Mirzaee, Morteza Khosravi;Zolfaghari, A.;Minuchehr, A.
Nuclear Engineering and Technology
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제52권2호
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pp.223-229
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2020
The present work proposes a solution to the static Boltzmann transport equation approximated by the simplified P3 (SP3) on angular, and the analytic coarse mesh finite difference (ACMFD) for spatial variables. Multi-group SP3-ACMFD equations in 3D rectangular geometry are solved using the GMRES solution technique. As the core time dependent analysis necessitates the solution of an eigenvalue problem for an initial condition, this work is hence devoted to development and verification of the proposed static SP3-ACMFD solver. A 3D multi-group static diffusion solver is also developed as a byproduct of this work to assess the improvement achieved using the SP3 technique. Static results are then compared against transport benchmarks to assess the proximity of SP3-ACMFD solutions to their full transport peers. Results prove that the approach can be considered as an acceptable interim approximation with outputs superior to the diffusion method, close to the transport results, and with the computational costs less than the full transport approach. The work would be further generalized to time dependent solutions in Part II.
In the present paper, a simple analytical model is developed based on a new refined parabolic shear deformation theory (RPSDT) for free vibration and buckling analysis of orthotropic rectangular plates with simply supported boundary conditions. The displacement field is simpler than those of other higher-order theories since it is modeled with only two unknowns and accounts for a parabolic distribution of the transverse shear stress through the plate thickness. The governing differential equations related to the present theory are obtained from the principle of virtual work, while the solution of the eigenvalue problem is achieved by assuming a Navier technique in the form of a double trigonometric series that satisfy the edge boundary conditions of the plate. Numerical results are presented and compared with previously published results for orthotropic rectangular plates in order to verify the precision of the proposed analytical model and to assess the impacts of several parameters such as the modulus ratio, the side-to-thickness ratio and the geometric ratio on natural frequencies and critical buckling loads. From these results, it can be concluded that the present computations are in excellent agreement with the other higher-order theories.
Cho, Yoon-Sung;Gilsoo Jang;Kwon, Sae-Hyuk;Yanchun Wang
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제11A권4호
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pp.15-20
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2001
Power system stability is correlated with system structure, disturbances and operating conditions, and power flows on transmission lines are closely related with those conditions. This paper proposes a methodology to identify correlative power flows for power system transient and small-signal stability prediction. In transient stability sense, the Critical Clearing Time is used to select some dominant contingencies, and Transient Stability Prediction index is proposed for the quantitative comparison. For small-signal stability discusses a methodology to identify crucial transmission lines for stability prediction by introducing a sensitivity factor based on eigenvalue sensitivity technique. On-line monitoring of the selected lines enables to predict system stability in real-time. Also, a procedure to make a priority list of monitored transmission lines is proposed. The procedure is applied to a test system, and it shows capabilities of the proposed method.
The analysis of eigenvalue and eigenvector is a crucial procedure for many electromagnetic computation problems. Although it is always the case in practice that only selected eigenpairs are needed, computation of eigenpair still seems to be a time-consuming task. In order to compute the eigenpair more quickly, there are two resorts: one is to select a good algorithm with care and another is to use parallelization technique to improve the speed of the computing. In this paper, one of the best eigensolver, the Davidson method, is parallelized on a cluster of workstations. We apply this scheme to a ridged waveguide design problem and obtain promising linear speedup and scalability.
This paper shows hot to model the submerged elastic structures and adequate analysis tools for modal behavior when using finite element and boundary element method. Four different cases are reviewed depending on the location of the water and air. First case is that structures are filled with air and water is located outside. Second case is opposite to case one. These cases are solved by direct approach using collocation procedure. Third case is that water is located both sides of structures. Last case is that air is located both sides. These cases are solved by indirect approach using variational procedure. As analysis tools harmonic frequency sweep analysis and eigenvalue iteration method are selected to obtain the natural frequencies of vibrating submerged structures depending on the cases. Results are compared with closed form solutions of submerged spherical shell.
Composites exhibit larger dispersion in their material properties compared to conventional materials due to larger number of parameters associated with their manufacturing processes. A $C^0$ finite element method has been used for arriving at an eigenvalue problem using higher order shear deformation theory for initial buckling of laminated composite plates. The material properties have been modeled as basic random variables. A mean-centered first order perturbation technique has been used to find the probabilistic characteristics of the buckling loads with different edge conditions. Results have been compared with Monte Carlo simulation, and those available in literature.
Mismatch between switching frequency and circuit parameters often occurs in industrial applications, which would lead to instability phenomena. The bifurcation behavior of $V^2$ controlled buck converter is investigated as the pulse width modulation period is varied. Nonlinear behavior is analyzed based on the monodromy matrix of the system. We observed that the stable period-1 orbit was first transformed to the period-2 bifurcation, which subsequently changed to chaos. The mechanism of the series of period-2 bifurcations shows that the characteristic eigenvalue of the monodromy matrix passes through the unit circle along the negative real axis. Resonant parametric perturbation technique has been applied to prevent the onset of instability. Meanwhile, the extended stability region of the converter is obtained. Simulation and experimental prototypes are built, and the corresponding results verify the theoretical analysis.
This paper describes implicitly restarted Arnoldi method (IRAM), which is a technique for combining the implicitly shifted QR mechanism with a k-step Arnoldi factorization to obtain a truncated form of the implicitly shifted QR-iteration. IRAM avoids numerical difficulties and storage problems normally associated with Arnoldi. This paper deals with the basic algorithms of IRAM as an intial research phase for developing the full featured eigenvalue analysis program for large power system up to 30,000 states.
한국고분자학회 2006년도 IUPAC International Symposium on Advanced Polymers for Emerging Technologies
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pp.355-355
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2006
In this study, we have applied principal component analysis-based 2D (PCA2D) correlation spectroscopy to the temperature-dependent IR spectra of biodegradable poly(hydroxyalkanoate). PCA2D analysis reveals clearly that there are two components in crystalline band of C=O stretching mode without being hampered by noise. To better understand the thermal behavior of biodegradable poly(hydroxyalkanoate), eigenvalue manipulating transformation (EMT) technique was also employed. By uniformly lowering the power of a set of eigenvalues associated with the original data, the subtle contributions from minor eigenvectors are highlighted. Details of thermal behavior of biodegradable poly(hydroxyalkanoate) studied by PCA2D correlation spectroscopy with EMT will be discussed.
In this paper, we proposed an algorithm to detect aggressive driving status by analysing six kinds of driving patterns, which was achieved by comparing for the feature vectors using mahalanobis distance. The first step is to construct feature matrix of $6{\times}2$ size using frequency response of the time-series accelerometer data. Singular value decomposition makes it possible to find the dominant eigenvalue and its corresponding eigenvector. We use the eigenvector as the feature vector of the driving pattern. We conducted real experiments using three drivers to see the effects of recognition. Although there exists differences from individual drivers, we showed that driving patterns can be recognized with about 80% accuracy. Further research topics will include the development of aggressive driving warning system by improving the proposed technique and combining with post-processing of accelerometer signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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