The performance of an OLED(organic luminescent emitting device) fabrication system strongly depends on the design of the evaporation cell-source. Trends in display sizes have hauled the enlargement of mother glass substrates. The enlargement of substrates requires the improvement and the enlargement of the effusion cell-source for OLED evaporation process. The deposited layers should be as uniform as possible, and therefore it is important to know the effusion profile of the molecules emitted from the cell-source. Conventional 2D DSMC algorithm cannot be used for simulating the new concept cell-source design, such as a linear source. This work concerns the development of 3D DSMC (direct simulation Monte Carlo) analysis for simulating the behavior of the evaporation cell-sources. In this paper, the 3D DSMC algorithm was developed and the film thickness profiles were obtained by the numerical analysis.
This paper presents a new approach which is able to determine the reasonable incentive levels of direct load control using sequential Monte Carlo simulation techniques. The economic analysis needs to determine the reasonable incentive level. However, the conventional methods have been based on the scenario methods because they had not considered all cases of the direct load control situations. To overcome there problems, this paper proposes a new technique using sequential Monte Carlo simulation. The Monte Carlo method is a simple and flexible tool to consider large scale systems and complex models for the components of the system. To show its effectiveness, numerical studies were performed to indicate the possible applications of the proposed technique.
The present contribution addresses uncertainty quantification and uncertainty propagation in structural mechanics using stochastic analysis. Presently available procedures to describe uncertainties in load and resistance within a suitable mathematical framework are shortly addressed. Monte Carlo methods are proposed for studying the variability in the structural properties and for their propagation to the response. The general applicability and versatility of Monte Carlo Simulation is demonstrated in the context with computational models that have been developed for deterministic structural analysis. After discussing Direct Monte Carlo Simulation for the assessment of the response variability, some recently developed advanced Monte Carlo methods applied for reliability assessment are described, such as Importance Sampling for linear uncertain structures subjected to Gaussian loading, Line Sampling in linear dynamics and Subset simulation. The numerical example demonstrates the applicability of Line Sampling to general linear uncertain FE systems under Gaussian distributed excitation.
이 연구는 기체로 채워진 1 차원 평행 공간에서 경계 온도를 추정하는 역해석 기법을 제안한다. 평판사이의 거리는 마이크론 이하의 크기부터 1 밀리미터 까지를 고려한다. 한쪽 경계에서는 온도와 열유속이 동시에 활용 가능하지만 다른 경계에서는 아무런 측정이 불가한 상황을 가정한다. 한쪽 경계의 온도는 알려진 열유속과 온도를 이용하여 거꾸로 결정하여야 한다. 이 연구는 이 온도를 몬테카를로 모사를 통하여 산정하는 절차를 제안하였는데 직접 문제는 DSMC 를 사용하고 역문제는 모사 어닐링을 이용한다.
In the reliability-based design optimization of electromagnetic devices, the accurate and efficient reliability assessment method is very essential. The first-order sensitivity-assisted Monte Carlo Simulation is proposed in the former research. In order to improve its accuracy for wide application, in this paper, the second-order sensitivity analysis is presented by using the hybrid direct differentiation-adjoint variable method incorporated with the finite element method. By combining the second-order sensitivity with the Monte Carlo Simulation method, the second-order sensitivity-assisted Monte Carlo Simulation algorithm is proposed to implement reliability calculation. Through application to one superconductor magnetic energy storage system, its accuracy is validated by comparing calculation results with other methods.
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. In addition, the mathematical formulation for DLC programs' economic evaluations are developed. To show the efficiency and effectiveness of the suggested method, the numerical studies have been performed for the modified IEEE reliability test system.
Direct tracking problem of moving noncircular sources for multiple arrays is investigated in this study. Here, we propose an improved unscented particle filter (I-UPF) direct tracking method, which combines system proportional symmetry unscented particle filter and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. Noncircular sources can extend the dimension of sources matrix, and the direct tracking accuracy is improved. This method uses multiple arrays to receive sources. Firstly, set up a direct tracking model through consecutive time and Doppler information. Subsequently, based on the improved unscented particle filter algorithm, the proposed tracking model is to improve the direct tracking accuracy and reduce computational complexity. Simulation results show that the proposed improved unscented particle filter algorithm for noncircular sources has enhanced tracking accuracy than Markov Chain Monte Carlo unscented particle filter algorithm, Markov Chain Monte Carlo extended Kalman particle filter, and two-step tracking method.
A Direct simulation Monte-Carlo (DSMC) code is developed, which employs the Monte-Carlo statistical sampling technique to investigate hypersonic rarefied gas flows accompanying chemical reactions. The DSMC method is a numerical simulation technique for analyzing the Boltzmann equation by modeling a real gas flow using a representative set of molecules. Due to the limitations in computational requirements. the present method is applied to a flow around a simple two-dimensional object in exit velocity of 7.6 km/sec at an altitude of 90 km. For the calculation of chemical reactions an air model with five species (O₂, N₂, O, N, NO) and 19 chemical reactions is employed. The simulated result showed various rarefaction effects in the hypersonic flow with chemical reactions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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