This paper presents a new approach for determining an accurate incentive levels of Direct Load Control (DLC) program using sequential Monte Carlo Simulation (MCS) techniques. The economic analysis of DLC resources needs to identify the hourly-by-hourly expected energy-not-served resulting from the random outage characteristics of generators as well as to reflect the availability and duration of DLC resources, which results the computational explosion. Therefore, the conventional methods are based on the scenario approaches to reduce the computation time as well as to avoid the complexity of economic studies. In this paper, we have developed a new technique based on the sequential MCS to evaluate the required expected load control amount in each hour and to decide the incentive level satisfying the economic constraints. And also the proposed approach has been considered multi-state as well as two-state of the generating units. In addition, we have applied the variance reduction technique to enhance the efficiency of the simulation. To show the efficiency and effectiveness of the suggested method the numerical studies have been performed for the modified IEEE reliability test system.
A multi-scale analysis of water-cooled reactor thermalhydraulics can be used to take advantage of increased computer power and improved simulation tools, including Direct Numerical Simulation (DNS), Computational Fluid Dynamics (CFD) (in both open and porous mediums), and system thermalhydraulic codes. This paper presents a general strategy for this procedure for various thermalhydraulic scales. A short state of the art is given for each scale, and the role of the scale in the overall multi-scale analysis process is defined. System thermalhydraulic codes will remain a privileged tool for many investigations related to safety. CFD in porous medium is already being frequently used for core thermalhydraulics, either in 3D modules of system codes or in component codes. CFD in open medium allows zooming on some reactor components in specific situations, and may be coupled to the system and component scales. Various modeling approaches exist in the domain from DNS to CFD which may be used to improve the understanding of flow processes, and as a basis for developing more physically based models for macroscopic tools. A few examples are given to illustrate the multi-scale approach. Perspectives for the future are drawn from the present state of the art and directions for future research and development are given.
For the structural integrity evaluation of pressurized water reactor (PWR) steam generator (SG) tubes subjected to transient hydraulic loading, determination of the tube-to-tube gap velocity and static pressure distributions along the tubes is prerequisite. This paper addresses both computational fluid dynamics (CFD) and analytical approaches for predicting the tube-to-tube gap velocity and static pressure distributions during blowdown following a feedwater line break (FWLB) accident at a PWR SG. First of all, a comparative study on CFD calculations of the transient velocity and pressure distributions in the SG secondary sides for two different models having 30 or no tubes is performed. The result shows that the velocities of sub-cooled water flowing between any adjacent two tubes of a tubed SG model during blowdown can be roughly estimated by applying the specified SG secondary side porosity to those of the no-tubed SG model. Secondly, simplified analytical approximate solutions for the steady two-dimensional SG secondary flow velocity and pressure distributions under a given discharge flowrate are derived using a line sink model. The simplified analytical solutions are validated by comparing them to the CFD calculations.
Asteris, Panagiotis G.;Ashrafian, Ali;Rezaie-Balf, Mohammad
Computers and Concrete
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제24권2호
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pp.137-150
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2019
In this paper, surrogate models such as multivariate adaptive regression splines (MARS) and M5P model tree (M5P MT) methods have been investigated in order to propose a new formulation for the 28-days compressive strength of self-compacting concrete (SCC) incorporating metakaolin as a supplementary cementitious materials. A database comprising experimental data has been assembled from several published papers in the literature and the data have been used for training and testing. In particular, the data are arranged in a format of seven input parameters covering contents of cement, coarse aggregate to fine aggregate ratio, water, metakaolin, super plasticizer, largest maximum size and binder as well as one output parameter, which is the 28-days compressive strength. The efficiency of the proposed techniques has been demonstrated by means of certain statistical criteria. The findings have been compared to experimental results and their comparisons shows that the MARS and M5P MT approaches predict the compressive strength of SCC incorporating metakaolin with great precision. The performed sensitivity analysis to assign effective parameters on 28-days compressive strength indicates that cementitious binder content is the most effective variable in the mixture.
Tidal disruption events (TDEs) provide evidence for quiescent supermassive black holes (SMBHs) in the centers of inactive galaxies. TDEs occur when a star on a parabolic orbit approaches close enough to a SMBH to be disrupted by the tidal force of the SMBH. The subsequent super-Eddington accretion of stellar debris falling back to the SMBH produces a characteristic flare lasting several months. It is theoretically expected that the bolometric light curve decays with time as proportional to $t^{-5/3}$. However, some of the observed X-ray light curves deviate from the $t^{-5/3}$ decay rate, while some of them are overall in good agreement with the $t^{-5/3}$ law. Therefore, it is required to construct the theoretical model for explaining these light curve variations consistently. In this paper, we revisit the mass fallback rates semi-analytically by taking account of the stellar internal structure, orbital eccentricity and penetration factor. We find that the mass fallback rate is shallower than the standard $t^{-5/3}$ decay rate independently of the polytropic index, and the orbital eccentricity only changes the magnitude of the mass fallback rate. Furthermore, the penetration factor significantly can modify the magnitude and variation of mass fallback rate. We confirm these results by performing the computational hydrodynamic simulations. We also discuss the relevance of our model by comparing these results with the observed light curves.
