Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.9
s.240
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pp.1243-1252
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2005
A current trend of design methodologies is to make engineers objectify or automate the decision-making process. Numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, the Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. To obtain the target performance with the maximum robustness is the main functional requirement of a mechanical system. In this research, a design procedure for global robust optimization is developed based on the kriging and global optimization approaches. The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the function. Robustness is determined by the DACE model to reduce real function calculations. The simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to determine the global robust design of a surrogated model. As the postprocess, the first order second-moment approximation method is applied to refine the robust optimum. The mathematical problems and the MEMS design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
Closo-carborane has been considered as an efficient boron-carrier for boron neutron capture therapy (BNCT) and an attractive surrogate of lipophilic phenyl or cyclohexyl ring in drug design. Despite a great number of carborane-containing ligands have been synthesized and evaluated, molecular modeling studies of carborane ligands with macromolecules have been rarely reported. We herein describe a facile docking and scoring-function strategy of 16 carborane ligands with an estrogen receptor by using the commercial Gaussian, Chem3D Pro and Discovery Studio (DS) computational programs. Docked poses of the carborane ligands in silico exhibited similar binding modes to that of the crystal ligand in the active site of estrogen receptor. Score analysis of the best docked pose for each ligand indicated that the Ligscore1 and the Dockscore have a moderate correlation with in vitro biological activity. This is the first report on the scoring-correlation studies of carborane ligands with macromolecules. The integrated Gaussian-DS approach has a potential application for virtual screening, De novo design, and optimization of carborane ligands in medicinal chemistry.
This study introduces a method for estimating Aerosol Optical Depth (AOD) using Broadband Aerosol Optical Depth (BAOD) derived from direct normal irradiance and meteorological factors observed between 2016 and 2017. Through correlation analyses between BAOD and atmospheric components such as Rayleigh scattering, water vapor, and tropospheric nitrogen dioxide, significant relationships were identified, enabling accurate AOD estimation. The methodology demonstrated high correlation coefficients and low Root Mean Square Errors (RMSE) compared to actual AOD500 measurements, indicating that the attenuation effects of water vapor and the direct impact of tropospheric nitrogen dioxide concentration are crucial for precise aerosol optical depth estimation. The application of BAOD for estimating AOD500 across various time scales-hourly, daily, and monthly-showed the approach's robustness in understanding aerosol distributions and their optical properties, with a high coefficient of determination (0.96) for monthly average AOD500 estimates. This study simplifies the aerosol monitoring process and enhances the accuracy and reliability of AOD estimations, offering valuable insights into aerosol research and its implications for climate modeling and air quality assessment. The findings underscore the viability of using BAOD as a surrogate for direct AOD500 measurements, presenting a promising avenue for more accessible and accurate aerosol monitoring practices, crucial for improving our understanding of aerosol dynamics and their environmental impacts.
One of the important applications in Enterprise Resource Planning(ERP) systems is the Manufacturing Resource Planning(MRPII) system using Bill of Material(BOM). The manufacturing resource planning determines the quantity and timing of the production or purchase of subassemblies and raw materials needed to support the Master Production Scheduling(MPS). The bill of material is the recipe, a list of the materials needed to make a product. This paper intends to suggest a component-based materials management system using Unified Modeling Language(UML), as an application system for automobile part industry. Applying component based materials management systems designed with UML methodology, we analyzed the workflow and the document on materials management process from production planning to inventory management, and implemented a prototype of efficient materials management system, as a surrogate of existing material requirement planning(MRPI) system. To produce many other assemblies for a automobile part firm, component parts are assembled into subassemblies that are joined to assemble the finished product. Through the system suggested in this study, the level of inventory has cut down and the cost of inventory management has decreased. Also, the development method using UML makes the analysis and design phase to shorten in implementation period of MRPII system. The implementation of materials management system using CBD shows the ease of use in software reuse and the interoperability with corporate Internal information system. The result of applying object-oriented CBD technique is to minimize the risk of life cycle and facilitate the reuse of software as mentioned to limitation of information engineering methodology.
