Machine learning (ML) data-driven meta-model is proposed as a surrogate model to reduce the excessive computational cost of the physics-based model and facilitate the real-time prediction of a nuclear power plant's transient response. To forecast the transient response three machine learning (ML) meta-models based on recurrent neural networks (RNNs); specifically, Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a sequence combination of Convolutional Neural Network (CNN) and LSTM are developed. The chosen accident scenario is a control element assembly withdrawal at power concurrent with the Loss Of Offsite Power (LOOP). The transient response was obtained using the best estimate thermal hydraulics code, MARS-KS, and cross-validated against the Design and control document (DCD). DAKOTA software is loosely coupled with MARS-KS code via a python interface to perform the Best Estimate Plus Uncertainty Quantification (BEPU) analysis and generate a time series database of the system response to train, test and validate the ML meta-models. Key uncertain parameters identified as required by the CASU methodology were propagated using the non-parametric Monte-Carlo (MC) random propagation and Latin Hypercube Sampling technique until a statistically significant database (181 samples) as required by Wilk's fifth order is achieved with 95% probability and 95% confidence level. The three ML RNN models were built and optimized with the help of the Talos tool and demonstrated excellent performance in forecasting the most probable NPP transient response. This research was guided by the Systems Engineering (SE) approach for the systematic and efficient planning and execution of the research.
Syngas, also known as synthesis gas, synthetic gas, or producer gas, is a combustible gas mixture generated when organic material (biomass) is heated in a gasifier with a limited airflow at a high temperature and elevated pressure. The present research was aimed at modifying the existing LPG engine generator for fully operated syngas. During this study, the designed gasifier-powered woodchip biomass was used for syngas production to generate power. A 6.0 kW LPG engine generator was modified and tested for operation on syngas. In the experiments, syngas and LPG fuels were tested as test fuels. For syngas production, 3 kg of dry woodchips were fed and burnt into the designed downdraft gasifier. The gasifier was connected to a blower coupled with a slider to help the air supply and control the ignition. The convection cooling system was connected to the syngas flow pipe for cooling the hot produce gas and filtering the impurities. For engine modification, a customized T-shaped flexible air/fuel mixture control device was designed for adjusting the correct stoichiometric air-fuel ratio ranging between 1:1.1 and 1.3 to match the combustion needs of the engine. The composition of produced syngas was analyzed using a gas analyzer and its composition was; 13~15 %, 10.2~13 %, 4.1~4.5 %, and 11.9~14.6 % for CO, H2, CH4, and CO2 respectively with a heating value range of 4.12~5.01 MJ/Nm3. The maximum peak power output generated from syngas and LPG was recorded using a clamp-on power meter and found to be 3,689 watts and 5,001 watts, respectively. The results found from the experiment show that the LPG engine generator operated on syngas can be adopted with a de-ration rate of 73.78 % compared to its regular operating fuel.
Many studies have been conducted to improve technology for semen cryopreservation in pigs. However, computer-assisted analysis of sperm motility and morphology is insufficient to predict the molecular function of frozen-thawed semen. More accurate expression patterns of boar sperm proteins may be derived using the isobaric tags for relative and absolute quantification (iTRAQ) technique. In this study, the iTRAQ-labeling system was coupled with liquid chromatography tandem-mass spectrometry (LC-MS/MS) analysis to identify differentially expressed CM10-fractionated proteins between fresh and frozen-thawed boar semen. A total of 76 protein types were identified to be differentially expressed, among which 9 and 67 proteins showed higher and lower expression in frozen-thawed than in fresh sperm samples, respectively. The classified functions of these proteins included oxidative phosphorylation, mitochondrial inner membrane and matrix, and pyruvate metabolic processes, which are involved in adenosine triphosphate (ATP) synthesis; and sperm flagellum and motile cilium, which are involved in sperm tail structure. These results suggest a possible network of biomarkers associated with survival after the cryopreservation of Duroc boar semen.
