Murallidharan, Janani;Giustini, Giovanni;Sato, Yohei;Niceno, Bojan;Badalassi, Vittorio;Walker, Simon P.
Nuclear Engineering and Technology
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v.48
no.4
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pp.859-869
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2016
Component-scale modeling of boiling is predominantly based on the Eulerian-Eulerian two-fluid approach. Within this framework, wall boiling is accounted for via the Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) model and, within this model, the bubble is characterized using three main parameters: departure diameter (D), nucleation site density (N), and departure frequency (f). Typically, the magnitudes of these three parameters are obtained from empirical correlations. However, in recent years, efforts have been directed toward mechanistic modeling of the boiling process. Of the three parameters mentioned above, the departure diameter (D) is least affected by the intrinsic uncertainties of the nucleate boiling process. This feature, along with its prominence within the RPI boiling model, has made it the primary candidate for mechanistic modeling ventures. Mechanistic modeling of D is mostly carried out through solving of force balance equations on the bubble. Forces incorporated in these equations are formulated as functions of the radius of the bubble and have been developed for, and applied to, low-pressure conditions only. Conversely, for high-pressure conditions, no mechanistic information is available regarding the growth rates of bubbles and the forces acting on them. In this study, we use direct numerical simulation coupled with an interface tracking method to simulate bubble growth under high (up to 45 bar) pressure, to obtain the kind of mechanistic information required for an RPI-type approach. In this study, we compare the resulting bubble growth rate curves with predictions made with existing experimental data.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.5
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pp.435-444
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2005
This paper presents a lane-departure identification (LDI) algorithm for a traveling vehicle on a structured road. The algorithm makes up for the weak points of the former method based on EDF[1] by introducing a Lane Boundary Pixel Extractor (LBPE), the well known Hough transform, and liner regression. As a filter to extract pixels expected to be on lane boundaries, the LBPE plays an important role in enhancing the robustness of LDI. Utilizing the pixels from the LBPE the Hough transform provides the lane-related parameters composed of orientation and distance, which are used in the LDI. The proposed LDI is based on the fact the lane-related parameters of left and right lane boundaries are symmetrical as for as the optical axis of a camera mounted on a vehicle is coincident with the center of lane; as the axis deviates from the center of lane, the symmetrical property is correspondingly lessened. In addition, the LDI exploits a linear regression of the lane-related parameters of a series of successive images. It plays the key role of determining the trend of a vehicle's traveling direction and minimizing the noise effect. Except for the two lane-related parameters, the proposed algorithm does not use other information such as lane width, a curvature, time to lane crossing, and of feet between the center of a lane and the optical axis of a camera. The system performed successfully under various degrees of illumination and on various road types.
The appearances and geometry structures of knitted fabrics have important effects on their functions as textile fabrics. Structural design of the woven fabric, prior to the manufacturing processes in the weaving mill, often leads to a similar predictable appearance in the final outcome with the corresponding weave design. The increase of the employment of elastic textile yarns in knitting fabrics for comfort stretch or outdoor sports wear knit products has, however, resulted in difficulties in predicting the final appearance of the knit structure design. Due to the stretchability and exceptional recovery behavior of the elastic yarns such as polyurethane elastomeric yarns, the appearance of the final product often differs from the initial knit design. At textile CAD program for preparing tricot knit designs has been employed in this study to predict the two dimensional appearance of the design. The similarities between the designs and corresponding knit products seem to be acceptable for the two-dimensional textile CAD program in this study. However, when elastomeric yarns are partially employed in the polyester filament tricot product, a considerable amount of departure from the design is apparent due to the constriction and/or deformation of property differences in the elastomeric yarns and polyester filament yarns. Therefore, another purpose of this study is to measure the departure of the final tricot product from the initial tricot design, especially in the case employing elastomeric yarns in the knit structure together with regular polyester filament yarns. For measuring the three-dimensional departure, a 3D scanning system has been used for the mesh reconstruction of the fabric specimen. Hopefully, the result from this study will be used as a guide to modify and improve the current textile CAD program proposed for the two-dimensional simulation of the tricot.
