Stall inception means the phenomena of rotating stall initiation. The initiation mechanism of rotating stall, the existence of stall precursor, the behavior of stall precursor, stall warning scheme and control scheme are the main interests in stall inception research. Compared to the studies on rotating stall which has long history, the stall inception has been studied for about recent 20 years. After the first discovery of stall precursor in about 20 years ago, many studies were reported on stall inception phenomena. The inception pattern of 'mode' and 'spike' were found, and some of its characteristics are known. And now the stall inception has become one of the fascinating fields in turbomachinery. The development stall control scheme which apply the reliable stall warning scheme will play a great role in future compressor and aeroengine. This paper reviews the results and analysis methods on stall inception studies.
Stall inception means the phenomena of rotating stall initiation. The initiation mechanism of rotating stall, the existence of stall precursor, the behavior of stall precursor, stall warning scheme and control scheme are the main interests in stall inception research. Compared to the studies on rotating stall which has long history, the stall inception has been studied for about recent 20 years. After the first discovery of stall precursor in about 20 years ago, many studies were reported on stall inception phenomena. The inception pattern of "mode" and "spike" were found, and some of its characteristics are known. And now the stall inception has become one of the fascinating fields in turbomachinery. This paper reviews the results and analysis methods on stall inception studies.
Glow corona is a kind of streamer-free corona that can suppress upward leaders in transmission lines. Thus, it has good application potential in lightning protection. This paper investigates its corona characteristics. The suppression characteristic of glow corona on streamer is studied in air gap under negative DC voltage by wrapping thin wires on the electrode. The effect of thin wire winding patterns on the gap breakdown voltage is analyzed. Results are considered to be attributed to the inception condition of glow corona. Thus an inception test of glow corona is also conducted, and the inception voltage is obtained. Results show that the inception voltage decreases with short winding pitch. Thus an investigation on the inception of glow corona influenced by thin wire is conducted, and an influential factor is proposed to evaluate the influence. The inception regular of thin wire glow corona presented in this paper has certain reference value for the application of glow corona in transmission lines.
이 논문은 Generative Adversarial Network (GAN) 을 이용하여 증진된 이미지 데이터를 평가방식인 Inception Score (IS) 와 Frechet Inception Distance (FID) 계산시 inceptionV3 모델을 활용 하는 방식을 응용하여, 군 폐쇄망 네트워크 데이터를 이미지 형태로 평가하는 방법을 제안한다. 기존 존재하는 이미지 분류 모델들에 레이어를 추가하여 IncetptionV3 모델을 대체하고, 네트워크 데이터를 이미지로 변환 및 학습 하는 방법에 변화를 주어 다양한 시뮬레이션을 진행하였다. 실험 결과, atan을 이용해 8 * 8 이미지로 변환한 데이터에 대해 1개의 덴스 레이어 (Dense Layer)를 추가한 Densenet121를 학습시킨 모델이 네트워크 데이터셋 평가 모델로서 가장 적합하다는 결과를 도출하였다.
터보펌프 인듀서에서 발생하는 캐비테이션은 시작점부터 점차 발달하여 임계점, 그리고 급격한 양정 하락으로 이어지는 붕괴점의 과정으로 진행된다. 본 연구에서는 터보펌프 인듀서에서 발생하는 캐비테이션 시작점에 대한 특성과 경험식을 사용한 예측을 평가해 보았다. 타원 평판의 캐비테이션 시작점 경험식은 터보펌프 인듀서의 시작점도 비교적 잘 예측하는 것으로 나타났다. 하지만, 선박용 프로펠러에서 이용되는 경험식의 경우 터보펌프 인듀서의 결과와 큰 차이를 보였다. 터보펌프 인듀서의 캐비테이션 시작점은 날개 수가 증가할수록 빨라졌지만, 현절비와는 무관한 것으로 나타났다.
Stall inception in a high-speed centrifugal compressor has been examined. The main objective was to find stall precursor and to develop a reliable stall warning method. Eight equally spaced fast-response pressure transducers in the inducer detected the spatial structure of small amplitude perturbations, via spatial Fourier transform, as stall is approached. Near the stall inception point, the phase of spatial courier coefficients increased linearly with the speed of impeller relation for several impeller revolutions at all test speeds, and the spectrum at impeller frequency increased as stall is approached. These are the clear evidences that the impeller frequency participates in the stalling process.
