The intent of this study is to develop an efficient calculation method which can be used to analyze the heterogeneous time-dependent reactor problems. By using the nodal theory one can not only reduce the calculational efforts, but accurately determine the group dependent flux densities averaged over the entire homogeneous nodes. This method uses correction factors(called“discontinuity factors”) in a rigorous manner to obtain the relationship between the node-averaged flux and the surface-averaged fluxes and currents. The discontinuity factors are calculated from the node-averaged fluxes, diffusion coefficients, and the discontinuity factors of the previous time step. The test results for two benchmark problems demonstrate the accuracy and efficiency of the method developed for the transient application in which assembly-size nodes can be used.
This study aims at developing and applying a hybrid model to the wind power prediction (WPP). The hybrid model for a very-short-term WPP (VSTWPP) is achieved through analytical data, multiple linear regressions and least square methods (MLR&LS). The data used in our hybrid model are based on the historical records of wind power from an offshore region. In this model, the WPP is achieved in four steps: 1) transforming historical data into ratios; 2) predicting the wind power using the ratios; 3) predicting rectification ratios by the total wind power; 4) predicting the wind power using the proposed rectification method. The proposed method includes one-step and multi-step predictions. The WPP is tested by applying different models, such as the autoregressive moving average (ARMA), support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN). The results of all these models confirmed the validity of the proposed hybrid model in terms of error as well as its effectiveness. Furthermore, forecasting errors are compared to depict a highly variable WPP, and the correlations between the actual and predicted wind powers are shown. Simulations are carried out to definitely prove the feasibility and excellent performance of the proposed method for the VSTWPP versus that of the SVM, ANN and ARMA models.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.4
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pp.1579-1602
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2020
In the design of production system, buffer capacity allocation is a major step. Through polymorphism analysis of production capacity and production capability, this paper investigates a buffer allocation optimization problem aiming at the multi-stage production line including unreliable machines, which is concerned with maximizing the system theoretical production rate and minimizing the system state entropy for a certain amount of buffers simultaneously. Stochastic process analysis is employed to establish Markov models for repairable modular machines. Considering the complex structure, an improved vector UGF (Universal Generating Function) technique and composition operators are introduced to construct the system model. Then the measures to assess the system's multi-state reliability and structural complexity are given. Based on system theoretical production rate and system state entropy, mathematical model for buffer capacity optimization is built and optimized by a specific genetic algorithm. The feasibility and effectiveness of the proposed method is verified by an application of an engine head production line.
Kim, Bum-Ho;Lee, Hyun-Woo;Lee, Eun-Joo;Lee, Soo-Hong
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2006.11a
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pp.19-20
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2006
Two methods that can reduce reflectance in solar cells are surface texturing and anti-reflection coating. Wet chemical etching is a typical method that surface texturing of multi-crystalline silicon. Wet chemical etching methods are the acid texturization of saw damage on the surface of multi-crystalline silicon or double-step chemical etching after KOH saw damage removal too. These methods of surface texturing are realized by chemical etching in acid solutions HF-$HNO_3$-$H_2O$. In this solutions we can reduce reflectance spectra by simple process etching of multi-crystalline silicon surface. We have obtained reflectance of 27.19% m 400~1100nm from acidic chemical etching after KOH saw damage removal. This result is about 7% less than just saw damage removal substrate. The surface morphology observed by microscope and scanning electron microscopy (SEM).
