An adsorption chiller is expected to have high energy-efficiency in utilizing the waste heat exhausted from a process. The objective of this paper is to investigate the performance of silica gel-water adsorption chiller from the cycle simulation and to provide a guideline for design of the adsorption chiller. The effect of cycle time, inlet temperature and water flow rate on the cooling capacity and COP is quantified during the cycle operation. It is found that the performance of adsorption chiller is more sensitive to the change of inlet water temperature rather than the water flow rate. It is concluded that the COP is 0.57 in the standard conditions(hot water $80^{\circ}C$, cooling water $30^{\circ}C$, chilled water inlet temperatures $14^{\circ}C$ and cycle time 420sec).
기계 학습 등 인공 지능 기법의 발전에 힘입어 지능형 주식 거래 시스템에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 현실 주식 거래에서 적절한 거래 정책의 수립이 거래의 결과에 커다란 영향을 미치는 중요 요소로 작용하고 있음에도 불구하고, 기존의 연구에서는 예측 모듈의 예측 성능 향상에 주력하였거나, 거래 정책을 다룬 경우라도 예측 모듈에 종속적인 단순한 정책만을 제시하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위한 방안의 하나로, 신경망 기반 주식 거래 시스템의 구축을 위한 통합 개발 도고인 NXShell에서 채택하고 있는 ‘통합 다중 시뮬레이션‘ 기법을 제안한다. 통합 다중 시뮬레이션 기법에서는 신경망의 출력 값과 거래 정책 인자들 간의 모든 주어진 예측기의 특성에 맞는 고유의 최적 거래 정책을 수립한다. 제안된 기법의 효용성을 검증하기 위해, 한국 거래소 시장 및 코스닥 시장에서 수집한 데이터를 사용하여 수행한 거래 성능 비교 실험 결과를 제시한다.
전차선로와 팬터그래프로 이루어진 집전계에서 두 계 사이의 기계적 상호 작용이나 이선과 같은 집전 특성은 직접 현장 시험을 통하여 확인하는 것이 가장 정확하고 확실한 방법이며, 꼭 필요한 것으로 여겨지고 있다. 그러나 고속이 될수록 집전 성능을 직접 현장에서 시험을 통하여 실시하는 것은 경제적으로나 현실적으로 불가능한 경우가 대부분이다. 그래서 대안으로 시뮬레이션 방법이 이용되기는 하나 이것은 현장 시험을 대체하는 방법이 아닌 하나의 보조적인 방법에 불과하다. 그래서 대안으로 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 방법이 이용되고 있다. 그러나 이것은 유용한 방법이긴 하나 현장 시험을 대체하는 방법이 아닌 하나의 보조적인 방법으로 간주되고 있는 것이 일반적인 관점이다. 그래서 실제 속도의 현장 시험에 대한 하나의 대안으로 속도 축척 모형의 집전계 주행시험기를 이용하는 방법이 있다. 이것은 실제 속도의 1/2이나 1/4 정도의 속도에서 시험을 하면서 실제 속도에서의 특성을 확인하는 시험 방법이다. 본 논문에서는 이 속도 축척 모형 시험의 세부적인 시험 방법과 시험 설비에 대하여 알아본다. 그리고 이 방법으로 시험하였을 때 나타나는 성능이 실제 속도에서의 성능을 어느 정도 가깝게 나타내는지를 파악해 보고자 특정 속도와 조건을 선정하여 전차선로-집전계 사이의 동역학 시뮬레이션을 실시하여 보았다. 시뮬레이션 결과 특정 조건이 갖추어진다면 이 속도 축척 모형 시험 방법이 효용성이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 SVM의 효과적인 학습 알고리즘인 SMO(Sequential Minimal Optimization)를 하드웨어적으로 설계하고 구현하는 방법을 제시한다. SVM은 Vapnik에 의한 제안된 기계학습 방법으로 음성인식, 문자인식, BT, 보안 등 다양한 응용분야에서 기존의 신경망보다 우수한 성능을 나타내었다. 그러나 SVM은 계산량이 많아 연산속도가 느려지는 단점을 가진다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 SVM의 학습 알고리즘인 SMO의 핵심인 지수함수와 실수 연산기를 VHDL로 설계하고 Mentor의 ModelSim을 이용하여 시뮬레이션하고 Synopsys의 Design Analyzer를 이용하여 합성하였다. 구현된 칩은 시뮬레이션 결과 약 50MHz의 속도로 동작하며, 이는 소프트웨어적으로 구현된 SMO보다 약 10~20배 빠른 성능을 나타내었다.
내열성 및 내충격성, 진동 감쇠 성능이 필수인 엔진마운트 브라켓(engine mount braket)에 적용하기 위한 PA소재 기반 복합재료 제조 방법에 대한 연구를 실시하였다. 복합재료의 기지재로 PA66 수지를 활용하였고, 강화재로 유리섬유를 활용하였다. 복합재료는 injection molding 방법으로 제조하였으며, 보강재인 유리섬유 함량에 따라 열적 특성과 기계적 특성, 형태학적 특성 분석을 진행하였다. 이때, 복합재료의 특성 평가 데이터베이스를 in-put 데이터로 활용하여 3D 모델을 생성하였다. 생성된 3D모델의 진동 감쇠 성능(vibration damping)을 out-put 데이터로 추출하였다. PA기반 복합재료의 특성평가 및 엔진브라켓 형태 3D모델의 진동 감쇠 성능에 대한 시뮬레이션을 진행하는 이유는 실제 자동차 부품을 제조하여 진동 감쇠 성능 시험을 진행하지 않아도 제품의 성능을 예측할 수 있기 때문에, 우수한 제품을 개발하기 위한 개발 비용이 감소할 수 있다. 실제로 시험을 진행하지 않고도 제품 성능을 예측할 수 있기 때문에, 제품 개발에 필요한 시간도 절감할 수 있을 것이라 예상된다. 진동 감쇠 성능 시뮬레이션 결과, 강화재의 질량분율이 높아질수록 진동감쇠 성능이 비례하여 증가하는 경향을 나타내지만, 어느 수준 이상에서는 더 이상 증가하지않고, 소폭 감소하는 결과를 나타내었다. 실제 실험값과 시뮬레이션 값과의 비교 결과, ±5% 이내의 근사치를 나타내었으며, 강화재의 질량분율이 60 wt.%일 때 결과값의 차이가 가장 크게 발생하였다.
