Stockmayer 분자 모델을 도입하여 linear spheroidal 형태의 $C_2H_4$ 기체분자를 사중극자 (quadrupole)분자로 단순화하여 $C_2H_4$ 기체의 동경분포함수 (radial distribution function)를 계산하였다. 또한 이렇게 얻어진 동경분포함수의 신뢰도를 조사하기 위해 여러 온도에서의 밀도 변화에 따른 $C_2H_4$ 기체의 압력을 계산하여 문헌에 알려진 실험치와 비교하였다. 계산에 사용된 온도는 50,100, 그리고 $150^{\circ}C$ 이었으며 조사된 밀도의 범위에 최대 약 $0.02/{\AA}^3$ (최대 압력 = 1500 atm)까지이다. 동경분포함수는 Baker와 Henderson의 섭동이론을 응용하여 Yoon, Hacura, 그리고 Baglin (YHB)에 의해 얻어진 동경분포함수의 형식을 사용하여 컴퓨터로 계산 하였으며 계산 결과는 최대 ${\pm}5%$의 오차범위내에서 실험치와 일치하였다. 이는 YHB 동경분포함수를 사용하여 압력과 같은 밀도변화에 민감한 각종 물리량을 충분히 정확하게 예측할 수 있다는 것을 나타낸다.
Radial Basis Function (RBF) networks is known as efficient method in classification problems and function approximation. The basis function of RBF networks is usual adopted normal distribution like the Gaussian function. The output of the Gaussian function has the maximum at the center and decrease as increase the distance from the center. For learning of neural network, the method treating the limited area of input space is sometimes more useful than the method treating the whole of input space. The q-normal distribution is the set of probability density function include the Gaussian function. In this paper, we introduce the RBF networks with the basis function of q-normal distribution and actually approximate a function using the RBF networks.
Temperature distribution of high pressure mercury lamp has been mesured as a function of time using spectroscopic method. Sampling signal which is synchronized by lamp voltage was used to mesure temporal line intensity at each radius. To obtain radial temprature distribution, the mesured intensity was transformed into radial line intensity by Abel's formula. Absolute temperature profile was calculater from relative intensities of spectral lines as a function of line and tube radius. The temperature profile is very similar to the electrical tube current profile.
Electrohydrodynamic Atomization 급냉응고장치를 이용하여 고순도 실리콘 미세분말을 제조하여 투과전자현미경으로 미세조직과 그 응고상을 조사한 결과 직경이 60nm 이하인 분말에서 비장질상이 발견되었다. 비정질 실리콘의 원자구조를 분석하기 위하여 비정질 분말에서 얻은 전자회절 데이타를 이용하여 radial distribution function을 계산하여 해석한 결과, 실리콘의 결정구조인 다이아몬드 입방격자에서 발견되는 기본적 정사면체 배열이 비정질 실리콘의 2번째 근접원자간 거기까지 유지됨을 알 수 있었으며 이로부터 비정질 실리\ulcorner이 단범위 규칙성을 갖는 tetrahedrally coordinated random network 원자배열로 이루어짐을 알았다.
This paper presents an efficient algorithm for determining the location, size and number of capacitors in unbalanced radial distribution system. The objective function formulated consists of two terms: cost for energy loss and cost related to capacitor purchase and capacitor installation. The cost function associated with capacitor placement is considered as step function due to banks of standard discrete capacities. Genetic algorithms(GA) are used to obtain the population is derived. The strings in each population consist of the bus number index and size of capacitors to be installed. In order to determine the number of capacitor placement, the length mutation operator is used. Its efficiency is proved through the application in unbalanced radial distribution systems made of 10 buses with 9 distribution lines and 25 buses with 24 distribution lines.
The entropies and chemical potentials of hard-sphere solutes solvated in hard-sphere solids were calculated by Monte Carlo method using the radial free-space distribution function. This method is based on calculating the entropy by comparing the free volume of a molecule with that of an ideal gas, and is applicable even when the size of solute is very large and the solvent is a solid. When the diameter of hard-sphere solute is small the solute molecule behaves as like as a fluid in solid structures, but when the diameter of solute becomes large, a fluid-to-solid phase transition takes place. The fluid-to-solid phase transition occurs at the region of the smaller size of solute with the more increase of solvent density. The least square fit values of analytical form of the radial free-space distribution functions of solute molecules are presented for future uses.
본 연구는 크기가 다른 두 종류의 입자를 가진 비(非)콜로이드성 현탁액의 평균 침강 속도를 예측하는 수치적 방법을 제공한다. 이 방법은 무수히 많은 입자들이 유체에 불규칙적으로 분포된 현탁액 시스템의 유체 속도, 온도 등의 물리량을 앙상블 평균의 개념을 사용해서 표현하는 유효 매체 이론에 기초한다. 본 연구에서는 Acrivos와 Chang[1]이 단일(單一) 입도 현탁액에 대해 제안한 모델을 이중(二重) 입도 현탁액에 응용한다. 구체적으로 방사 분포 함수(radial distribution function)에 대한 계산과 stream function을 이용하여 침강 속도를 계산하고 그 결과를 Davis와 Birdsell[2]과 Cheung 등[3]의 실험 결과와 비교하였다. 그 결과 본 연구의 모델에 의한 예측이 실험 결과와 일치하는 것으로 나타났다.
This paper presents an optimization method which determines locations and size of capacitors simultaneously while minimizing power losses and improving voltage profile in radial distribution systems. Especially, the cost function associated with capacitor placement is considered as step function due to banks of standard discrete capacities. Genetic algorithms(GA) are used to obtain efficiently the solution of the cost function associated with capacitors which is non-continuous and non-differentiable function. The strings in GA consist of the node number index and size of capacitors to be installed. The length mutation operator, which is able to change the length of strings in each generation, is used. The proposed method which determines locations and size of capacitors simultaneously can reduce power losses and improve' voltage profile with capacitors of minimum size. Its efficiency is proved through the application in radial distribution systems.
Classical molecular dynamics (MD) simulations using a scaled OSS2 potential originally derived from ab initio calculations are used to study the radial distribution functions of water. The original OSS2 water potential is shown to represent a glassy or an ice at ambient temperature, but the diffusion coefficient increases on increasing the temperature of the system or decreasing the density. This suggests scaling the OSS2 potential. The O-O, O-H, and H-H radial distribution functions and the corresponding coordination numbers for the scaled OSS2 potential, obtained by MD simulation, are in good agreement with the experiment results and calculations for the SPC/E water potential over a range of temperatures.
In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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