위성의 상대운동 모델은 두 위성 사이의 상대적인 운동을 기술하며, 위성편대비행 연구의 기본이 된다. 이 연구에서는 선형 및 비선형 상대운동 모델들의 정확도를 산출하고 이를 비교 분석하였다. 우선 모델의 정확도를 나타내는 '모델링 오차 지수(Modeling Error Index)'를 정의하였다. 다양한 주위성 궤도의 이심률과 두 위성 사이의 거리에 대해 모델링 오차 지수를 계산하여, 여러 궤도환경에 따른 기존의 여러 가지 상대운동 모델들의 정확도를 산출하였다. 여러 가지 상대운동 방정식들의 모델링 오차 지수는 주위성의 이심률의 크기, J2 섭동 고려 여부, 위성들의 상대 거리의 크기에 따라 달라진다. 이 연구에서 사용한 상대운동 모델의 정확도는 편대비행 동역학모델의 오차를 나타내므로, 이 연구 결과를 이용해서 주어진 편대비행 임무에 알맞은 모델을 선택하는 것이 가능하다.
항공 SAR에서 고품질의 영상을 얻기 위해서는 영상 획득 구간에서 항공기의 요동을 정확히 측정하여야 한다. 특히 요동측정을 할 때 상대적 위치오차 및 불연속성 오차를 줄여야 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 합성 개구 레이더(SAR)에서 실시간으로 요동측정을 하는 매개변수 사전 오차 모델링 방법(P-PEM, Pre-Parametric Error Modeling)을 제안한다. P-PEM은 기존에 본 연구진에서 제안한 항법오차를 다항식으로 모델링하여 추정하는 매개변수 오차 모델링 기법(PEM, Parametric Error Modeling)에서 확장된 기법이다. PEM은 IMU에 의한 INS 오차를 짧은 시간 동안 다항식이라 가정하여 모델링하는 요동측정기법이다. 반면, P-PEM은 다항식 오차 모델의 계수를 미리 추정하고 영상촬영단계에서 사용한다. 시뮬레이션 결과, P-PEM을 적용하면 실시간으로 불연속성 오차를 제거한 요동측정이 가능함을 확인하였다.
In this study, for the application of observation errors to the Korean Integrated Model (KIM) to utilize the Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere & Climate-2 (COSMIC-2) new satellites, the observation errors were diagnosed based on the Desroziers method using the cost function in the process of variational data assimilation. We calculated observation errors for all observational species being utilized for KIM and compared with their relative values. The observation error of the calculated the Global Navigation Satellite System Radio Occultation (GNSS RO) was about six times smaller than that of other satellites. In order to balance with other satellites, we conducted two experiments in which the GNSS RO data expanded by about twice the observation error. The performance of the analysis field was significantly improved in the tropics, where the COSMIC-2 data are more available, and in the Southern Hemisphere, where the influence of GNSS RO data is significantly greater. In particular, the prediction performance of the Southern Hemisphere was improved by doubling the observation error in global region, rather than doubling the COSMIC-2 data only in areas with high density, which seems to have been balanced with other observations.
Relative power density distributions of the Kori Unit 1 pressurized water reactor are calculated by Monte Carlo modeling with the MCNP code. The Kori Unit 1 core is modeled on a three-dimensional representation of the one-eighth of the reactor in-vessel component with reflective boundaries at 0 and 45 degrees. The axial core model is based on half core symmetry and is divided into four axial segments. Fission reaction density in each rod is calculated by following 100 cycles with 5,000 test neutrons in each cycle after starling with a localized neutron source and ten noncontributing settle cycles. Relative assembly power distributions are calculated from fission reaction densities of rods in assembly. After 100 cycle calculations, the system converges to a k value of 1.00039 $\geq$ 0.00084. Relative assembly power distribution is nearly the same with that of the Kori Unit 1 FSAR. Applicability of the full-scope Monte Carlo simulation in the power distribution calculation is examined by the relative root moan square error of 2.159%.
Submetering electricity consumption data enables more detail input of end use components, such as lighting, plug, HVAC, and occupancy in building energy modeling. However, such an modeling efforts and results are rarely tried and published in terms of the estimation accuracy of electricity demand. In this research, actual submetering data obtained from a university building is analyzed and provided for building energy modeling practice. As alternative modeling cases, conventional modeling method (Case-1), using reference schedule per building usage, and main metering data based modeling method (Case-2) are established. Detail efforts are added to derive prototypical schedules from the metered data by introducing variability index. The simulation results revealed that Case-1 showed the largest error as we can expect. And Case-2 showed comparative error relative to Case-3 in terms of total electricity estimation. But Case-2 showed about two times larger error in CV (RMSE) in lighting energy demand due to lack of End Use consumption information.
