As pointed out in the OECD BEMUSE Program, when a high computation time is taken to obtain the relevant output values of a complex physical model (or code), the number of statistical samples that must be evaluated through it is a critical factor for the sampling-based uncertainty analysis. Two alternative methods have been utilized to avoid the problem associated with the size of these statistical samples: one is based on Wilks' formula, which is based on simple random sampling, and the other is based on the conventional nonlinear regression approach. While both approaches provide a useful means for drawing conclusions on the resultant uncertainty with a limited number of code runs, there are also some unique corresponding limitations. For example, a conclusion based on the Wilks' formula can be highly affected by the sampled values themselves, while the conventional regression approach requires an a priori estimate on the functional forms of a regression model. The main objective of this paper is to assess the feasibility of the ACE-RSM approach as a complementary method to the Wilks' formula and the conventional regression-based uncertainty analysis. This feasibility was assessed through a practical application of the ACE-RSM approach to the LOFT L2-5 LBLOCA PCT uncertainty analysis, which was implemented as a part of the OECD BEMUSE Phase III program.
This paper presents a phase-based stereo matching algorithm in order to efficiently extract 3-dimensional objects from two 2D images. Conventional phase-based methods, especially using windowed Fourier phases, inherit good properties in the cage of hierarchical approaches, because they basically use a multi-resolution phase map. On the contrary, their computational cost is too heavy. Therefore, a fast hierarchical approach, using multi-resolution phase-based strategy and reducing redundancies of phase calculations based on FFT concept is proposed in this paper. In addition, a structural matching algorithm on the phase domain is presented to improve the matching quality. In experimental results. it is shown that the computation loads are considerably reduced about 8 times and stable outputs are obtained from various images.
Dynamic contrast enhanced (DCE) magnetic resonance (MR) imaging plays an important role in non-invasive detection and characterization of primary and metastatic lesions in the liver. Recently, efforts have been made to improve spatial and temporal resolution of DCE liver MRI for arterial phase imaging. Review of recent publications related to arterial phase imaging of the liver indicates that there exist primarily two approaches: breath-hold and free-breathing. For breath-hold imaging, acquiring multiple arterial phase images in a breath-hold is the preferred approach over conventional single-phase imaging. For free-breathing imaging, a combination of three-dimensional (3D) stack-of-stars golden-angle sampling and compressed sensing parallel imaging reconstruction is one of emerging techniques. Self-gating can be used to decrease respiratory motion artifact. This article introduces recent MRI technologies relevant to hepatic arterial phase imaging, including differential subsampling with Cartesian ordering (DISCO), golden-angle radial sparse parallel (GRASP), and X-D GRASP. This article also describes techniques related to dynamic 3D image reconstruction of the liver from golden-angle stack-of-stars data.
Li, Li Jie;Jing, Wen Bo;Shen, Wen;Weng, Yue;Huang, Bing Kun;Feng, Xuan
Current Optics and Photonics
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v.6
no.5
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pp.473-478
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2022
To overcome the capture-range problem in phase-diversity phase retrieval (PDPR), a geometrical-optics initial-estimate method is proposed to avoid a local minimum and to improve the accuracy of laser-wavefront measurement. We calculate the low-order aberrations through the geometrical-optics model, which is based on the two spot images in the propagation path of the laser, and provide it as a starting guess for the PDPR algorithm. Simulations show that this improves the accuracy of wavefront recovery by 62.17% compared to other initial values, and the iteration time with our method is reduced by 28.96%. That is, this approach can solve the capture-range problem.
