Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.4
no.4
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pp.355-359
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1999
This paper presents a method for determining machining parameters in electrical discharge machining process (EDM) based on discharge area. The parameters are the peak value of currents, the pulse-on time, and the pulse-off time, on which the EDM performance depends chiefly. The optimal machining parameters are closely related on discharge area, which can be calculated from a tool electrode and a discharge height. In the paper the discharge area is obtained from NC code for machining the tool electrode instead of its geometric model. The method consists of following three steps. First a Z-Map model is constructed from the NC code. Secondly, the discharge area is obtained from the Z-Map model and a Z-height. Finally, the machining parameters are calculated from the discharge area. An introduced example shows that the machining parameters are calculated by the using a Z-map model obtained from the machining data for a tool electrode.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.10a
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pp.604-607
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2005
In the electro-discharge machining the machining performance is closely related to the characteristics of discharge which can be identified from electrical behavior in gap between workpiece and electrode. Therefore, the accurate prediction of electrical behavior in electro-discharge machining (EDM) is useful to process control and optimization. However, any simulation model fur prediction of electrical behavior in EDM process has never been reported until now. In this study, a simulation model is developed to analyze the electrical behavior of electro-discharge plasma which significantly influences electrical behavior in EDM process. For the purpose of this the fundamentals of electro-discharge mechanism such as inception, propagation, formation of plasma channel and termination are investigated to accurately predict the cycle of discharge plasma in EDM. As a result, a mathematical model of electro-discharge plasma is constructed with considering the fundamentals of electro-discharge plasma. Consequently, it is demonstrated that the developed model can predict the electrical behavior of plasma such as electron density in various conditions.
Park Seong-Hee;Jang Dong-Uk;Kang Seong-Hwa;Lim Kee-Joe
KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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v.5C
no.6
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pp.223-227
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2005
Insulation failure of traction motor stator coil depends on the continuous stress imposed on it and knowing its insulation condition is an issue of significance for proper safety operation. In this paper, application of the NN (Neural Network) as a scheme of the off-line PD (partial discharge) diagnosis method that occurs at the stator coil of a traction motor was studied. For PD data acquisition, three defective models were made; internal void discharge model, slot discharge model and surface discharge model. PD data for recognition were acquired from a PD detector. Statistical distributions and parameters were calculated to perform recognition between model discharge sources. These statistical distribution parameters are applied to classify PD sources by the NN with a good recognition rate on the discharge sources.
The discharge energy by electrostatic discharge of the charged human body is calculated under the assumption that the stored charge is dissipated completely. However, it is well-known that the charge is slightly remained after electrostatic discharge. Therefore, The Rompe-Weisel model of the discharge analysis, which has somewhat more of a physical justification than the conventional energy equation, is proposed. It is proposed that the electrical conductivity of the arc should be proportional to the energy density transferred to it by Ohmic dissipation. For the electrostatic discharge energy analysis, the Rompe-Weisel model was compared by quasi static analysis. As a consequence, a study on a reliable energy evaluation based on simulation models during electrostatic discharge is carried out in this paper and is adopted to estimate the explosion hazards of flammable gases.
Background : We developed a model for predicting premature discharge and identifying related factors. Methods : Prediction model was developed by data mining techniques. Basic data were collected from the total discharge data base of a university hospital in Chungnam Province during the period from July 1, 1999 to June 30, 2000. Results : 1. Among 22,873 patients, the number of patients discharged with usual discharge orders were 21,695 or 94.8%. The number of the prematurely discharged patients were 1,178 or 5.2%. 2. The primary reason for unusual discharge was transfer to other hospital. Move to a local hospital closer to their home and burdensome medical expenses were main reasons. 3. Predictability of each model was tested using the top 10 percent of patients with the highest probabilities of premature discharge. The neural network model was chosen as the most appropriate model for predicting prematurely discharged patients. 4. Ten percent of the total number of patients had been selected randomly to test the effectiveness of the neural network model. We have chosen the threshold of the neural network model as 0.7. The number of patients who were expected to discharge prematurely was 312. Among them, 241 had been discharged prematurely (77.2%). Conclusion : Of the several data mining techniques used, the neural network model was the most effective, It can be used to identify and manage the patients who are expected to discharge prematurely.
