy. 4) The steady-state contractions of guinea hip right ventricular papillary muscle were measured. Dantrolene sodium (200μM increased the contractions of low frequencies, the same as in left atrial muscle. 5) dnatrolene sodium increased the post-rest potentiation of papillary muscle after steady-state of low frequency, but decreased the post-rest potentiation of high frequency, the same as in atrial muscle. With these results, it is concluded that dantrolene sodium decreases the activity of sarcoplasmic reticulum, resulting in less amount of activator calcium for the contractions of high frequencies. And subsequent increase in sarcoplasmic free calcium thought to be responsible for the increased contractions of low frequencies .restrictio

Investigation on Statistical Model Calibration and Updating of Physics and Data-driven Modeling for Hybrid Digital Twin

실제 운행중인 공학 시스템의 가상 디지털 객체를 구축하여 시스템의 관측 데이터를 기반으로 실제 시스템의 다양한 상황을 모사할 수 있는 디지털 트윈 기술은 설계, 제조 및 시스템 상태 관리와 같은 공학적 의사 결정을 지원할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 디지털 트윈 접근 방식은 1) 데이터 기반 접근 방식, 2) 물리 기반 접근 방식, 3) 융합형 접근 방식의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 융합형 디지털 트윈은 데이터 기반 모델과 물리 기반 모델을 모두 활용하여 이 두 가지 접근 방식의 단점을 극복하기 때문에 관찰된 데이터를 바탕으로 신뢰할 수 있는 공학적 의사 결정을 가능하게 합니다. 그러나 이를 적용하기 위해 필요한 시스템에 대한 사전 정보들은 대부분의 공학 시스템에서 제한적으로 이용 가능합니다. 이러한 사전 정보에는 모델 입력 변수의 통계적 정보, 데이터 기반 혹은 물리 기반 모델링에 필요한 모델링 정보, 시스템 이상 상태에 대한 물리적 사전 지식이 포함됩니다. 많은 경우, 주어진 사전 정보가 충분하지 않은 상황에서 디지털 트윈을 활용한 의사 결정의 신뢰성 문제가 발생합니다. 통계적 모델 보정 및 갱신 방법은 불충분한 사전 정보 하에서 디지털 트윈 분석을 검증 및 고도화하는 데 사용할 수 있습니다. 본 박사 학위 논문은 사전 정보가 부족한 상황에서 융합형 디지털 트윈을 구축하기 위해 모델 보정 및 갱신에서 세 가지 필수 및 관련 연구 분야를 발전시키는 것을 목표로 합니다. 유효한 디지털 트윈 모델을 구축하기 위해서는 다양한 운행 조건에서 충분한 관측 데이터와 시스템 형상, 재료 속성, 작동 조건과 같은 사전 지식이 필요합니다. 그러나 복잡한 엔지니어링 시스템에서는 모델 구축을 위한 사전 정보를 얻기가 어렵습니다. 첫번째 연구에서는 모델 구축에 필요한 사전 지식 부족 시에도 활용 가능한 데이터 기반 동적 모델 갱신 방법을 제안합니다. 제안된 신호 전 처리를 사용하여 관측된 신호에서 시스템 이상 감지를 위한 시간-주파수 영역 특성을 추출합니다. 다양한 작동 조건에서의 시스템 구동 상태를 예측하기 위해 부분 공간 상태 공간 시스템 식별 방법을 이용하여 상태 공간 모델을 구축합니다. 시스템 작동 조건은 시스템 모델의 매개변수화된 입력 신호로 정의됩니다. 다음으로, 신호 관측 시점에서의 시스템 작동 조건과 이상 상태를 추정하기 위해 입력 신호 매개변수는 기준 신호와 관측 신호의 오차를 최소화하도록 갱신됩니다. 모델 입력 변수의 통계적 정보 부족할 경우 최적화 기반 통계 모델 보정을 통해 미지 입력 변수를 추정하여 모델의 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 최적화 기반 통계 모델 보정은 가상 모델의 예측 응답과 실제 시스템의 관측 응답 간의 통계적 유사성을 최대화하여 모델에 존재하는 미지 입력 변수의 통계적 모수를 추정하는 최적화 문제로 공식화 됩니다. 이때 보정 척도는 통계적 유사성을 정량화하는 목적 함수로 정의됩니다. 두 번째 연구에서는 모델 보정의 정확도와 효율성을 높이기 위해 통계적 상관관계를 고려한 새로운 보정 메트릭인 Marginal Probability and Correlation Residual (MPCR)을 제안합니다. MPCR의 기본 아이디어는 출력 응답 간의 통계적 상관 관계를 고려하면서 다 변량 결합 확률 분포를 수치적 계산 비용이 낮은 다중 주변 확률 분포로 분해하는 것입니다. 디지털 트윈을 이용하여 고장 상태에 대한 사전 지식 부재한 공학 시스템의 고장 상태를 예측하기 위해, 제조 및 실험 조건의 불확실성들이 고려되어야 합니다. 세 번째 연구 방향은 고장 상태에 대한 사전 지식이 부재한 시스템의 피로 균열 시작 및 성장을 추정하기 위한 융합형 디지털 트윈 접근 방식을 제안하였습니다. 본 연구에서는 피로 균열의 시작과 성장을 추정하기 위해 두 가지 기술: (i) 통계적 모델 보정과 (ii) 확률적 요소 갱신을 제안합니다. 통계 모델 보정에서는 균열 시작 조건과 관련된 관찰된 응답을 기반으로 제조 및 실험 조건의 불확실성을 나타내는 입력 변수의 통계적 매개변수를 추정합니다. 통계적 보정을 통해 불확실성을 고려한 확률론적 물리 기반 해석을 통해 균열 시작 및 성장을 나타내는 주요 취약 요소를 예측할 수 있습니다. 