지금까지 제안된 전파경로손실 예측모델 모두는 지표면 생활공간을 대상으로 하였을 뿐이다. 실제 해수면 자유공간은 지표면 생활공간과 물리적 계층구조가 다르다. 따라서 지표면 생활공간을 대상으로 한 전파경로손실 예측모델을 해수면 자유공간에 적용하는 경우, 전파경로손실은 실측값보다 더 적고, 한편 서비스 가능 최대 직선거리는 더 짧게 예측된다. 그러므로 본 연구에서는 CDMA방식 이동 통신 주파수대역을 중심으로 해수면 자유공간에서의 전파경로손실을 보다 정확히 예측하기 위한 모델을 제안하여 시뮬레이션하고 이를 현장 실측결과와 비교함으로써 그 실용성을 검증한다.
For axial-type turbines which operate at partial admission, a performance prediction model is developed. In this study, losses generated within the turbine are classified to windage loss, expansion loss and mixing loss. The developed loss model is compared with experimental results. Particularly, if a turbine operates at a very low partial admission rate, a circular-type nozzle is more efficient than a rectangular-type nozzle. For this case, a performance prediction model is developed and an experiment is conducted with the circular-type nozzle. The predicted result is compared with the measured performance, and the developed model quite well agrees with the experimental results. So the developed model could be applied to predict the performance of axial-type turbines which operate at various partial admission rates or with different nozzle shape.
For axial-type turbines which operate at partial admission, a performance prediction model is developed. In this study, losses generated within the turbine are classified to windage loss, expansion loss and mixing loss. The developed loss model is compared with experimental results. Particularly, if a turbine operates at a very low partial admission rate, a circular-type nozzle is more efficient than a rectangular-type nozzle. For this case, a performance prediction model is developed and an experiment is conducted with the circular-type nozzle. The predicted result is compared with the measured performance, and the developed model quite well agrees with the experimental results. So the developed model could be applied to predict the performance of axial-type turbines which operate at various partial admission rates or with different nozzle shape.
In this study. an off-design performance prediction program for centrifugal pumps is developed. To estimate the losses in an impeller flow passage, two-zone model and two-element in series(TEIS) model are used. At impeller exit. the mixing process occurs with an increase in entropy. In two-zone model. there are both primary zone and secondary zone for an isentropic core flow and an average of all non-isentropic streamtubes respectively. The level of the core flow diffusion in an impeller was calculated by using TEIS model. While internal losses in an impeller an automatically estimated by using the above models, some empirical correlations far estimating external losses. far example, disk friction loss, recirculation loss and leakage loss are used. In order to analyze the vaneless diffuser flow. the momentum equations for the radial and tangential directions are used and solved together with continuity and energy equations.
In previous studies, Convex cyclone are proposed to reduce pressure loss which are design cyclone wall with a single continuous curve. Studies about a prediction model for pressure loss and cut-size has focused on conventional cylinder-on-con cyclone. Therefore, the models do not perform well for uncommon design. In this study, a predict model for pressure loss and cut-size depend on cyclone wall curvature are developed. The tangential velocity below vortex-finder is obtained with consideration about friction area and momentum loss on the cyclone wall, and with this the variation of vortex-core and core velocity is obtained. Pressure loss is predicted using a Rankine vortex hypothesis. The prediction results are well agreed with experiments and CFD results.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제2권2호
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pp.165-170
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2013
This paper presents the iron loss prediction of rotating electric machines taking account of the vector hysteretic properties of electrical steel sheet. The E&S vector hysteresis model is adopted to describe the vector hysteretic properties of a non-oriented electrical steel sheet, and incorporated into finite element analysis (FEA) for magnetic field analysis and iron loss prediction. A permanent magnet synchronous generator is taken as a numerical model, and the analyzed magnetic field distribution and predicted iron loss by using the proposed method is compared with those from a conventional method which employs an empirical iron loss formula with FEA based on a non-linear B-H curve. Through the comparison the effectiveness of the presented method for the iron loss prediction of the rotating machine is verified.
The present study has tested semi-empirical loss models for a reliable performance prediction of mixed-flow pumps with four different specific speeds. In order to improve the predictive capabilities, this paper recommends a new internal loss model and a modified parasitic loss model. The prediction method presented here is also compared with that based on two-dimensional cascade theory. Predicted performance curves by the proposed set of loss models agree fairly well with experimental data for a variety of mixed-flow pumps in the normal operating range, but further studies considering 'droop-like' head performance characteristic due to flow reversal in mixed-flow impellers at low flow range near shut-off head are needed.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.301-307
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2022
Energy consumption has grown alongside dramatic population increases. Statistics show that buildings in particular utilize a significant amount of energy, worldwide. Because of this, building energy prediction is crucial to best optimize utilities' energy plans and also create a predictive model for consumers. To improve energy prediction performance, this paper proposes a ResNet-LSTM model that combines residual networks (ResNets) and long short-term memory (LSTM) for energy consumption prediction. ResNets are utilized to extract complex and rich features, while LSTM has the ability to learn temporal correlation; the dense layer is used as a regression to forecast energy consumption. To make our model more robust, we employed Huber loss during the optimization process. Huber loss obtains high efficiency by handling minor errors quadratically. It also takes the absolute error for large errors to increase robustness. This makes our model less sensitive to outlier data. Our proposed system was trained on historical data to forecast energy consumption for different time series. To evaluate our proposed model, we compared our model's performance with several popular machine learning and deep learning methods such as linear regression, neural networks, decision tree, and convolutional neural networks, etc. The results show that our proposed model predicted energy consumption most accurately.
e-sports는 최근 꾸준한 성장을 이루면서 세계적인 인기 스포츠 종목이 되었다. 본 논문에서는 e-sports의 대표적인 게임인 리그오브레전드 경기 시작 단계에서의 승패 예측 모델을 제안한다. 리그오브레전드에서는 챔피언이라고 불리는 게임 상의 유닛을 플레이어가 선택하여 플레이하게 되는데, 각 플레이어의 선택을 통하여 구성된 팀의 챔피언 능력치 조합은 승패에 영향을 미친다. 제안 모델은 별다른 도메인 지식 없이 플레이어 단위 챔피언 능력치를 팀 단위 챔피언 능력치로 임베딩한 Bidirectional LSTM 임베딩 기반 딥러닝 모델이다. 기존 분류 모델들과 비교 결과 팀 단위 챔피언 능력치 조합을 고려한 제안 모델에서 58.07%의 가장 높은 예측 정확도를 보였다.
축류형 터빈이 부분분사에 의하여 작동하는 경우에 성능을 예측하는 모델을 개발하였다. 부분분사에 의하여 작동하는 터빈에서 발생되어지는 손실을 windage 손실, 확산손실, 혼합손실로 분류하여 각각의 모델을 적용하여 효율을 예측하였으며 실험의 결과와 비교하였다. 타 모델과는 달리 세 가지의 손실을 모두 고려한 본 연구의 결과가 실험결과와 잘 일치하고 있음을 보였으며 부분 분사량을 변경한 경우에도 실험결과와 일치된 결과를 보였다. 본 연구의 예측모델은 부분분사 터빈의 성능을 예측하는데 적용 되어질 뿐만 아니라 높은 예측정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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