Kim, Seong-Min;McCarthy, Michael J.;Chen, Pictiaw;Zion, Boaz
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.314-324
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1996
A high speed NMR quality evaluation sensor was designed , constructed and tested . The device consists of an NMR spectrometer coupled to a conveyor system. The conveyor was run at speeds ranging from 0 to 250 mm/s. Spectral of avocado fruits and one-dimensional magnetic resonance images of pickled olives were acquired while the samples were moving on a conveyor belt mounted through a 20Tesla NMR magnet with a 20 mm diameter surface coil and a 150 mm diameter imaging coil respectively. Fro a magnetic resonance spectrum analysis, motion through variations in the magnetic field tends to narrow spectral line width just like using sample rotation in high resolution NMR to narrow spectral line width. Spectrum analysis was used to detect the dry weight of avocado fruits using the ratio oil and water resonance peaks. Good correlations maximum r=0.970@ 50 mm/s and minimum r=0.894@250mm/s ) between oil and water resonance peak ratio and dry weight of avocados were observed at speeds ra ging from0 to 250mm/s. For the application of magnetic resonance imaging (MRI) method, the projections were used to distinguish between pitted and non-pitted olives . Effect of fruit position in the coil was tested and coil degree effects were noticed when projects were generated under dynamic conditions. Various belt speeds (up to 250mm/s) were tested and detection results were compared to static measurements. Higher classification errors were occurred at dynamic conditions compared to errors while olives were at rest.
Due to the large number of railway bridges along China's high-speed railway (HSR) lines, which cover a wide area with many lines crossing the seismic zone, the possibility of a HSR train running over a bridge when an earthquake occurs is relatively high. Since the safety performance of the train will be threatened, it is necessary to study the safety of trains running over HSR bridges during earthquakes. However, ground motion (GM) is highly random and selecting the appropriate ground-motion intensity measures (IMs) for train running safety analysis is not trivial. To deal this problem, a model of a coupled train-bridge system under seismic excitation was established and 104 GM samples were selected to evaluate the correlation between 16 different IMs and train running safety over HSR bridges during earthquakes. The results show that spectral velocity (SvT1) and displacement (SdT1) at the fundamental period of the structure have good correlation with train running safety for medium-and long-period HSR bridges, and velocity spectrum intensity (VSI) and Housner intensity (HI) have good correlation for a wide range of structural periods. Overall, VSI and HI are the optimal IMs for safety analysis of trains running over HSR bridges during earthquakes. Finally, based on VSI and HI, the IM thresholds of an HSR bridge at different speed were analyzed.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.344-352
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2022
Accurate indoor localization of construction workers and mobile assets is essential in safety management. Existing positioning methods based on GPS, wireless, vision, or sensor based RTLS are erroneous or expensive in large-scale indoor environments. Tightly coupled sensor fusion mitigates these limitations. This research paper proposes a state-of-the-art positioning methodology, addressing the existing limitations, by integrating Stereo Visual Inertial Odometry (SVIO) with fiducial landmarks called AprilTags. SVIO determines the relative position of the moving assets or workers from the initial starting point. This relative position is transformed to an absolute position when AprilTag placed at various entry points is decoded. The proposed solution is tested on the NVIDIA ISAAC SIM virtual environment, where the trajectory of the indoor moving forklift is estimated. The results show accurate localization of the moving asset within any indoor or underground environment. The system can be utilized in various use cases to increase productivity and improve safety at construction sites, contributing towards 1) indoor monitoring of man machinery coactivity for collision avoidance and 2) precise real-time knowledge of who is doing what and where.
Jianbo Dai;Zewen Zhao;Jing Ma;Zhaocheng Wang;Xiangxiang Ma
Earthquakes and Structures
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제26권3호
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pp.239-249
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2024
A new layered shear continuum model box was developed to address the dynamic response issues of buried oil and gas pipelines under multi-point excitation. Vibration table tests were conducted to investigate the seismic response of buried pipelines and the surrounding soil under longitudinal multi-point excitation. A nonlinear model of the pipeline-soil interaction was established using ABAQUS finite element software for simulation and analysis. The seismic response characteristics of the pipeline and soil under longitudinal multi-point excitation were clarified through vibration table tests and simulation. The results showed good consistency between the simulation and tests. The acceleration of the soil and pipeline exhibited amplification effects at loading levels of 0.1 g and 0.2 g, which significantly reduced at loading levels of 0.4 g and 0.62 g. The peak acceleration increased with increasing loading levels, and the peak frequency was in the low-frequency range of 0 Hz to 10 Hz. The amplitude in the frequency range of 10 Hz to 50 Hz showed a significant decreasing trend. The displacement peak curve of the soil increased with the loading level, and the nonlinearity of the soil resulted in a slower growth rate of displacement. The strain curve of the pipeline exhibited a parabolic shape, with the strain in the middle of the pipeline about 3 to 3.5 times larger than that on both sides. This study provides an effective theoretical basis and test basis for improving the seismic resistance of buried oil and gas pipelines.
