난류모형을 도입하여 풍성류에 대한 3차원 수치모형을 수립하고, 풍성류 계산에 있어서 연직 와점성계수 산정방법들에 대한 비교평가를 수행하였다. 검토된 방법은 함수형(0-방정식), 1-방정식, 2개의 2-방정식 난류모형($ extsc{k}$-$\varepsilon$과 $textsc{k}$-ι)이며, 난류모형은 난류확산 특성길이의 연직분포에 대한 비교를 통하여 각 방법의 특징이 검토되었다. 양단이 막힌 수로와 순환수로에서 유속의 연직분포 계산결과를 수리실험자료와 비교검증하였다. 분석결과에 의하면 1-방정식 난류모형에 적합한 난류확산 특성길이 산정식은 포물선형이었으며, 2-방정식 난류모형($textsc{k}$-ι 모형과 $textsc{k}$-$\varepsilon$모형)은 대체로 실험치와 일치하는 경향을 보였다. 바람에 의한 영향이 전수심에 미치지 않는 경우에 가정된 연직 와점성계수의 분포는 바람이 영향을 미치는 수심까지만 적용되며, 영향이 없는 수심에서는 연직확산이 거의 일어나지 않아 적정성계수의 크기가 0에 가까웠다.
Liu, Yong-kuo;Zhou, Wen;Ayodeji, Abiodun;Zhou, Xin-qiu;Peng, Min-jun;Chao, Nan
Nuclear Engineering and Technology
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제53권1호
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pp.148-163
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2021
Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.
Due to the emergence of open innovation driven by development of network service technologies and convergence in ICT service industry, It is necessary for ICT service firms to examine their capabilities for open innovation. The purpose of this paper is to empirically examine determinants affecting open innovation in Korean ICT service industry. In order to analyze, this paper uses logistic and multiple regression models based on survey data of Korean ICT service firms. Estimation results show that external network for collaboration is positive on the technological innovation activity regardless of the innovation type. Specifically, user networks are significant in all types of technology innovation, revealing that it is important to innovation activities of the ICT service firms.
In this work, we have been concerned with developing an intelligent mold design system for plastic injection molding on the AutoCAD. We have concentrated on building a viable environment, including a mold parts database and a menu-driven user interface. This provides a more interactive and interface for selection of optimal mold-base and mold parts in mold design system. This work presents a method which allows the designer to select the mold parts and mold-base directly within an AutoCAD environment. It can also automatically generate detailed 3D drawings of the mold parts and mold-base. The system shows its potential capability for future enhancement. Since the system is independent of the data, it could easily be extended to other mold-bases and mold parts. In addition, it can be linked to the molding analysis system by creating subtracted 3-D models.
In the initial design phase of superscalar microprocessors, a performance model is necessary. A theoretic performance model is very useful since performance for various architecture parameters can be obtained by simply computing equations, without repeating simulations, Previous studies established theoretic performance models using the relation between the instruction window size and the issue width, with the penalties due to branch mispredictions and cache misses. However, the study was intended for unlimited number of functional units, which is insufficient for the real case application. This paper proposes a superscalar microprocessor theoretical performance model which also works for the limited functional units. To enhance the accuracy of our limited functional unit model, instruction dependency rates are employed. By using trace-driven data of SPEC 2000 integer programs as input, this paper shows that the theoretically computed performance of superscalar microprocessor with limited number of functional units is quite similar to the measured performance.
Model-based, data-driven and physics-based approaches represent the state-of-the-art techniques to estimate the aircraft flow angles, angle-of-attack and angle-of-sideslip, in avionics. Thanks to sensor fusion techniques, a synthetic sensor is able to provide estimation of flow angles without any dedicated physical sensors. The work deals with a physics-based scheme derived from flight mechanic theory that leads to a nonlinear flow angle model. Even though several solvers can be adopted, nonlinear models can be replaced with less accurate but straightforward ones in practical applications. The present work proposes a linearisation to obtain the flow angles' closed form solution that is verified using a flight simulator. The main objective of the paper, in fact, is to analyse the estimation degradation using the proposed closed form solutions with respect to the nonlinear scheme. Moreover, flight conditions, where the proposed closed form solutions are not applicable, are identified.
