In this study, the analytic investigation of the unsteady flow in the intake and exhaust pipes has been carried out using the method of characteristics in one direction to predict volumetric efficiency. Based on the calculated volumetric efficiency, three zone predictive analysis using Wiebe function was applied to predict the engine performance and the results were compared with experiment. Mixture in the cylinder is subdivided into three zones during combustion process in this analysis; adiabatic core zone, thermal boundary layer zone and unburned zone. In each zone, pressure, temperature and gas composition have been calculated. In conclusion, it is possible to take account of the intake and exhaust pipe tuning effect in predicting the engine performance, by the analytic solution of the unsteady flow in the pipes, and comparison of prediction with experimental results shows a good agreement on the pressure variation in the intake and exhaust pipes which has a direct influence on the volumetric efficiency and performance of the engine.
During human-computer interaction(HCI), people typically send inputs to computers through electromechanical pointing devices. Many applied studies have therefore evaluated cursor-positioning movements made with various pointing devices. Though there were so many studies about performance of various pointing devices, it was nearly impossible to compare device performance each other until the Fitts' law was applied. It does appear that Fitts' law may predict performance reasonably well for the one C-D gain level. But in varying C-D gain levels, Fitts' law could not predict movement time. This study investigated the effects of C-D gain in mouse movement time and suggested a revised Fitts' model including C-D gain as an independent variable. The revised Fitts' model may use to measure the performance of various devices in varying C-D gain levels.
The hydrologic performance characteristics of small hydro power(SHP) sites located in four major river systems have been studied. The model, which can predict flow duration characteristic of stream, was developed to analyze the variation of inflow caused from rainfall condition. And another model to predict hydrologic performance for SHP plants is established. Monthly inflow data measured at Andong dam for 32 years were analyzed. The predicted results from the developed models in this study showed that the data were in good agreement with measured results of long term inflow at Andong dam. The results from hydrologic performance analysis for SHP sites located on five major river systems based on the models developed in this study show that the specific design flowrate and specific output of SHP site have large difference between the river systems.
Despite of the laminar-turbulent transition region co-exist with fully turbulence region around the leading edge of an airfoil, still lots of researchers apply to fully turbulence models to predict aerodynamic characteristics. It is well known that fully turbulent model such as standard k-${\varepsilon}$ model couldn't predict the complex stall and the separation behavior on an airfoil accurately, it usually leads to over prediction of the aerodynamic characteristics such as lift and drag forces. So, we apply correlation based transition model to predict aerodynamic performance of the NREL (National Renewable Energy Laboratory) Phase IV wind turbine. And also, compare the computed results from transition model with experimental measurement and fully turbulence results. Results are presented for a range of wind speed, for a NREL Phase IV wind turbine rotor. Low speed shaft torque, power, root bending moment, aerodynamic coefficients of 2D airfoil and several flow field figures results included in this study. As a result, the low speed shaft torque predicted by transitional turbulence model is very good agree with the experimental measurement in whole operating conditions but fully turbulent model(k-${\varepsilon}$) over predict the shaft torque after 7m/s. Root bending moment is also good agreement between the prediction and experiments for most of the operating conditions, especially with the transition model.
The hybrid method using the extended finite element method (XFEM) and the forward Euler approach is widely employed to predict the fatigue life of plate structures. Due to the accuracy of the forward Euler approach is determined by a small step size, the performance of fatigue life prediction of the hybrid method is not agreeable. Instead the forward Euler approach, a prediction method using midpoint method and support vector regression (SVR) is presented to evaluate the stress intensity factors (SIFs) and the fatigue life. Firstly, the XFEM is employed to calculate the SIFs with given crack sizes. Then use the history of SIFs as a function of either number of fatigue life cycles or crack sizes within the current cycle to build a prediction model. Finally, according to the prediction model predict the SIFs at different crack sizes or different cycles. Three numerical cases composed by a homogeneous plate with edge crack, a composite plate with edge crack and center crack are introduced to verify the performance of the proposed method. The results show that the proposed method enables large step sizes without sacrificing accuracy. The method is expected to predict the fatigue life of complex structures.