Kim, Kwan-Woo;Kim, Yi-Tae;Kim, Wan-Jong;Cho, Hae-Yong
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.32
no.4
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pp.585-595
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2008
Process design of multi-stage forging for a bolt with nonaxisymmetric washer cam has been studied by using finite element method. For shape complexity of the bolt, it is impossible to manufacture in a single stage forging. To design multi-stage forging for the bolt the forging load and fiber flow of each step have been analyzed by using commercial finite element code DEFORM-3D. Simulated results have been compared with experimental ones. Multi-stage forging process has been designed with four stages. The workpiece should be eccentric shape until third forging stage. And then bolt head and washer of eccentrical shape is created in last stage. As a results, It was predicted that shape of product would be good and effective strain would be uniformly distributed in the product. Also, it was predicted whether defects would exist or not by reviewing the fiber flow.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.12
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pp.127-137
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2009
A practical algorithm of generating most probable states in decreasing order of probability of the network system state is suggested for approximating the performance of multi-mode network system using algebraic structure of the system states. Most complex system having network structure with multi-mode unit state is difficult to evaluate the performance or reliability due to exponentially increasing size of state space. Hence not an exact computing method but an approximated one is reasonable approach to solve the problem. To achieve the goal we should enumerate the network system states in order as a pre-processing step. In this paper, we suggest an improved algorithm of generating most probable multi-mode states to get the ordered system states efficiently. The method is compared with the previous algorithms in respective to memory requirement and empirical computing time. From the experiment proposed method has some advantages with regard to the criterion of algorithm performance. We investigate the advantages and disadvantage by illustrating experiment examples.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.12
no.2
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pp.123-130
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2004
The automobile suspension system is composed of parts that affect performances of a vehicle such as ride quality, handling characteristics, straight performance and steering effort, etc. Moreover, by using the finite element analysis the cost for the initial design step can be decreased. In the design of a suspension system, usually system vibration and structural rigidity must be considered simultaneously to satisfy dynamic and static requirements simultaneously. In this paper, we consider the weight reduction and the increase of the first eigen-frequency of a suspension part, the upper control arm, especially using topology optimization and size optimization. Firstly, we obtain the initial design to maximize the first eigen-frequency using topology optimization. Then, we apply the multi-objective parameter optimization method to satisfy both the weight reduction and the increase of the first eigen-frequency. The design variables are varying during the optimization process for the multi-objective. Therefore, we can obtain the deterministic values of the design variables not only to satisfy the terms of variation limits but also to optimize the two design objectives at the same time. Finally, we have executed reliability based optimal design on the upper control arm using the Monte-Carlo method with importance sampling method for the optimal design result with 98% reliability.
In this study, response surface method (RSM), back propagation neural network (BPNN), and genetic algorithm (GA) were used for modeling and multi-objective optimization of the parameters of AA5052-H32 in incremental sheet forming (ISF). The goal of optimization is to determine the maximum forming angle and minimum surface roughness, while varying the production process parameters, such as tool diameter, tool spindle speed, step depth, and tool feed rate. A Box-Behnken experimental design (BBD) was used to develop an RSM model and BPNN model to model the variations in the forming angle and surface roughness based on variations in process parameters. Subsequently, the RSM model was used as the fitness function for multi-objective optimization of the ISF process the GA. The results showed that RSM and BPNN can be effectively used to control the forming angle and surface roughness. The optimized Pareto front produced by the GA can be utilized as a rational design guide for practical applications of AA5052 in the ISF process
Recently, Internet users have an interest about Social Media Service in Web2.0 environment. We suggest the orchestra service as social media service to meet user satisfactions in changed web environment. We accept a concept of the MMMD (Multiple Media Multiple Devices). In other words, Internet users listen to the music not only one device but multiple devices. Each one of multiple devices can play a sound source under earmark instruments for providing users with actual feeling like an orchestra. To meet the purpose, we define 3 steps. First, we separate the sound source based on instrument information. Second, we exact the suitable sound source for play orchestra. In final step, the sound source transmits to each suitable playing device. We named the 3 step for AET process. Beside we suggest synchronization method using rest point in the MIDI file for control sound sources. Using the AET process and synchronization method we provide the orchestra service for meet user's satisfactions to users.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.21
no.3
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pp.281-285
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2008
Eigenvalue reduction schemes approximate the lower eigenmodes that represent the global behavior of the structures. In the previous study, we proposed a two-level condensation scheme (TLCS) for the construction of a reduced system. And we have improved previous TLCS with combination of the iterated improved reduced system method (IIRS) to increase accuracy of the higher modes intermediate range. In this study, we apply previous improved TLCS to multi-level sub-structuring scheme. In the first step, the global system is recursively partitioned into a hierarchy of sub-domain. In second step, each uncoupled sub-domain is condensed by the improved TLCS. After assembly process of each reduced sub-eigenvalue problem, eigen-solution is calculated by Lanczos method (ARPACK). Finally, Numerical examples demonstrate performance of proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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