The government-driven open data policies are on the rise to protect consumers from misunderstandings and monitor the companies. However, in contract-based industries such as insurance, the contract-inherent characteristics make information asymmetry between consumers and companies. Our paper focuses on insurance contracts where the contingency has high uncertainty of occurrence, and the clauses may incur high costs of reading. Given those contracts, we hypothesized that the contract's clear statement decreases customer dissatisfaction and lowers the number of complaints. To empirically support the claim, we collected customers' complaint documents of insurance companies and insurance contracts from 2005 until 2017. Our econometric models showed that clearer statements and words significantly reduce the complaints after controlling for firm-specific heterogeneity and time-specific heterogeneity. We identify that insurance companies' complaint ratio significantly differ depending on the insurance contract, including specific clauses and words.
Any given object on the motor-driven turntable is pictured from 8 to 72 different views with a digital camera. 3D shape reconstruction is performed with the integrated software called by Scanware from these multiple digital photographs. There are several steps such as configuration, calibration, capturing, segmentation, shape creation, texturing and merging process during the shape reconstruction process. 3D geometry data can be exported to cad data such as Autocad input file. Also 3D image model is generated from 3D geometry and texture data, and is used to advertise the model in the internet environment. Consumers can see the object realistically from wanted views by rotating or zooming in the internet browsers with Scanbull spx plug-in. The spx format allows a compact saving of 3D objects to handle or download. There are many types of scan equipments such as laser scanners and photogrammetric scanners. Line or point scan methods by laser can generate precise 3D geometry but cannot obtain color textures in general. Reversely, 3D image modeling with photogrammetry can generate not only geometries but also textures from associated polygons. We got various 3D image models and introduced the process of getting 3D image model of an internet-connected watchdog robot.
리튬이온 배터리(LIB)는 다른 배터리에 비해 수명이 길고, 에너지 밀도가 높으며, 자체 방전율이 낮아, 에너지 저장장치(ESS)로 선호되고 있다. 하지만, 2017~2019년 기간 동안 국내에서만도 28건의 화재사고가 발생하였으며, LIB의 운영 중 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 LIB의 정확한 용량추정은 필수요소이다. 본 연구에서는 LIB의 충방전 cycle에 따른 용량변화를 예측하는 기계학습 기반 모델의 설계에 있어 중요한 요소인 최적 머신러닝 모델의 선정을 위해, Decision Tree, 앙상블학습법, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression (GPR) 각각을 이용한 예측모델을 구현하고 성능비교를 실시하였다. 학습을 위해 NASA에서 제공하는 시험데이터를 사용하였으며, GPR이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이를 바탕으로 추가 시험데이터 학습을 통해 개선된 LIB 용량예측과 잔여 수명추정 모델을 개발하여, 운영 중 이상 감지 및 모니터링 성능을 높여, 보다 안전하고 안정된 ESS 운용에 활용하고자 한다.
고분자전해질 연료전지 스택의 성능 및 주요 운전 변수를 예측하기 위해 부분최소자승법과 인공신경망의 두 가지 데이터 기반 모델링 기법을 제시한다. 30 kW급 고분자전해질 연료전지 스택 실험으로부터 확보한 데이터를 사용하여 부분최소자승 및 인공신경망 모델들을 구성한 후 각 모델의 예측 성능 및 계산 시간을 비교하였다. 모델의 복잡성을 줄이기 위해 부분최소자승법에 기초한 VIP(Variable Importance on PLS Projections) 선정기준을 모델링 절차에 포함하여, 초기 입력변수의 집합으로부터 모델링에 필요한 입력변수들을 선정하였다. 모델링 결과, 인공신경망이 스택의 평균 셀전압과 캐소드(cathode) 출구 온도를 예측하는데 있어서, 부분최소자승법 보다 우수한 성능을 보였다. 그러나 부분최소자승법 또한 입력변수와 출력변수 간에 선형적 상관관계만을 모델링 할 수 있음에도 불구하고 비교적 만족할 만한 예측 성능을 나타냈다. 모델의 정확도와 계산속도의 요구조건에 따라 두 모델링 기법은 고분자전해질 연료전지의 설계 및 운전 분야의 성능 예측, 온라인 및 오프라인 최적화, 제어 및 이상 진단을 위해 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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