Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2000.11a
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pp.142-149
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2000
Most of supply chain simulation models have been developed on the basis of discrete-event simulation. Since supply chain systems are neither completely discrete nor continuous, the need of constructing a model with aspects of both discrete-event simulation and continuous is provoked, resulting in a combined discrete-continuous simulation. Continuous simulation concerns the modeling over time of a system by a representation in which the state variables change continuously with respect to time. In this paper, an architecture of combined modeling for supply chain simulation is proposed, which presents the equation of continuous part in supply chain and how these equations are used supply chain simulation models. A simple supply chain model is demonstrated the possibility and the capability of this approach.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.10a
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pp.405-424
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2001
Many simulation models have been built to facilitate simulation technique in designing, evaluating, and optimizing supply chains. Simulation is preferred to deal with stochastic natures existing in the supply chain. Moreover simulation has a capability to find local optimum value within each component through entire supply chain. Most of supply chain simulation models have been developed on the basis of discrete-event simulation. Since supply chain systems are neither completely discrete nor continuous, the need of constructing a model with aspects of both discrete-event and continuous simulation is provoked, resulting in a combined discrete-continuous simulation. In this paper, an architecture of combined modeling for supply chain simulation is proposed, which includes the equation of continuous portion in supply chain and how these equations are used in the supply chain simulation models. A simple example of supply chain model dealing with the strategic level of supply chain presented in this paper shows the possibility and the prospect of this approach.
Many simulation models have been built to facilitate simulation technique in designing, evaluating, and optimizing supply chains. Simulation is preferred to deal with stochastic natures existing in the supply chain. Moreover simulation has a capability to find local optimum value within each component through entire supply chain. Most of supply chain simulation models have been developed on the basis of discrete-event simulation. Since supply chain systems are neither completely discrete nor continuous, the need of constructing a model with aspects of both discrete-event and continuous simulation is provoked, resulting in a combined discrete-continuous simulation. In this paper, an architecture of combined modeling for supply chain simulation is proposed, which includes the equation of continuous portion in supply chain and how these equations are used in the supply chain simulation models. A simple example of supply chain model dealing with the strategic level of supply chain presented in this paper shows the possibility and the prospect of this approach.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.15
no.2
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pp.85-93
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2010
This paper proposes a CAE data translation and visualization technique that can verify time-varying continuous analysis simulation in a virtual reality (VR) environment. In previous research, the use of CAE analysis data has been problematic because of the lack of any interactive simulation controls for visualizing continuous simulation data. Moreover, the research on post-processing methods for real-time verification of CAE analysis data has not been sufficient. We therefore propose a scene graph based visualization method and a post-processing method for supporting interoperability of continuous CAE analysis data. These methods can continuously visualize static analysis data independently of any timeline; it can also continuously visualize dynamic analysis data that varies in relation to the timeline. The visualization system for continuous simulation data, which includes a CAE middleware that interfaces with various formats of CAE analysis data as well as functions for visualizing continuous simulation data and operational functions, enables users to verify simulation results with more realistic scenes. We also use the system to do a performance evaluation with regard to the visualization of continuous simulation data.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1999.10a
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pp.24-29
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1999
Proposed in this paper is a modeling and simulation methodology for a virtual manufacturing environment. Based on DEVS formalism[Zeigler 76], the proposed model, so called GKDEVS, is designed to descript the geometrical knematic structure as well as event-driven and continuous state dynamics. In terms of abstract simulation algorithm[Zeigler 84], the simulation method of GKDEVS is proposed for combined discrete-continuous simulation. Using the GKDEVS, and FMS model consisting of a turing machine, a 3-axis machine and a RGV-mounted robot is constructed and simulated.
This study was worked out to obtain fundamental data needed for developing a continuous type dryer. The drying process in a cross-flow type continuous dryer was expressed as partial differential equations, and a drying simulation model for predicting rice moisture content, rice temperature, drying air absolute humidity, drying air temperature was developed by using the finite difference method. To validate the performance of the drying simulation model, a prototype continuous dryer was constructed in this study. The size of the test dryer was one-tenth to that of a commercial continuous dryer. The difference in the outlet rice moisture content between the predicted values and the measured values was within 0.5%, that of outlet rice temperature was below $3^{\circ}C$, that of drying air temperature in drying bed was within $8^{\circ}C$ and that of relative humidity of outlet drying air was big because of the different measuring point. In addition, a drying simulation model for a actual size continuous dryer with double flow was developed in this study. This drying simulation model included the rice mixing effect in the middle of drying length. The difference of outlet moisture content between the predicted and the measured values showed below 0.5% in this study.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.25
no.1
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pp.37-54
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1999
In this paper, we proposed a modeling method of continuous combat simulation by using VENSIM. VENSIM is a CASE tool for developing continuous simulation. It provides a simple and flexible way of building simulation models from causal loop or influence diagram. As a case model, we developed "a prototype model of battle"incorporating infantry, artillery, air defense weapon, aircraft, and guerrilla engagement.ngagement.
Presented in this paper is a modeling and simulation methodology for 3 dimensional man-made systems. Based on DEVS(discrete event system specification) formalism[13], we propose GK-DEVS (geometrical and kinematic DEVS) formalism to describe the geometrical and kinematic structure and continuous state dynamics. To represent geometry and kinematics, we add a hierarchical structure to the conventional atomic model. In addition, we employ the "empty event" and its external event function for continuous state changing. In terms of abstract simulation algorithm[13], the simulation method of GK-DEVS, named GK-Simulator, is proposed for combined discrete-continuous simulation. Using GK-DEVS, the simulation of an FMS(flexible manufacturing system) consisting of a luring machine, a 3-axis machine and a RGV-mounted robot has been peformed.en peformed.
A hybrid system is defined as a mixture of continuous systems and discrete event systems. This paper first proposes a framework for hybrid systems modeling, called Hybrid Discrete Event System Specification (HDEVS) formalism. It then presents a method for simulators interoperation in which a continuous system simulator and a discrete event simulator are executed together in a cooperative manner. The formalism can specify a hybrid system in a way that a continuos system and a discrete event system are separately modeled by their own specification formalisms with a support of well-defined interface. We call such interface an A/E converter for analog-to- event conversion and an E/A converter for event-to-analog conversion. Simulators interoperation is based on the concept of pre-simulation in which simulation time for a continuous simulator is advanced in accordance with a discrete event simulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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