Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권4호
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pp.463-473
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2006
The effect of tube diameter on heat and mass transfer characteristics of absorber in absorption chiller/heater using LiBr solution as a working fluid has been investigated by both of numerical and experimental study to develop a high performance and compact absorber. The diameter of the heat exchanger tube inside absorber was changed from 15.88mm to 12.70mm and 9.52mm. In numerical study a model of vapor pressure drop inside tube absorber based on a commercial 20RT absorption chiller/heater was performed. The effect of tube diameter, longitudinal pitch, vapor Reynolds number, longitudinal pitch to diameter ratio on vapor pressure drop across the heat exchanger tube banks inside absorber have been investigated and found that vapor pressure drop decreases as tube diameter increases, longitudinal pitch increases, vapor Reynolds number decreases and longitudinal pitch to diameter ratio increases. In experimental study, a system includes a tube absorber, a generator, solution distribution system and cooling water system was set up. The experimental results shown that the overall heat transfer coefficient, mass transfer coefficient. Nusselt number and Sherwood number increase as solution flow rate increases. In both of study cases, the heat and mass transfer performance increases as tube diameter decreases. Among three different tube diameters the smallest tube diameter 9.52mm has highest heat and mass transfer performance.
3D 콘텐츠 산업 분야의 급격한 성장과 더불어, 3D 콘텐츠 인증 및 신뢰, 검색을 위한 콘텐츠 해싱 기술이 요구되어지고 있다. 그러나 영상 및 동영상과 같은 2D 콘텐츠 해싱에 비하여 3D 콘텐츠 해싱에 대한 연구가 아직까지 미비하다. 본 논문에서는 키 기반의 3D 표면 계수 분포를 이용한 강인한 3D 메쉬 모델 해싱 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 기본적인 Euclid 기하학 변환에 강인한 3D SSD와 표면 곡률의 평면계 기반의 블록 표면 계수를 특징 벡터로 사용하며, 이를 치환 키 및 랜덤 변수 키에 의하여 최종 이진 해쉬를 생성한다. 실험 결과로부터 제안한 해싱 기법은 다양한 기하학 및 위상학 공격에 강인하며, 모델 및 키별로 해쉬의 유일성을 확인하였다.
In this paper, a statistical analysis of fatigue crack growth behavior under constant amplitude loads has been carried out. Fatigue crack growth tests were conducted on sixteen pre-cracked compact tension (CT) specimens of the pressure vessel (SPV50) steel in controlled identical load and environmental conditions. The assessment of the statistical distribution of fatigue crack growth experimental data obtained from SPV50 steel was studied and also the correlation of the parameter C and m in the Paris-Erdogan law was discussed. The probability distribution function of fatigue crack growth life seems to follow the 3-parameter Weibull. The fatigue crack growth rate seems to follow the 3-parameter Weibull and the log-normal distribution. The coefficient of variation (COV) of fatigue crack growth life was observed to decrease as the crack grows. A strong negative linear correlation exists between the coefficient C and the exponent m in Paris model. Fatigue crack growth rate data shows a normal distribution for both m and logC.
In this paper Statistical Energy Analysis has been considered to predict middle, high frequency air borne interior noise. PIM method is used for verification. Damping loss factor and coupling loss factor have been derived from the response(SPL) of sub systems when the power is applied. The airborne SEA model of vehicle is modeled through AutoSea2. Insulation material's absorption coefficient and transmission loss are acquired from closed form solution and experiment.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제9권4호
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pp.391-399
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2015
This study modeled the compressive strength and elastic modulus of hardened cement that had been treated with an expansive additive to reduce shrinkage, in order to determine the mechanical properties of the material. In hardened cement paste with an expansive additive, hydrates are generated as a result of the hydration between the cement and expansive additive. These hydrates then fill up the pores in the hardened cement. Consequently, a dense, compact structure is formed through the contact between the particles of the expansive additive and the cement, which leads to the manifestation of the strength and elastic modulus. Hence, in this study, the compressive strength and elastic modulus were modeled based on the concept of the mutual contact area of the particles, taking into consideration the extent of the cohesion between particles and the structure formation by the particles. The compressive strength of the material was modeled by considering the relationship between the porosity and the distributional probability of the weakest points, i.e., points that could lead to fracture, in the continuum. The approach used for modeling the elastic modulus considered the pore structure between the particles, which are responsible for transmitting the tensile force, along with the state of compaction of the hydration products, as described by the coefficient of the effective radius. The results of an experimental verification of the model showed that the values predicted by the model correlated closely with the experimental values.
