Kim, Gyeong-Ho;Jo, Yun-Hyeon;Gu, Dae-Hyeon;Jeong, Yeon-Ho;Gang, Do-Hyeon
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.51
no.1
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pp.7-15
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2002
The paper proposes the characteristics analysis for a Transverse flux type Switched Reluctance Motor(TSRM) considering the nonlinear magnetic phenomena. To investigate the nonlinear parameters of magnetic equivalent circuit, the designed TSRM is analyzed by the 2D and 3D finite element method as functions of input current and angular displacement. On the base of FEM analysis results, the current, torque, back EMF and output power wave of TSRM are simulated from the motion equation by MATLAB/Simulink. The simulated performance characteristics for a 4-phase, 24-pole TSRM are verified by experimental results of a prototype TSRM.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.2
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pp.187-194
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2002
For the fine grinding process development of semiconductor monocrystalline silicon, wheel rotational speed, chuck rotational speed, feed rate and hysteresis force were controlled. Magic mirror system was used for grinding wheel pattern analysis. Curvature of wheel pattern was measured by fitting equation. The modeling of surface wheel pattern was related to wheel and chuck rotational speed. The calculated curvature of the model was well matched with the measured curvature. The statistical analysis indicated wheel and chuck rotational speed were significantly effective on.
This study aims to develop the thermal performance and economic analysis program of solar heating system applied to district heating systems. The program, named SOLAN-DHS, is consisted of four modules like as user's interface for system input/output, library, and utilities and a calculating engine. SOLAN-DHS simplifies user's input data through the database and can design 5 different types of solar systems. Due to the user-friendly layout, all design parameters can be changed quickly and easily for the influence on system efficiency. The reliability of SOLAN-DHS was finally verified by the experiments.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.32A
no.1
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pp.200-205
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1995
The 1st and 2nd-order grating structure for long wavelength DFB(Distributed FeedBack) laser diodes are successfully fabricated on InP substrates by using electron beam lithography and reactive ion etch techniques, and also characterized non-destructively by diffraction analysis without removal of photo-resis layer. A new composite layer made by lifted-off Cr layer on thin SiO2 film is developed and used as an etch mask, because PMMA, the e-beamresist, is unsuitable for reactive ion etch of InP. In addition, it is experimentally confiremed that diffraction analysis makes it possible to predict the grating parameters, and the analysis can be used as a non-destructive on-line test to prevent incomplete gratings from being successively processed.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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1995.11a
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pp.126-138
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1995
In order to study the gas interchangeability, a series of tests and analysis were conducted regarding to natural gas and gas mixture. Natural gas was selected as a reference and NG-LPG/Air mixture as a substitute gas. The major interest was placed on the determination of interchangeability limits for different mixing conditions. The parameters of Wobbe Index and Combustion Potential were employed in estimating the gas interchangeability, The limits obtained by analysis(AGA, WEAVER, KNOY, GILB) were compared with experimental results. The results estimated showed that the mixing limits of LPG/Air in proper conditions were found to vary with analysis and AGA is considered to be the most appropriate one.
Background: The Hanwoo industry must develop technologies that can increase the production of preferred cuts to match changing consumer trends. In this study, we aimed to estimate the genetic parameters for carcass traits (carcass weight, eye muscle area, back fat thickness, and intramuscular fat) and primal cut traits (tenderloin, loin, strip loin, neck, clod, top round, bottom round, brisket, shank, and rib) in a Hanwoo population to obtain basic data for improving primal cut productivity. Methods: Data from 1,905 Hanwoo steers, including carcass traits and primal cut weights, were collected. Genetic parameters were estimated using REMLF90 in a multi-trait analysis. Results: High heritability was found for carcass weight (0.52) and strip loin yield (0.63). Genetic correlations between carcass weight and primal cut weights ranged from 0.52 to 0.93. Conclusions: This study demonstrates the significant potential for genetic improvement in Hanwoo cattle through selective breeding, particularly for traits with high heritability and genetic correlations. These findings provide crucial insights into optimizing breeding programs to improve Hanwoo cattle production efficiency.