Recently, it becomes important for container ports to gain competitiveness through service differentiation strategies. These strategies require an objective evaluation on consumer needs. For that reason, this study aims at developing the scale and measurement methods for service quality. Container shipping companies calling at Busan are targeted for the empirical analyses. The measurement items are presented for the services that they are provided from entry into a port to departure from a port. Exploratory factor analysis and validity analysis are done to derive a service quality scale from entry to departure. The result of regression analysis implies that the service quality scale is useful to increase customer satisfaction and to establish managerial strategies.
This study aims to derive the main factors for predicting student departure of university freshmen and provide the basis for establishing policies to prevent student departure at the institutional level. For this purpose, a random forest model is developed with the data observed for 2 years at a four-year private university in Seoul. In the prediction model, 6 variables of school adjustment factors and 12 variables of institution satisfaction factors are applied. The top 6 variables presenting the highest MDA turn out to be emotional stability, financial conditions, assurance in the choice of major, satisfaction with the choice of university, educational method(systematic teaching method), educational method(effectiveness of major education). Based on the results of this study, it is suggested the necessity of institutional design supporting freshmen to adapt to university life and stably continue their studies.
Objective: This study aims to evaluate the efficiency of two representative subway map design types, namely a diagram type and a geographical type using physiological metrics, performance metrics, and self-reported metrics, which are representative usability metrics. Background: Subway maps need to be designed in order for users to quickly search and recognize subway line information. Although most cities' subway maps currently use the diagram type designed by Henry Beck, New York City's subway map has recently been changed to the subway map type combined with the geographical type designed by Michael Hertz. However, not many studies on its efficiency are found, and the studies that are available mainly depend on questionnaire surveys or take on a subjective behavioral study type based on experts' experiences. In this regard, evaluation through a more objective method is needed. Method: This study employed usability metrics as a method to evaluate the efficiency of information search targeting the diagram type and geographical type subway maps used mostly as subway maps. To this end, physiological metrics obtained through eye tracking, task completion time, representative metric of task performance, and subjective evaluation metrics were used for the suitability evaluation of subway map designs. Results: In the result of gaze movement distance analysis, no significant difference was shown in the two design types in terms of a process finding a departure station from the starting point and a process finding a transfer station between the departure station and arrival station (destination). However, the gaze movement distance in the process finding the arrival station at the departure station was significantly shorter in the geographical type, rather than in the diagram type. The analysis of task completion time showed a result similar to the gaze movement distance analysis result. Task completion time was significantly shorter in the geographical type, rather than in the diagram type, which is in the process finding the arrival station at the departure station. In other information search processes, no significant difference was shown. As a result of subjective evaluation metrics analysis, no significant difference was revealed in the two design types. Conclusion: An analysis on the two representative subway map design types was carried out via the adoption of usability metrics. As a result, although no significant difference was shown in some information search processes, it was revealed that information search was easier in the geographical type overall. Also, it was found that usability metrics can be effectively used to evaluate the design types of subway maps. Application: The study results can be used to set design direction to offer ease in information search on subway lines. The study also can be used as a method to evaluate a subway map's design type.
Kim Hyun-Soo;Choi Hyung-Rim;Park Nam-Kyu;Cho Jae-Hyung
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.12
no.1
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pp.75-93
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2006
The ship selection by consignors has two steps to carry their cargo. The first step is to select according to time schedule of ships and amount of cargo, and the second one is re-selection by concentrating different consignors' cargo into a unit that can be carried by single ship. Up to now, these steps are usually done by hands leading to inefficiency. The purpose of our paper is to form a logistics chain to minimize the overall sum of logistics cost by selecting ships for consignors' cargo using negotiation methodology between agents. Through concentration and distribution of cargo, maximization of global profit derived from searching optimal point in trade-off between inventory cost and freight rate cost. It is settled by the negotiation between consignors. In the experiments, two methods of the first-step of ship selection: EPDS(Earliest Possible Departure-Date Scheduling) and LPDS(Latest Possible Departure-Date Scheduling) coupled with the second-step ship concentration method using the negotiation were shown. From this, we deduced inventory cost, freight rates and logistics cost according SBF(Scheduling Bundle Factor) and analyzed the result. We found it will minimize the total logistics cost if we use negotiation method with EPDS.