Seo, Ho-Taek;Sohn, Suk-Whun;Jeong, Won-Sang;Seo, Jong-Tae;Lee, Sang-Keun
한국원자력학회:학술대회논문집
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한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(1)
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pp.425-432
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1996
Integrated performance test of Chemical and Volume Control System (CVCS) was successfully performed in 1994. However, an extensive effort to correct hardware and software problems in the letdown line was required mainly due to the lack of adequate simulation code to predict the test accurately. Although the LTC computer code was used during the YGN 3'||'&'||'4 NSSS design process, the code can not satisfactorily predict the test due to its insufficient letdown line modeling. This study developed a numerical model to simulate the letdown test by modifying the current LTC code, and then verified the model by comparing with the test data. The comparison shows that the modified LTC computer code can predict the transient behavior of letdown system tests very well. Especially, the model was verified to be able to predict the "Stiction" phenomena which caused instantaneous fluctuations in the letdown backpressure and flowrate. Therefore, it is concluded that the modified LTC computer code with the ability of calculating the "Stiction" phenomena wi11 be very useful for future plant desist and test predictions.predictions.
Interest rate spreads indicate the conditions of the economy and serve as an indicator of the recession. The purpose of this study is to predict Korea's interest rate spreads using US data with long-term continuity. To this end, 27 US economic data were used, and the entire data was reduced to 5 dimensions through principal component analysis to build a dataset necessary for prediction. In the prediction model of this study, three RNN models (BasicRNN, LSTM, and GRU) predict the US interest rate spread and use the predicted results in the SVR ensemble model to predict the Korean interest rate spread. The SVR ensemble model predicted Korea's interest rate spread as RMSE 0.0658, which showed more accurate predictive power than the general ensemble model predicted as RMSE 0.0905, and showed excellent performance in terms of tendency to respond to fluctuations. In addition, improved prediction performance was confirmed through period division according to policy changes. This study presented a new way to predict interest rates and yielded better results. We predict that if you use refined data that represents the global economic situation through follow-up studies, you will be able to show higher interest rate predictions and predict economic conditions in Korea as well as other countries.
Regression analysis (RA) can establish an explicit formula to predict the strength of High-Performance Concrete (HPC); however, the accuracy of the formula is poor. Back-Propagation Networks (BPNs) can establish a highly accurate model to predict the strength of HPC, but cannot generate an explicit formula. Genetic Operation Trees (GOTs) can establish an explicit formula to predict the strength of HPC that achieves a level of accuracy in between the two aforementioned approaches. Although GOT can produce an explicit formula but the formula is often too complicated so that unable to explain the substantial meaning of the formula. This study developed a Backward Pruning Technique (BPT) to simplify the complexity of GOT formula by replacing each variable of the tip node of operation tree with the median of the variable in the training dataset belonging to the node, and then pruning the node with the most accurate test dataset. Such pruning reduces formula complexity while maintaining the accuracy. 404 experimental datasets were used to compare accuracy and complexity of three model building techniques, RA, BPN and GOT. Results show that the pruned GOT can generate simple and accurate formula for predicting the strength of HPC.
Small hydropower resources for five major river systems have been studied. The model, which can predict flow duration characteristic of stream, was developed to analyze the variation of inflow caused from rainfall condition. And another model to predict hydrologic performance for small hydropower(SHP) plants is established. Monthly inflow data measured at Andong dam were analyzed. The predicted results from the developed models in this study showed that the data were in good agreement with measured results of long term inflow at Andong dam. It was found that the models developed in this study can be used to predict the available potential and technical potential of SHP sites effectively. Based on the models developed in this study, the hydrologic performance for small hydropower sites located in river systems have been analyzed. The results show that the hydrologic performance characteristics of SHP sites have some difference between the river systems. Especially, the specific design flowrate and specific output of SHP sites located on North Han river and Nakdong river systems have large difference compared with other river systems.
Small hydropower resources for five major river systems have been studied. The model, which can predict flow duration characteristic of stream, was developed to analyze the variation of inflow caused from rainfall condition. And another model to predict hydrologic performance for small hydropower(SHP) plants is established. Monthly inflow data measured at Andong dam were analyzed. The predicted results from the developed models in this study show that the data were in good agreement with measured results of long term inflow at Andong dam. It was found that the models developed in this study can be used to predict the available potential and technical potential of SHP sites effectively. Based on the models developed in this study, the hydrologic performance for small hydropower sites located in river systems have been analyzed. The results show that the hydrologic performance characteristics of SHP sites had some difference between the river systems. Especially, the specific design flow and specific output of SHP sites located on North Han river and Nakdong river systems had large difference compared with other river systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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