This study aims to analyze the hydrological characteristics of downstream areas by the dam discharge of Soyanggang dam by using HEC-RAS Model. As a result of analyzing the data of dam discharge divided into hydropeaking discharge and total discharge, it as found that the maximum hydro-peaking discharge and the maximum total discharge have been 254.4 CMS and 1567.7 CMS respectively for the past 11 years. When the hydro-peaking discharge was applied to HEC-RAS Model, there occurred some sections where the water level rapidly changed, but the velocity of moving water was quite stable in the range between 0.23 m/sec and 1.16m/sec. Besides, when the total discharge was applied to this model, the submersible bridge along the dam downstream was flooded, and in some sections, the water level increased over the flood plain. Accordingly, this study judged that it is required to necessarily consider all the influence made by an increase of Soyanggang Dam's discharge when waterfronts are installed or used at dam downstream areas.
In this study, the Dilution Method is used to measure river discharge through the hydraulic model test. the dilution method is divided into Constant-Rate-Infection Method and Slug-Injection Method in the river discharge measurement techniques. When the dilution method is applied in the hydraulic model flume, it is analyzed that the estimated error of constant-rate-injection method is less than that of the slug-in-jection method, and the result shows that floodflow analysis is more efficient than lowflow analysis as compared observed discharge with calculated discharge. The result of statistical error analysis shows that the constant-rate-injection method is appropriate technique for the measurement of the river discharge. Therefore, the dilution method among the river discharge measurement techniques can be applied for the river basin which can't be measured with current meter or unsteady-flow regime in the urban-small drainage or hydraulic structure equipment area and can be obtained more exact results than any other discharge measurement techniques.
Discharge valve mechanism for an electrodynamic-oscillating compressor is different from that of a conventional reciprocating compressor. It has a larger discharge port area, heavier valve mass and stiffer valve spring comparing with the reciprocating one. Since the motion of piston is not kinematically restricted as in conventional reciprocating compressors, the stroke of the piston can change sensitively with supplied boltage and load. Thus piston can impact with discharge valve occasionally. This work deals on dynamic analysis of discharge valve considering all of those different characteristics. Impact is considered by a spring-mass model, and the pressure fluctuation at the both sides of the valve is also included considering the discharge port area and valve spring preload. It is assumed that piston moves in the region of between top and bottom dead center not by calculating piston motion from an electrodynamic equation but by getting values through experiment. Discharge pressure fluctuation is calculated using Helmholtz modeling. Finally, dynamic model for a discharge valve is constructed. In order to validate the model analysis results, the valve motion is experimentally measured and compared with analysis.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.1B
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pp.1-9
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2009
This study is focused on the analysis of loop characteristics of stage-discharge relation which is widely used for the production of discharge data and the simulation of loop stage-discharge relation using the numerical model. Analysis of consecutive stage and discharge data at 3 points revealed that loop of stage-discharge relationship is very strong. This means that the existing single stage-discharge relation may include large amount of error. Various flood events are simulated in mainstream of Han river with one-dimensional numerical model. The calculated stage data are compared with measured data. Especially continuous field-flow measurements concurrently collected with an Acoustic Doppler Velocity Meter (ADVM) on Hangang bridge in the case of 2007 flood event are used to verify the model applicability of estimating flows in open channels. This comparison shows that numerical model is an accurate and reliable alternative for making the real stage-discharge relation. Simulation of stage-discharge relation by a numerical model at Paldang and Hangang bridge showed good agreements with measured one, so it may be possible to generate real loop stage-discharge relation with properly calibrated and verified numerical model. It can be concluded that results of this study can contribute to error analysis of conventional single stage-discharge relation and development of loop stage-discharge relation with numerical model.
Ryu, Young;Ji, Hee-Sook;Hwang, Seung-On;Lee, Johan
Atmosphere
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v.30
no.2
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pp.155-167
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2020
In order to produce more detailed and accurate information of river discharge and freshwater discharge, global high-resolution hydrodynamic model (CaMa-Flood) is applied to an operational land surface model of global seasonal forecast system. In addition, bias correction to grid runoff for the hydrodynamic model is attempted. CaMa-Flood is a river routing model that distributes runoff forcing from a land surface model to oceans or inland seas along continentalscale rivers, which can represent flood stage and river discharge explicitly. The runoff data generated by the land surface model are bias-corrected by using composite runoff data from UNH-GRDC. The impact of bias-correction on the runoff, which is spatially resolved on 0.5° grid, has been evaluated for 1991~2010. It is shown that bias-correction increases runoff by 30% on average over all continents, which is closer to UNH-GRDC. Two experiments with coupled CaMa-Flood are carried out to produce river discharge: one using this bias correction and the other not using. It is found that the experiment adapting bias correction exhibits significant increase of both river discharge over major rivers around the world and continental freshwater discharge into oceans (40% globally), which is closer to GRDC. These preliminary results indicate that the application of CaMa-Flood as well as bias-corrected runoff to the operational global seasonal forecast system is feasible to attain information of surface water cycle from a coupled suite of atmospheric, land surface, and hydrodynamic model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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