Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.46
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pp.159-166
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1998
Estimating the temperature distribution of a refrigerator-room is important for preventing the over-refrigeration and improving its operating efficiency. It is also necessary in the realization process of the concentrated refrigeration function which has been provided recently as a generalized function in many refrigerator models. In this paper, we investigate the estimation problem of temperature in refrigerator-room and propose a fuzzy adaptive model. The model is unique in that it employs the concept of the fuzzy dead zone in order to improve the accuracy of estimation. The obtained results are then used for determining the optimal position of a temperature sensor.
Recently, the efficiency of power transformer is improved as well as the size is becoming smaller. So, it is very important that temperature characteristics of the transformer should be estimated and predicted precisely. This paper deals with the temperature distribution of power transformer by simplified 2-D hybrid mesh model. The temperature distribution of model transformer was obtained by CFD algorithm considering natural convection. Heat sources are calculated first by magnetic field analysis based on F.E.M. and are usedas the input data for thermal field problem based on computational fluid dynamics(CFD) algorithm. The calculated temperature distribution of the simplified 2-D power transformer model shows good results in accuracy as well as in computing time.
Multi-step induction heating process was applied to the powder compact melting technique as a new heating process to achieve pinpoint accuracy, faster cycle time, repeatability, non-contact and energy-efficient heat in a minimal amount of time. The objective of this study is the establishment of the input data diagram of multi step induction heating process for automation of the fabrication process of 6061 Al foams with desired density. At first, proper induction coil was designed to obtain a uniform temperature distribution over the entire cross sectional area of specimen. By using this coil, foaming experiments were performed to investigate the multi-step induction heating conditions such as capacity, temperature and time conditions of each heating and holding step. On the basis of the obtained multi-step induction heating conditions, relationship between final heating temperature and fraction of porosity was investigated.
Recently, Multi-strength hot stamping process has been widely used to achieve lightweight and crashworthiness in automotive industry. In concept of multi-strength hot stamping process, process design of tailor rolled blank(TRB) in partial heating is difficult because of thickness and temperature variation of blank. In this study, springback prediction of TRB in partial heating process was performed considering its thickness and temperature variation. In partial heating process, TRB was heated up to $900^{\circ}C$ for thicker side and below $Ac_3$ transformation temperature for thinner side, respectively. Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov(JMAK) equation was applied to calculate austenite fraction according to heating temperature. Calculated austenite fraction was applied to FE-simulation for the prediction of springback. Experiment for partial heating process of TRB was also performed to verify prediction accuracy of FE-simulation coupled with JMAK equation.
With the continuous increase of computational capacity, more and more complex nonlinear elastoplastic constitutive models were developed to study the mechanical behavior of elastoplastic materials. These constitutive models generally contain a large amount of physical and phenomenological parameters, which often require a large amount of computational costs to determine. In this paper, an inverse parameter determination method is proposed to identify the constitutive parameters of elastoplastic materials, with the consideration of both strain rate effect and temperature effect. To carry out an efficient design, a hybrid optimization algorithm that combines the genetic algorithm and the Nelder-Mead simplex algorithm is proposed and developed. The proposed inverse method was employed to determine the parameters for an elasto-viscoplastic constitutive model and Johnson-cook model, which demonstrates the capability of this method in considering strain rate and temperature effect, simultaneously. This hybrid optimization algorithm shows a better accuracy and efficiency than using a single algorithm. Finally, the predictability analysis using partial experimental data is completed to further demonstrate the feasibility of the proposed method.
