The product of stereolithography is consist of gathering the single strand. Therefore the accuracy of the shape is related to the linear shrinkage of the single strand. The resin temperature change affect on curing properties. This article will propose the interaction between material temperature and shape accuracy by resin temperature control. The main concern of this article is related to the improvement of end product's shape accuracy by the persuit for the filles curing criterion.
The machining accuracy of CNC machine tools will decrease the production lead time because the coordinate compensation of the tool path will be unnecessary to meet design specifications. Improving the accuracy of machined parts enhances the reliability and functionality of the assembly as well as the life of the product. Among various factors affecting the accuracy of machined parts, the ambient temperature is the major factor that refers to the temperature surrounding the machine and workpiece. In this study, an experiment was conducted to confirm the dimensional variations caused by changes in the ambient temperature. The ambient temperature resulted in overcutting when it increased. A developed pre-processor converts the CNC program to compensate the dimensional variations caused by temperature changes. This methodology can be used to determine the machining accuracy and improve the positioning accuracy of a machine tool.
The current representative temperature selection method with five cities cannot reflect the sufficient regional climate characteristics. In this paper, the new representative temperature selection method is proposed with the consideration of eight representative cities. The proposed method considered the recent trend of power sales, the climate characteristics and population distribution to improve the accuracy of short-term load forecasting. Case study results for the accuracy of short-term load forecasting are compared for the traditional temperature weights of five cities and the proposed temperature weights of eight cities. The simulation results show that the proposed method provides more accurate results than the traditional method.
Climate change and environmental pollution are becoming serious due to the use of fossil energy. For this reason, renewable energy systems are increasing, especially photovoltaic systems being more popular. The photovoltaic system has characteristics that are affected by ambient weather conditions such as insolation, outside temperature, wind speed. Particularly, it has been confirmed that the performance of the photovoltaic system decreases as the module temperature increases. In order to grasp the influence of the module temperature in advance, several researchers have proposed the prediction models on the module temperature. In this paper, we predicted the module temperature using the aforementioned prediction model on the basis of the weather conditions in Incheon, South Korea during July and August. The influence of weather conditions (i.e. insolation, outside temperature, and wind speed) on the accuracy of the prediction models was also evaluated using the standard statistical metrics such as RMSE, MAD, and MAPE. The results show that the prediction accuracy is reduced by 3.9 times and 1.9 times as the insolation and outside temperature increased respectively. On the other hand, the accuracy increased by 6.3 times as the wind speed increased.
In this study, acquired time series Landsat TM/ETM+ image to extract land surface temperature for wide-area region and executed geometric correction and radiometric correction. And extracted land surface temperature using NASA Model, and I achieved the first correction by perform land coverage category for study region and applies characteristic emission rate. Land surface temperature that acquire by the first correction analyzed correlation with Meteorological Administration's temperature data by regression analysis, and established correction formula. And I wished to improve accuracy of land surface temperature extraction using satellite image by second correcting deviations between two datas using establishing correction formula. As a result, land surface temperature that acquire by 1,2th correction could correct in mean deviation of about ${\pm}3.0^{\circ}C$ with Meteorological Administration data. Also, could acquire land surface temperature about study region by relative high accuracy by applying to other Landsat image for re-verification of study result.