발포금속은 우수한 물리적 특성과 역학적 성능 때문에 많은 첨단기술 분야에 널리 사용되고 있다. 폐쇄형 알루미늄 폼은 발포금속 중에 하나이며, 우수한 충격에너지 흡수하는 성능 때문에 자동차와 항공기에 많이 쓰이고 있다. 본 연구에서는 폐쇄형 알루미늄 폼의 충격 실험을 통해 두께에 따른 기계적 특성을 분석하였으며, 검증으로 시뮬레이션 해석을 하였다. 시뮬레이션 해석 방법으로서는 ANSYS 를 이용하여 실험과 똑 같은 경계조건으로 유한요소해석을 진행하였다. 실험과 해석의 결과들을 비교해보면 10mm, 20mm, 30mm 인 경우에 20mm 인 경우는 제일 효율적인 것으로 사료된다. 20mm 의 경우가 시험편의 두께에 비하여 세가지 모델들의 경우에 있어 충격 에너지의 흡수가 가장 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들을 이용하면, 알루미늄 폼으로 된 기계 구조물의 개발에 필요한 자료를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 3개의 단일서버 노드(기계 1, 기계 2, 조립기계)로 구성된 단순 조립형 대기행렬 망의 안정대기시간에 대해 분석한다. 하나의 재생도착과정을 가정하며, 각 기계의 서비스시간은 서로 독립이며 상수 또는 겹침이 없는 시간으로 가정한다. 기계 1과 기계 2는 무한크기의 버퍼를 가지며, 조립기계는 각 기계로부터의 이송되는 부품을 위해 2개의 유한버퍼를 가진다. 각 기계는 FIFO 규칙과 통신차단규칙에 따라 서비스를 제공한다. 단순 조립형 대기행렬 망의 안정대기시간에 대한 간결한 표현식을 (max,+)-대수를 활용하여 유한버퍼의 크기에 대한 함수의 형태로 도출하였다. 이러한 표현식으로부터 평균, 고차평균, 꼬리확률과 같은 다양한 성능 특성치들의 값을 구할 수 있다.
국내에서는 천연가스 공급국가와 수입국가의 거리, 공급시설 투자, 국가 간 협력 등 여러 가지 제약에 따라 액화천연가스를 수입하고 있다. 수입한 액화천연가스를 수요처로 공급하기 위해 해수를 이용한 기화과정에서 냉열이 낭비되고 있다. 본 연구에서는 이러한 냉열을 효율적으로 활용하는 냉열발전시스템에서 직접팽창과 유기랭킨사이클 방식의 운전성능을 비교 연구하였다. 시뮬레이션은 Aspen HYSYS를 이용하여 수행하였으며, 운전성능 분석은 T-S 선도 및 시스템 성능 해석을 토대로 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과로부터 발전시스템의 운전 측면에서는 유기랭킨사이클 방식이 유리한 것을 확인하였다.
초임계 이산화탄소($S-CO_2$) 사이클은 소형화된 터보기계 및 열교환기를 통해서 작은 공간에서도 높은 열효율로 전력을 생산할 수 있는 잠재력을 가진 것으로 평가되고 있으며, 최근 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 원자력 및 태양열(CSP) 분야에서 $S-CO_2$ 사이클에 대한 연구 결과가 다수 소개되어 온 반면, 폐열 분야에 대한 연구 결과는 상대적으로 많지 않다. 본 연구에서는 폐열 회수 응용 분야에 있어서, 예열에 의한 $S-CO_2$ 사이클의 성능 향상 가능성을 살피기 위하여, 재생 $S-CO_2$ 브레이튼 사이클과 예열기를 갖는 재생 $S-CO_2$ 브레이튼 사이클을 모델링하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과, 순출력을 극대화시키는 최적 $CO_2$ 분기율이 존재함을 확인하였다. 본 연구의 시뮬레이션 조건 하에서, 예열기에 의한 순출력 향상은 약 16-26%로 계산되었다.
본 논문에서는 cross-eye의 두 재밍 안테나의 진폭 불일치로 인한 성능 저하를 고려한다. 진폭비의 불일치는 기계적 결함에 따른 실제 진폭비와 명목상 진폭비의 차이가 정규분포를 갖는 랜덤변수로 모델링한다. 1차 테일러 전개와 2차 테일러 전개를 통한 해석적 성능분석이 제안된다. 실제 진폭비와 명목상 진폭비의 불일치가 발생한 Cross-eye 재밍의 성능 측정은 mean square difference (MSD)를 계산함으로서 측정된다. 해석적으로 유도된 MSD는 1차 테일러 전개 기반 시뮬레이션 기반 MSD 및 2차 테일러 전개 기반 시뮬레이션 기반 MSD와 해석 기반 MSD와 비교함으로써 검증된다. 계산비용이 높은 Monte-Carlo기반 MSD보다 해석 기반 MSD가 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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