This paper proposes a battery remaining useful life (RUL) prediction method using a deep learning-based EMD-CNN-LSTM hybrid method. The proposed method pre-processes capacity data by applying empirical mode decomposition (EMD) and predicts the remaining useful life using CNN-LSTM. CNN-LSTM is a hybrid method that combines convolution neural network (CNN), which analyzes spatial features, and long short term memory (LSTM), which is a deep learning technique that processes time series data analysis. The performance of the proposed remaining useful life prediction method is verified using the battery aging experiment data provided by the NASA Ames Prognostics Center of Excellence and shows higher accuracy than does the conventional method.
We predict the erosion rate of unknown cannon tubes by substituting measured values of the standard cannon, 155㎜ Howitzer M185 and ballistic data for the erosion equation. We know ten measured erosion values of the standard cannon at every 400 rounds. An approximate formula is derived to interpolate six values up to 2,000 rounds. Numerical example is presented and its results are analyzed. The new erosion equation is also suggested. This equation produces more accurate cannon tube erosion rate than the Rauf Imam's empirical approaches. Computer simulations are presented.
One of the critical issues associated with the 40mm long hollow cylinder's development and maintenance is the prediction of cylinder erosion. The actual firing test is the most accurate method to measure the cylinder erosion rate. But it costs a great deal and requires a long measurement time. Hence many empirical methods have been proposed to predict the erosion rate and life span of long hollow cylinders. An EFC formula is calculated. An approximate erosion formula for the ammunition type A is derived to interpolate 16 observation values up to 4,000 rounds. A new erosion equation and muzzle velocity formula are also suggested. Several numerical results are presented.
The parameters for an empirical net atomic charge calculation method, Modified Partial Equalization of Orbital Electronegativity (MPEOE), were determined for the atoms in organosilicon compounds and zeolites. For the organosilicon family, the empirical parameters were determined by introducing both experimental and ab initio observables as constraints, these are the experimental and ab initio dipole moments, and the ab initio electrostatic potential of the organosilicon molecules. The Mulliken population was also introduced though it is not a quantum mechanical observable. For the parameter optimization of the atoms in the aluminosilicates, the dipole moments and the electrostatic potentials which calculated from the 6-31G** ab initio wave function were used as constraints. The empirically calculated atomic charges of the organosilicons could reproduce both the experimental and the ab inito dipole moments well. The empirical atomic charges of the aluminosilicates could reproduce the ab initio electrostatic potentials well also.
Despite considerable commitment to the application of action learning as an organization development intervention, no identified systematic investigation of action learning practices has been reported. Based on a systematic literature review, the purpose of this paper is to identify whether researchers strike a balance between action and learning in their studies of action learning. Research findings in this study included: (1) only 32 empirical studies were found from the electronic database search; (2) based on the hypothesized continuum of Revans' original proposition of balancing action and learning, the author categorized 32 studies into three groups: action-oriented, learning-oriented, and balanced action learning; (3) there were only nine studies on balanced action learning among 32 empirical studies, whose insights included an effective use of project teams, applications of action learning for organization development, and key success factors such as time, reflection, and management support; (4) case study was among the most frequently used research method and only six quality studies met key methodological traits; and (5) therefore, more rigorous empirical research employing quantitative methods as well as case studies is needed to determine whether researchers strike a balance between action and learning in studies on action learning.
Methods of Rock fragmentation are used rock of housing repair development at KU-SAN DONG area in seoul Youn-Pyong Ku. So, Theorical analyses of the effect of vibration and frequency on structural damage around old housed also discussed. The results can be summarized as follows: 1. A area(Rock area not more than 15m Ku-San Mention) Some Empirical equations were obtained $V=K\{{\frac{D}{W}}1/3\}^{-n}$ where the values for n and K are estimated to be -1.64 and 94 respectively, this values were obtained only theorical analyses. If we have 125g charge this area is impossible blasting operation, so this area must be worked by SRS(Super Rock Splitter) method. 2. B area(Rock area from 15m to 25m in a boundary line from Ku-San Mention) This area charge is about 125g in a delay time by some empirical equation s. So, this area can be blasting operations by small charge. 3. C area(Rock area from 25m to 35m in a boundary line from Ku-San Mention) This area charge is about 500g in delay time by some empirical equation s. So, this area can be blasting operations by middle charge. 4. D area(Rock area more then 35m in a boundary line from Ku-San Mention) This area charge is about 1000g in a delay time by some empirical equation s. So, this area can be blasting operations by middle charge.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제8권1호
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pp.21-30
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1997
가속수명시험에서 강한충격수준에서 부품들의 고장시간이 관측되고 가속화된 고장시간을 토대로 정상충격수준에서 부품들의 성능을 조사한다. 본 논문은 지수수명분포에서 중도절단된 가속수명자료를 이용하여 고장률의 사전분포의 평균을 알 때, 정상조건하에서 하나의 미래 관찰치의 예측문제를 사전분포의 모수에 대하여 적률추정량을 이용하는 경험적 베이즈 접근방법을 적용시켜 경험적 베이즈 예측분포와 예측구간에 대하여 연구하였다.
The classic graphical method to determine the epicenter uses differences between the arrival times of P and S waves at each station. In this research, a robust approach is proposed, which provides a fast and intuitive estimation of earthquake epicenters. This method uses an empirical relationship between epicentral distance and traveltime of the first arrival P phase of local or regional earthquake. The relationship enables us to estimate epicentral distances and draw epicentral circles from each station with P-traveltimes counted from a probable origin time. As the assigned time is getting close to the origin time of the earthquake, epicentral circles begin to intersect each other at a possible location of the epicenter. Then the possibility of the epicenter can be expressed by a function of the time and the space. We choose the location which gives the minimum standard deviation of the origin time as an estimated epicenter. In this research, 918 P arrival times from 84 events occurring from 2005 to 2006 listed in the KMA earthquake catalog are used to determine the empirical P-traveltime function of epicentral distances.
In this research, theoretical study on empirical analysis method to estimate waterdrop's deformation by shock wave is presented. Flow field is calculated using theoretical and empirical relations. Waterdrop's deformation including movement, size, mass, and orientation is modeled using empirical relations derived from existing experimental data. Developed method is applied to specific flight examples with arbitrary flight speed and vehicle's configuration. The flight speed is assumed to Mach number of 2 and 4. The diameter of waterdrop is varied from 1 to 5 mm. Waterdrops along the stagnation line in front of hemispherical nose with the radius of 50 mm and around a cone-shaped side wall with the half angle of 20 degree are considered. It is found that the maximum diameter of the waterdrop is increased up to 2.77 times the initial diameter. The mass is conserved more than 66.7 %. In the case of a cone-shaped side wall, waterdrop's orientation angles defined from the flight direction when the Mach number is 2 and 4 are calculated as 33.0 and 25.6 degree, respectively.
For the safe and stable operation of the power system, accurate wind power prediction is of great significance. A wind power prediction method based on empirical mode decomposition and improved extreme learning machine is proposed in this paper. Firstly, wind power time series is decomposed into several components with different frequency by empirical mode decomposition, which can reduce the non-stationary of time series. The components after decomposing remove the long correlation and promote the different local characteristics of original wind power time series. Secondly, an improved extreme learning machine prediction model is introduced to overcome the sample data updating disadvantages of standard extreme learning machine. Different improved extreme learning machine prediction model of each component is established. Finally, the prediction value of each component is superimposed to obtain the final result. Compared with other prediction models, the simulation results demonstrate that the proposed prediction method has better prediction accuracy for wind power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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