Kim, Wan-Soo;Kim, Yong-Joo;Chung, Sun-Ok;Lee, Dae-Hyun;Choi, Chang-Hyun;Yoon, Young-Whan
농업과학연구
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제43권1호
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pp.116-126
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2016
The objective of this study is to predict the fuel efficiency of an agricultural tractor. The fuel efficiency of the tractor during rotary tillage was predicted using numerical modeling. A numerical model was developed using Simulation X. Based on tractor power flow, numerical modeling consisted of an engine, transmission, PTO (power take off), and hydraulics. The specifications of major components utilized in the numerical model were the same as those of a 71 kW tractor (field test tractor). The load that was inputted for fuel efficiency prediction into the simulation model was obtained from a field test. Fuel efficiency predictions were conducted by comparing field test results and simulation results. In addition, it was performed by dividing the rotary tillage and steering section. Main results are as follows: first, t-values of engine torque were measured to be 0.31 in the rotary tillage and 0.92 in the steering section. Second, t-values of fuel consumption were measured to be 0.51 and 5.41 in the rotary tillage and the steering section, respectively. Finally, t-values of fuel efficiency were measured to be 1.72 and 40 in the rotary tillage and the steering section, respectively. The results show no significant differences with t-values of less than 5% in the rotary tillage. But, it shows significant differences in the steering section. Therefore, simulation for accurate fuel efficiency prediction requires a suitable algorithm or detailed design of the simulation model in the steering section.
A cycle simulation of 4 cycle spark ignition engine using methanol-water blend as a fuel has been developed for study of prediction of power, specific fuel consumption, mean effective pressure and thermal efficiency. One-dimensional flow model for intake process and thermodynamic model for combustion process were selected. After, performance test was made with conventional engine which was modified in consideration of fuel properties. And computational results by simulation have been compared with experimental results. As the agreement between computational and experimental results was good, prediction of engine performance by was possible.
The fuel consumption of marine diesel engines holds paramount importance in contemporary maritime transportation and shapes energy efficiency strategies of ocean-going vessels. Nonetheless, a noticeable gap in knowledge prevails concerning the influence of ship hull conditions and propeller roughness on fuel consumption. This study bridges this gap by utilizing artificial intelligence techniques in Matlab, particularly convolutional neural networks (CNNs) to comprehensively investigate these factors. We propose a time-series prediction model that was built on numerical simulations and aimed at forecasting ship hull and propeller conditions. The model's accuracy was validated through a meticulous comparison of predictions with actual ship-hull and propeller conditions. Furthermore, we executed a comparative analysis juxtaposing predictive outcomes with navigational environmental factors encompassing wind speed, wave height, and ship loading conditions by the fuzzy clustering method. This research's significance lies in its pivotal role as a foundation for fostering a more intricate understanding of energy consumption within the realm of maritime transport.
최근 선박의 배기가스 규제가 강화되면서 연료소비량을 저감하기 위한 많은 방안들이 검토되고 있다. 그중에서도 선박으로부터 수집한 데이터를 활용하여 연료소모량을 예측하는 기계학습 모델을 개발하고자 하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만 많은 연구들이 학습모델의 주요 변수 선정이나 수집데이터의 처리 방법에 대한 고려가 미흡하였으며, 무분별한 데이터의 활용은 변수 간의 다중공선성 문제를 야기할 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주성분 분석을 이용하여 선박의 연료소비를 예측하는 방법을 제시하였다. 13K TEU 컨테이너 선박의 운항데이터에 주성분 분석을 수행하였으며, 추출한 주성분으로 회귀분석을 수행하여 연료소비 예측모델을 구현하였다. 평가용 데이터에 대한 모델의 설명력은 82.99%이었으며, 이러한 예측모델은 항해 계획 수립 시 운항자의 의사결정을 지원하고 항해 중 에너지 효율적인 운항상태 모니터링에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
PIP is an abbreviation of 'Performance Improvement Package', which is a package that can improve performance by applying some design changes to existing aircraft. Boeing provides PIP applicable to B777-200, and Airbus provides PIP applicable to A350-900 as standard. PIP provided by Boeing and Airbus is a separate task, but it is expected to reduce fuel consumption by reducing drag through aerodynamic improvements. The PIP applied to the A350-900 includes work such as increasing Winglet Height and re-twisting Outboard Wing. This study is to verify the effect of PIP application of the A350-900 aircraft and use it as basic data for economic analysis. The aerodynamic improvement studies and expected effects of the PIP application were examined, and the actual flight data of the PIP-applied and the non-applied aircraft were compared to confirm the PIP application effect. This paper provides empirical results for the aviation industry on the PIP application efficiency as a method of improving fuel efficiency and reducing carbon emission.
