The concept of hyperbolicity breaking is applied to predict the flow regime transition from inverted annular flow (IAF) to agitated inverted annular flow (AIAF). The resultant correlation has the similar form to Takenaka's empirical one. To validate the proposed model, it is applied to predict Takenaka's experimental results using R-113 refrigerant with four different tube diameters of 3, 5, 7 and 10 mm. The proposed model gives accurate predictions for the tube diameters of 7 and 10 min. As the tube diameter decreases, the differences between the predictions and the experimental results increase slightly. The flow regime transition from AIAF to dispersed flow (DF) is described by the drift flux model.
Fossil power plant availability is significantly affected by gradual degradations of equipment as operation of the plant continues. It is quite important to determine whether or not to replace some equipment and when to replace the equipment. Performance calculation and analysis can provide the information. Robustness in the performance calculation can be increased by using verification & validation of measured input data. We suggest new algorithm in which estimation relation for validated measurement can be obtained using correlation between measurements. Input estimation model is obtained using design data and acceptance measurement data of domestic 16 fossil power plant. The model consists of finding mostly correlated state variable in plant state and mapping relation based on the model and current state of power plant.
For the unconfined vapor cloud explosion(UVCE) accident by the continuous release of gas-liquid flow of various saturated liquids in a vessel at ground level, overpressures were estimated by TNT equivalency model with two estimation methods, such as UVCE I model based on a constant release time and UVCEII model based on a real travel time of vapor by dispersion and analyzed with various release conditions. As a simulation result the simple, easy, and correct method of evaluation of consequences of the UVCE accident was proposed by using consequences of UVCE I model and correlation equations for differences of overpressures between UVCE models, so that this evaluation method could be used easily in the small and medium size enterprises without using the dispersion model.
A dynamic model for hydrogen generation by Fuel-Coolant Interactions(FCI) is developed with separate models for each FCI stage, coarse mixing and stratification. The model includes the physical concept of FCI, semi-empirical heat and mass transfer correlation and the concentration diffusion equation with the general non-zero boundary condition. The calculated amount of hydrogen, which is mainly generated in stratification, is compared with the FITS experiments. The model developed in this study shows a good agreement within a range of 10 % fuel oxidation rate and predicts the controlled mechanism of the chemical reaction very well. And this model predicts more accurately than the previous works. It is shown from the sensitivity study that the higher initial temperature of fuel particle is, the larger the reaction rate is. Up to 2700 K of temperature of the particle, the reaction rate increases rapid, which can lead to metal ignition.
This paper presents a workload based model and cell design support system (CDSS) in manufacturing cell design. The proposed model consider manufacturing factor such as machine capacity, production volume, process time, and cell size. Based on those information, workload is calculated and according to the workload, the relationship between machine and part is represented by the workload matrix. To form the manufacturing cell, correlation similarity coefficient (CSC) among machines are calculated and a pair of machines that has the highest value of CSC is assigned to a machine cell. Repeat the above steps until the desired manufacturing cells are obtained. Finally, a cell design support system that could increase the efficiency in the application of a proposed model is developed. The proposed model and CDSS are illustrated by a numerical example.
Ionospheric error modeling is necessary to create reliable global navigation satellite system (GNSS) signals using a GNSS simulator. In this paper we developed algorithms to generate Klobuchar coefficients ${\alpha}_n$, ${\beta}_n$ (n = 1, 2, 3, 4) for a GNSS simulator and verified accuracy of the algorithm. The eight Klobuchar coefficients were extracted from three years of global positioning system broadcast (BRDC) messages provided by International GNSS service from 2006 through 2008 and were fitted with Fourier series. The generated coefficients from our developed algorithms are referred to as Fourier Klobuchar model (FOKM) coefficients, while those coefficients from BRDC massages are named as BRDC coefficients. The correlation coefficient values between FOKM and BRDC were higher than 0.97. We estimated total electron content using the Klobuchar model with FOKM coefficients and compared the result with that from the BRDC model. As a result, the maximum root mean square was 1.6 total electron content unit.
In this paper, we present a new lifetime prediction model for PMOSFET by using the correlation between transconductance degradation and substrate current influence. The suggested model is applied to a different channel structured PMOSFET, dgm/gm of both SC-PMOSFET and BC-PMOSFET appear with one straigth line about Qbib, therefore, this model is independent of channel structure. The suggested model is applied to a different drain structured SC-PMOSFET. Unlike S/D structured SC-PMOSFET, dgm/gm of LDD structured SC-PMOSFET appears with one straight line about Qb, therefore, this model is dependent of drain structure.
In general, non-stationary or chaos time series forecasting is very difficult since there exists a drift and/or nonlinearities in them. To overcome this situation, we suggest a new prediction method based on multiple model TS fuzzy predictors combined with preprocessing of time series data, where, instead of time series data, the differences of them are applied to predictors as input. In preprocessing procedure, the candidates of optimal difference interval are determined by using con-elation analysis and corresponding difference data are generated. And then, for each of them, TS fuzzy predictor is constructed by using k-means clustering algorithm and least squares method. Finally, the best predictor which minimizes the performance index is selected and it works on hereafter for prediction. Computer simulation is performed to show the effectiveness and usefulness of our method.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1117-1125
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2012
식중독 발생에 대한 기존 연구에서는 기온과 습도와 같은 기후변수가 주된 설명변수로 취급되어 왔다. 이 논문에서는 주별 식중독 발생건수와 기후변수 간에 관계를 고찰하고 식중독 발생건수를 예측하기 위한 모형으로 포아송 회귀모형과 자기회귀이동평균모형을 비교한다. 비교결과 우리나라 식중독 발생은 시차를 두고 기후 변수에 영향을 많이 받고 있으나 식중독 발생 예측은 이들 변수보다 이전 시점의 식중독 발생 건수에 더 많이 영향을 받는 것으로 나타났으며 포아송 회귀모형은 예측의 관점에서 문제가 있음을 보였다.
Park, Dong-Hoon;Ryu, Je-Seon;Kim, Min-Seo;Cha, Kyung-Joon;Lee, Tae-Hee
Journal of Mechanical Science and Technology
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제16권5호
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pp.619-632
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2002
In recent study on design of experiments, the complicate metamodeling has been studied because defining exact model using computer simulation is expensive and time consuming. Thus, some designers often use approximate models, which express the relation between some inputs and outputs. In this paper, we review and compare the complicate metamodels, which are expressed by the interaction of various data through trying many physical experiments and running a computer simulation. The prediction model in this paper employs interpolation schemes known as ordinary kriging developed in the fields of spatial statistics and kriging in Design and Analysis of Computer Experiments (DACE) model. We will focus on describing the definitions, the prediction functions and the algorithms of two kriging methods, and assess the error measures of those by using some validation methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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