Recently, hybrid air-conditioning system has been proposed and applied to achieve building energy saving. One example is a system combining radiation panel with natural wind-induced cross-ventilation. However, few research works have been conducted on the non-uniformity of thermal comfort in such hybrid air-conditioning system. In this paper, both thermal environment and non-uniform thermal comfort of human thermal model under various air-conditioning system, including hybrid system, were evaluated in a typical office room using coupled simulation of computation fluid dynamics, radiation model and a human thermal model. The non-uniformity of thermal comfort was evaluated from the deviation of surface temperature of human thermal model. Flow fields and temperature distribution in each case were represented.
This study aims at developing and applying a hybrid model to the wind power prediction (WPP). The hybrid model for a very-short-term WPP (VSTWPP) is achieved through analytical data, multiple linear regressions and least square methods (MLR&LS). The data used in our hybrid model are based on the historical records of wind power from an offshore region. In this model, the WPP is achieved in four steps: 1) transforming historical data into ratios; 2) predicting the wind power using the ratios; 3) predicting rectification ratios by the total wind power; 4) predicting the wind power using the proposed rectification method. The proposed method includes one-step and multi-step predictions. The WPP is tested by applying different models, such as the autoregressive moving average (ARMA), support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN). The results of all these models confirmed the validity of the proposed hybrid model in terms of error as well as its effectiveness. Furthermore, forecasting errors are compared to depict a highly variable WPP, and the correlations between the actual and predicted wind powers are shown. Simulations are carried out to definitely prove the feasibility and excellent performance of the proposed method for the VSTWPP versus that of the SVM, ANN and ARMA models.
하이브리드 구조실험에서는 구조물을 여러 개의 부분구조물로 나누어서 실험과 해석을 하고 이의 결과를 합쳐서 전체적인 구조물의 거동을 파악한다. 이러한 방법은 진동대 실험과 비교하여 구조물의 크기제한의 영향을 받지 않는 유사동적 실험에 효과적이다. 하이브리드 구조실험과정에서 발생된 데이터와 관련 정보를 저장하고 검색할 수 있는 컴퓨터시스템을 만들기 위해서는 하이브리드 구조실험과 관련된 정보를 체계화시켜서 구성하는 작업이 선행되어야 한다. 본 논문은 하이브리드 구조실험에 관련된 정보를 표현하는 데이터 모델을 제시하고 있는데, 이 데이터 모델은 포괄적인 구조실험 정보를 표현하는 데이터 모델의 하나인 리하이 모델에서 하이브리드 실험부분을 개선한 것이다. 하이브리드 구조실험에서의 부분구조물들을 표현하기 위하여 실험모델 클래스와 해석모델 클래스를 정의하였고, 이러한 클래스들의 정보교환을 조정하는 클래스를 정의하였으며, 제한된 범위의 시스템을 구현하여 객체들 간의 연결 상태를 파악할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 기술한 데이터 모델은 구조실험자와 연구자들이 사용할 수 있는 하이브리드 구조실험 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템을 개발하는데 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
Hybrid propulsion systems provide many advantages in terms of stable operation and safety. However, classical hybrid rocket motors have lower fuel regression rate and combustion efficiency compared to solid propellant rocket motor. The recent research efforts are focused on the improvement of volume limitation and regression rate in the hybrid rocket engine. The present study has numerically investigated the combustion processes in the hybrid rocket engine. The turbulent combustion is represented by the eddy breakup model and Hiroyasu and Nagle and Strickland-Constable model are used for soot formation and soot oxidation. Radiative heat transfer is modeled by finite volume method. To reduce the uncertainties for convective heat transfer near solid fuel surface having strong blowing effect, the Low Reynolds number k-$\varepsilon$ turbulent model is employed. Based on numerical results, the detailed discussion has been made for the turbulent combustion processes in the vortex hybrid rocket engine.
