The computational efficiency of flow simulations with Multi-resolution analysis (MRA) was enhanced via the boundary treatment of the computational domain. In MRA, an adaptive dataset to a solution is constructed through data decomposition with interpolating polynomial and thresholding. During the decomposition process, the basis points of interpolation should exceed the boundary of the computational domain. In order to resolve this problem, the weight coefficients of interpolating polynomial were adjusted near the boundaries. By this boundary treatment, the computational efficiency of MRA was enhanced while the numerical accuracy of a solution was unchanged. This modified MRA was applied to two-dimensional steady Euler equations and the enhancement of computational efficiency and the maintenance of numerical accuracy were assessed.
초임계수 산화는 난분해성 유기화합물의 분해를 위한 공정으로 각광받고 있다. 본 연구에서는 연속반응기에서 온도 $387-500^{\circ}C$, 압력 250 bar의 초임계수 조건하에서(EDTA 분해효율) 체류시간 15.9-88.9초의 범위의 EDTA 분해효율을 측정하였다. 이때 산화제로는 과산화수소($H_2O_2$)를 사용하였다. EDTA의 분해효율은 온도 및 산화제투입량의 증가에 따라 상승하였으며, 반응물 도입유속의 감소 즉, 체류시간의 증가에 따라서 상승하였다. 본 연구결과 온도 $500^{\circ}C$, 압력 250 bar, 산화제 투입량 400%의 조건에서 최대 99.6%의 분해효율을 나타내었다. 분해효율에 미치는 온도의 영향이 산화제 투입량 증가의 영향보다 컸으며, 5,000 mg/L의 EDTA($COD_{Cr}$로서 3,063 mg/L)의 99% 이상 분해효율은 온도 $500^{\circ}C$와 압력 250 bar의 초임계수 산화조건에서 산화제투입량 200% 이상 및 체류시간 40.1초 이상에서 얻을 수 있었다.
LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.
This study aims to observe the inhibition of methane generation, the decomposition of organic matter, and the trend of outflowing leachate, using the simulated column of the anaerobic sanitary landfill structure of sulfate addition type which is made by adding sulfate to a current anaerobic landfill structure, and the simulated column of semi-aerobic landfill structure in the laboratory which is used in the country like Japan in order to inhibit methane from a landfill site among the gases caused by a global warming these days, and at the same time to promote the decomposition of organic matter, the index of stabilization of landfill site. As a result of this study, it is thought that the ORP(Oxidation Reduction Potential) of the column of semi-aerobic landfill structure gradually represents a weak aerobic condition as time goes by, and that the inside of landfill site is likely to by in progress into anaerobic condition, unless air effectively comes into a semi-aerobic landfill structure in reality as time goes by. In addition, it can be seen that the decomposition of organic matter is promoted according to sulfate reduction in case of $R_1$, a sulfate-added anaerobic sanitary landfill structure, and that the stable decomposition of organic matter in $R_1$ makes a faster progess than $R_2$. Moreover it can be estimated that $R_1$, a sulfate-added anaerobic sanitary landfill structure has an inhibition efficiency of 55% or so, compared with $R_2$, a semi-aerobic landfill structure, in the efficiency of inhibiting methane.
본 연구에서는 배가스 내 존재하는 비교적 처리가 어려운 오염물질인 NO 기체에 대하여 처리효율을 증대시키기 위하여 NO 산화공정이 필요하며, 이에 필요한 건식산화제를 제조하는 방법으로 H2O2 촉매분해가 도입되었다. H2O2 분해공정 상에서 적용 가능한 촉매로서 다양한 Mn 기반의 불균일계 고체 산 촉매들이 제조되었으며, 이들이 지니는 물리화학적 특성이 주로 H2O2 분해반응에 미치는 영향이 조사되었다. 그 결과, Mn 기반의 고체산 촉매들이 지니는 산점 특성이 H2O2 촉매분해에 영향을 미침을 알 수 있었으며, 산점이 낮은 온도영역에서 많은 양의 산점의 특성을 지니는 촉매가 H2O2 분해반응에서 가장 높은 성능을 나타냄과 동시에 제조된 건식산화제로 인해 높은 NO 산화율을 나타내었다. 대표적인 결과로서 K 성분이 첨가된 Mn 기반의 Fe2O3 지지체 촉매가 적용될 경우, 가장 높은 H2O2 분해효율과 더불어 가장 높은 NO 전환율을 나타내었다.
In the present study, domain decomposition using the substructuring method is developed for the computational efficiency of the finite element analysis of metal forming processes. In order to avoid calculation of an inverse matrix during the substructuring procedure, the modified Cholesky decomposition method is implemented. As obtaining the data independence by the substructuring method, the program is easily parallelized using the Parallel Virtual Machine(PVM) library on a workstation cluster connected on networks. A numerical example for a simple upsetting is calculated and the speed-up ratio with respect to various domain decompositions and number of processors. Comparing the results, it is concluded that the improvement of performance is obtained through the proposed method.
This paper proposes a new top-down technology mapping algorithm for minimizing the chip area and the path delay time of lookup table-based field programmable gate array(FPGA). First, we present the decomposition and factoring algorithm using common subexpre ssion which minimizes the number of basic logic blocks and levels instead of the number of literals. Secondly, we propose a cube packing algorithm considering the decomposition of gates which exceed m-input lookup table. Previous approaches perform the cube packing and the gate decomposition independently, and it causes to increase the number of basic logic blocks. Lastly, the efficiency.
In this paper, we implement a relatively new analytical technique by combining the traditional variational iteration method and the decomposition method which is called as the variational decomposition method (VDM) for solving the sixth-order boundary value problems. The proposed technique is in fact the modification of variatioanal iteration method by coupling it with the so-called Adomian's polynomials. The analytical results of the equations have been obtained in terms of convergent series with easily computable components. Comparisons are made to verify the reliability and accuracy of the proposed algorithm. Several examples are given to check the efficiency of the proposed algorithm. We have also considered an example where the VDM is not reliable.
The experiment for decomposing CFF-113 by a honeycomb catalyst was carried out in this study. Benzene and water were used as decomposing agents. The reaction of decomposition was from 600 .deg.C to 900.deg.C. Benzene was injected at 900.deg.C and then the catalyst was heated to 1100.deg.C by the heat of combustion of it. The electric power of the reactor was turned off when the combustion was started. The reaction temperature, however, was main trained and the decomposition of CFC-113 continued at that time. It was found that the highest decomposition efficiency was 80% at the ratio of benzene/CFC-113 of 20/1 in this experiment.
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 sub design structure matrices (DSMs) and processing them in parallel This paper proposes a new method for parallel decomposition of multidisciplinary problems to improve design efficiency by using the multi-objective genetic algorithm and two sample test cases are presented to show the effect of the suggested decomposition method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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