Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.4
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pp.127-134
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1995
The dynamic characteristics of a system can be critically influenced by system uncertainty, so the dynamic system must be analyzed stochastically in consideration of system uncertainty. This study presents a generalized stochastic model of dynamic system subjected to bot external and parametric nonstationary stochastic input. And this stochastic system is analyzed by a new stochastic process closure method and moment equation method. The first moment equation is numerically evaluated by Runge-Kutta method. But the second moment equation is founded to constitute an infinite coupled set of differential equations, so this equations are numerically evaluated by cumulant neglect closure method and Runge-Kutta method. Finally the accuracy of the present method is verified by Monte Carlo simulation.
Two types of regularization method (singular system and HMP approaches) for generating depth-concentration profiles from angle-resolved XPS data were evaluated. Both approaches showed qualitatively similar results although they employed different numerical algorithms. The application of the regularization method to simulated data demonstrates its excellent utility for the complex depth profile system. It includes the stable restoration of the depth-concentration profiles from the data with considerable random error and the self choice of smoothing parameter that is imperative for the successful application of the regularization method. The self choice of smoothing parameter is based on generalized cross-validation method which lets the data themselves choose the optimal value of the parameter.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.653-657
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1994
A symbolic performance analysis approach for flexible for manufactring systems (FMS) can be formulated based on the integration of Petri Nets (PN) and moment generating function (MGF) concept. In this method, generalized stochastic Petri Nets are used to define performance models for FMS, then MGF nased approach for evaluating stochastic PN is used to derive performance parameters of PN, and finally system performance is calculated. A GSPN model of machine cell is shown to illustrate the proposed method for evaluating such performance indices as production rate, utilization, work-in-process and lead time. The major advantage of this method over existing performance evaluation of FMS is the ability to compute symbolic solutions for performance. Finally future research toward automating performance measure for GSPN models of FMS is discussed.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.1186-1190
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1995
This paper is focused on the formulation of explicit closed-form functions describing the performance measures of the general flexible manufacturing system (FMS)according to the strategy of material handling system(MHS). the performance measures such as the production rate, the production lead-time and the utilization rate of the general FMS are expressed, respectively, as the explicit closed-form functions of the part processing time, the service rate of the material handling system (MHS) and the number of machine tools in the FMS. For this, the gensral FMS is presented as a generalized stochastic Petri net model, then, the moment generating function (MGF) based approach is applied to obtain the steady-state probabity formulation. Based on the steady-state formulation, the explicit closed-form functions for performance measures of the probability FMS can be obtained. Finally, the analytical results are compared with the Petri net simulation results to verify the validity of the suggested method. The paper is of significance in the sense that it provides a comprehensive formula for performance measures of the FMS even to the industry engineers and academic reademic resuarchers who have no background on Markov chain analysis method or Petrinet modeling
This study suggested a novel approach of estimating the optimal probability density function (OPDF) of the annual maximum rainfall time series (AMRT) combining the L-moment ratio diagram and the geographical information system. This study also reported several interesting geographical characteristics of the AMRT in Korea. To achieve this purpose, this study determined the OPDF of the AMRT with the duration of 1-, 3-, 6-, 12-, and 24-hours using the method of L-moment ratio diagram for each of the 67 rain gages in Korea. Then, a map with the Thiessen polygons of the 67 rain gages colored differently according the different type of the OPDF, was produced to analyze the spatial trend of the OPDF. In addition, this study produced the color maps which show the fitness of a given probability density function to represent the AMRT. The study found that (1) both L-skewness and L-kurtosis of the AMRT have clear geographical trends, which means that the extreme rainfall events are highly influenced by geography; (2) the impact of the altitude on these two rainfall statistics is greater for the mountaneous region than for the non-mountaneous region. In the mountaneous region, the areas with higher altitude are more likely to experience the less-frequent and strong rainfall events than the areas with lower altitude; (3) The most representative OPDFs of Korea except for the Southern edge are Generalized Extreme Value distribution and the Generalized Logistic distribution. The AMRT of southern edge of Korea was best represented by the Generalized Pareto distribution.