This paper proposed a dynamic transit vehicle simulation model and a dynamic transit passengers simulation model, which can simultaneously simulate the transit vehicles and passengers traveling on a transit network, and also developed an algorithm of dynamic departure time choice model based on individual passenger. The proposed model assumes that each passenger's behavior is heterogeneous based on stochastic process by relaxing the assumption of homogeneity among passengers and travelers have imperfect information and bounded rationality to more actually represent and to simulate each passenger's behavior. The proposed model integrated a inference and preference reforming procedure into the learning and decision making process in order to describe and to analyze the departure time choices of transit passengers. To analyze and evaluate the model an example transit line heading for work place was used. Numerical results indicated that in the model based on heterogeneous passengers the travelers' preference influenced more seriously on the departure time choice behavior, while in the model based on homogeneous passengers it does not. The results based on homogeneous passengers seemed to be unrealistic in the view of rational behavior. These results imply that the aggregated travel demand models such as the traditional network assignment models based on user equilibrium, assuming perfect information on the network, homogeneity and rationality, might be different from the real dynamic travel demand patterns occurred on actual network.
The purpose of this paper is to develop a dynamic OD estimating model to overcome the limitation of depicting teal situations in dynamic simulation models based on static OD trip. To estimate dynamic OD matrix we used the hybrid discrete choice model(called the 'Demand Simulation Model'), which combines travel departure time with travel mode and travel path. Using this Demand Simulation Model, we deduced that the traveler chooses the departure time and mode simultaneously, and then choose his/her travel path over the given situation In this paper. we developed a hybrid simulation model by joining a demand simulation model and the supply simulation model (called LiCROSIM-P) which was Previously developed. We simulated the hybrid simulation model for dependent/independent networks which have two origins and one destination. The simulation results showed that AGtt(Average gap expected travel time and simulated travel time) did not converge, but average schedule delay gap converged to a stable state in transportation network consisted of multiple origins and destinations, multiple paths, freeways and some intersections controlled by signal. We present that the hybrid simulation model can estimate dynamic OD and analyze the effectiveness by changing the attributes or the traveler and networks. Thus, the hybrid simulation model can analyze the effectiveness that reflects changing departure times, travel modes and travel paths by demand management Policy, changing network facilities, traffic information supplies. and so on.
The Main object of this research is directed to LG Oil company harbor in kwangyang-hang, where various ships ranging from 300 ton to 48000ton DWT use seven berths in the harbor. This harbor suffered from inefficient and unsafe management procedures since it is difficult to set guidelines for arrival and departure of ships according to the weather conditions and the current guidelines dose not offer clear basis of its implications. Therefore, it has long been suggested that these guidelines should be improved. This paper proposes a decision-support system, which can quantitatively decide the possibility of entry or departure on a harbor by analyzing the weather conditions (wind, current, and wave) and taking account of factors such as harbor characteristics, ship characteristics, weight condition, and operator characteristics. This system has been verified using 5$_{th}$ and 7$_{th}$ berth in Kwangyang-hang harbor. Machine learning technique using genetic programming(GP) is introduced to the system to quantitatively decide and produce results about the possibility of entry or arrival, and weighted linear associative memory (WLAM) method is also used to reduce the amount of calculation the GP has to perform. Group of additive genetic programming trees (GAGPT) is also used to improve learning performance by making it easy to find global optimum.mum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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