Structure behaviors resulting from an earthquake are experimentally simulated mainly through a shaking table test. As for large-scale structures, however, size effects over a miniature may make it difficult to assess actual behaviors properly. To address this problem, research on the hybrid simulation is being conducted actively. This method is to implement numerical analysis on framework members that affect the general behavior of the structure dominantly through an actual scale experiment and on the rest parts by applying the substructuring technique. However, existing studies on hybrid simulation focus mainly on Slow experimental methods, which are disadvantageous in that it is unable to assess behaviors close to the actual level if material properties change depending on the speed or the influence of inertial force is significant. The present study aims to establish a Real-time hybrid simulation system capable of excitation based on the actual time history and to verify its performance and applicability. The hybrid simulation system built up in this study utilizes the ATS Compensator system, CR integrator, etc. in order to make the target displacement the same with the measured displacement on the basis of MATLAB/Simulink. The target structure was a 2-span bridge and an RC pier to support it was produced as an experimental model in order for the shaking table test and Slow and Real-time hybrid simulations. Behaviors that result from the earthquake of El Centro were examined, and the results were analyzed comparatively. In comparison with the results of the shaking table test, the Real-time hybrid simulation produced more similar maximum displacement and vibration behaviors than the Slow hybrid simulation. Hence, it is thought that the Real-time hybrid simulation proposed in this study can be utilized usefully in seismic capacity assessment of structural systems such as RC pier that are highly non-linear and time-dependent.
본 논문에서는 분산 제어망에서 통신 오류가 발생한 노드를 실시간으로 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 분산 제어망은 노드 내 오류가 발생하는 지점을 탐지하기 위해, 노드 간 의존성의 영향을 고려해야 하며 이는 전체적인 분산 제어망의 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안된 기법은 각 노드의 손상으로 인해 발생되는 고장노드들을 빠른 시간 내에 탐지하기 위해 단일 Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) 비트를 Cyclic Redundancy Check (CRC) 코드에 삽입하여 기존의 CRC 코드 내 비트와 대체하는 방식을 택한다. 고장 노드 판정의 탐지 정확성을 높이기 위해 고장 가중치 계수를 통한 고장 판단 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성을 증명하기 위해 MATLAB을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고, 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이를 통하여, BCH 코드 내 비트 간 분배를 통해 수정되는 정도에 관계없이 CRC 코드의 성능이 우수하게 보존됨을 알 수 있었으며, 기존의 CRC 코드 기법보다 빠른 시간 내에 손상된 노드를 탐지할 수 있음을 보였다.
This work covers an important point of the benchmark released by the expert group on Uncertainty Analysis in Modeling of Light Water Reactors. This ambitious benchmark aims to determine the uncertainty in light water reactors systems and processes in all stages of calculation, with emphasis on multi-physics (coupled) and multi-scale simulations. The Gesellschaft für Anlagen und Reaktorsicherheit methodology is used to propagate the thermal-hydraulic uncertainty of macroscopic parameters through TRACE5.0p3/PARCSv3.0 coupled code. The main innovative points achieved in this work are i) a new thermal-hydraulic model is developed with a highly-accurate 3D core discretization plus an iterative process is presented to adjust the 3D bypass flow, ii) a control rod insertion occurrence -which data is obtained from a real PWR test- is used as a transient simulation, iii) two approaches are used for the propagation process: maximum response where the uncertainty and sensitivity analysis is performed for the maximum absolute response and index dependent where the uncertainty and sensitivity analysis is performed at each time step, and iv) RESTING MATLAB code is developed to automate the model generation process and, then, propagate the thermal-hydraulic uncertainty. The input uncertainty information is found in related literature or, if not found, defined based on expert judgment. This paper, first, presents the Gesellschaft für Anlagen und Reaktorsicherheit methodology to propagate the uncertainty in thermal-hydraulic macroscopic parameters and, then, shows the results when the methodology is applied to a PWR reactor.
본 논문은 고 해상도 및 저 전력을 가지는 시그마-델타 D/A(Digital-to-Analog) 컨버터를 구현하였다. A/D 컨버터의 출력을 채널당 1비트씩 입력 받아 LJ, RJ, I2S 모드와 비트 모드에 따라서 입력 데이터를 재구성한다. D/A 컨버터는 HBF(Half Band Filter)와 Hold, 5차 CIFB Sigma-Delta 변조기를 통과하여 원래의 아날로그 신호로 복원한다. 면적과 전력, 성능을 고려하여 곱셈 연산 대신 덧셈 연산을 반복 사용하였다. 또한, 비슷한 구조의 HBF 3개를 하나의 블록으로 구성하였고, sinc 필터 대신에 샘플-홀드 블록을 사용하여, 면적을 감소시키는 간략한 D/A 구조를 제안하였다. 블록안의 각 필터들은 매트랩 툴을 이용하여 특성을 평가하였다. 전체 블록은 Top-down 설계 방식을 사용하여, Verilog 언어로 설계하였다. 설계된 블록은 Samsung 0.35um CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용해 칩으로 제작되었다. 칩의 면적은 1500 * 1500um 이다.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제8권2호
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pp.102-112
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2015
In the Nordic grid, a trend observed the recent years is the increase in grid frequency variations, which means the frequency is outside the normal range (49.9-50.1 Hz) more often. Variations in the grid frequency leads to changes in the speed of rotation of all the turbines connected to the grid, since the speed of rotation is closely related to the grid frequency for synchronous generators. When the speed of rotation changes, this implies that the net torque acting on the rotating masses are changed, and the material of the turbine runners must withstand these changes in torque. Frequency variations thus leads to torque oscillations in the turbine, which become dynamical loads that the runner must be able to withstand. Several new Francis runners have recently experienced cracks in the runner blades due to fatigue, obviously due to the runner design not taking into account the actual loads on the runner. In this paper, the torque oscillations and dynamic loads due to the variations in grid frequency are simulated in a 1D MATLAB program, and measured grid frequency is used as input to the simulation program. The maximum increase and decrease in the grid frequency over a 440 seconds interval have been investigated, in addition to an extreme event where the frequency decreased far below the normal range within a few seconds. The dynamic loading originating from grid frequency variations is qualitatively found by a constructed variable $T_{stress}$, and for the simulations presented here the variations in $T_{stress}$ are found to be around 3 % of the mean value, which is a relatively small dynamic load. The important thing to remember is that these dynamic loads come in addition to all other dynamic loads, like rotor-stator interaction and draft tube surges, and should be included in the design process, if not found to be negligible.
