Kim, Jae-Hyuk;Park, Sang-Young;Kim, Young-Rok;Park, Eun-Seo;Jo, Jung-Hyun;Lim, Hyung-Chul;Park, Jang-Hyun;Park, Jong-Uk
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.28
no.3
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pp.183-192
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2011
The current study analyzes the effects of the scaling parameters of the batch unscented transformation on precision satellite orbit determination. Satellite laser ranging (SLR) data are used in the orbit determination algorithm, which consists of dynamics model, observation model and filtering algorithm composed of the batch unscented transformation. TOPEX/Poseidon SLR data are used by utilizing the normal point (NP) data observed from ground station. The filtering algorithm includes a repeated series of processes to determine the appropriate scaling parameters for the batch unscented transformation. To determine appropriate scaling parameters, general ranges of the scaling parameters of ${\alpha}$, ${\beta}$, k, $\lambda$ are established. Depending on the range settings, each parameter was assigned to the filtering algorithm at regular intervals. Appropriate scaling parameters are determined for observation data obtained from several observatories, by analyzing the relationship between tuning properties of the scaling parameters and estimated orbit precision. The orbit determination of satellite using the batch unscented transformation can achieve levels of accuracy within several tens of cm with the appropriate scaling parameters. The analyses in the present study give insights into the roles of scaling parameters in the batch unscented transformation method.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2009.05a
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pp.270-273
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2009
This work describes a method of determining material parameters included in recrystallization and grain growth models. Focus is on the recrystallization and grain growth models of Ni-Fe base superalloy, Alloy 718. High temperature compression tests at different strain, strain rate and temperature conditions were chosen to determine the material parameters of dynamic recrystallization model. The critical strain and dynamically recrystallized grain size and fraction at various process variables were quantitated with the microstructual analysis and strain-stress relationships of the compression tests. Besides, isothermal heat treatments were utilized to fit the material constants included in the grain growth model. Verification of the determined material parameters is carried out by comparing the measured data obtained from other compression tests.
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.
This paper deals with the determination of generator/exciter model parameters for a Cheju Hanlim steam turbine unit. Using the recorded data from the generator characteristic tests, the model parameters have been derived and verified by comparing the simulation results and recorded data. In addition to it, the closed-loop performance of voltage control on no-load condition has been assessed in the frequency domain by taking advantage of derived generator/exciter model parameters.
This article employs Support Vector Machine (SVM) for determination of fracture parameters critical stress intensity factor ($K^s_{Ic}$) and the critical crack tip opening displacement ($CTOD_c$) of concrete. SVM that is firmly based on the theory of statistical learning theory, uses regression technique by introducing ${\varepsilon}$-insensitive loss function has been adopted. The results are compared with a widely used Artificial Neural Network (ANN) model. Equations have been also developed for prediction of $K^s_{Ic}$ and $CTOD_c$. A sensitivity analysis has been also performed to investigate the importance of the input parameters. The results of this study show that the developed SVM is a robust model for determination of $K^s_{Ic}$ and $CTOD_c$ of concrete.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.5
no.1
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pp.29-33
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2011
This article employs Least Square Support Vector Machine (LSSVM) for determination of fracture parameters of concrete: critical stress intensity factor ($K_{Ic}^s$) and the critical crack tip opening displacement ($CTOD_c$). LSSVM that is firmly based on the theory of statistical learning theory uses regression technique. The results are compared with a widely used Artificial Neural Network (ANN) Models of LSSVM have been developed for prediction of $K_{Ic}^s$ and $CTOD_c$, and then a sensitivity analysis has been performed to investigate the importance of the input parameters. Equations have been also developed for determination of $K_{Ic}^s$ and $CTOD_c$. The developed LSSVM also gives error bar. The results show that the developed model of LSSVM is very predictable in order to determine fracture parameters of concrete.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.1
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pp.55-62
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2017
The SRP (Solar Radiation Pressure) model has always been an issue in the dynamic GPS (Global Positioning System) orbit determination. The widely used CODE (Center for Orbit Determination in Europe) model and its variants have nine parameters to estimate the solar radiation pressure from the Sun and to absorb the remaining forces. However, these parameters show a very high correlation with each other and, therefore, only several of them are estimated at most of the IGS (International GNSS Service) analysis centers. In this study, we attempted to numerically verify the correlation between the parameters. For this purpose, a bi-directional, multi-step numerical integrator was developed. The correlation between the SRP parameters was analyzed in terms of post-fit residuals of the orbit. The integrated orbit was fitted to the IGS final orbit as external observations. On top of the parametric analysis of the SRP parameters, we also verified the capabilities of orbit prediction at later time epochs. As a secondary criterion for orbit quality, the positional discontinuity of the daily arcs was also analyzed. The resulting post-fit RMSE (Root-Mean-Squared Error) shows a level of 4.8 mm on average and there is no significant difference between block types. Since the once-per-revolution parameters in the Y-axis are highly correlated with those in the B-axis, the periodic terms in the D- and Y-axis are constrained to zero in order to resolve the correlations. The 6-hr predicted orbit based on the previous day yields about 3 cm or less compared to the IGS final orbit for a week, and reaches up to 6 cm for 24 hours (except for one day). The mean positional discontinuity at the boundary of two 1-day arcs is on the level of 1.4 cm for all non-eclipsing satellites. The developed orbit integrator shows a high performance in statistics of RMSE and positional discontinuity, as well as the separations of the dynamic parameters. In further research, additional verification of the reference frame for the estimated orbit using SLR is necessary to confirm the consistency of the orbit frames.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1454-1458
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2007
The determination of feasible design flood is the most important to control flood damage in river management. Model parameters should be calibrated using observed discharge but due to deficiency of observed data the parameters have been adopted by engineer's empirical sense. Storage constant in the Clark unit hydrograph method mainly affects magnitude of peak flood. This study is to estimate the storage constant based on the observed rainfall-runoff data at the three stage stations in the Imjin river basin and the three stage stations in the Ansung river basin. In this study four methods have been proposed to estimate the storage constant from observed rainfall-runoff data. The HEC-HMS model has been adopted to execute the sensitivity of storage constant. A criteria has been proposed to determine storage constant based on the results of the observed hydrograph and the HEC-HMS model.
In modern control engineering, the model following system is a typical method. The model following system's performance is due to algorithm of control law, accuracy of modeling to the plant, and dynamics of the reference model. But the determination of the reference model depends on knowledge of an expert. Using an expert system, the determination method of the reference model was proposed in this paper. So, the reference model can be selected by user who has no Knowledge of dynamics and parameters.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.13
no.2
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pp.253-265
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1993
This paper presents a numerical method for implementing a nonlinear constitutive material model developed by Lade, into a finite element computer program. The techniques used are based on the displacement method for the solution of axial symmetric and plane strain nonlinear boundary value problems. Laboratory behaviour of Baekma river sand(#40-60) is used to illustrate the determination of the parameters and verification of the model. Computer procedure is developed to determine the material parameters for the nonlinear model from the raw laboratory test data. The model is verified by comparing its predictions with observed data used for the determination of the parameters and then with observed data not used for the determination. Three categories of tests are carried out in the back-prediction exercise; (1) A hydrostatic test including loading and unloading response, (2) Conventional triaxial drained compression tests at three different confining pressure and (3) A model strip footing test not including in the evaluation of material parameters. Pertinent observations are discussed based on the comparison of predicted response and experimental data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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