본 연구는 컨테이너선의 연료 소비 패턴의 발견을 위해 운항데이터 분석의 통계적 절차를 제안한다. 우리는 현 시점의 연료 소비를 발견하기 위해 연료 소비에 영향을 미치는 변수들을 파악하는 동시에 예측 모델을 개발 및 적용하는 것을 목적으로 한다. 선박의 데이터는 크게 운항데이터와 기기데이터로 분류할 수 있으며, 운항데이터는 항로, 항해 정보, 대수속도, 대지속도, 바람과 같은 외력에 대한 정보 등이 있고, 기기데이터는 엔진출력, RPM, 연료 소모량, 기기들의 온도 및 압력 등이 있다. 본 연구에서, 우리는 선박에 미치는 외력의 영향을 Beaufort Scale (BFS)을 기준으로 구분한 후에 PLS 회귀분석을 통한 예측 모델을 개발하였다.
함정 운용 장비의 건전성 예측은 유지보수의 효율성 및 긴박한 상황에서의 운용성능 유지를 위한 필수 요소이다. 최근 함정의 양적인 증가와 작전반경 확대에 따라 운용성능 유지를 위해 통합조건평가시스템(ICAS)을 도입하여 운용중이며, 관련기술 국산화를 위해 다각도로 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 함정 운용 장비인 디젤발전기의 건전성 예측방법 중 데이터기반 모델 적용에 대한 결과를 제시 하였다.
Dimethyl Ether (DME) has been considered as one of the most attractive alternative fuels for a compression ignition engine. The major advantage of DME-fuelled engine is a great potential for soot-free combustion without sacrificing an inherent high thermal efficiency of diesel engine, despite a necessity for modification of the conventional fuel injection system. An experimental study on DME and conventional diesel sprays was conducted by employing a common-rail type fuel injection system with a 5-holes sac type nozzle, including a constant volume vessel pressurized with nitrogen gas. The injection rates of DME and diesel fuel were recorded with the Bosch type injection rate meter. The injection delay of DME was shorter than that of diesel fuel. The measured injection rates of DME and diesel fuel were correlated with spray penetrations. The prediction method of spray penetration was established using the injection rates, which was verified with the Dent's penetration model and found to agree well for DME case.
Due to its accuracy and efficiency, reduced kinetic mechanism of diesel surrogate is widely used as fuel model when applying 3-D diesel engine simulation. But for the well-developed prediction of diesel surrogate reduced kinetic mechanism, it is important to know some meaningful factors which affect to ignition delay time. Meanwhile, ignition delay time consists of two parts. One is the chemical ignition delay time related with the chemical reaction, and the other is the physical ignition delay time which is affected by physical behavior of the fuel droplet. Especially for chemical ignition delay time, chemical properties of each fuel were studied for a long time, but researches on their mixtures have not been done widely. So it is necessary to understand the chemical characteristics of their mixtures for more precise and detailed modeling of surrogate diesel oil. And it shows same ignition trend of paraffin mixture with those of single component, and shorter ignition delay at low/high initial temperature when mixing paraffin and toluene.
In the design and analysis of electric machines the precise calculation of iron loss has incredible significance. It is tough to foresee iron losses precisely in machines due to distribution of non sinusoidal flux density. It is necessary to approximate the iron losses for the precise computation of efficiency. This paper presents a novel approach for the prediction of iron losses of the brushless dc (BLDC) motors by considering the effects of minor hysteresis loops in the simplified model. The novel iron loss model results are compared with the simplified model and with finite element method (FEM).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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