Annular flow refers to a special type of two-phase flow pattern in which liquid flows as a thin film at the periphery of a pipe, tube, or conduit, and gas with relatively high velocity flows at the center of the flow section. This gas also includes dispersed liquid droplets. The liquid film flow rate continuously changes inside the tube due to two processes-entrainment and deposition. To determine the liquid holdup, pressure drop, the onset of dryout, and heat transfer characteristics in annular flow, it is important to have proper knowledge of flow characteristics. Especially a better understanding of entrainment fraction is important for the heat transfer and safe operation of two-phase flow systems operating in an annular two-phase flow regime. Therefore, the objective of this work is to develop a computational model for the simulation of the annular two-phase flow regime and assess the various existing models for the entrainment rate. In this work, Computational Fluid Dynamics (CFD) in ANSYS FLUENT has been applied to determine annular flow characteristics such as liquid film thickness, film velocity, entrainment rate, deposition rate, and entrainment fraction for various gas-liquid flow conditions in a vertical upward tube. The gas core with droplets was simulated using the Discrete Phase Model (DPM) which is based on the Eulerian-Lagrangian approach. The Eulerian Wall Film (EWF) model was utilized to simulate liquid film on the tube wall. Three different models of Entrainment rate were implemented and assessed through user-defined functions (UDF) in ANSYS. Finally, entrainment for fully developed flow was determined and compared with the experimental data available in the literature. From the simulations, it was obtained that the Bertodano correlation performed best in predicting entrainment fraction and the results were within the ±30 % limit when compared to experimental data.
We introduce a Heaviside-function formulation of the interaction between incompressible two-phase fluid and a non-deformable solid. Fluid and solid interact in two ways : fluid satises the Dirichlet boundary condition imposed by the velocity field of solid, and solid is accelerated by the surface traction exerted by fluid. The two-way couplings are formulated by the Heaviside function to the interface between solid and fluid. The cumbersome treatment of interface is taken care of by the Heaviside function, and the interaction is discretized in a simple manner. The discretization results in a stable and accurate projection method.
A new two step on-axis digital holography (DH) is proposed without any assumptions, phase shifting, or complicated optical components. A dual-channel Mach-Zehnder interferometer was employed. Using that setup, the object field can be reconstructed requiring only two step measurements. To eliminate position difference between two charge-coupled device (CCD) cameras, a matched filter algorithm was used. Experimental results are compared to those of the traditional phase shifting technique. The proposed approach can also be applied to single-exposure on-axis DH for real time measurement.
The radar interferogram represents phase differences between the two synthetic aperture radar observations acquired in slightly different angle. The success of the radar interferometric application largely depends on the quality of the interferogram generated from two or more synthetic aperture radar data sets. We propose here to apply the wavenumber correlation analysis to the in-phase and quadrature phase of the radar interferogram. The wavenumber correlation analysis is to resolve the highly correlated components from the low correlation components by estimating correlation coefficients for each wavenumber component. Through this approach, one can easily distinguish the signal components from the noise components in the wavenumber domain. Therefore, the wavenumber correlation analysis of the radar interferogram can be utilized to design post filter and to estimate the quality of interferogram. We have tested the wavenumber correlation analysis using a Radarsat SAR data pair to demonstrated the effectiveness of
This paper deals with the problem of detection of induction motor incipient faults. Artificial Neural Network (ANN) approach is applied to detect two types of incipient faults (1). Interturn insulation and (2) Bearing wear faults in single-phase induction motor. The experimental data for five measurable parameters (motor intake current, rotor speed, winding temperature, bearing temperature and the noise) is generated in the laboratory on specially designed single-phase induction motor. Initially, the performance is tested with two inputs i.e. motor intake current and rotor speed, later the remaining three input parameters (winding temperature, bearing temperature and the noise) were added sequentially. Depending upon input parameters, the four ANN based fault detectors are developed. The training and testing results of these detectors are illustrated. It is found that the fault detection accuracy is improved with the addition of input parameters.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.11
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pp.1733-1740
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2004
In the transverse flux linear induction motor(TFLIM) with the general secondary composed of conductor and back-yoke, there exists a magnetized force into the normal direction or the air-gap direction of the thrust motion as well as the thrust force. Therefore, the various methodologies have been tried to use the normal force by the two independent control variables of the multi-phase input. But, as the force depends inevitably and strongly on the thrust force, it is essential to decouple both forces for two control index. In this paper, we suggest a novel approach capable of compensating the couple between both forces and the control index by using the DC-biased multi-phase input, and then realizing the independent control of TFLIM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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