Emissions inputs for use in air quality modeling of Korea were generated with the emissions inventory data from the National Institute of Environmental Research (NIER), maintained under the Clean Air Policy Support System (CAPSS) database. Source Classification Codes (SCC) in the Korea emissions inventory were adapted to use with the U.S. EPA's Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE) by finding the best-matching SMOKE default SCCs for the chemical speciation and temporal allocation. A set of 19 surrogate spatial allocation factors for South Korea were developed utilizing the Multi-scale Integrated Modeling System (MIMS) Spatial Allocator and Korean GIS databases. The mobile and area source emissions data, after temporal allocation, show typical sinusoidal diurnal variations with high peaks during daytime, while point source emissions show weak diurnal variations. The model-ready emissions are speciated for the carbon bond version 4 (CB-4) chemical mechanism. Volatile organic carbon (VOC) emissions from painting related industries in area source category significantly contribute to TOL (Toluene) and XYL (Xylene) emissions. ETH (Ethylene) emissions are largely contributed from point industrial incineration facilities and various mobile sources. On the other hand, a large portion of OLE (Olefin) emissions are speciated from mobile sources in addition to those contributed by the polypropylene industry in point source. It was found that FORM (Formaldehyde) is mostly emitted from petroleum industry and heavy duty diesel vehicles. Chemical speciation of PM2.5 emissions shows that PEC (primary fine elemental carbon) and POA (primary fine organic aerosol) are the most abundant species from diesel and gasoline vehicles. To reduce uncertainties in processing the Korea emission inventory due to the mapping of Korean SCCs to those of U.S., it would be practical to develop and use domestic source profiles for the top 10 SCCs for area and point sources and top 5 SCCs for on-road mobile sources when VOC emissions from the sources are more than 90% of the total.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.9
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pp.709-719
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2021
Recent progress in analysis and flight simulation methods enables wider use of a virtual certification and reduces number of certification flight tests. Aerodynamic database (AeroDB) is one of the most important components for the flight simulation. It is composed of aerodynamic coefficients at a range of flight conditions and control deflections. This paper proposes and efficient method for construction of AeroDB that combines Gaussian Process based Variable Fidelity Modeling with adaptive sampling algorithm. A case study of virtual certification of a F-16 fighter is presented. Four AeroDB were constructed using different number and distribution of high-fidelity data points. The constructed database is then used to simulate gliding, short pitch, and roll response. Compliance with certification regulations is then checked. The case study demonstrates that the proposed method can significantly reduce number of high-fidelity data points while maintaining high accuracy of the simulation.
Monitoring river microplastics is a challenging task since it is a time-consuming and high-cost process. The use of a physical model to have a better understanding of river microplastics' behaviors can complement the challenging monitoring process. However, there have been very limited studies on modeling river microplastics. In this study, therefore, we evaluated the applicability of one commonly used river water quality model, i.e., the Water Quality Analysis Simulation Program (WASP), in simulating the microplastic concentration in the river environment. We simulated the microplastic concentration in the Anyangcheon stream using the WASP's biochemical oxygen demand (BOD) and suspended solid (SS) variables as possible surrogate variables for the microplastics. Simulation analyses indicate that the SS state variable performs better than the BOD state variable to mimic the observed concentrations of microplastics. This is because of the characteristics of each water quality parameter; the BOD variable, a biochemical indicator, is inappropriate for modeling the behaviors of microplastics, which have generally constant biochemical features. In contrast, the SS variable, which has similar physical behaviors, followed the observed patterns of the microplastic concentrations well. To build a more advanced and accurate model for simulating the microplastic concentration, comprehensive and long-term monitoring studies of the river microplastics under different environmental conditions are needed, and the unit of microplastic concentration should be carefully addressed before its modeling application.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.29
no.1
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pp.385-390
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2005
LMTT (Linear Motor-based Transfer Techn-ology) is a horizontal transfer system for the yard automation, which has been proposed to take the place of AGV (Automated Guided Vehicle) in the maritime container terminal. The system is based on PLMSL (Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that consists of stator modules on the rail and shuttle car. It is desirable to reduce the weight of LMTT in order to control the electronic devices with minimum energy. In this research, the DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the structural responses. Then, the GRG(Generalized Reduced Gradient) method built in Excel is adopted to determine the optimum. The objective function is set up as weight. On the contrary, the design variables are considered as transverse, longitudinal and wheel beam's thicknesses, and the constraints are the maximum stresses generated by four loading conditions.
This paper proposes a sampling-based sensitivity method for dealing with electromagnetic coupled design problems effectively. The black-box modeling technique is basically applied to obtain an optimum regardless of how strong the electromagnetic, thermal and structural analyses are coupled with each other. To achieve this, Kriging surrogate models are produced in a hyper-cubic local window with the center of a current design point. Then design sensitivity values are extracted from the differentiation of basis functions which consist of the models. The proposed method falls under a hybrid optimization method which takes advantages of the sampling-based and the sensitivity-based methods. Owing to the aforementioned feature, the method can be applied even to electromagnetic problems of which the material properties are strongly coupled with thermal or structural outputs. To examine the accuracy and validity of the proposed method, a strongly nonlinear mathematical example and a coil design problem for local induction heating are tested.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.7
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pp.89-96
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2006
The combustion temperature in gas generator should be kept below around 1,000K to avoid any possible thermal damages to turbine blade by adopting either fuel rich or oxidizer rich combustion. Thus, non-equilibrium chemical reaction dominates in the gas generator. Meanwhile, Kerosene is a compounded fuel mixed with various types of hydrocarbon elements and difficult to model the chemical kinetics. This study focus to model the non-equilibrium chemical reaction of kerosene/LOX with detailed kinetics developed by Dagaut using PSR(Perfectly stirred reactor) assumption. Also, droplet evaporation time is taken into account by calculating for the residence time of droplet and by decoupling reaction temperature from the reactor temperature. In Dagaut’s surrogate model for kerosene, chemical kinetics of kerosene consists of 1592 reaction steps with 207 chemical species. The comparison of calculation results with experimental data could provide very reliable and accurate numbers in the prediction of combustion gas temperature, species fraction and other gas properties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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