확률적 요소 갱신에서는 시스템의 피로 균열 시작 및 성장을 추정하기 위해 균열 성장 조건에서 관찰된 응답을 이용한 최대 우도 법을 갱신 기준으로 모델을 갱신합니다.Digital Twin technology, a virtual representation of the physical entity, has been explored toward providing a solution that could support engineering decisions, such as design, manufacturing, and system health management. Digital twin approaches can be divided into three categories: 1) data-driven, 2) physics-based, and 3) hybrid approaches. The hybrid digital twin is recognized as a promising solution for reliable engineering decisions based on the observed data because it utilizes both the data-driven and physics-based models to overcome the disadvantages of these two approaches. However, the applicability of the digital twin approach has been limited by a lack of prior information. The prior information includes the statistics of model input parameters, required information for (data-driven, physics-based, and hybrid) modeling, and prior knowledge about system failure. Now, a question of fundamental importance arises how to help decision-making using a digital twin under a given insufficient prior information. Statistical model calibration and updating can be used to validate the digital twin analysis under insufficient prior information. In order to build a hybrid digital twin under insufficient prior information, this doctoral dissertation aims the investigation on three co-related research areas in model calibration and updating: Research Thrust 1 – Data-driven dynamic model updating for anomaly detection with an insufficient prior information Research Thrust 2 – A new calibration metric formulation considering the statistical correlation Research Thrust 3 – Hybrid model calibration and updating considering system failure A sufficient prior knowledge such as observed data in various conditions, geometry, material properties, and operating conditions for data-driven / physics-based modeling are required to build a valid digital twin model. However, the prior information for modeling is hard to obtain for complex engineering system. Research Thrust 1 proposes Data-driven dynamic model updating for anomaly detection with insufficient prior knowledge. The time-frequency domain features are extracted from the observed signal using signal pre-processing. The state-space model is driven by a numerical algorithm for subspace state-space system identification (N4SID) to predict the extracted features under different operating conditions. In the model, the operating condition is defined as a parameterized input signal of a system model. Next, the input signal parameters are updated to minimize the prediction error that quantify the discrepancy between the target observed signal and reference model prediction. Optimization-based statistical model calibration (OBSMC) can be applied to estimate unknown input parameters of the digital twin. In OBSMC, the unknown statistical parameters of input variables associated with a digital twin model are inferred by maximizing the statistical similarity between predicted and observed output responses. A calibration metric is defined as the objective function to be maximized that quantifies statistical similarity. Research Thrust 2 proposes a new calibration metric: Marginal Probability and Correlation Residual (MPCR), to improve the accuracy and efficiency of model calibration considering statistical correlation. The foundational idea of the MPCR is to decompose a multivariate joint probability distribution into multiple marginal probability distributions while considering the statistical correlation between output responses. In order to diagnose and predict the system failure of a complex engineering system without prior knowledge about system failure using the digital twin, uncertainties in manufacturing and test conditions must be taken into account. Research Thrust 3 proposed a hybrid digital twin approach for estimating fatigue crack initiation and growth considering those uncertainties. The proposed approach for estimating fatigue crack initiation and growth