A wind tunnel test was conducted that measured surface fluctuating pressures aft of a ramp at transonic speeds. Dynamic pressure test data was used to perform a study to determine best locations for streamwise sensor pairs for shocked and unshocked runs based on minimizing the error in root-mean-square acceleration response of the panel. For unshocked conditions, the upstream sensor is best placed at least 6.5 ramp heights downstream of the ramp, and the downstream sensor should be within 2 ramp heights from the upstream sensor. For shocked conditions, the upstream sensor should be between 1 and 7 ramp heights downstream of the shock, with the downstream sensor 2 to 3 ramp heights of the upstream sensor. The shock was found to prevent the passage coherent flow structures; therefore, it may be desired to use the shock to define the boundary of subzones for the purpose of loads definition. These recommendations should be generally applicable to a range of expansion corner geometries in transonic flow provided similar flow structures exist. The recommendations for shocked runs is more limited, relying on data from a single dataset with the shock located near the forward end of the region of interest.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.12
no.2
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pp.123-130
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1992
We check up on whether the one-dimensional station precipitation model of Geogakakos and Bras is suitable to the storm model for Chonju station or not. The fundamental variables of the physically based model consists of the pressure at the cloud top, the hight-averaged updraft velocity(HAUV), and the inverse of the average diameter of the hydrometeors(ADH) at cloud base. And they are parameterized by input variables. The parameters are eastimated by the direct search algorithm of Hooke and Jeeves in this paper. The results show that HAUV and ADH are dominant factors to minimize root mean square error between the calculated and the observed rainfall. In this numerical analysis, the deviation between the calculated and the total observed rainfall is small, otherwise the gap for the time distribution is quite big.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.129-129
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2011
본 연구에서는 강수예보의 선행시간을 확보하기 위하여 기상청 지상관측망 자료뿐만 아니라 MTSAT-1R 위성영상자료와 수치예보모형인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 자료를 활용하고, 입력자료 사이의 물리적인 비선형 상관관계를 효과적으로 고려하기 위하여 인경신경망 기법을 적용한 단시간 강수예측모형을 개발하고자 하였다. 또한 강수의 변화특성을 반영하기 위하여 장마기(6월, 7월)와 태풍기(8월, 9월)로 세분화하여 인공신경망 구축을 위한 학습훈련을 수행하였다. 구축된 모형은 서울지점을 대상으로 선행시간 3, 6, 9, 12시간에 대해서 강수예측을 수행하였다. 2006부터 2008년까지 학습훈련 후 2009년 서울지점의 강수예측결과, 장마기의 상관계수는 각 선행시간에 대해서 0.6998, 0.6498, 0.4434, 0.2961, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.7605, 2.8431, 3.1973, 4.2147, 태풍기 상관계수는 0.5368, 0.5089, 0.4164, 0.2392, RMSE는 1.2218, 2.3144, 3.9153, 5.2145로 나타났다. 각 선행시간별로 장마기의 예측결과가 태풍기보다 다소 정확하게 도출되었으며, 선행시간 9시간 이후부터는 정확도가 급격히 낮아지는 결과를 얻었다.
The predictability of heavy precipitation over the Korean Peninsula is studied using THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) data. The performance of the six ensemble models is compared through the inconsistency (or jumpiness) and Root Mean Square Error (RMSE) for MSLP, T850 and H500. Grand Ensemble (GE) of the three best ensemble models (ECMWF, UKMO and CMA) with equal weight and without bias correction is consisted. The jumpiness calculated in this study indicates that the GE is more consistent than each single ensemble model. Brier Score (BS) of precipitation also shows that the GE outperforms. The GE is used for a case study of a heavy rainfall event in Korean Peninsula on 9 July 2009. The probability forecast of precipitation using 90 members of the GE and the percentage of 90 members exceeding 90 percentile in climatological Probability Density Function (PDF) of observed precipitation are calculated. As the GE is excellent in possibility of potential detection of heavy rainfall, GE is more skillful than the single ensemble model and can lead to a heavy rainfall warning in medium-range. If the performance of each single ensemble model is also improved, GE can provide better performance.
This study was performed to develop thin layer drying equations for green rice. Thin layer drying tests of green rice were conducted at three temperature levels of 30, 40, $50^{\circ}C$ and two relative humidity levels of 30, 50% respectively. The measured moisture ratio were fitted to the selected four drying models (Page, Thompson, Simplified diffusion and Lewis model) using stepwise multiple regression analysis. The overall drying rate increased as the drying air temperature and as relative humidity was increased, but the effect of temperature increase was dominant. Half response time (Moisture ratio=0.5) of drying was affected by both drying temperature and relative humidity Drying rate was mainly affected by relative humidity at drying temperature of $50^{\circ}C$. The results of comparing coefficients of determination and root mean square error of moisture ratio for four drying models showed the Page model was found to ft adequately to all drying test data.
