Combined cycle plants which feature distinct advantages for power generation such as fast response, high efficiency, environmental friendliness, fuel flexiblity represent the majority of new generating plant installations across the globe. Combined cycle plants have different operating modes where the operating parameters can differ greatly depending which mode is operating at the time. This paper addresses the bidding strategy model of combined cycle plants in a competitive electricity market by using a characteristic of multiple operating modes of combined cycle plants. Simulation results of case studies show that an operating mode among multiple ones is selected strategically in generation bidding for more profit of generation company.
Lee, Dong Young;Kang, Kyo Bin;Kim, Jina;Kim, Hyo Jin;Sung, Sang Hyun
Natural Product Sciences
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제24권3호
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pp.164-170
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2018
Rapid geographical classification of Bupleuri Radix is important in quality control. In this study, near infrared spectroscopy (NIRS) combined with supervised pattern recognition was attempted to classify Bupleuri Radix according to geographical origins. Three supervised pattern recognitions methods, partial least square discriminant analysis (PLS-DA), quadratic discriminant analysis (QDA) and radial basis function support vector machine (RBF-SVM), were performed to establish the classification models. The QDA and RBF-SVM models were performed based on principal component analysis (PCA). The number of principal components (PCs) was optimized by cross-validation in the model. The results showed that the performance of the QDA model is the optimum among the three models. The optimized QDA model was obtained when 7 PCs were used; the classification rates of the QDA model in the training and test sets are 97.8% and 95.2% respectively. The overall results showed that NIRS combined with supervised pattern recognition could be applied to classify Bupleuri Radix according to geographical origin.
As environmental protection is becoming more and more important, green production has become a key issue for almost every manufacturer and will determine a manufacturer can be sustainable in the long term. Therefore a performance evaluation system for green suppliers is necessary to determine the suitability of suppliers to cooperate with the company. While the works on the evaluation and/or selection of suppliers are abundant, those that concern environmental issues are rather limited. The objective of this study is to construct a combined model based on fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and balanced scorecard (ESC) for evaluating green suppliers in the manufacturing industry. The ESC concept is applied to define the hierarchy with four major perspectives (i.e. financial, customer, internal business process, and learning and growth), and performance indicators are selected for each perspective. FAHP is then proposed in order to tolerate vagueness and ambiguity of information. Finally, FAHP is finally constructed to facilitate the solving process. With the proposed model, manufacturers can have a better understanding of the capabilities that a green supplier must possess and can evaluate and select the most suitable green supplier for cooperation.
The model for the combined refraction and diffraction of water waves, the so-called mild-slope equation, was first developed by Berkhoff (1972) and has been studied by many coastal engineers because the model is able to consider the combined effect of refraction and diffraction of water waves and eliminate the problem of ray crossing which may happen in the previously developed ray theory. (omitted)
A combined stochastic diffusion and mean-field model is developed for a systematic study of the grain growth in a pure single-phase polycrystalline material. A corresponding Fokker-Planck continuity equation is formulated, and the interplay/competition of stochastic and curvature-driven mechanisms is investigated. Finite difference results show that the stochastic diffusion coefficient has a strong effect on the growth of small grains in the early stage in both two-dimensional columnar and three-dimensional grain systems, and the corresponding growth exponents are ~0.33 and ~0.25, respectively. With the increase in grain size, the deterministic curvature-driven mechanism becomes dominant and the growth exponent is close to 0.5. The transition ranges between these two mechanisms are about 2-26 and 2-15 nm with boundary energy of 0.01-1 J $m^{-2}$ in two- and three-dimensional systems, respectively. The grain size distribution of a three-dimensional system changes dramatically with increasing time, while it changes a little in a two-dimensional system. The grain size distribution from the combined model is consistent with experimental data available.
Proposed in this paper is a modeling and simulation methodology for a virtual manufacturing environment. Based on DEVS formalism[Zeigler 76], the proposed model, so called GKDEVS, is designed to descript the geometrical knematic structure as well as event-driven and continuous state dynamics. In terms of abstract simulation algorithm[Zeigler 84], the simulation method of GKDEVS is proposed for combined discrete-continuous simulation. Using the GKDEVS, and FMS model consisting of a turing machine, a 3-axis machine and a RGV-mounted robot is constructed and simulated.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권3호
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pp.729-748
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1999
In this paper we present combined estimator of capture-recapture and line transect model using bivariate detection function and detection probability according to objects being in cluster population. Here bivariate detection function use distance and cluster size. The simulation shows that combined estimator approaches the more true value the larger size parameter. Therefore this estimator using the bivariate detection function is more efficient in estimate the population size and density by size parameter.
Offshore pipelines have to withstand combined actions of tension and bending during deepwater installation, which can possibly lead to elliptical buckle and even catastrophic failure of whole pipeline. A 2D theoretical model initially proposed by Kyriakides and his co-workers which carried out buckling response analysis of elastic-plastic tubes under various load combinations, is further applied to investigate buckling behavior of offshore pipelines under combined tension and bending. In association with practical pipe-laying circumstances, two different types of loadings, i.e., bent over a rigid surface in the presence of tension, and bent freely in the presence of tension, are taken into account in present study. In order to verify the accuracy of the theoretical model, numerical simulations are implemented using a 3D finite element model within the framework of ABAQUS. Excellent agreement between the results validates the effectiveness of this theoretical method. Then, this theoretical model is used to study the effects of some important factors such as load type, loading path, geometric parameters and material properties etc. on buckling behavior of the pipes. Based upon parametric studies, a few significant conclusions are drawn, which offer a theoretical reference for design and installation monitoring of deepwater pipelines.
파랑과 해류의 합성류에 의한 해저면 마찰력을 계산하기 위한 모델을 프란틀의 혼합거리이론을 이용하여 개발하였다. 본 모델은 여러 수치적인 적분값들을 약산식으로 구할 수 있게 만들었으므로 모든 해들을 양해법으로 바로 얻을 수 있다. 계산 결과를 현장 관측자료와 비교, 검토하였으며, 그 결과는 대체적으로 만족할만한 일치를 보였다.
Objective: To determine whether noncontrast computed tomography (NCCT) models based on multivariable, radiomics features, and machine learning (ML) algorithms could further improve the discrimination of early hematoma expansion (HE) in patients with spontaneous intracerebral hemorrhage (sICH). Materials and Methods: We retrospectively reviewed 261 patients with sICH who underwent initial NCCT within 6 hours of ictus and follow-up CT within 24 hours after initial NCCT, between April 2011 and March 2019. The clinical characteristics, imaging signs and radiomics features extracted from the initial NCCT images were used to construct models to discriminate early HE. A clinical-radiologic model was constructed using a multivariate logistic regression (LR) analysis. Radiomics models, a radiomics-radiologic model, and a combined model were constructed in the training cohort (n = 182) and independently verified in the validation cohort (n = 79). Receiver operating characteristic analysis and the area under the curve (AUC) were used to evaluate the discriminative power. Results: The AUC of the clinical-radiologic model for discriminating early HE was 0.766. The AUCs of the radiomics model for discriminating early HE built using the LR algorithm in the training and validation cohorts were 0.926 and 0.850, respectively. The AUCs of the radiomics-radiologic model in the training and validation cohorts were 0.946 and 0.867, respectively. The AUCs of the combined model in the training and validation cohorts were 0.960 and 0.867, respectively. Conclusion: NCCT models based on multivariable, radiomics features and ML algorithm could improve the discrimination of early HE. The combined model was the best recommended model to identify sICH patients at risk of early HE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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