is based on two techniques; (i) statistical model calibration and (ii) probabilistic element updating. In statistical model calibration, statistical parameters of input variables that indicate uncertainties in manufacturing and test conditions are estimated based on the observed response related to the crack initiation condition. Further, probabilistic analysis using estimated statistical parameters can predict possible critical elements that indicate crack initiation and growth. In probabilistic element updating procedures, the possible crack initiation and growth element is updated based on the Bayesian criteria using observed responses related to the crack growth condition.Abstract i List of Tables ix List of Figures xi Nomenclatures xvi Chapter 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Research Scope and Overview 4 1.3 Dissertation Layout 7 Chapter 2 Literature Review 9 2.1 Digital Twin Formulation 9 2.1.1 Data-driven Digital Twin 10 2.1.2 Physics-based Digital Twin 13 2.1.3 Hybrid Digital Twin 17 2.2 Digital Twin Calibration & Updating 18 2.2.1 Optimization-based Statistical Model Calibration 19 2.2.2 Parameter Estimation using Kalman/ Particle filter 24 2.2.3 Summary and Discussion 27 Chapter 3 Data-driven Dynamic Model Updating for Anomaly Detection with an Insufficient Prior Information 28 3.1 System Description of On-Load Tap Changer 30 3.2 Data-driven Dynamic Model Updating for Anomaly Detection with an Insufficient Prior Information 34 3.2.1 Preprocessing of Vibration Signal 37 3.2.2 Reference Model Formulation using N4SID 39 3.2.3 Optimization-based Parameter Updating 43 3.3 Case Study 45 3.3.1 Case Study 1: (Numerical) Vibration Analysis using Parameter Varying Cantilever Beam and Multi-DOF model 45 3.3.2 Case Study 2: Vibration Signal of On Load Tap Changer in Power Transformer 54 3.4 Summary and Discussion 59 Chapter 4 A New Calibration Metric that Considers Statistical Correlation : Marginal Probability and Correlation Residuals 61 4.1 Statistical correlation issue in calibration metric formulation 63 4.1.1 What happens if the statistical correlation is neglected in model calibration? 63 4.1.2 Comments on existing calibration metrics in terms of the statistical correlation 66 4.2 Proposed Method: Marginal probability and correlation residuals (MPCR) 69 4.3 Case Studies 73 4.3.1 Mathematical example 1: Bivariate output responses (Statistical correlation issue 73 4.3.2 Mathematical example 2: Multivariate output responses (Curse of dimensionality issue) 78 4.3.3 Engineering example 1: Modal analysis of a beam structure with uncertain rotational stiffness boundary conditions (Scale issue) 87 4.3.4 Engineering example 2: Crashworthiness of vehicle side impact (High dimensional & nonlinear problem) 93 4.4 Summary and Discussion 101 Chapter 5 Hybrid Model Calibration and Updating for Estimating System Failure 103 5.1 Brief Review of Digital Twin Approaches for Estimating Crack Initiation & Growth 105 5.2 Proposed Digital Twin Approach : Hybrid Model Calibration & Updating 109 5.2.1 Statistical Model Calibration using a Data-driven Twin 110 5.2.2 Probabilistic Element Updating with a Physics-based Twin 114 5.3 Case Study: Automotive Sub-Frame Structure 118 5.3.1 Experimental Fatigue Test 118 5.3.2 Statistical Model Calibration using a Data-driven Twin 121 5.3.3 Element Updating with a Physics-based Twin 127 5.4 Summary and Discussion 131 Chapter 6 Conclusions 133 6.1 Contributions and Significance 133 6.2 Suggestions for Future Research 135 References 138 국문 초록 155박