Podowski, Michael Z.;Podowski, Raf M.;Kim, Dong Ha;Bae, Jun Ho;Son, Dong Gun
Nuclear Engineering and Technology
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v.51
no.8
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pp.1916-1938
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2019
The objective of this paper is to discuss the modeling principles of phenomena governing core degradation/melting and in-vessel melt relocation during severe accidents in light water reactors. The proposed modeling approach has been applied in the development of a new accident simulation package, COMPASS (COre Meltdown Progression Accident Simulation Software). COMPASS can be used either as a stand-alone tool to simulate in-vessel meltdown progression up to and including RPV failure, or as a component of an integrated simulation package being developed in Korea for the APR1400 reactor. Interestingly, since the emphasis in the development of COMPASS modeling framework has been on capturing generic mechanistic aspects of accident progression in light water reactors, several parts of the overall model should be useful for future accident studies of other reactor designs, both PWRs and BWRs. The issues discussed in the paper include the overall structure of the model, the rationale behind the formulation of the governing equations and the associated simplifying assumptions, as well as the methodology used to verify both the physical and numerical consistencies of the overall solver. Furthermore, the results of COMPASS validation against two experimental data sets (CORA and PHEBUS) are shown, as well as of the predicted accident progression at TMI-2 reactor.
To execute business collaborations, the business process specification is required and it is generated from the business process model. ebXML, which is the XML-based B2B standard framework for organizations over the Internet, recommends process analyst and modeler to use UN/CEFACT Modeling Methodology for modeling. All the artifacts of the modeling and transformed results between different business models may be registered in the business library for the share and re-use. In this paper, we implement the business process modeler including built-in registry client. It provides not only modeling the business process but also generating the specifications, exporting the metadata about the business model, and registering in the business library.
The Finite Element Analysis (FEA) is evidently a powerful tool for the analysis of structural concrete having nonlinearity and brittle failure properties. However, the result of FEA of structural concrete is sensitive to two modeling factors: the shear transfer coefficient (STC) for an open concrete crack and force convergence tolerance value (CONVTOL). Very limited work has been done to find the optimal FE Modeling (FEM) methodologies for structural concrete members strengthened with externally bonded FRP sheets. A total of 22 experimental deep beams with or without FRP flexure or/and shear strengthening systems are analyzed by nonlinear FEA using ANAYS program. For each experimental beams, an FE model with a total of 16 cases of modeling factor combinations are developed and analyzed to find the optimal FEM methodology. Two elements the SHELL63 and SOLID46 representing the material properties of FRP laminate are investigated and compared. The results of this research suggest that the optimal combination of modeling factor is STC of 0.25 and CONVTOL of 0.2. A SOLID 46 element representing the FRP strengthening system leads to better results than a SHELL 63 element does.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.25
no.6
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pp.442-450
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2020
A small-signal modeling approach for a three-level boost (TLB) converter and a design methodology for a double-loop controller are proposed in this study. Conventional modeling of TLB converters involves three state variables. Moreover, TLB converters have two operation modes depending on the duty ratio. Consequently, complex mathematical calculations are required for controller design. This study proposes a simple system modeling method that uses two state variables, unlike previous methods that require three state variables. Analysis shows that the transfer functions of the two operation modes can be expressed as identical equations. This condition means that the linear feedback controller can be applied to all operational ranges, that is, for full duty ratios. The design method for a double-loop controller using a PI controller is presented in step-by-step sequences. Simulation and experimental verifications are conducted to verify the effectiveness of the small-signal analysis and control system design.
Lim, Hyoung Jun;Choi, Hoil;Yoon, Sang-Jae;Lim, Sang Won;Choi, Chi-Hoon;Yun, Gun Jin
Composite Materials and Engineering
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v.3
no.3
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pp.221-239
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2021
This paper presents a multiscale modeling method for sheet molding compound (SMC) composites through a novel bundle packing reconstruction algorithm based on a micro-CT (Computed Tomography) image processing. Due to the complex flow pattern during the compression molding process, the SMC composites show a spatially varying orientation and overlapping of fiber bundles. Therefore, significant inhomogeneity and anisotropy are commonly observed and pose a tremendous challenge to predicting SMC composites' properties. For high-fidelity modeling of the SMC composites, the statistical distributions for the fiber orientation and local volume fraction are characterized from micro-CT images of real SMC composites. After that, a novel bundle packing reconstruction algorithm for a high-fidelity SMC model is proposed by considering the statistical distributions. A method for evaluating specimen level's strength and stiffness is also proposed from a set of high-fidelity SMC models. Finally, the proposed multiscale modeling methodology is experimentally validated through a tensile test.