In this study, we introduce a identification methodology for FCM-based fuzzy model. The two underlying design mechanisms of such networks involve Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on FCM clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. The premise part of fuzzy rules does not construct as any fixed membership functions such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we build up the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, the proposed model can lead to the compact architecture of network. In this study, as the consequence part of fuzzy rules, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. In addition, a Weighted Least Square Estimation to estimate the coefficients of polynomials, which are the consequent parts of fuzzy model, can decouple each fuzzy rule from the other fuzzy rules. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed fuzzy model are improved. Also, the parameters of the proposed fuzzy model such as a fuzzification coefficient of FCM clustering, the number of clusters of FCM clustering, and the polynomial type of the consequent part of fuzzy rules are adjusted using PSO. The proposed model is illustrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG) and Boston housing called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed FCM-based fuzzy model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.
Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is scheduled to be launched to collect high spatial resolution data focusing on vegetation applications. To achieve this goal, accurate surface reflectance retrieval through atmospheric correction is crucial. Therefore, a machine learning-based atmospheric correction algorithm was developed to simulate atmospheric correction from a radiative transfer model using Sentinel-2 data that have similarspectral characteristics as CAS500-4. The algorithm was then evaluated mainly for forest areas. Utilizing the atmospheric correction parameters extracted from Sentinel-2 and GEOKOMPSAT-2A (GK-2A), the atmospheric correction algorithm was developed based on Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Between the two machine learning techniques, LGBM performed better when considering both accuracy and efficiency. Except for one station, the results had a correlation coefficient of more than 0.91 and well-reflected temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (i.e., vegetation phenology). GK-2A provides Aerosol Optical Depth (AOD) and water vapor, which are essential parameters for atmospheric correction, but additional processing should be required in the future to mitigate the problem caused by their many missing values. This study provided the basis for the atmospheric correction of CAS500-4 by developing a machine learning-based atmospheric correction simulation algorithm.
작물과 산림을 포함한 식생에 대한 순1차 생산(net primary production, NPP)와 총1차 생산(gross primary production, GPP)은 바이오매스와 식생의 탄소저장과 밀접한 관련이 있으며, 원격탐사를 이용해 바이오매스를 추정하는 많은 노력이 이루어지고 있다. 바이오매스는 광합성에 매우 중요한 요소인 클로로필(엽록소)의 총 함유량으로 추정할 수 있는데, 클로로필을 추정하기 위해서 다양한 식생지수들이 개발되었다. 식생지수들은 개발에 사용된 식생의 종류와 원격탐사 데이터에 따라 조금씩 차이를 가지고 있다. 하이퍼스펙트럴 영상은 다중분광 영상에 비하여 세분화된 각 파장대마다 물질에 따른 반사 및 흡수 특성이 다르기 때문에, 기존의 식생지수를 그대로 사용하기에 무리가 따른다. 본 연구는 항공기 탑재 하이퍼스펙트럴 영상을 이용하여 산림에 대한 바이오매스 추정을 위한 매개변수로 활용되는 적합한 식생지수는 무엇인지 평가하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 하이퍼스펙트럴 영상의 밴드 특성을 고려하여 다수의 식생지수 산출식 중 9개를 선정하고, SMA(spectral mixture analysis)를 통하여 대상지역의 산림을 대표하는 3개의 endmember를 추출하였다. 9개의 식생지수와 추출된 endmembers의 상관관계를 분석하였다. 상관분석 결과는 산림이 분포된 지역에서 Pearson 상관계수는 MTVI1과 TVI가 0.877의 상관계수를 가졌으며, 식생이 적고 토양의 분포가 확연한 지역에서는 MCARI가 0.9061로 매우 높은 상관계수를 보였다. 전반적으로 MTVI1과 TVI이 0.757의 동일한 상관계수를 가지며 식생에 대한 3개의 endmember를 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다.
본 논문은 PDA 디바이스에서 개인정보를 보호하기 위한 자동화자확인 시스템을 제안한다. 최근 M-커머스와 같은 모바일 환경을 위한 PDA의 용량이 확장되고 사용이 증가되고 있다. 그러나 너무 많은 계산량 때문에 PDA 디바이스에서 자동화자확인의 실질적인 응용은 여전히 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 음성발성 동안 스펙트럼 차감법과 음성 검출과 같은 전처리를 수행함으로써 계산량을 줄일 수 있는 방법을 적용하였다. 또한 빠른 처리 결과를 얻기 위한 은닉마코프모델의 최적 상태 정합과 시퀀스 확률비 테스트를 적용하였다. 전체적인 시스템은 PDA디바이스의 제한된 메모리와 낮은 CPU 속도에 적합하도록 간결하게 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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