A fuze detonator comprising star shells is an important device so that its failure usually leads to failure of the shells. In this paper, accelerated degradation tests of RD1333 (lead azide) using temperature stress were performed, and then degradation data of explosive power for the detonator were analyzed to predict the storage lifetime of detonator. Degradation data analysis to estimate the storage lifetime is based on a distribution-based degradation process. Statistical distribution parameters of explosive power degradation measures at each time were estimated for each temperature level, and then reliability of the detonator for each accelerated temperature level was estimated using both time-varying distribution parameters and critical level of explosive power. Arrhenius model was applied to estimate storage lifetime of the detonator under the field temperature condition. Accelerated distribution-based degradation analysis to estimate storage lifetime is explained in detail, and estimation results are compared to field data of storage lifetime in this paper.
"Mortar or concrete pneumatically projected at high velocity onto a surface" is called Shotcrete. Models that predict shotcrete design parameters (e.g. compressive strength, slump etc) from any mixing proportions of admixtures could save considerable experimentation time consumed during trial and error based procedures. Artificial Neural Network (ANN) has been widely used for similar purposes; however, such models have been rarely applied on shotcrete design. In this study 19 samples of shotcrete test panels with varying quantities of water, steel fibers and silica fume were used to determine their slump, cost and compressive strength at different ages. A number of 3-layer Back propagation Neural Network (BPNN) models of different network architectures were used to train the network using 15 samples, while 4 samples were randomly chosen to validate the model. The predicted compressive strength from linear regression lacked accuracy with $R^2$ value of 0.36. Whereas, outputs from 3-5-3 ANN architecture gave higher correlations of $R^2$ = 0.99, 0.95 and 0.98 for compressive strength, cost and slump parameters of the training data and corresponding $R^2$ values of 0.99, 0.99 and 0.90 for the validation dataset. Sensitivity analysis of output variables using ANN can unfold the nonlinear cause and effect relationship for otherwise obscure ANN model.
Diesel engines have low specific fuel consumption, but high particulate emissions, mainly soot. Diesel soot is suspected to have significant effects on the health of living beings and might also affect global warming. Hence stringent measures have been put in place in a number of countries and will be even stronger in the near future. Diesel engines require either advanced integrated exhaust after treatment systems or modified engine models to meet the statutory norms. Experimental analysis to study the emission characteristics is a time consuming affair. In such situations, the real picture of engine control can be obtained by the modeling of trend prediction. In this article, an effort has been made to predict emissions smoke and NO$_{x}$ using cylinder combustion derived parameters and diesel particulate filter data, with artificial neural network techniques in MATLAB environment. The model is based on three layer neural network with a back propagation learning algorithm. The training and test data of emissions were collected from experimental set up in the laboratory for different loads. The network is trained to predict the values of emission with training values. Regression analysis between test and predicted value from neural network shows least error. This approach helps in the reduction of the experimentation required to determine the smoke and NO$_{x}$ for the catalyst coated filters.
Objectives The aim of this study was to investigate pelvic insufficiency and its correlation with lumbago side. Methods 72 cases of patients who received treatment from March 2010 to February 2013 for lumbago were analyzed. Their pelvic insufficiency parameters were estimated by x-ray analysis and lumbago sides were considered. The data were analyzed to find out correlation of pelvic insufficiency parameters and correlation between parameters and lumbago sides. Pearson correlation and two-by-k cross tabulation analysis were used. Results 1) Iliac height difference had significant correlation with femur height difference and the result was alike previous studies' results. 2) Femur height difference and iliac height difference had no significant correlation with iliac width difference. 3) Posterior rotation malposition ilium side and inflare side had no significant correlation with lumbago side. Conclusions Iliac height difference had significant correlation with femur height difference and sides of pelvic insufficiency had no significant correlation with lumbago sides.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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