Ozturk, Nurcan;Senturk, Hasan Basri;Gundogdu, Ali;Duran, Celal
Membrane and Water Treatment
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제9권5호
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pp.363-371
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2018
In this work, it was investigated the usability of artificial bee colony (ABC) and genetic algorithm (GA) in modeling adsorption of Co(II) onto drinking water treatment sludge (DWTS). DWTS, obtained as inevitable byproduct at the end of drinking water treatment stages, was used as an adsorbent without any physical or chemical pre-treatment in the adsorption experiments. Firstly, DWTS was characterized employing various analytical procedures such as elemental, FT-IR, SEM-EDS, XRD, XRF and TGA/DTA analysis. Then, adsorption experiments were carried out in a batch system and DWTS's Co(II) removal potential was modelled via ABC and GA methods considering the effects of certain experimental parameters (initial pH, contact time, initial Co(II) concentration, DWTS dosage) called as the input parameters. The accuracy of ABC and GA method was determined and these methods were applied to four different functions: quadratic, exponential, linear and power. Some statistical indices (sum square error, root mean square error, mean absolute error, average relative error, and determination coefficient) were used to evaluate the performance of these models. The ABC and GA method with quadratic forms obtained better prediction. As a result, it was shown ABC and GA can be used optimization of the regression function coefficients in modeling adsorption experiments.
In order to determine the rate of penetrability, water pressure test is used before the grouting. One of the parameters which have the highest effect is pressure. Mathematical modeling is used for the first time in this study to determine the optimum pressure. Thus, the joints that exist in the rock mass are simulated using cylindrical shell model. The joint surroundings are also modeled through Pasternak environment. In order to validate the modeling, pressure values obtained by the model were used in the sites of Seymareh and Aghbolagh dams and the relative error rates were measured considering the differences between calculated and actual pressures recorded in these operations. In water pressure test, in Seymareh dam, the error values were equal to 4.75, 3.93, 4.8 percent and in the Aghbolagh dam, were 22.43, 5.22, 2.6 percent and in grouting operation in Seymareh dam were equal to 9.09, 32.50, 21.98, 5.57, 29.61 percent and in the Aghbolagh dam were 2.96, 5.40, 4.32 percent. Due to differences in rheological properties of water and grout and based on the overall results, modeling in water pressure test is more accurate than grouting and this error in water pressure test is 7.28 percent and in grouting is 13.92 percent.
Quantitative understanding of a random error that is associated with Lagrangian particle dispersion modeling is a prerequisite for backward-in-time mode simulations. This study aims to quantify the random error of the WRF-FLEXPART model and suggest an optimum number of the Lagrangian particles for backward-in-time simulations over the Seoul metropolitan area. A series of backward-in-time simulations of the WRF-FLEXPART model has conducted at two receptor points by changing the number of Lagrangian particles and the relative error, as a quantitative indicator of random error, is analyzed to determine the optimum number of the release particles. The results show that in the Seoul metropolitan area a 1-day Lagrangian transport contributes 80~90% in residence time and ~100% in atmospheric enhancement of carbon monoxide. The relative errors in both the residence time and the atmospheric concentration enhancement are larger when the particles release in the daytime than in the nighttime, and in the inland area than in the coastal area. The sensitivity simulations reveal that the relative errors decrease with increasing the number of Lagrangian particles. The use of small number of Lagrangian particles caused significant random errors, which is attributed to the random number sampling process. For the particle number of 6000, the relative error in the atmospheric concentration enhancement is estimated as -6% ± 10% with reduction of computational time to 21% ± 7% on average. This study emphasizes the importance of quantitative analyses of the random errors in interpreting backward-in-time simulations of the WRF-FLEXPART model and in determining the number of Lagrangian particles as well.
Water pressure test operation is used before the grouting to determine the rate of penetrability, the necessity and estimations related to grouting, by the penetration of water into the borehole. One of the parameters which have the highest effect is pressure of water penetration since the application of excessive pressure causes the hydraulic fracture to occur in the rock mass, and on the other hand, it must not be so small that prevents from seeing mechanical weaknesses and the rate of permeability. Mathematical modeling is used for the first time in this study to determine the optimum pressure. Thus, the joints that exist in the rock mass are simulated using cylindrical shell model. The joint surroundings are also modeled through Pasternak environment. To obtain equations governing the joints and the surroundings, energy method is used accompanied by Hamilton principle and an analytical solution method is used to obtain the maximum pressure. In order to validate the modeling, the pressure values obtained by the model were used in the sites of Seymareh and Aghbolagh dams and the relative error rates were measured considering the differences between calculated and actual pressures. Modeling in the sections of Seymareh dam showed 4.75, 3.93, 4.8 percent error rates and in the sections of Aghbolagh dam it rendered the values of 22.43, 5.22, 2.6 percent. The results indicate that this modeling can be used to estimate the amount of pressure for hydraulic fracture in water pressure test, to predict it and to prevent it.
This paper presents numerical and experimental investigations on damage detection of mono-coupled multistory buildings using natural frequency as only diagnostic parameter. Frequency equation of a mono-coupled multistory building is first derived using the transfer matrix method. Closed-form sensitivity equation is established to relate the relative change in the stiffness of each story to the relative changes in the natural frequencies of the building. Damage detection is then performed using the sensitivity equation with its special features and minimizing the norm of an objective function with an inequality constraint. Numerical and experimental investigations are finally conducted on a mono-coupled 3-story building model as an application of the proposed algorithm, in which the influence of modeling error on the degree of accuracy of damage detection is discussed. A mono-coupled 10-story building is further used to examine the capability of the proposed algorithm against measurement noise and incomplete measured natural frequencies. The results obtained demonstrate that changes in story stiffness can be satisfactorily detected, located, and quantified if all sensitive natural frequencies to damaged stories are available. The proposed damage detection algorithm is not sensitive to measurement noise and modeling error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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