In this study, a dynamic modeling scheme is presented to describe the probabilistic structure of soil water and plant water stress index under stochastic precipitation conditions. The proposed model has the form of the Fokker-Planck equation, and its applicability as a model for the probabilistic evolution of the soil water and plant water stress index is investigated under a climate change scenario. The simulation results of soil water confirm that the proposed soil water model can properly reproduce the observations and show that the soil water behaves with consistent cycle based on the precipitation pattern. The simulation results of plant water stress index show two different PDF patterns according to the precipitation. The simple impact assessment of climate change to soil water and plant water stress is discussed with Korean Meteorological Administration regional climate model.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.18
no.1
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pp.21-27
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2013
Presented in the paper is a log data based modeling method for effective construction of a virtual plant model which can be used for the virtual PLC (Programmable Logic Controller) simulation. For the PLC simulation, the corresponding virtual plant, consisting of virtual devices, is required to interact with the input and output symbols of a PLC. In other words, the behavior of a virtual device should be the same as that of the real device. Conventionally, the DEVS (Discrete Event Systems Specifications) formalism has been used to represent the behavior a virtual device. The modeling using DEVS formalism, however, requires in-depth knowledge in the simulation area, as well as the significant amount of time and efforts. One of the key ideas of the proposed method is to generate a plant model based on the log data obtained from the production system. The proposed method is very intuitive, and it can be used to generate the full behavior model of a virtual device. The proposed approach was applied to an AGV (Automated Guided Vehicle).
This paper addresses the issues related to the development of product model and applications fer nuclear power plants based on STEP and PLIB standards. The ISO standards which can be applied are; STEP(Standard for the Exchange of Product Model Data) AP(application protocol) 221/231, AP 230/225, AP 227, ISO 13584 PLIB, ISO 15926 RDL. The data models of the AP's and ISO 15926 RDL are reviewed and an application system is proposed to exchange and share the design data of the nuclear power plant.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.5
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pp.72-78
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2006
The paper proposes reference model error feedback control scheme for motion control system with hard non-linear components as like saturation and dead-zone in plant input part. Additionally, the plant has the system uncertainty effected by plant model parameter deviation and disturbance. The control algorithm uses the reference model to apply additional feedback loop with the error between reference model output and actual output effected by disturbance and non-linear components. And the stability evaluation based on Popov stability and controller design method are formulated to be performed. The effectiveness of the proposed scheme is examined by simulations. The results are proven by reasonable performances following reference model responses with good disturbance rejection performance without over-tuning of controller.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2019.05a
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pp.248-249
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2019
In the nuclear industry, in order to keep pace with the 4th industrial revolution era, they are trying to improve the construction and maintenance ability by utilizing the technologies such as digital twin and VR/AR from the construction stage. However, the nuclear 3D CAD model, which is used as the base in the latest technology, is heavy due to a large number of facilities per unit space compared to other industrial companies, and it is difficult to directly incorporate the latest technology into the results of CAD programs for design purposes. In this study, in order to improve usability, we tried to lighten the 3D model. First, we analyze the existing nuclear power plant 3D model and draw out the problems and features. Secondly, we derived the factors to consider when we make the 3D CAD models lightweight.
The modeling of interception and absorption of light was studied in plant canopies at Mt. Kwanak. Followering results were obtained. Light intensity passing through the stacked leaves is attenuated exponentially. This phenomenon seems to be more clearly applied to the plant canopies, if they have large cumulative leaf area and are matured densely. Light interception and absorption are influenced by leaf thickness, shape pigments, and leaf area, and they have great effect on the maturation of canopies. It was confirmed that the light penetrating through the stratified canopies is decreased exponentially in dual pattern. The cumulative leaf area of a definite space in a certain plant canopy is the same as the growth of leaf area of the canopy at that time. A hypothetical model for calculating the light absorption in plant canopies, was established on the bases of phenomena that incident light is captured at the maximum level and light inerception effect is minimized by leaves.
This paper introduces a feasibility evaluation method for prognosis systems based on an empirical model in nuclear power plants. By exploiting the dynamical signature characterized by abnormal phenomena, the prognosis technique can be applied to detect the plant abnormal states prior to an unexpected plant trip. Early $operator^{\circ}{\emptyset}s$ awareness can extend available time for operation action; therefore, unexpected plant trip and time-consuming maintenance can be reduced. For the practical application in nuclear power plant, it is important not only to enhance the advantages of prognosis systems, but also to quantify the negative impact in prognosis, e.g., uncertainty. In order to apply these prognosis systems to real nuclear power plants, it is necessary to conduct a feasibility evaluation; the evaluation consists of 4 steps (: the development of an evaluation method, the development of selection criteria for the abnormal state, acquisition and signal processing, and an evaluation experiment). In this paper, we introduce the feasibility evaluation method and propose further study points for applying prognosis systems from KHNP's experiences in testing some prognosis technologies available in the market.
The technique is reported of identifying parameters in off-line process. The technique demands that closed-loop system consists of a reference and two-degree-of-freedom controllers (TDFC) in real process. A model process is the same as the real process except their parameters. Deviations are differences between the reference and the output of the plant or the model. The technique is based on minimizing identification error between the two deviations. The parameter differences between the plant and the model are characterized of mean value and of variance which are derived from the identification error. Consequently, the algorithm which identifies the unknown plant parameters is shown by minimizing the mean value and the variance, respectively, within double convergence loops. The technique is applied to course change of a ship. The plant deviation at the first trial is shown to occur in replacing the nominal parameters by the default parameters. The plant deviation at the second trial is shown to not occur in replacing the nominal parameters by the identified parameters. Hence, the identification technique is confirmed to be feasible in the real field.
A rice mill plant with a capacity of 3 t/h was constructed with automated facilities at Chonnam National University. A simulation model was developed with SLAMSYSTEM for evaluation and improving the rice mill process. The developed model was validated in the views of hulling efficiency, milling efficiency, milled rice recovery, other materials produced, at bottlenecks in the processes. The results of hulling efficiency, milling efficiency, milled rice recovery in the simulation were, respectively, 81.1%, 89,5%, and 73.1%, while those of the actual mill plant were 81.5%, 90.2%, and 73.5%. The simulation results including the rates of other materials(chaff, bran, broken rice, stone, etc) produced in the processes were almost similar with those of the actual process. In the simulation the bottlenecks were found out in the process for separating brown rice and sorting colored rice. These phenomena also appeared in the actual process. It needed to increase the hourly capacities of the brown rice separator and the rice color sorter. As the developed model could well express the automated rice mill plant, it could be used for designing and improving rice mill plants.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.12
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pp.2285-2290
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2008
Even though efficiency of coal-fired power plant is proportional to operating temperature, increasement of operating temperature is limited by a technological level of each power plant component. It is an alternative plan to increase operating pressure up to ultra super critical point for efficiency enhancement. It is difficult to control process of power plant in ultra super critical point because that point has highly nonlinear characteristics. In this paper, new control logic, Unit Response Optimizer Controller(URO Controller) which is based on Fuzzy logic and Model Predictive Controller, is introduced for better performance. Then its performance is tested and analyzed with design guideline.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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