This paper describes the results of steam turbine performance tests. The objectives of performance test is to exactly evaluate the degradation(decrease in performance) of the coal-fired steam turbine generator in order to provide plant information to help performance engineers identify problems, improve performance, and make economic decisions about scheduling maintenance and optimizing operation. To achieve these goals, the periodic thermal performance tests have been carried out since the initial operation period, 1997. We made the calculation program and guidelines for the tests and developed the performance index of the turbine cycle on the basis of the ASME PTC. By comparing the performance changes throughout the whole operation period, we confirmed the performance reliabilities of the turbine and its conditions.
Theeranuphattana, Adisak;Tang, John C.S.;Khang, Do Ba
Industrial Engineering and Management Systems
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제11권1호
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pp.54-69
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2012
Chan and Qi (SCM 8/3 (2003) 209) developed an innovative measurement method that aggregates performance measures in a supply chain into an overall performance index. The method is useful and makes a significant contribution to supply chain management. Nevertheless, it can be cumbersome in computation due to its highly complex algorithmic fuzzy model. In aggregating the performance information, weights used by Chan and Qi-which aim to address the imprecision of human judgments-are incompatible with weights in additive models. Furthermore, the default assumption of linearity of its scoring procedure could lead to an inaccurate assessment of the overall performance. This paper addresses these limitations by developing an alternative measurement that takes care of the above. This research integrates three different approaches to multiple criteria decision analysis (MCDA)-the multiattribute value theory (MAVT), the swing weighting method and the eigenvector procedure-to develop a comprehensive assessment of supply chain performance. One case study is presented to demonstrate the measurement of the proposed method. The performance model used in the case study relies on the Supply Chain Operations Reference (SCOR) model level 1. With this measurement method, supply chain managers can easily benchmark the performance of the whole system, and then analyze the effectiveness and efficiency of the supply chain.
신호교차로의 효과척도는 신호교차로의 신호시간을 최적화 하고 단속류의 교통류를 관리하는데 기준이 되는 척도이다. 일반적으로 교차로나 네트워크를 주행하는 차량의 평균 지체시간을 줄이기 위하여 지체시간을 효과척도로 사용하고, 일부 교통축을 개선하거나 버스의 우선 통행을 위하여 연동효율을 효과척도로 사용하기도 한다. 교통류를 관리하고자 하는 현장 상황이나 목적에 따라 두 개의 효과척도 중 하나를 선택하여 각 척도의 목적에 맞게 신호시간을 관리하고 운영하고 있다. 그러나 실제 운전자가 도로를 주행할 때는 척도와 상관없이 대기시간이 짧을 수록, 교차로에서의 불필요한 정지가 적을수록 운전자의 만족도는 커진다. 본 연구는 지체시간과 연동성 구분없이 두 개를 동시에 고려하여 반영할 수 있는 시뮬레이션 모형을 개발하고자 한다. 기존의 연동폭 최대화 모형에서 반영하지 못한 교통량 수준과 정지선에 미리 대기하고 있던 잔여차량의 영향을 고려하기 위하여 밀도-교통량 곡선을 이용한 충격파 모형을 적용하였다. Daganzo의 Cell Transmission Model을 차용하여 지체시간과 연동지표를 개발하고 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 본 모형의 효과를 검증하기 위하여 기존 지체시간 모형인 Transyt-7F와 연동폭 최대화 모형은 PASSERⅤ를 기준으로 지체시간과 연동효율을 산출하여 비교분석하였다.
In recent years, the air pollution and Air Quality Index (AQI) has been a pivotal point for researchers due to its effect on human health. Various research has been done in predicting the AQI but most of these studies, either lack dense temporal data or cover one or two air pollutant elements. In this paper, a hybrid Convolutional Neural approach integrated with recurrent neural network architecture (CNN-LSTM), is presented to find air pollution inference using a multivariate air pollutant elements dataset. The aim of this research is to design a robust and real-time air pollutant forecasting system by exploiting a neural network. The proposed approach is implemented on a 24-month dataset from Seoul, Republic of Korea. The predicted results are cross-validated with the real dataset and compared with the state-of-the-art techniques to evaluate its robustness and performance. The proposed model outperforms SVM, SVM-Polynomial, ANN, and RF models with 60.17%, 68.99%, 14.6%, and 6.29%, respectively. The model performs SVM and SVM-Polynomial in predicting O3 by 78.04% and 83.79%, respectively. Overall performance of the model is measured in terms of Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and the Root Mean Square Error (RMSE).