Bishop과 Nabnck에 의해 소개된 기존치 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크의 적용가능성에 대해 알아본다.
In this paper, the deterministic optimal design for the tail plane made of composite materials is conducted under the deterministic loading condition and compared with that of the metallic materials. Next, the reliability analysis with five random variables such as loading and material properties of unidirectional prepreg is conducted to examine the probability of failure for the deterministic optimal design results. The MATLAB programing is used for reliability analysis combined with FEA S/W(COMSOL) for structural analysis. The laminated composite is assumed to the equivalent orthotropic material using classical laminated plate theory. The response surface methodology and importance sampling technique are adopted to reduce computational cost with satisfying the accuracy in reliability analysis. As a result, structural weight of composite materials is lighter than that of metals in deterministic optimal design. However, the probability of failure for the deterministic optimal design of the tail plane structures is too high to be neglected. The sensitivity of each variable is also estimated using probabilistic sensitivity analysis to figure out which variables are sensitive to failure. The computational cost is considerably reduced when response surface methodology and importance sampling technique are used. The study of the computationally inexpensive method for reliability-based design optimization will be necessary in further work.
무선 통신 시스템에서 전력 증폭기는 신호를 원거리로 송신하기 위해 필수적인 부품이다. 일반적으로 전력증폭기는 비선형 특성을 가지고 있는 소자이며, 입력 전력이 높을수록 심한 비선형 특성을 보인다. 또한 이러한 비선형 왜곡은 신호품질을 저하시키고 인접 채널 간섭을 유발하게 된다. 전력증폭기의 비선형 특성을 선형화하기 위한 다양한 기술들이 알려져 있는데, 그 중에서 디지털 전치왜곡 방식이 디지털 신호처리를 이용하여 효과적으로 전력증폭기를 선형화 하는 것으로 알려져 있다. 하지만, 전력 증폭기가 포화 영역에서 동작 할 경우 심한 비선형 왜곡의 영향으로 전력증폭기의 선형화가 제대로 이루어지지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 포화 영역에서 디지털 전치왜곡 성능개선을 다루는데, 계수를 구하는 적응형 알고리즘에서 왜곡이 심한 포화영역의 입력 신호에서는 적응형 알고리즘을 동작시키지 않고 비포화 영역의 신호에서는 알고리즘을 동작시킴으로써 전치왜곡의 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 검증하기 위해 MATLAB을 사용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였고, 기존의 디지털 전치왜곡 방식과의 비교 분석도 수행하였다.
Purpose: This study aimed at developing an artificial neural network (ANN) model to predict the optimal start moment of the setback temperature during the normal occupied period of a building. Method: For achieving this objective, three major steps were conducted: the development of an initial ANN model, optimization of the initial model, and performance tests of the optimized model. The development and performance testing of the ANN model were conducted through numerical simulation methods using transient systems simulation (TRNSYS) and matrix laboratory (MATLAB) software. Result: The results analysis in the development and test processes revealed that the indoor temperature, outdoor temperature, and temperature difference from the setback temperature presented strong relationship with the optimal start moment of the setback temperature; thus, these variables were used as input neurons in the ANN model. The optimal values for the number of hidden layers, number of hidden neurons, learning rate, and moment were found to be 4, 9, 0.6, and 0.9, respectively, and these values were applied to the optimized ANN model. The optimized model proved its prediction accuracy with the very storing statistical correlation between the predicted values from the ANN model and the simulated values in the TRNSYS model. Thus, the optimized model showed its potential to be applied in the control algorithm.
This study was carried out to investigate the injection characteristics of 800 kPa compressed natural gas compressed natural gas (CNG) injector developed in Korea. The CNG injector with multi-holes, employed in this experiment, was designed to inject CNG in the manifold at high pressure of 800 kPa. The spray macroscopic visualization test was carried out via Schlieren photography to study fuel-air mixing process. The fundamental spray characteristics, such as spray penetration, spray cone angle and spray velocity, were evaluated in the constant volume combustion chamber (CVCC) with varying the constant back pressure in CVCC from 0 to 1.8 bar. For the safety reason, nitrogen ($N_2$) and an acetone tracer were utilized as a surrogate gas fuel instead of CNG. The surrogate gas fuel pressures were controlled at 3, 5.5, and 8 bar, respectively. Injection durations were set at 5 ms throughout the experiment. The simulating events of the low engine speed were arranged at 1,000 rpm. The spray images were recorded by using a high-speed camera with a frame rate of 10,000 f/s at $512{\times}256pixels$. The spray characteristics were analyzed by using the image processing (Matlab). The results showed the significant difference that higher injection pressure had more effect on the spray shape than the lower injection pressure. When the injection pressure was increased, the longer spray penetration occurred. Moreover, the linear relation between speed and time are dependent on the injection pressure as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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