Multi plume effects on the base heating have been Investigated with a CFD program. As the flight altitude increases, the plume expansion angle increases regardless of the single or clustered engine. The plume interaction of the clustered engine makes a high temperature thermal shear in the center of four plumes. At low altitude, the high temperature shear flow stays in the center of plumes, but it increases up to engine base with the increasing altitude. At high altitude, the flow from plume to base and the flow from base into outer free stream are supersonic, which transfers the high heat in the center of plumes to the base region. The radiative heat of the clustered engine varies from 220 kW/m² to 469 kW/m² with increasing altitude while those of the single engine are 10 kW/m² and 43.7 kW/m². And the base temperature of the clustered engine varies from 985K to 1223K, and those of the single engine are 483K and 726K. This big radiative heat of clustered engine can be explained by the active high temperature base flow and strong plume interactions.
In this research, we propose a mechanism to develop an inference engine and expert systems based on relational database and SQL (structured query language). Generally, former researchers had tried to develop an expert systems based on text-oriented knowledge base and backward/forward (chaining) inference engine. In these researches, however, the speed of inference was remained as a tackling point in the development of agile expert systems. Especially, the forward inference needs more times than backward inference. In addition, the size of knowledge base, complicate knowledge expression method, expansibility of knowledge base, and hierarchies among rules are the critical limitations to develop an expert systems. To overcome the limitations in speed of inference and expansibility of knowledge base, we proposed a relational database-oriented knowledge base and forward inference engine. Therefore, our proposed mechanism could manipulate the huge size of knowledge base efficiently, and inference with the large scaled knowledge base in a short time. To this purpose, we designed and developed an SQL-based forward inference engine using relational database. In the implementation process, we also developed a prototype expert system and presented a real-world validation data set collected from medical diagnosis field.
The International Lubricant Standardization and Approval Committee (ILSAC) GF-3 passenger car engine oil specification has been introduced commercially in July 2001. The new specification oil provides superior performance in terms of fuel economy, control of high temperature deposits, and oil consumption. These enhanced performances of GF-3 engine oil need high quality base oil as well as a better additive system. In this paper, the effect of base oil on various performances of ILSAC GF-3 engine oil was investigated. From the GF-3 sequence engine tests, Group III base oil shows better performance in fuel economy retention, oxidation and varnish control than combination of group III and group II or group III and group 1.
In this research, we propose a mechanism to develop an inference engine and expert systems based on relational database (RDB) and SQL (structured query language). Generally, former researchers had tried to develop an expert systems based on text-oriented knowledge base and backward/forward (chaining) inference engine. In these researches, however, the speed of inference was remained as a tackling point in the development of agile expert systems. Especially, the forward inference needs more times than backward inference. In addition, the size of knowledge base, complicate knowledge expression method, expansibility of knowledge base, and hierarchies among rules are the critical limitations to develop an expert system. To overcome the limitations in speed of inference and expansibility of knowledge base, we proposed a relational database-oriented knowledge base and forward inference engine. Therefore, our proposed mechanism could manipulate the huge size of knowledge base efficiently. and inference with the large scaled knowledge base in a short time. To this purpose, we designed and developed an SQL-based forward inference engine using relational database. In the implementation process, we also developed a prototype expert system and presented a real-world validation data set collected from medical diagnosis field.
This paper is to investigate the behavior of linear static structure stress, the fatigue and experimental shock fracture far engine base in the Auxiliary Power Unit to resolve its restricted electrical power problem. The shock fracture test was experimentally made under MIL standard criteria. The numerical results by finite element method had a good agreement with those from the shock test. The design data of predicting the fracture at the initial crack and the damage behavior of structure with shock and vibration load in the battle field can be obtained from shock test. In the functional shock test, the crack at the side parts of the engine base was found at peak acceleration of 40g.
In this research, we propose the mechanism to develop self-evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most researchers had tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, this approach had some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, knowledge engineers had tried to develop an automatic knowledge extraction mechanism. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference engine. Our proposed mechanism has five advantages. First, it can extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining technology. Second, our proposed mechanism can manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it can construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems) module. Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy relationships. Fifth, RDB-driven forward and backward inference time is shorter than the traditional text-oriented inference time.
한국윤활학회 2002년도 proceedings of the second asia international conference on tribology
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pp.359-360
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2002
A methodology was developed for evaluation of oxidation stability of base stocks and engine oils. Analytical procedures for both classes of lubricants were based on the ASTM standards D 6186 and/or E 2009. The procedures were applied to a set of engine oils of the SAE 5W-30 specification, and to a set of several hydrocracked and solvent neutral base oils, both with and without addition of antioxidant. A potential of a pressure DSC for diagnostic purposed was also demonstrated by monitoring the engine oil ageing during its operation in heavy-duty engine.
공기를 이용한 축소형 4 노즐 클러스터드 엔진 저부 유동에 대한 CFD 해석을 수행하여 격자 및 차분법, 난류 모델에 따른 비교를 수행하였다. 해석 결과 Roe나 AUSM 차분에 따른 차이는 발견되지 않았으나, 난류 모델에 따른 차이는 적지 않은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로는 Spalart-Allmaras 1 방정식 난류 모델이 SST k-w 모델에 비하여 경향성을 잘 맞추는 것으로 드러났다. 엔진 저부의 마하수, 압력 속도 등의 변화를 분석하면, 엔진과 엔진 사이의 외부 노출 공간에서 유동의 목을 형성하는 것은 아닌 것으로 보이고 이는 노즐과 노즐 사이의 공간이 목을 형성한다는 일부 해석적 이론에서 가정한 상황과 약간 다른 것이다.
Process design in superplastic forming to produce a Nickel-base jet engine disk has been carried out using the rigid-viscoplastic finite element method. This study aims at deriving systematic procedures in forging of superalloy engine disk, and develops a simple scheme to control strainrate within a range of superplastic deformation during the forging operation. The new process, a pancake type preform being used, is designed to have less manufacturing time, and more even distribution of effective strain in the final product, while the conventional superplastic forging of an engine disk has been produced from a cylindrical billet. The jet engine company, Pratt & Whitney, provided the basic information on the manufacturing process of superplastic forging of a jet engine disk.
The purpose of this study is development of universal engine model for integrated Hybrid Electric Vehicle (HEV) simulator and a optimization of engine model. The engine model of this study is based on the MATLAB Simulink for universal and include engine fuel economy technologies for HEV. Various engine fuel economy technologies for HEV is estimated by commercial engine 1-D simulation program - WAVE. And, the 1-D simulation model of base version is compared with engine experiment result. The analyzed engine technologies with 1-D simulation are Dual-CVVT, Atkinson-Cycle and Cylinder-Deactivation System. There are improvement of fuel economy and power performance with Dual-CVVT model at part load and full load, pumping loss reduction with Cylinder-Deactivation System at idle and regeneration. Each estimated technologies are analyzed by 1-D simulation on all operation region for base data to converse simulink. The simulink based engine model maintains a signal with ECU for determination of engine operation point.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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