This paper presents the methods and examples of proper orthogonal decomposition analysis for the understanding of high speed flame movements induced by combustion instabilities in a gas turbine. Phase resolved high-speed flame images were obtained from the combustion test of an industrial gas turbine at the rate of 2000 frame per second, and were utilized for the proper orthogonal decomposition. This analyzing method provided useful information regarding combustion instability characteristics bringing alleviation idea of the instabilities, such as principle modes of flame movement and their energy fractions which mean by which modes and how much the flame coherent structures are composed.
Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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2008.04a
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pp.222-228
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2008
The chemical composition and thermal, crystal characterization of oak mushroom waste were investigated in comparison with those normal oak wood for utilization of cellulose from oak mushroom waste. The oak mushroom waste contained a higher percentage of ash, and hot water extractives than oak wood. This results indicated that the materials inside the body are easily decomposed during the oak mushroom cultivation. The lower percentage of holocellulose and a-cellulose of oak mushroom waste caused by fungal decomposition too. Whereas, the thermal decomposition behavior and crystallinity of oak mushroom waste was similar to that of normal oak wood, which indicated that the cellulose characterization of oak mushroom waste is resistant to fungal decomposition. In additionally, a degree of polymerization of oak mushroom waste must be investigate for examination of cellulose crystalline characterization, especially.
Smoking is one of the main causes of health problems and continues to be one of the world's most significant health challenges. In this paper, we use the multi-step Adomian decomposition method (MSADM) to obtain approximate analytical solutions for a mathematical fractional model of the evolution of the smoking habit. The proposed MSADM scheme is only a simple modification of the Adomian decomposition method (ADM), in which ADM is treated algorithmically with a sequence of small intervals (i.e. time step) for finding accurate approximate solutions to the corresponding problems. A comparative study between the new algorithm and the classical Runge-Kutta method is presented in the case of integer-order derivatives. The solutions obtained are also presented graphically. The results reveal that the method is effective and convenient for solving linear and nonlinear differential equations of fractional order.
Thin plates are the most common spatially stressed members in engineering structures that bear out-of-plane loads. Therefore, it is of great significance to study the deformation performance characteristics of thin plates for structural design. By constructing 12 basic displacement and deformation basis vectors of the four-node square thin plate element, a deformation decomposition method based on the complete orthogonal mechanical basis matrix is proposed in this paper. Based on the deformation decomposition method, the deformation properties of the thin plate can be quantitatively analyzed, and the areas dominated by each basic deformation can be visualized. In addition, the method can not only obtain more deformation information of the structure, but also identify macroscopic basic deformations, such as bending, shear and warping deformations. Finally, the deformation properties of the bidirectional thin plates with different sizes of central holes are analyzed, and the changing rules are obtained.
A liquid crystalline thermosetting epoxy was synthesizes with DGE-DHMS and 1-Methyl Imidazole. To investigate thermal stability, activation energies for thermal decomposition were calculated via Flynn-Wall-Ozawa method and Kissinger method with the data obtained from TGA analysis. The result showed that there were no differences in thermal decomposition behavior between liquid crystalline phases and isotropic phase and also the same thermal decomposition mechanism was applied to the entire process.
Damage detection in structures using the change of modal parameters (modal shapes and natural frequencies) has achieved satisfactory results. However, as modal shapes and natural frequencies alone may not provide enough information to accurately detect damages. Therefore, a hybrid singular value decomposition and deep belief network approach is developed to effectively identify damages in aluminum plate structures. Firstly, damage locations are determined using singular value decomposition (SVD) to reveal the singularities of measured displacement modal shapes. Secondly, using experimental modal analysis (EMA) to measure the natural frequencies of damaged aluminum plates as inputs, deep belief network (DBN) is employed to search damage severities from the damage evaluation database, which are calculated using finite element method (FEM). Both simulations and experimental investigations are performed to evaluate the performance of the presented hybrid method. Several damage cases in a simply supported aluminum plate show that the presented method is effective to identify multiple damages in aluminum plates with reasonable precision.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.534-535
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2009
This paper deals with BEM analysis of transient elastodynamic problems using domain decomposition method and particular integrals. The particular method is used to approximate the acceleration term in the governing equation. The domain decomposition method is examined to consider multi-region problems. The domain of the original problem is subdivided into sub-regions, which are modeled by the particular integral BEM. The iterative coupling employing Schwarz algorithm is used for the successive update of the interface boundary conditions until convergence is achieved. The numerical results, compared with those by ABAQUS, demonstrate the validity of the present formulation.
Huang, Jianjun;Zhang, Xiongwei;Zhang, Yafei;Zou, Xia;Zeng, Li
ETRI Journal
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v.36
no.1
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pp.167-170
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2014
In this letter, we propose an unsupervised framework for speech noise reduction based on the recent development of low-rank and sparse matrix decomposition. The proposed framework directly separates the speech signal from noisy speech by decomposing the noisy speech spectrogram into three submatrices: the noise structure matrix, the clean speech structure matrix, and the residual noise matrix. Evaluations on the Noisex-92 dataset show that the proposed method achieves a signal-to-distortion ratio approximately 2.48 dB and 3.23 dB higher than that of the robust principal component analysis method and the non-negative matrix factorization method, respectively, when the input SNR is -5 dB.
The design cycle associated with large engineering systems requires an initial decomposition of the complex system into design processes which are coupled through the transference of output data. Some of these design processes may be grouped into iterative subcycles. In analyzing or optimizing such a coupled system, it is essential to determine the best order of the processes within these subcycles to reduce design cycle time and cost. This is accomplished by decomposing large multidisciplinary problems into several multidisciplinary analysis subsystems (MDASS) and processing it in parallel. This paper proposes new strategy for parallel decomposition of multidisciplinary problems to improve design efficiency by using the multiple objective genetic algorithm (MOGA), and a sample test case is presented to show the effects of optimizing the sequence with MOGA.
In this paper the problem of calculating the probability that the responses of a wind-excited structure exceed specified thresholds within a given time interval is considered. The failure domain of the problem can be expressed as a union of elementary failure domains whose boundaries are of quadratic form. The Domain Decomposition Method (DDM) is employed, after being appropriately extended, to solve this problem. The probability estimate of the overall failure domain is given by the sum of the probabilities of the elementary failure domains multiplied by a reduction factor accounting for the overlapping degree of the different elementary failure domains. The DDM is extended with the help of Line Sampling (LS), from its original presentation where the boundary of the elementary failure domains are of linear form, to the current case involving quadratic elementary failure domains. An example involving an along-wind excited steel building shows the accuracy and efficiency of the proposed methodology as compared with that obtained using standard Monte Carlo simulations (MCS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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