Kang Nyeon Lee;Haein Lee;Jang Hyun Kim;Youngsang Kim;Seon Hong Lee
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.11
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pp.2966-2986
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2023
Climate change is a constant threat to human life, and it is important to understand the public perception of this issue. Previous studies examining climate change have been based on limited survey data. In this study, the authors used big data such as news articles and social media data, within which the authors selected specific keywords related to climate change. Using these natural language data, topic modeling was performed for discourse analysis regarding climate change based on various topics. In addition, before applying topic modeling, sentiment analysis was adjusted to discover the differences between discourses on climate change. Through this approach, discourses of positive and negative tendencies were classified. As a result, it was possible to identify the tendency of each document by extracting key words for the classified discourse. This study aims to prove that topic modeling is a useful methodology for exploring discourse on platforms with big data. Moreover, the reliability of the study was increased by performing topic modeling in consideration of objective indicators (i.e., coherence score, perplexity). Theoretically, based on the social amplification of risk framework (SARF), this study demonstrates that the diffusion of the agenda of climate change in public news media leads to personal anxiety and fear on social media.
Rail infrastructure manager and operators shall establish emergency response plans. Emergency Response Planning Activities expanded coincidence events should be modeled. Identify the emergency response organization for the purpose of knowledge is required. In other words, control concepts and skills needed core elements. Structured analysis & design technic methodology is Compared with other modeling techniques through a simple graphical model is visualized. The information contained in a model real problems that considering the state of the system activities, so that knowledge acquired in situations where the modeling becomes possible. In this paper, using structured analysis techniques, infrastructure deployment model of the proposed features. In addition to emergency response planning in the 1960s in Germany, Karl Petrie (Carl Petri) devised various means of modeling the situation presents a Petri net model.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.15
no.4
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pp.271-278
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2010
Weapon systems for future war require operating various war scenarios that are getting complex. Similarly, modeling and simulation technique is getting attention to acquire more effective weapon systems. Several S/W tools exist for simulating small scale engagements which depict a kind of war. However, it is very hard to model combat objects more systematic, and reuse them. To overcome these difficulties, this paper presents a modeling methodology for simulating small scale engagement using the DEVS-formalism. In this paper, we systematically classified and defined combat objects, likewise, explain a framework for a small scale combat simulation.
This paper proposes a numerical methodology for capturing the complete curve of a pressuremeter test including initial or disturbed parts and loops through a stiffness-based approach adopted in three dimensional finite difference code, FLAC3D. In order to enable this, a new hyperbolic model was used to replace the conventional linear elastic model prior to peak strength of Mohr-Coulomb soil model and update or degradation of shear modulus was considered. Presented modeling approach and implemented constitutive model are impressively successful. It leads to obtain the whole set of parameters for characterizing sands and seems promising for modeling the most of geotechnical structures.
To obtain realistic performance measures for wireless networks, one should consider changes in performance due to failure related behavior. In performability analysis, simultaneous consideration is given to both pure performance and performance with failure measures. SRN is an extension of stochastic Petri nets and provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, a new methodology to model and analyze performability based on stochastic reward nets (SRN) is presented. Composite performance and availability SRN models for wireless handoff schemes are developed and then these models are decomposed hierarchically. The SRN models can yield measures of interest such as blocking and dropping probabilities. These measures are expressed in terms of the expected values of reward rate functions for SRNs. Numerical results show the accuracy of the hierarchical model. The key contribution of this paper constitutes the Petri nets modeling techniques instead of complicate numerical analysis of Markov chains and easy way of performance analysis for channel allocation under SRN reward concepts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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