This paper reviews various bulk-type cloud microphysics parameterizations (BCMPs). BCMP, predicting the moments of size distribution of hydrometeors, parameterizes the grid-resolved cloud and precipitation processes in atmospheric models. The generalized gamma distribution is mainly applied to represent the hydrometeors size distribution in BCMPs. BCMP can be divided in three different methods such as single-moment, double-moment, and triple-moment approaches depending on the number of prognostic variables. Single-moment approach only predicts the hydrometeors mixing ratio. Double-moment approach predicts not only the hydrometeors mixing ratio but also the hydrometeors number concentration. Triple-moment approach predicts the dispersion parameter of hydrometeors size distribution through the prognostic reflectivity, together with the number concentrations and mixing ratios of hydrometeors. Triple-moment approach is the most time expensive method because it has the most number of prognostic variables. However, this approach can allow more flexibility in representing hydrometeors size distribution relative to single-moment and double-moment approaches. At the early stage of the development of BMCPs, warm rain processes were only included. Ice-phase categories such as cloud ice, snow, graupel, and hail were included in BCMPs with prescribed properties for densities and sedimentation velocities of ice-phase hydrometeors since 1980s. Recently, to avoid fixed properties for ice-phase hydrometeors and ad-hoc category conversion, the new approach was proposed in which rimed ice and deposition ice mixing ratios are predicted with total ice number concentration and volume.
Current design provisions and guide for performance-based design do not accurately evaluate seismic performance of flat plate system. In the previous companion studies, parametric studies using nonlinear finite element analyses were performed to investigate behavior of the flat plate, and based on the numerical results, design methods that can predict the bending moment-carrying capacity and the corresponding deformability of the flat plate was developed. In the present study, a generalized moment-rotation relation of the flat plate was developed based on the previous studies and the numerical analyses. The proposed method was verified by the comparisons with existing experiments. In addition, the effective stiffness of the flat plate corresponding to 0.2 percent of lateral drift that is generally regarded as the serviceability limit was proposed, so as to evaluate conveniently deflection of the structure subject to wind load.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.1
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pp.1-7
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2007
Generally, an electric railroad feeding system has many problems due to the different characteristics in contrast with a load of general three-phase AC electric power system. One of them is harmonics problem caused by the switching device existing in the feeding system, and moreover, the time-varying dynamic loads of rail way is inherently another cause to increase this harmonics problem. In Korea power systems, the electric railroad feeding system is directly supplied from the substation of KEPCO. Therefore, if voltages fluctuation or unbalanced voltages are created by the voltage and current distortion or voltage drop during operation, it affects directly the source of supply. The trainloads of electric railway system have non-periodic but iterative harmonic characteristics as operating condition, because the electric characteristic of the electric railroad feeding system is changed by physical conditions of the each trainload. According to the traditional study, the estimation of harmonics has been performed by deterministic way using the steady state data at the specific time. This method is easy to analyze harmonics, but it has limits in some cases which needs an assessment of dynamic load and reliability. Therefore, this paper proposes the probabilistic estimation method, moments matching method(MW) in order to overcome the drawback of deterministic method. In this paper, distributions for each harmonics are convolved to obtain the moments and cumulants of TDD(Total Demand Distortion), and this can be generalized for any number of trains. For the case study, the electric railway system of LAT(Intra Airport Transit) in Incheon International Airport is modeled using PSCAD/EMTDC dynamic simulator. The raw data of harmonics for the moments matching method is acquired from simulation of the LAT model.
Considerable efforts are required to develop a monotone, robust and stable high-order numerical scheme for solving the hyperbolic system. The discontinuous Galerkin(DG) method is a natural choice, but elimination of the spurious oscillations from the high-order solutions demands a new development of proper limiters for the DG method. There are several available limiters for controlling or removing unphysical oscillations from the high-order approximate solution; however, very few studies were directed to analyze the exact role of the limiters in the hyperbolic systems. In this study, the performance of the several well-known limiters is examined by comparing the high-order($p^1$, $p^2$, and $p^3$) approximate solutions with the exact solutions. It is shown that the accuracy of the limiter is in general problem-dependent, although the Hermite WENO limiter and maximum principle limiter perform better than the TVD and generalized moment limiters for most of the test cases. It is also shown that application of the troubled cell indicators may improve the accuracy of the limiters under some specific conditions.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.04a
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pp.506-511
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1996
The performance evaluation of flexible manufacturing systems or cells at the stages of design and planning is one of important issues in manufacturing. For that reason, Guo has presented an approachbased on moment generating function and generalized stochastic PetriNets for performance analysis. In this paper, Buo's approach is extended tothe cases of flexible manufacturing cell including one machining center with a local buffer, AS/RS(Automatic Storage and Retrieval System), set-up station and AGV(Automated Guided Vehicle). Then the performance measures from this approach is compared with simulation. The major advantage ofthis method over existing performance evaluation methods is the ability to compute analytic solutions for performance measures.
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