In this study, vibration characteristics of offshore wind turbine tower (WTT) with gravity-based foundation (GBF) are identified from dynamic responses under wave-induced excitations. The following approaches are implemented to achieve the objective. Firstly, the operational modal analysis methods such as frequency domain decomposition (FDD) and stochastic subspace identification (SSI) are selected to estimate modal parameters from output-only dynamic responses. Secondly, a GBF WTT model composed of superstructure, substructure and foundation is simulated as a case study by using a structural analysis program, MIDAS FEA. Thirdly, wave pressures acting on the WTT structure are established by nonlinear regular waves which are simulated from a computational fluid software, Flow 3D. Wave-induced acceleration responses of the target structure are analyzed by applying the simulated wave pressures to the GBF WTT model. Finally, modal parameters such as natural frequencies and mode shapes are estimated from the output-only acceleration responses and compared with the results from free vibration analysis. The effect of wave height and period on modal parameter extraction is also investigated for the mode identification of the GBF WTT.
Apartment building site planning is one of time consuming and labor-intensive tasks in architectural design field, due to its complexity in zoning regulations, building codes, local restrictions, and site-specific conditions. In other words, the process can be seen as a very complicated mathematical function with layers of variables and parameters, which ironically can be automated using computational methods on parametric tools. In this paper, a practical method of automating site planning of an apartment complex has been proposed by utilizing parametric approaches in Rhino 3D and Grasshopper. Two primary parameters, building heights and positions, determine the efficacy of building layouts under all regulatory standards, thus testing out numerous combinations of the two will produce some successful layout alternatives. For this, equation solver has been used for iterating the parametric model to sort out meaningful results among others. It also has been proven that the proposed process significantly reduced the time in site planning down to less than an hour on most cases, and many successful alternatives could be obtained by using multiple computers. Post evaluation processes such as day light and view shed analysis helped sort out the best performing ones out of functioning alternatives.
The main purpose of this study is to fit catch-per-unit-effort (CPUE) data about Korea chub mackerel (Scomber japonicus) stock with a state-space production (SSP) model, and to provide stock assessment results. We chose a surplus production model for the chub mackerel data, namely annual yield and CPUE. Then we employed a state-space layer for a production model to consider two sources of variability arising from unmodelled factors (process error) and noise in the data (observation error). We implemented the model via script software ADMB-RE because it reduces the computational cost of high-dimensional integration and provides Markov Chain Monte Carlo sampling, which is required for Bayesian approaches. To stabilize the numerical optimization, we considered prior distributions for model parameters. Applying the SSP model to data collected from commercial fisheries from 1999 to 2017, we estimated model parameters and management references, as well as uncertainties for the estimates. We also applied various production models and showed parameter estimates and goodness of fit statistics to compare the model performance. This study presents two significant findings. First, we concluded that the stock has been overexploited in terms of harvest rate from 1999 to 2017. Second, we suggest a SSP model for the smallest goodness of fit statistics among several production models, especially for fitting CPUE data with fluctuations.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.29-36
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2022
In deep learning classification tasks, most models frequently assume that all labels are available for the training datasets. As such strategies to learn new concepts from unlabeled datasets are scarce. In fingerprint classification tasks, most of the fingerprint datasets are labelled using the subject/individual and fingerprint datasets labelled with finger type classes are scarce. In this paper, authors have developed approaches of classifying fingerprint images using the majorly known fingerprint classes. Our study provides a flexible method to learn new classes of fingerprints. Our classifier model combines both the clustering technique and use of deep learning to cluster and hence label the fingerprint images into appropriate classes. The K means clustering strategy explores the label uncertainty and high-density regions from unlabeled data to be clustered. Using similarity index, five clusters are created. Deep learning is then used to train a model using a publicly known fingerprint dataset with known finger class types. A prediction technique is then employed to predict the classes of the clusters from the trained model. Our proposed model is better and has less computational costs in learning new classes and hence significantly saving on labelling costs of fingerprint images.
We analyzed the low wall-shear stress area in the intracranial aneurysm that occurred at an anterior communicating artery with a special emphasis on vortical structures close to the wall. We reconstructed the aneurysm model from patient CTA data. We assumed blood as an incompressible Newtonian fluid and treated the blood vessel as a solid wall. The pulsatile boundary condition was applied at the inlet of the anterior cerebral artery. From the instantaneous flow field, we computed the histogram of the wall-shear stress over the aneurysm wall and found the low wall-shear stress event (< 0.4 Pa). This extreme event was due to the low wall-shear stress area that occurred at the daughter sac. We found that the merging of two vortices induced the low wall-shear stress area; one arises from the morphological characteristics of the daughter sac, and the other is formed by a jet flow into the aneurysm sac. The latter approaches the daughter sac, which ultimately leads to the strong ejection event near the daughter sac.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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