Micro end-milling process is applied to fabricate precision mechanical parts cost-effectively. It is a complex and time-consuming job to select optimal process conditions with high productivity and quality. To improve the productivity and quality of precision mechanical parts, micro end-mill wear and cutting force characteristics should be studied carefully. In this paper, high speed machining experiments are studied to construct the optimum process design as well as the mathematical modeling of tool wear and cutting force related to cutting parameters in micro ball end-milling processes. Cutting force and wear characteristics under various cutting conditions are investigated through the condition monitoring system and the design of experiment. In order to construct the cutting database, mathematical models for the flank wear and cutting force gradient are derived from the response surface method. Optimal milling conditions are extracted from the developed experimental models.
This paper reviews the previous industrial solid bed process simulations to provide a better understanding of the modeling approaches to the particle reactions in the bed. Previous modeling studies on waste incinerator, iron ore sintering bed, blast furnace, iron ore pellet indurator, and biomass combustor can be seen on the common ground of unsteady 1-D modeling scheme. Approaches to the particle reaction modeling have been discussed in terms of the status of solid particles in the bed, types of reaction progression in a particle, and the consideration of the intra-particle temperature gradient.
The established mathematical modeling methods have limitation to know the hydraulic characteristics at the wastewater treatment plant which are complex and nonlinear systems. So, an artificial neural network (ANN) model based on hydraulic characteristics is applied for modeling wastewater quality of a full-scale wastewater treatment plant using DNR (Daewoo nutrient removal) process. ANN was trained using data which are influents (TSS, BOD, COD, TN, TP) and effluents (COD, TN, TP) components in a year, and predicted the effluent results based on the training. To raise the efficiency of prediction, inputs of ANN are added the influent and effluent information that are in yesterday and the day before yesterday. The results of training data tend to have high accuracy between real value and predicted value, but test data tend to have lower accuracy. However, the more hydraulic characteristics are considered, the results become more accuracy.
복합발전 공정의 모델링 및 모사는 공정의 운전 및 설계 조건에 따른 공정변수의 변화를 정량적으로 예측하기 위한 중요한 접근방법이다. 본 연구에서는 현재 사용되는 복합발전공정의 정상상태 모사기의 단점을 보완하여, 사용자의 편의성과 개발자의 핵심기술 모델링을 가능하게 하는 공정 모델링 시스템을 개발하였다. 복합발전 공정의 주요 장치들을 분석하여 수학적 모델을 개발하였으며 이를 종합하여 모델라이브러리로 구성하였다. 또한 모사의 목적과 입수 가능한 자료에 따라 사용되는 모델의 상세도가 다르다는 점을 고려하여 주요장치에 대해 다른 상세도의 모델을 개발하였다. 복합발전 상업공정을 개발된 모델링 시스템을 사용하여 모델링과 모사를 수행하였으며 모사의 결과를 데이터자료와 비교 검증하였다. 검증의 모사결과와 자료데이터는 1% 내의 오차를 보였으며 개발된 모델링 시스템이 실제 공정에 응용될 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 유해한 화학물질인 vinyl chloride에 대한 건강 위해성 평가의 주요한 단계인 용량-반응 평가(dose-response assessment)를 수행함에 있어서 실험동물을 대상으로 한 발암성 자료를 사용하여 인체 위해도(risk)를 예측하고자 하였다. 용량 반응 평가에서는 고농도의 독성 자료로 부터 인체에 노출되는 수준인 저농도로 외삽을 위하여 computer software를 사용하지 않고 직접 다양한 통계 모델링을 사용하여 위해도를 산출하였다 이는 추후 국내 화학물질의 위해도 평가시 광범위하게 활용될수 있는 기초자료를 제공할 것이다.
Wind tunnel experiment was carried out to study the cross-wind layer forces on a square cross-section building model using a synchronous multi-pressure sensing system. The stationarity of measured wind loadings are firstly examined, revealing the non-stationary feature of cross-wind forces. By converting the measured non-stationary wind forces into an energetically equivalent stationary process, the characteristics of local wind forces are studied, such as power spectrum density and spanwise coherence function. Mathematical models to describe properties of cross-wind forces at different layers are thus established. Then, a conditional simulation method, which is able to ex-tend pressure measurements starting from experimentally measured points, is proposed for the cross-wind loading. The method can reproduce the non-stationary cross-wind force by simulating a stationary process and the corresponding time varying amplitudes independently; in this way the non-stationary wind forces can finally be obtained by combining the two parts together. The feasibility and reliability of the proposed method is highlighted by an ex-ample of across wind loading simulation, based on the experimental results analyzed in the first part of the paper.