본 연구는 기획단계에서 건축물의 이산화탄소 배출량 평가에 개략평가모델인 I-O LCA 모델의 활용 가능성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여, I-O LCA 모델과 Hybrid LCA 모델을 정의하고, 두 LCA 모델을 이용하여 아파트 3개 단지와 3개 교육시설물에 대한 이산화탄소 배출량을 평가하고, 결과를 비교하였다. 사례분석 결과, I-O LCA 모델을 통해 산출된 이산화탄소 배출량은 Hybrid LCA 모델을 통해 산출된 이산화탄소 배출량과 상당히 유사하였다. 아파트 단지의 경우 78.2-86.3%의 유사도를 나타내었고, 학교 건축물의 경우 59.9-84.8%의 유사도를 나타내었다. 하지만, 전반적으로 I-O LCA 모델에 의해 산출된 이산화탄소 배출량은 Hybrid LCA 모델의 결과에 비해 작았다. 그럼에도 불구하고, 사례분석 결과는 총공사비를 유일한 입력요소로 하는 간단한 모델인, I-O LCA 모델이 상당히 높은 정확도를 가진다는 사실을 보여주었다. I-O LCA모델은 프로젝트의 초기 기획단계에 건축물의 이산화탄소 배출량을 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, is a study that analyzed the fuel consumption of hybrid tractor. Testing and analysis in order to evaluate the fuel consumption was performed. Analysis model was developed by using the SimulationX that is a commercial software. Also, map of the analysis model was modeled on the basis of test data. Test was performed using a dynamo device. The engine was tested the fuel consumption in accordance with the conditions on the load and throttle opening. The battery was tested the discharge and charge in accordance with the current amount. We verified the reliability of the analysis model by comparing the analysis results with the rest results. After considering the reliability of each analysis model was extended to the entire hybrid tractor system. To evaluate the efficiency using the analysis model, compared the fuel consumption of general tractor with hybrid tractor in the same load conditions.
In this study, numerical and experimental analysis on the spray atomization characteristics of a GDI injector is performed. For numerical approach, four hybrid models that are composed of primary and secondary breakup model are considered. Concerning the primary breakup, a conical sheet disintegration model and LISA model are used. The secondary breakup models are made based on the DDB model and RT model. The global spray behavior is also visualized by the shadowgraph technique and local Sauter mean diameter and axial mean velocity are measured by using phase Doppler particle analyzer Based on the comparison of numerical and experimental results, it is shown that good agreement is obtained in terms of spray developing process and spray tip penetration at the all hybrid models. However, the hybrid breakup models show different prediction of accuracy in the cases of local SMD and the spatial distribution of breakup.
In recent years, hybrid neural network approaches which combine neural networks and mechanistic models have been gaining considerable interests. These approaches are potentially very efficient to obtain more accurate predictions of process dynamics by combining mechanistic and neural models in such a way that the neural network model properly captures unknown and nonlinear parts of the mechanistic model. In this work, such an approach was applied in the modeling of a full-scale coke wastewater treatment process. First, a simplified mechanistic model was developed based on the Activated Sludge Model No.1 and the specific process knowledge, Then neural network was incorporated with the mechanistic model to compensate the errors between the mechanistic model and the process data. Simulation and actual process data showed that the hybrid modeling approach could predict accurate process dynamics of industrial wastewater treatment plant. The promising results indicated that the hybrid modeling approach could be a useful tool for accurate and cost-effective modeling of biochemical processes.
This paper presents a hybrid model solution for user motion recognition. The use of a single classifier in motion recognition models does not guarantee a high recognition rate. To enhance the motion recognition rate, a hybrid model consisting of decision trees and artificial neural networks is proposed. We define six user motions commonly performed in an indoor environment. To demonstrate the performance of the proposed model, we conduct a real field test with ten subjects (five males and five females). Experimental results show that the proposed model provides a more accurate recognition rate compared to that of other single classifiers.
전단의 IIR필터를 2차계의 pole-zero형으로 취하고 후단의 FIR필터의 필터 길이를 최소화시키는 hybrid필터의 설계를 제시한다. 시뮬레이션 결과 FIR필터의 경우보다 필터 길이가 현저히 줄어 들었고 또한 IIF필터를 all-pole형으로 취했을 때보다도 다소 줄어들었다. Hybrid 필터가 정확한 선형위상(linear phase)특성을 갖지는 못하나 통과대역과 서지대역에서 IIR필터보다는 비교적 정확한 선형특성을 갖게 됨을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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