Lee, Y.B.;Park, S.K.;J.S. Hwang;Kim, Y.K.;H.Y. Nam
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05b
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pp.199-204
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1996
In the present the mean temperature and the temperature fluctuation of non-isothermal parallel liquid sodium jets were measured and analyzed changing the temperature difference and mean velocity of the hot and cold sodium. The sampling frequency and sampling time were 420Hz and three seconds, respectively. The wave-form characteristics were discussed in regard to the peak-to-peak amplitudes and the periods provided by a wave analysis. And also the correlations of the temperature fluctuation in rms value and the peak amplitude are derived. The overall mean accuracy ratios of the correlations are 1.07 and 1.08 with a standard deviation of 0.17 and 0.15, respectively.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.19
no.2
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pp.75-83
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2023
For three-dimensional finite element welding residual stress simulation, several methods are available. Two widely used methods are the moving heat source model using heat flux and the temperature boundary condition model using the temperature profile of the welded beads. However, each model has pros and cons in terms of calculation times and difficulties in determining welding parameters. In this paper, a new method using the moving temperature profile model is proposed to perform efficiently 3-D FE welding residual stress analysis for large structures. Comparison with existing experimental residual stress measurement data of two-pass welding pipe and SNL(Sandia National Laboratories) mock-up canister shows the accuracy and efficiency of the proposed method.
The purpose of this study is to develop the calibration method for temperature effects to improve the accuracy of the Weigh-In-Motion(WIM) system for collecting long-term truck weight data. WIM system was installed at a location where the truck traffic volume is high and weight data has been collected from January 2010. In this study, as a calibration measure, the first axle weight of Truck Type 10, the semi tractor-trailer is used based on the fact that the first axle weight is relatively constant, independent of the cargo weight. From this fact, calibration equations are developed from the relationship between the axle weight and the temperature(daily mean, maximum and minimum). Analysis on calibrated weight data shows adequacy of the proposed calibration method. Results of this study can be used to improve the accuracy of the WIM system and to carry out more rational design of pavement and bridge structures.
The aim of this study is to investigate facial temperature changes induced by facial expression and emotional state in order to recognize a persons emotion using facial thermal images. Background: Facial thermal images have two advantages compared to visual images. Firstly, facial temperature measured by thermal camera does not depend on skin color, darkness, and lighting condition. Secondly, facial thermal images are changed not only by facial expression but also emotional state. To our knowledge, there is no study to concurrently investigate these two sources of facial temperature changes. Method: 231 students participated in the experiment. Four kinds of stimuli inducing anger, fear, boredom, and neutral were presented to participants and the facial temperatures were measured by an infrared camera. Each stimulus consisted of baseline and emotion period. Baseline period lasted during 1min and emotion period 1~3min. In the data analysis, the temperature differences between the baseline and emotion state were analyzed. Eyes, mouth, and glabella were selected for facial expression features, and forehead, nose, cheeks were selected for emotional state features. Results: The temperatures of eyes, mouth, glanella, forehead, and nose area were significantly decreased during the emotional experience and the changes were significantly different by the kind of emotion. The result of linear discriminant analysis for emotion recognition showed that the correct classification percentage in four emotions was 62.7% when using both facial expression features and emotional state features. The accuracy was slightly but significantly decreased at 56.7% when using only facial expression features, and the accuracy was 40.2% when using only emotional state features. Conclusion: Facial expression features are essential in emotion recognition, but emotion state features are also important to classify the emotion. Application: The results of this study can be applied to human-computer interaction system in the work places or the automobiles.
Land surface Temperature (LST) is a very useful surface parameter for the wide range of applications, such as agriculture, numerical and climate modelling community. Whereas operational observation of LST is far from the needs of application community in the spatial Itemporal resolution and accuracy. So, we developed split-window type LST retrieval algorithm to estimate the LST from MTSAT-IR data. The coefficients of split-window algorithm were obtained by means of a statistical regression analysis from the radiative transfer simulations using MODTRAN 4 for wide range of atmospheric profiles, satellite zenith angle and lapse rate conditions including the surface inversions. The sensitivity analysis showed that the LST algorithm reproduces the LST with a reasonable quality. However, the LST algorithm overestimates and underestimates for the strong surface inversion and superadiabatic conditions especially for the warm temperature, respectively. And the performance of LST algorithms is superior when satellite zenith angle is small. The accuracy of the retrieved LST has been evaluated with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data. The validation results showed that the correlation coefficients and RMSE are about 0.83${\sim}$0.98 and 1.38${\sim}$4.06, respectively. And the quality of LST is significantly better during night and winter time than during day and summer. The validation results showed that the LST retrieval algorithm could be used for the operational retrieval of LST from MTSAT-IR and COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data with some modifications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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