A new concept of reduced quasi-dimensional combustion model for a direct injection diesel engine is developed based on the previously developed quasi-dimensional multi-zone model to improve the computational efficiency. In the reduced model, spray penetration and air entrainment are calculated for a number of zones within the spray while three zones with aggregated spray zone concept are used for the calculation of spray combustion and emission formation processes. It is also assumed that liquid phase fuel appears only near the nozzle exit during the breakup period and that spray vaporization is immediate in order to reduce the computational time. Validation of the reduced model with experimental data demonstrated that the new model can predict engine performance and NO and soot emissions reasonably well compared to the original model. With the new concept of reduced model, computational efficiency is significantly improved as much as 200 times compared to the original model.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.1
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pp.137-147
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2013
It is essential to understand the hydraulic characteristics of rivers for increasing flood-control capacity and operating hydraulic structures efficiently. Multi-dimensional models can be the proper measures to obtain the detailed information on the hydraulic characteristics of rivers. But huge amount of data and time-consuming work have been the obstacle for applying multi-dimensional models. In this study, simulation technique with multi-dimensional model(EFDC), coupled with COSFIM and FLDWAV, has been developed and applied to the real river system for verification. Developed technique can offers spatial and grid unit information as well as line and section unit information from 1-D modeling. It is considered that the coupling simulation technique can provide useful hydraulic information for river management and treatment.
The objective data and subjective data correlated in order to rate sound quality of loudspeaker system and these data were analyzed by the Factor Analysis and Multi-Dimensioinal Scaling. The dimensions yielded Factor Analysis were interpreted as "Contrast", "Metallic", "Rich", "Present" and their relation to physical variables were explored by studying the positions of loudspeaker systems in the respective dimension. When the subjective similarity degree of loudspeaker systems was compared with the objective similarity degree of loudspeaker systems by Multi-Dimensional Scaling, the similarity degree of sound pressure response in the listening room closely coincided with the subjective similarity degree regardless of sound source. This result implies the necessity of measurements taken not only in an anechoic room but also in a listening room in order to rate sound quality of loudspeaker systems.
Punctuality is one of the key performance indicators of the airline industry and an important service differentiator especially for valuable customers. In addition, improvement on time performance can help achieve cost saving, i.e. the cost of airline report, which could range from 0.6% to 2.9% of their operating revenues. Therefore efficient management of punctuality is crucial for the industry. This study overcomes the limitations of existing analyses on punctuality and develops a multi-dimensional model for airport punctuality analysis. In addition to analysis of airport punctuality, visual analysis is also proposed in the study. Data was collected from actual flight data of Incheon International Airport. Using the new visual analysis method, the study discovered the pattern of the punctuality that has never studied before.
In this study, a practical holographic interferometric tomography system, which is instantaneous and non-contact for measuring three dimensional flow field, was developed. The system consists of holographic recording/reconstruction system, fringe analysis code and computational tomography code and it is developed with Gill environment for general users. The developed system was applied to three-dimensional natural convection from a discrete flush-mounted circular heat source on the bottom of a cubic enclosure. The heat source was located at the off-center of the bottom plate so that three-dimensional temperature field can be achieved. A set of multi-directional holographic interferograms was recorded by employing a double-reference beam, double-exposure holographic technique. Optical pathlength data were extracted from the recorded interferometric data and finally three dimensional temperature field inside the cube was reconstructed.
The technology of Three-dimensional human posture estimation is used in sports, motion recognition, and special effects of video media. Among various methods for this, multi-view 3D human pose estimation is essential for precise estimation even in complex real-world environments. But Existing models for multi-view 3D human posture estimation have the disadvantage of high order of time complexity as they use 3D feature maps. This paper proposes a method to extend an existing monocular viewpoint multi-frame model based on Transformer with lower time complexity to 3D human posture estimation for multi-viewpoints. To expand to multi-viewpoints our proposed method first generates an 8-dimensional joint coordinate that connects 2-dimensional joint coordinates for 17 joints at 4-vieiwpoints acquired using the 2-dimensional human posture detector, CPN(Cascaded Pyramid Network). This paper then converts them into 17×32 data with patch embedding, and enters the data into a transformer model, finally. Consequently, the MLP(Multi-Layer Perceptron) block that outputs the 3D-human posture simultaneously updates the 3D human posture estimation for 4-viewpoints at every iteration. Compared to Zheng[5]'s method the number of model parameters of the proposed method was 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error) was reduced by 20.6 mm (43.8%) and the average learning time per epoch was more than 20 times faster.
The hydrodynamic interaction characteristics between multiple floating bodies of semisubmersible type are examined to present the basic data for the design of huge offshore structures supported by a large number of the floating bodies in multi-directional irregular waves. The numerical approach is based on a combination of a three-dimensional source distribution method, the wave interaction theory and the spectral analysis method. The effects of wave directionality on the wave exciting forces acting on multiple floating bodies in multi-directional irregular waves also have been pointed out.
Recently, the importance of counseling is increasing due to the Corona Blue caused by COVID-19. Also, with the increase of non-face-to-face services, researches on chatbots that have changed the counseling media are being actively conducted. In non-face-to-face counseling through chatbot, it is most important to accurately understand the client's emotions. However, since there is a limit to recognizing emotions only in sentences written by the client, it is necessary to recognize the dimensional emotions embedded in the sentences for more accurate emotion recognition. Therefore, in this paper, the vector and sentence VAD (Valence, Arousal, Dominance) generated by learning the Word2Vec model after correcting the original data according to the characteristics of the data are learned using a deep learning algorithm to learn the multi-dimensional We propose an emotion recognition model. As a result of comparing three deep learning models as a method to verify the usefulness of the proposed model, R-squared showed the best performance with 0.8484 when the attention model is used.
Processing a large amount of data becomes more important than ever. Particularly, the information queries which require multi-dimensional record scan can be efficiently implemented with SIMD instruction sets. In this article, we present a SIMD record scan technique which employs row-based scanning. Our technique is different from existing SIMD techniques for predicate processes and aggregate operations. Those techniques apply SIMD instructions to the attributes in the same column of the database, exploiting the column-based record organization of the in-memory database systems. Whereas, our SIMD technique is useful for multi-dimensional record scanning. As the sizes of registers and the memory become larger, our row-based SIMD scan can have bigger impact on the performance. Moreover, since our technique is orthogonal to the parallelization techniques for multi-core processors, it can be applied to both uni-processors and multi-core processors without too many changes in the software architectures.
A multi-dimensional thermal-hydraulic system analysis code, MARS 1.3.1, has been developed in order to have the realistic analysis capability of two-phase thermal-hydraulic transients for pressurized water reactor (PWR) plants. As the backbones for the MARS code, the RELAP5/MOD3.2.1.2 and COBRA-TF codes were adopted in order to take advantages of the very general, versatile features of RELAP5 and the realistic three-dimensional hydrodynamic module of COBRA-TF. In the MARS code, all the functional modules of the two codes were unified into a single code first. Then, the source codes were converted into the standard Fortran 90, and then they were restructured using a modular data structure based on "derived type variables" and a new "dynamic memory allocation" scheme. In addition, the Windows features were implemented to improve user friendliness. This paper presents the developmental work of the MARS version 1.3.1 including the hydrodynamic model unification, the heat structure coupling, the code restructuring and modernization, and their verifications.their verifications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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