Inception and propagation of electrical tree and properties of Partial discharge(PD) pulses accompanying with tree as a function of needle tip radius in low density polyethylene were discussed. To study on these characteristics in different tip radius, we used specimens with needle-plane electrode system made of LDPE, observed inception and propagation of electrical tree by optical microscope with computer and investigated the characteristics of the phase resolved PD pulses accompanying with propagation of electrical tree. The PD quantities detected and analysed were PD magnitude, mean phase angle, average discharge, and the statistical characteristics of the PD pulses. As the tip radius ${\gamma}$ increases, tree inception stress E$\sub$i/ converges to constance value. This result suggests that tree inception stress E$\sub$i/ increases due to stress relaxation when the tip radius is small. Branch-type electrical tree was formed When E$\sub$i/ is 640-750[kV/mm]. bush-type electrical tree when E$\sub$i/ is 370∼400[kV/mm], branch-like electrical tree when E$\sub$i/ is 370-400[kV/mm].
In the last 10 years, AI has made rapid progress, and image classification, in particular, are showing excellent performance based on deep learning. Nevertheless, due to the nature of deep learning represented by a black box, it is difficult to actually use it in critical decision-making situations such as national defense, autonomous driving, medical care, and finance due to the lack of explainability of judgement results. In order to overcome these limitations, in this study, a model description algorithm capable of local interpretation was applied to the inception network-derived AI to analyze what grounds they made when classifying national defense data. Specifically, we conduct a comparative analysis of explainability based on confidence values by performing LIME analysis from the Inception v2_resnet model and verify the similarity between human interpretations and LIME explanations. Furthermore, by comparing the LIME explanation results through the Top1 output results for Inception v3, Inception v2_resnet, and Xception models, we confirm the feasibility of comparing the efficiency and availability of deep learning networks using XAI.
심장비대증은 흉부 X선 영상에서 흔히 보이는 질병 중 하나이지만 조기에 발견을 하지 못하면 심각한 합병증을 유발할 수도 있다. 이러한 점을 고려하여 최근에는 여러 과학기술 분야의 발전으로 인공지능을 이용한 딥러닝 알고리즘을 의료에 접목시키는 영상 분석 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Inception V3 딥러닝 모델을 흉부 X선 영상을 이용하여 심장비대증의 분류에 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 사용된 영상의 경우 총 1026장의 경북대학교병원 내 정상 심장 진단을 받은 환자와 심장비대증 진단을 받은 환자의 흉부 X선 영상을 사용하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 심장비대증 유무에 따른 분류 정확도와 손실도 결과값은 각각 96.0%, 0.22%의 결과값을 나타내었다. 연구결과를 통해 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부 영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 우수한 딥러닝 모델인 것을 알 수 있었다. Inception V3 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것으로 판단되며 조금 더 다양한 의료 영상 데이터를 이용한 연구를 진행하여 이와 같은 우수한 연구결과를 얻게 된다면 향후 임상의의 진단 시 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 추진기 모형시험을 이용하여 추진기 날개 끝 보텍스 캐비테이션의 소음특성 및 추진기 캐비테이션 초생 (propeller cavitation inception) 분석에 관한 연구이다. 날개 끝 보텍스 캐비테이션은 일반적으로 추진기에서 가장 먼저 발생하는 캐비테이션으로 발생 유무에 따라 수중방사소음 수준과 특성이 달라진다. 특히 캐비테이션 초생 이후 선속이 높아짐에 따라 급격하게 소음수준이 증가한다고 알려져 있다. 그러므로 함정 추진기에서 날개 끝 보텍스 캐비테이션 발생을 지연시키는 것과 더불어 추진기 캐비테이션의 소음특성을 분석하고 캐비테이션 초생을 판단하는 것 역시 함정 및 수중무기체계의 추진기 개발에 있어 매우 중요한 문제라 할 수 있다. 본 연구는 추진기 날개 끝 보텍스 캐비테이션의 발생과 성장에 따른 소음특성 변화를 분석하고 다양한 영상-소음 계측 및 분석기법을 활용하여 추진기 캐비테이션 초생 판단기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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