The problem of spacecraft attitude control is solved using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). An ANFIS produces a control signal for one of the three axes of a spacecraft's body frame, so in total three ANFISs are constructed for 3-axis attitude control. The fuzzy inference system of the ANFIS is initialized using a subtractive clustering method. The ANFIS is trained by a hybrid learning algorithm using the data obtained from attitude control simulations using state-dependent Riccati equation controller. The training data set for each axis is composed of state errors for 3 axes (roll, pitch, and yaw) and a control signal for one of the 3 axes. The stability region of the ANFIS controller is estimated numerically based on Lyapunov stability theory using a numerical method to calculate Jacobian matrix. To measure the performance of the ANFIS controller, root mean square error and correlation factor are used as performance indicators. The performance is tested on two ANFIS controllers trained in different conditions. The test results show that the performance indicators are proper in the sense that the ANFIS controller with the larger stability region provides better performance according to the performance indicators.
Since construction of the estuarine barrage at the mouth of the Nakdong River, eutrophication and increased abundance of phytoplankton have occurred mainly due to the increased retention time in the reach. However, during the spring, there is a decrease in chlorophyll-a, as a result of an increase in zooplankton number, which preys upon phytoplankton and affects the value of chlorophyll-a. In order to emphasize the importance of zooplankton data in water quality simulation, zooplankton community data were used to simulate water quality and eutrophication at Mulgeum located in 27 km upstream from the barrage. WASP 7.2 was used as the water quality model for the river, using a monthly data set from 2003 to 2005 for model calibration and verification. The results showed that chlorophyll-a, DO, and total nitrogen in the river were simulated well during the verification period. The results of water quality simulation using zooplankton community data in the model were better than those with phytoplankton death rate, in terms of the absolute value of percent bias, root mean square error, and Nash-Sutcliffe efficiency. Those results indicate the use of zooplankton data provides more accurate simulation results for chlorophyll-a and eutrophication.
PURPOSES : The intents of the study are to identify the accident factors and to demonstrate the potentials of tobit model as a tool to study the number of accidents on arterial roads segments. METHODS : This paper uses a tobit regression as a methodology to analyze the factors affecting the number of accidents. In pursuing the above goal, this study gives particular attentions to analyzing the data of 2,446 accidents (1,610 in major arterial roads and 836 in minor arterial roads) occurred on arterial roads in 2007 to 2010. RESULTS : First, 3 accident models which were classified by total arterial roads, major arterial roads and minor arterial roads, and were all statistically significant were developed. Second, the exclusive right-turn lane as common variable, and the number of accident, traffic volume, number of lanes, link length, rate of median, number of entrances, number of pedestrian crossings, number of curves, number of bus stops and exclusive left-turn as specific variables of the models were selected. Finally, the paired sample t-test could not be rejected the null hypotheses of three types of models. CONCLUSIONS : Using data from vehicle accidents on arterial roads, the estimation results show that many factors related to roadway geometrics and traffic characteristics significantly affect to the number of accidents.
Leaf area index (LAI) is important in explaining the ability of crops to intercept solar energy for biomass production, amount of plant transpiration, and in understanding the impact of crop management practices on crop growth. This paper describes a procedure for estimating LAI as a function of image-derived vegetation indices from temporal series of RapidEye imagery obtained from 2010 to 2012 using empirical models in a rice plain in Seosan, Chungcheongnam-do. Rice plants were sampled every two weeks to investigate LAI, fresh and dry biomass from late May to early October. RapidEye images were taken from June to September every year and corrected geometrically and atmospherically to calculate normalized difference vegetation index (NDVI). Linear, exponential, and expolinear models were developed to relate temporal satellite NDVIs to measured LAI. The expolinear model provided more accurate results to predict LAI than linear or exponential models based on root mean square error. The LAI distribution was in strong agreement with the field measurements in terms of geographical variation and relative numerical values when RapidEye imagery was applied to expolinear model. The spatial trend of LAI corresponded with the variation in the vegetation growth condition.
Kim, Oui-Woung;Kim, Hoon;Kim, Woong;Lee, Hyo-Jai;Han, Jae-Woong
Journal of Biosystems Engineering
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v.40
no.3
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pp.232-237
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2015
Purpose: In Korea, wheat is dried using circulating cross-flow grain dryers. However, there is no research on wheat drying which can be utilized for the dryers. Therefore, this study developed and evaluated a simulation of the circulating cross-flow dryer, and examined the effects of various factors on drying performance. Methods: The simulation program was developed using drying models and was evaluated against wheat-drying experiments with a dryer having a 30-ton capacity. The influence of drying temperature, air volume, and grain falling rate on drying performance were examined through the simulation. Results: The experimental results validated the simulation program by showing the same root mean square error (RMSE) for moisture content (0.286%) and drying rate (0.056%/h) in both the experimental data and the simulation values. The appropriate wheat-drying parameter values, considering drying conditions, were determined to be $50^{\circ}C$ for drying temperature, $500m^3/min$ for air volume, and a grain falling rate of $36.0m^3/h$. Conclusions: The developed simulation program for circulating cross-flow dryers analyzed the influences of performance factors such as drying temperature, air volume, and falling rate on drying performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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