A sea trial of the speed performance test is the one of the most important means of verifying a ship's performance, and the International Organization for Standardization established a standard for this test in 2015. Environmental disturbances such as wind and waves are always present under real sea conditions, however, so it is impossible to accurately estimate delivered horsepower under ideal conditions. These disruptive influences also make it difficult to evaluate the positive effect of recently developed energy-saving devices. In this study, uncertainty analysis of improved speed performance was carried out using Monte Carlo simulation to confirm the energy-saving efficiency of a ship equipped with an air-lubrication system. The findings showed the average power saving to be 3.2%, with the expanded uncertainty of ± 2.7% at a 95% confidence level (k=2).
To fulfill applicability of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model, it is important that this model passes through a careful calibration and uncertainty analysis. In recent years, many researchers have come up with various uncertainty analysis techniques for SWAT model. To determine the differences and similarities of typical techniques, we applied three uncertainty analysis procedures to Chungju Dam watershed (6,581.1 $km^2$) of South Korea included in SWAT-Calibration Uncertainty Program (SWAT-CUP): Sequential Uncertainty FItting algorithm ver.2 (SUFI2), Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE), Parameter Solution (ParaSol). As a result, there was no significant difference in the objective function values between SUFI2 and GLUE algorithms. However, ParaSol algorithm shows the worst objective functions, and considerable divergence was also showed in 95PPU bands with each other. The p-factor and r-factor appeared from 0.02 to 0.79 and 0.03 to 0.52 differences in streamflow respectively. In general, the ParaSol algorithm showed the lowest p-factor and r-factor, SUFI2 algorithm was the highest in the p-factor and r-factor. Therefore, in the SWAT model calibration and uncertainty analysis of the automatic methods, we suggest the calibration methods considering p-factor and r-factor. The p-factor means the percentage of observations covered by 95PPU (95 Percent Prediction Uncertainty) band, and r-factor is the average thickness of the 95PPU band.
The Holographic Particle Velocimetry system can be a promising optical tool for the measurements of three dimensional particle velocities. In this research, the optical system for double pulse holographic recording and reconstruction of particle images was developed. Validation experiments for the developed system were conducted measuring the velocities of glass beads on a rotating disk. Uncertainty analysis was performed to identify the sources of all relevant errors and to evaluate their magnitude. The measurement results of distance between glass beads, size, and velocities of them using holographic method compared reasonalbly well with the known values within acceptable range of errors.
Proceedings of the Society of Korea Industrial and System Engineering Conference
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2002.05a
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pp.25-30
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2002
The problem of qualitative reliability system is very important issue in the digitalized nuclear power plant, because the failure of its system brings about extravagant economic loss, extensive environment destruction, and fatal damage of human. Therefore this study is to develop the reliability evaluation model through the normalized scoring model by the quantitative and qualitative factors considering the advanced safety factors In the Advanced Pressurized water Reactor 1400MWe(APR 1400) under uncertainty Especially, the qualitative factors considering the information and human factors for the systematic and rational justification have been closely analyzed. The reliability evaluation model can be simply applied in real fields in order to minimize the industrial accident and human error in the digitalized nuclear power plant.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.448-451
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2000
Fuzzy control has been researched for application of industrial processes which have no accurate mathematical model and could not controlled by conventional methods because of a lack of quantitative input-output data. Intelligent control approach based on fuzzy logic could directly reflex human thinking and natural language to controller comparing with conventional methods. In this paper, the tested system is constructed for sending a ball to the goal position using wind from two DC motors in the path. This system contains non-linearity and uncertainty because of the characteristic of aerodynamics inside the path. The system used in this experiment could be hardly modeled by mathematic methods and could not be easily controlled by linear control manners. The controller, in this paper could control the system containing non-linearity and uncertainty because it is designed based on the input-output data and experimental knowledge obtained by trials.
The traceability maintenance system for the AC voltage and current has been developed at the frequency range of 20 Hz to 100 Hz without using any compensation technique which is used at thermal converter (TC) ac-dc transfer system at low frequencies. The system uses a digital voltmeter (DVM) as a data acquisition system of the input waveform and stored data in memory. The developed algorithm acquires and processes the sampling data to calculate the root mean square (rms) value of the input voltage of DVM which operates at DC 10 V range for better accuracy. The best uncertainty of the AC voltage measurements is $3 {\mu}V/V$ within the frequency range. The best uncertainty of the AC current measurements is better than the $5 {\mu}A/A$ and mainly depend on the current to voltage converter, ac-dc current shunt or Current Transformer (CT), used for the measurement
Park, Jin-Wook;Kim, Kyu-Ho;Shin, Dong-Joon;Kim, Jin-O
Proceedings of the KIEE Conference
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2005.07a
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pp.199-201
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2005
This paper proposes a method to evaluate the TTC by considering uncertainty of weather. Impact of the contingency on the system performance could not be addressed in a deterministic way because of the random nature of the system equipment outage and the increase of outage probability according to weather condition. For this reasons, probabilistic approach is necessary to realize evaluation of TTC. This method uses a sequential MCS. In sequential simulation, the chronological behavior of the system is simulated by sampling sequence of the system operating states based on the probability distribution of the component state duration. Therefor, MCS is used to accomplish the probabilistic calculation of TTC with consideration of weather condition.
The robust compensation controller, which has been proposed by one of the authors and is based on the fundamental principle of making the plant follow the reference model, consists of the reference model and the robust compensator. The reference model is constructed by using the nominal model of the plant and determines the input-output properties of the resultant system. The robust compensator is obtained as a solution of the mixed sensitivity problem in H infinity control theory. Therefore the resultant system is of low sensitivity and robust stability. In the case where uncertainty does not occur in the plant, the plant follows perfectly the reference model. Therefore, in the case where uncertainty occurs in the plant, we propose the system configuration which improves the following accuracy without replacing the 개bust compensator but by identifying, the plant and reconstructing the reference model.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.647-652
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2000
This paper presents a study on the position tracking control of robot system on the uncertain elastic base. The elastic base is modeled as a virtual robot which has passive joints and the control strategy is using approximate Jacobian operators. Jacobian operators represent the overall robot system including base movement. However, because we don't know the base movement we can't estimate the jacobian operators directly. The control algorithm is proposed which uses only Jacobian operators of a real robot as approximate Jacobian operators. The measured errors from external sensor are compensated by approximate Jacobian operators. The simulation results of a single-axis robot system show that the control strategy can be used for position tracking.
This paper concerns the application and demonstration of sliding mode observer for aeroelastic system, which is robust to model uncertainty including mass and stiffness of the system and various disturbances. The performance of a sliding mode observer is compared with that of a conventional Kalman filter to demonstrate robustness and disturbance decoupling characteristics. Aeroelastic instability may occur when an elastic structure is moving even in subcritical flow speed region. Simulation results using sliding mode observer are presented to control aeroelastic response of flapped wing system due to various external excitations as well as model uncertainty and sinusoidal disturbances in subcritical incompressible flow region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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