In recent years, construction projects have been forced to cope with lack of skilled labor and increasing hazard circumstance of human operations. A construction robotic system has been frequently accomplished as one alterative for overcoming these difficulties in increasing construction quality, enhancing productivity, and improving safety. However, while the complexity of such a system increases, there are few ways to carry out an assessment of the system. This paper introduces a knowledge-based multi-criteria decision-making process to assist decision makers in systematically evaluating an automated system for a given project and quantifying its system performance index. The model employs linguistic terms and fuzzy numbers in attempts to deal with the vagueness inherent in experts' or decision makers' subjective opinions, considering the contribution resulted from their knowledge on a decision problem. As an illustrative case, the system, called Robotic-based Construction Automation, for constructing steel erection of high-rise buildings was applied into this model. The results show the model's capacities and imply the application to other extended types of construction robotic systems.
Farzanegan, Mahmoud Daneshvar;Saidi, Hossein;Mahdavi, Mehdi
ETRI Journal
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제36권1호
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pp.69-79
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2014
The scheduling scheme in packet switching networks is one of the most critical features that can affect the performance of the network. Hence, many scheduling algorithms have been suggested and some indices, such as fairness and latency, have been proposed for the comparison of their performances. While the nature of Internet traffic is bursty, traditional scheduling algorithms try to smooth the traffic and serve the users based on this smoothed traffic. As a result, the fairness index mainly considers this smoothed traffic and the service rate as the main parameter to differentiate among different sessions or flows. This work uses burstiness as a differentiating factor to evaluate scheduling algorithms proposed in the literature. To achieve this goal, a new index that evaluates the performance of a scheduler with bursty traffic is introduced. Additionally, this paper introduces a new scheduler that not only uses arrival rates but also considers burstiness parameters in its scheduling algorithms.
Although DC ground resistance is a good index of grounding performance for grounding electrodes, it does not reflect the grounding performance during transient state. Besides, impulse ground impedance, which is defined by a ratio of the peak value of transient ground potential rise to the peak value of impulse current, cannot be an absolute index due to its dependence on impulse current shape. In this paper, ground impedance of various rod-type ground electrodes has been measured in frequency domain ranging from 1 Hz to hundreds of kHz. Equivalent circuit models of the ground rod have been identified from the measured values of ground impedance in frequency domain.
Although DC ground resistance is a good index of grounding performance for grounding electrodes, it does not reflect the grounding performance during transient state. Besides, impulse ground impedance, which is defined by a ratio of the peak value of transient ground potential rise to the peak value of impulse current, cannot be an absolute index due to its dependence on impulse current shape. In this paper, ground impedance characteristics of ground electrodes has been measured in frequency domain ranging from 1 Hz to hundreds of kHz. Equivalent circuit models and transfer function models of the ground rod have been identified from the measured values of ground impedance in frequency domain.
A general procedure for determining the optimum location of suspension hard points with respect to kinematic design parametes is presented. Suspensions are modeled as connection of rigid bodies by ideal kinematic joints. Constraint equations of the kinematic joints are expressed in terms of the generalized coordinates and hard points. By directly differentiating the constraint equations with respect to the hard points, kinematic sencitivity equations are obtained. In order to cope with algebraic complexity associated with the differentiation process, a symbolic computation technique is used. A performance index is defined in terms of static design parameters such as camber, caster, toe, ect.. Gradient of the performance index can be analytically computed from the kinematic sensitivity equations. Optimization results show the effectiveness and validity of the procedure, which is applicable to any type of suspension if its kinematic configurations are given.
This study introduces a new pulse width modulation (PWM) method to reduce common-mode voltages (CMVs) and then compares its performance with other reduced CMV-PWM (RCMV-PWM) methods. CMVs should be reduced to ensure the electromagnetic compatibility and safety of grid-connected inverters. RCMV-PWM methods attempt to synthesize voltage references without zero vectors, which cause high CMV peaks. In these methods, the peak-to-peak magnitude of CMVs can be reduced by one-third of the conventional space-vector PWM. The introduced method splits every reference vector into two vectors to avoid the use of zero vectors. The performances of the RCMV-PWM methods are analyzed in accordance with the modulation index through simulation and experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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