During the blasting process, a fracture zone is formed in the vicinity of the blast hole. Any damage that extends beyond the excavation boundary line necessitates the implementation of an additional support system to assure safety. Typically, fracture zone radius is estimated from blast hole pressure using theoretical methods due to its simplicity. However, linear charge concentration (kg/m) is used for tunnel blasting. This paper compiles Swedish experimental datasets to estimate the radius of fracture zones based on linear charge concentration. Further numerical analyses are performed in LS-DYNA for coupled single-hole blasting. The Riedel-Hiermaier-Thoma (RHT) model has been selected as the constitutive model for this investigation. The numerical model is validated against small-scale laboratory tests. Parametric studies are conducted to predict fracture zones in granite and sandstone rocks using two kinds of explosives, PETN and AFNO. The analyses evaluate ten types of blast hole sizes, ranging from 17 to 100 mm. The results indicate that granite has a larger fracture zone than sandstone, and the PETN explosive predicts more damage than ANFO. Smaller blast holes exhibit smaller fracture zones in comparison to larger blast holes. Wave propagation is more rapidly attenuated in granite than in sandstone. Subsequently, the predicted fracture zone outcomes are compared with the empirical dataset. Fracture zones of medium blast hole diameter align well with the experimental data set. A predictive equation is derived from the data set, which may be used to evaluate blast design to manage fracture zones beyond the excavation line.
최근 들어 인터넷의 성장으로 인하여 문서의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 대용량의 문서를 마르게 검색 할 수 있는 병렬 정보 검색 엔진에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있다. 병렬 정보 검색 엔진을 구현하기 위하여서는 역 색인을 분할하고, 분할된 역 색인을 통하여 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다. 역 색인을 분할하는 기존 방법으로는 1) 문서 식별자 분할 방법과 2) 식별자 분할 방법이 있다. 그러나 각 분할 방법은 다음과 같은 단점들을 가지고 있다. 문서 식별자 분할 방법은 문서의 추가가 용이하고 처리량(throughput)이 높은 반면에 top-k 질의 처리 성능이 좋지 않다. 그리고 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리 성능이 좋은 반면에 문서의 추가가 어렵고 처리량이 낮다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해결하기 위하여 혼합 분할 방법을 제안하고 이를 정보 검색 기능과 밀결합된 DBMS인 오디세우스에 실현한 병렬 정보 검색 엔진을 설계하고 구현한다. 먼저, 제안된 병렬 정보 검색 엔진인 오디세우스/parallel-OOSQL의 아키텍쳐를 설명한다. 그리고 체계적인 실험을 통하여 제안된 시스템의 유용성을 보인다. 실험 결과, 문서 식별자 분할 방법은 질의 처리 시간이 역 색인 분할의 블록의 개수에 근사적으로 역 비례함을 보였으며, 키워드 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리에 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 병렬 정보 검색 엔진은 세 가지 분할 방법을 모두 제공하기 때문에 응용 환경에 따라 분할 방법을 커스터마이즈함으로써 항상 좋은 성능을 낼 수 있다. 오디세우스/parallel-OOSQL 병렬 정보 검색 엔진은 각 슬레이브 노드 당 1억 건의 웹 문서를, 시스템 전체로는 수십억 건의 웹 문서를 인덱스하여 저장하고 질의를 처리할 수 있다.
목적 : 고감도형광판을 이용하여 2차원적인 선량분포를 실시간으로 얻을 수 있는 quality assurance (QA) 장치의 개발 가능성을 알아보고자 한다. 대상 및 방법 : 고감도형광판을 삽입한 직경 25 cm의 물 팬톰을 제작하였으며 여기에 charge-coupled device (CCD) 카메라를 부착하여 방사선조사 시 형광판에서 발생되는 가시광선에 의한 영상을 얻었고 영상이 가지고 있는 세기정보를 계산하여 픽셀값에 따른 선량분포를 실시간으로 확인하였다. 회전치료 및 세기조절방사선치료를 각각 수행하여 형광판으로부터 얻은 등선량곡선을 치료계획장치에서 계산된 등선량곡선과 비교하였다 결과 : 선량당 빛의 세기의 관계그래프를 이용하여 형광판과 CCD의 감도 보정을 위한 커널(kernel)을 구하였는데 두 개의 에러함수 곱으로 표현할 수 있었다. 회전치료(Arc Therapy)와 intensity modulated radiation therapy (IMRT)에서 형광판으로 측정한 등선량곡선과 치료계획장치에서 계산된 등선량분포 비교에서 고선량에서 최대 8 mm 이내의 오차를 보였다. 결론 : 본 연구에서 개발한 2차원 선량계를 이용하여 물팬톰에서 선량과 빛의 세기와의 관계 및 방사선 조사시간과 빛의 양의 관계를 찾을 수가 있었고 세기조절방사선치료 QA를 위한 실시간 평면선량계로서의 사용 가능성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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