A major concern in Gas Metal Arc (GMA) welding process is the determination of welding process variables such as wire diameter, gas flow rate, welding speed, arc current and welding voltage and their effects on the desired weld bead dimensions and shape. To successfully accomplish this objective, 81 welded samples from mild steel AS 1204 flats adopting the bead-on-plate technique were employed in the experiment. The experimental results were used to develop a mathematical model to predict the magnitude of bead geometry as follows; weld bead width, weld bead height, weld bead penetration depth, weld penetration shape factor, weld reinforcement shape factor, weld bead total area, weld bead penetration area, weld bead reinforcement area, weld bead dilution, length of weld bead penetration boundary and length of weld bead reinforcement boundary, and to establish the relationships between weld process parameters and bead geomery. Multiple regression analysis was employed for investigating and modeling the GMA process and significance test techniques were applied for the interpretation of the experimental data.
With disseminationof Distributed Control Systems(DCS), the huge amounts of process operation data could have been available and led to figure out process behaviors better on the statistical basis. Until now, the statistical modeling technology has been susally applied to process monitoring and fault diagnosis. however, it has been also thought that these process information, extracted from statistical analysis, might serve a great opportunity for process operation improvements and process improvements. This paper proposed a general methodolgy for process operation improvements including data analysis, backing up the result of analysis based on the methodology, and the mapping physical physical phenomena to the Principal Components(PC) which is the most distinguished feature in the methodology form traditional statistical analyses. The application of the proposed methodology to the Balst Furnace(BF) process has been presented for details. The BF process is one of the complicated processes, due to the highly nonlinear and correlated behaviors, and so the analysis for the process based on the mathematical modeling has been very difficult. So the statisitical analysis has come forward as a alternative way for the useful analysis. Using the proposed methodology, we could interpret the complicated process, the BF, better than any other mathematical methods and find the direction for process operation improvement. The direction of process operationimprovement, in the BF case, is to increase the fludization and the permeability, while decreasing the effect of tapping operation. These guide directions, with those physical meanings, could save fuel cost and process operator's pressure for proper actions, the better set point changes, in addition to the assistance with the better knowledge of the process. Open to set point change, the BF has a variety of steady state modes. In usual almost chemical processes are under the same situation with the BF in the point of multimode steady states. The proposed methodology focused on the application to the multimode steady state process such as the BF, consequently can be applied to any chemical processes set point changing whether operator intervened or not.
본 논문에서는 수학적 지식을 스스로 구성하여 개념적으로 이해할 수 있도록 개발된 발생적 모델링을 활용하여 로그 단원에 대한 교수 학습 자료를 개발하고 발생적 모델링 활동을 통해 학생들이 로그 개념을 이해해 나가는 과정을 분석하고자 한다. 이를 위해 로그 단원을 3가지 소주제로 나누고 각각의 소주제별로 발생적 모델링의 교수학적 4단계인 적용, 추출, 압축, 구성 틀에 맞추어 발생적 근원 맥락을 담고 학생 스스로 개념을 구성해 나갈 수 있는 교수 학습 자료를 개발하였다. 개발된 자료를 이용하여 중하 수준 학생 2명과 중상 수준 학생 2명을 대상으로 수업을 진행하였다. 이를 통해 발생적 모델링의 교수학적 4단계를 따르는 로그 단원에 대한 개념 구성 과정을 살펴보고 van Hiele이 제시한 일반적인 수학학습수준을 바탕으로 학생들의 로그 단원에 대한 이해정도를 분석하여 몇 가지 교수학적 시사점을 제안하였다.
PV cell modeling is necessary both for software and hardware simulators in analyzing and testing the performance of PV generation systems. Unique I-V curve of a PV cell identifies its own characteristics by electrical equivalent model that is composed of diode constants ($I_o$, $v_t$), photo-generated current ($I_{ph}$), series resistance ($R_s$), and shunt resistance ($R_{sh}$). Photo-generated current can be easily estimated since it is proportional to irradiation level. However, other electrical parameters should be solved from the manufacturer's data sheet that is consisted with three remarkable operating points such as open circuit voltage ($V_{oc}$), short circuit current ($I_{sc}$), and maximum power voltage/current ($V_{MPP}/I_{MPP}$). This paper explains and analyzes mathematical process of a novel PV cell modeling algorithm that was proposed by the authors with the name of "K-algorithm".
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[게시일 2004년 10월 1일]
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