자동 수직물성관측 뜰개는 매우 유용한 해양관측장비이지만 이에 부착된 CTD의 사후 보정이 불가능하기 때문에 뜰개자료의 정확도 검증이 사후자료관리나 자료활용에 있어 중요한 문제 중 하나이다. 동해 중심층의 염분변화가 국제 Argo프로그램에서 요구하는 정확도 0.01과 유사하기 때문에 동해를 항염분수조로 취급하여 동해에 투하된 뜰개가 관측한 염분자료의 신뢰성을 세 가지 방법을 통하여 검증하였다. 각각의 방법은 1)부근 해역에서 얻은 정확도가 높은 정선 CTD자료와 뜰개자료의 비교, 2)비슷한 시각에 비슷한 해역에서 얻은 뜰개자료의 비교, 3)체류 수심에서 얻은 염분자료의 장기간에 걸친 안정도 및 정확도 검증이다. 세 방법 모두 뜰개에서 얻은 염분자료가 아무런 보정없이도 Argo프로그램이 요구하는 정확도를 만족함을 보여주었다. 동해의 심층 수온이 일정하다는 가정하에 위의 세 가지 방법을 적용하여 얻은 수온값의 정확도 0.01$^{\circ}C$는 Argo프로그램에서 요구하는 정확도의 2배 정도이다. 하지만 동해의 중층 수온은 Argo프로그램이 요구하는 정확도 이상으로 시공간적으로 변화하기 때문에, 위의 결과는 수온 자료가 부정확하다는 것을 의미하지는 않는다. 동해 중층수온의 시공간적 변화를 고려한다면 수온자료의 정확도도 Argo프로그램이 요구하는 것과 큰 차이가 없다고 할 수 있다. 따라서 이 연구에서 검증된 뜰개가 관측한 수온 염분자료 모두 특별한 보정 없이 사용할 수 있다.
This paper describes the effects of thermal deformation in electromagnetic chuck on the grinding accuracy. Gringing process is the last machining process and decisive in saving past other machining cost. The thermal deformation of grinding machine is unavoidable and affect seriously ginding accuracy. The thermaldeformation of electromagnetic chuck is one of important thermal problems. Heat generation of magnetic chuck is analyzed and measured. The temperature disturibution in chuck is elliptical form with high temperature in center of chuck. The thermal deformation form of chuck is changed with time to mountain form. The grinding experiment shows that the thermal deformation of magnetic chuck influence strongly machining accuracy as much as the headstock
In this paper, a short-term load forecasting expert system considering the load variation due to the change in temperature is presented. The change in temperature is an important load variation factor that varies the normal load pattern. The conventional load forecasting methods by artificial neural networks have used the technique where the temperature variables were included in the input neurons of artificial neural networks. However, simply adding the input units of temperature data may make the forecasting accuracy worse, since the accuracy of the load forecasting in this method depends on the accuracy of weather forecasting. In this paper, the fuzzy expert system that modifies the forecasted load using fuzzy rules representing the relations of load and temperature is presented and compared with a conventional load forecasting technique. In the test case of 1991, the proposed model provided a more accurate forecast than the conventional technique.
An ultrasonic based magnetostrictive position sensor (MPS) provides an indication of real target position. It determines the real target position by multiplying the propagation speed of ultrasonic wave and the time-of-flight between the receiving signals; one is the initial signal by an excitation current and the other is the reflection signal by the ultrasonic wave. The propagation speed of the ultrasonic wave depends on the temperature of the waveguide. Hence, the change of the propagation speed in various environments is a critical factor in terms of the positioning accuracy in the MPS. This means that the influence of the changes in the waveguide temperature needs to be compensated. In this paper, we presents a novel way to improve the positioning accuracy of MPSs using temperature compensation for waveguide. The proposed method used the inherent measurement blind area for the structure of the MPS, which can simultaneously measure the position of the moving target and the temperature of the waveguide without any additional devices. The average positional error was approximately -23.9 mm and -1.9 mm before and after compensation, respectively. It was confirmed that the positioning accuracy was improved by approximately 93%.
In aerospace and energy engineering, the reconstruction of three-dimensional (3D) temperature distributions is crucial. Traditional methods like algebraic iterative reconstruction and filtered back-projection depend on voxel division for resolution. Our algorithm, blending deep learning with computer graphics rendering, converts 2D projections into light rays for uniform sampling, using a fully connected neural network to depict the 3D temperature field. Although effective in capturing internal details, it demands multiple cameras for varied angle projections, increasing cost and computational needs. We assess the impact of camera number on reconstruction accuracy and efficiency, conducting butane-flame simulations with different camera setups (6 to 18 cameras). The results show improved accuracy with more cameras, with 12 cameras achieving optimal computational efficiency (1.263) and low error rates. Verification experiments with 9, 12, and 15 cameras, using thermocouples, confirm that the 12-camera setup as the best, balancing efficiency and accuracy. This offers a feasible, cost-effective solution for real-world applications like engine testing and environmental monitoring, improving accuracy and resource management in temperature measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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