Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2005.05b
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pp.119-122
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2005
In this study, the design simulation for optimal wire batch around service line was made to improve the dielectric strength at the primary winding using Finite Element Method. The automatic convergence algorithm for finding of limit object value using loop circulation method was developed to make the optimal design simulator. The modulation method was suggested to make division time faster which was very important for full simulation efficiency. As a result, the simulation time was reduced and the optimal wire batch design was obtained.
This paper presents a TSMST (Theory - Simulation - Measurement - Simulation - Theory) method for power electronics laboratory. The method successfully integrates theory, simulation and measurement, thus enabling better integration of student's knowledge and better usage of inadequate number of laboratory hours. Students are attracted with relatively simple tasks to be solved and modern, but economical laboratory equipment. A significant part of the assignments can be made at home, thus lowering the pressure on students to finish the tasks on time. The proposed method is described on three basic examples explaining characteristic phases of the TSMST method.
In this paper, the efficient HW/SW co-simulation method which selects the ISA model dynamically is proposed. Because the ISA models with only fixed accuracy have been used in previous co-simulation environment, it may result in bad performance in speed or accuracy. In the proposed method, the cycle accurate ISA model is used in the case that the states of the detailed system are to be inspected. In other case, instruction-based model is executed in order to accelerate the simulation speed. The proposed dynamic model selection can be done by setting the conversion point in the application code before the simulation starts. The experiment on the embedded RISC processor have been performed, and its result shows that the proposed method is more efficient than the case of using fixed ISA model.
We start to develop a predictable technology for thermal-hydraulic performance of the RMWR core using an advanced numerical simulation technology. As a part of this technology development, we are developing the advanced interface tracking method to improve the conservation of volume of fluid. The present paper describes a part of the development of the twophase flow simulation code TPFIT with the advanced interface tracking method. The numerical results applied to large-scale water-vapor two-phase flow in tight lattice rod bundles are shown and compared with experimental results. In the results of numerical simulation, a tendency of the predicted void fraction distribution in horizontal plane agreed with the measured values obtained by the advanced neutron radiography technique including the bridge formation of the liquid at the position of adjacent fuel rods where an interval is the narrowest.
Simulation is generally used for the performance analysis and optimization of manufacturing systems. Therefore in this paper using the simulation techniques we obtain the information about the efficiency improvement and the optimization. Because simulation optimization method is subjected to the applied field and environment the general simulation optimization method does not exist. So we do not take the fixed optimization procedure but suggest the alternative one which is modified for applied field. This procedure supplies the optimized simulation information and helps improve the productivity of Geared-Motor assembly line. In order to optimize the manufacturing system we use two simulation languages, FACTOR/AIM and SLAMSYSTEM. The former gives the abundant output information. The latter gives the flexibility in simulation modeling.
The present contribution addresses the parallelization of advanced simulation methods for structural reliability analysis, which have recently been developed for large-scale structures with a high number of uncertain parameters. In particular, the Line Sampling method and the Subset Simulation method are considered. The proposed parallel algorithms exploit the parallelism associated with the possibility to simultaneously perform independent FE analyses. For the Line Sampling method a parallelization scheme is proposed both for the actual sampling process, and for the statistical gradient estimation method used to identify the so-called important direction of the Line Sampling scheme. Two parallelization strategies are investigated for the Subset Simulation method: the first one consists in the embarrassingly parallel advancement of distinct Markov chains; in this case the speedup is bounded by the number of chains advanced simultaneously. The second parallel Subset Simulation algorithm utilizes the concept of speculative computing. Speedup measurements in context with the FE model of a multistory building (24,000 DOFs) show the reduction of the wall-clock time to a very viable amount (<10 minutes for Line Sampling and ${\approx}$ 1 hour for Subset Simulation). The measurements, conducted on clusters of multi-core nodes, also indicate a strong sensitivity of the parallel performance to the load level of the nodes, in terms of the number of simultaneously used cores. This performance degradation is related to memory bottlenecks during the modal analysis required during each FE analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.8
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pp.3501-3518
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2020
The method of DNS data collection is one of the most important parts of DNS simulation. DNS data contains a lot of information. When it comes to analyzing the DNS security issues by simulation on the cyber range with customized features, we only need some of them, such as IP address, domain name information, etc. Therefore, the data we need are supposed to be light-weighted and easy to manipulate. Many researchers have designed different schemes to obtain their datasets, such as LDplayer and Thales system. However, existing solutions consume excessive computational resources, which are not necessary for DNS security simulation. In this paper, we propose a light-weighted active data collection method to prepare the datasets for DNS simulation on cyber range. We evaluate the performance of the method and prove that it can collect DNS data in a short time and store the collected data at a lower storage cost. In addition, we give two examples to illustrate how our method can be used in a variety of applications.
When an aircraft is taxiing, excitation force is applied according to the shape of the road surface. The sprung mass acceleration caused by the excitation of the road surface negatively affects the feeling of boarding. This paper addresses the verification process of the semi-active control method applied to improve the feeling of boarding. The Magneto-Rheological damper landing gear model is employed alongside the control method. It is a Oleo-Pneumatic damper filled with a fluid having the characteristics of increasing yield stress when subjected to a magnetic field. The control method involves verifying Skyhook Control Type2 developed by Skyhook control. The Sinozuka white noise model that considers runway characteristics was employed for the road surface in the simulation. The runway road surface obtained through this model has stochastic characteristics, so the dynamic characteristics were analyzed by applying Monte-Carlo simulation. A dynamic analysis was conducted by co-simulating the landing gear model made by RecurDyn and the control method designed by Simulink. Simulation results show that the Skyhook Control Type2 method has the best control effect in the low speed range compared to the passive type (without control) and skyhook control.
As a popular mathematical framework for modeling decision making, Markov decision process (MDP) has been widely used to solve problem in many engineering fields. MDP consists of a set of discrete states, a finite set of actions, and rewards received after reaching a new state by taking action from the previous state. The objective of MDP is to find an optimal policy, that is, to find the best action to be taken in each state to maximize the expected discounted reward of policy (EDR). In practice, MDP is typically unknown, so simulation-based policy improvement (SBPI), which improves a given base policy sequentially by selecting the best action in each state depending on rewards observed via simulation, can be a practical way to find the optimal policy. However, the efficiency of SBPI is still a concern since many simulation samples are required to precisely estimate EDR for each action in each state. In this paper, we propose a method to select the best action accurately in each state using a small number of simulation samples, thereby improving the efficiency of SBPI. The proposed method accumulates the simulation samples observed in the previous states, so it is possible to precisely estimate EDR even with a small number of samples in the current state. The results of comparative experiments on the existing method demonstrate that the proposed method can improve the efficiency of SBPI.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.10a
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pp.359-364
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2001
In this study, we try to improve the accuracy of QN-GPH by the help of simulation approach. We first establish an estimation method for GPH distributions with sufficient accuracy based on empirical distribution, and then perform a brief trial run to find appropriate empirical distributions. After getting GPH form of distributions, we continue the QN-GPH analytic steps and compute necessary performance measures. We apply the method to find sojourn time distributions in a 8-node queueing system and compare the results with the whole simulation and the original two-parametric approximation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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