This research addresses flow time prediction in the dynamic unbalanced job shop scheduling environment. The specific purpose of the research is to develop the job flow time prediction model in the dynamic unbalance djob shop. Such factors as job characteristics, job shop status, characteristics of the shop workload, shop dispatching rules, shop structure, etc, are considered in the prediction model. The regression prediction approach is analyzed within a dynamic, make-to-order job shop simulation model. Mean Absolute Lateness (MAL) and Mean Relative Error (MRE) are used to compare and evaluate alternative regression models devloped in this research.
Dynamic responses of electrorheological (ER) fluids in steady pressure flow to stepwise electric field excitations are investigated experimentally. The transient periods under various applied electric fields and flow velocities were determined from the pressure behavior of the ER fluid in the flow channel with two parallel-plate electrodes. The pressure response times were exponentially decreased with the increase of the flow velocity, but increased with the increase of the applied electric field strength. In order to investigate the cluster structure formation of the ER particles, it was verified using the flow visualization technique that the transient response of ER fluids in the flow mode is assigned to the densification process in the competition of the electric field-induced particle attractive interaction forces and the hydrodynamic forces, unlike that in the shear mode determined by the aggregation process.
A detection algorithm, based on the combined local-global (CLG) optical-flow model and Gaussian pyramid for a moving target appearing against a dynamic background, can compensate for the inadaptability of the classic Horn-Schunck algorithm to illumination changes and reduce the number of needed calculations. Incorporating the hypothesis of gradient conservation into the traditional CLG optical-flow model and combining structure and texture decomposition enable this algorithm to minimize the impact of illumination changes on optical-flow estimates. Further, calculating optical-flow with the Gaussian pyramid by layers and computing optical-flow at other points using an optical-flow iterative with higher gray-level points together reduce the number of calculations required to improve detection efficiency. Finally, this proposed method achieves the detection of a moving target against a dynamic background, according to the background motion vector determined by the displacement and magnitude of the optical-flow. Simulation results indicate that this algorithm, in comparison to the traditional Horn-Schunck optical-flow algorithm, accurately detects a moving target undergoing illumination changes against a dynamic background and simultaneously demonstrates a significant reduction in the number of computations needed to improve detection efficiency.
There have been previous attempts to observe the occurrence of dynamic ferritic transformation at temperatures even above $Ae_3$ in a low-carbon steel, and not only in steels, but recently also in titanium alloys. In this study, a new approach is proposed that involves treating true stress-true strain curves in uniaxial compression tests at various temperatures, and different strain rates in 0.1C-6Ni steel, which is a model alloy used to decelerate the kinetics of ferrite transformation from austenite. The initial flow stress up to peak stress was used to analyze the change in dynamic softening phenomena, such as dynamic recovery, dynamic recrystallization, and dynamic transformation. It is worth mentioning that for predicting the occurrence of dynamic transformation, flow stress before reaching peak stress is much more sensitive to the change in the dynamic softening rate due to dynamic transformation, compared to peak stress. It was found that the occurrence of dynamic ferritic transformation could be successfully obtained even at temperatures above $Ae_3$ once the deformation condition was satisfied. This deformation condition is a function of both the strain rate and the deformation temperature, which can be described as the Zener - Hollomon parameter. In addition, the driving force of dynamic ferritic transformation might be much less than that of the dynamic recrystallization of austenite at a given deformation condition. By applying this technique, it is possible to predict the occurrence of dynamic transformation more sensitively compared with the previous analysis method using peak stress during deformation.
Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) is a Lagrangian computational fluid dynamics method that has been widely used in the analysis of physical phenomena characterized by large deformation or multi-phase flow analysis, including free surface. Despite the recent implementation of eddy-viscosity models in SPH methodology, sophisticated turbulent analysis using Lagrangian methodology has been limited due to the lack of computational performance and numerical consistency. In this study, we implement the standard and dynamic Smagorinsky model and dynamic Vreman model as sub-particle scale models based on a weakly compressible SPH solver. The large eddy simulation method is numerically identical to the spatial discretization method of smoothed particle dynamics, enabling the intuitive implementation of the turbulence model. Furthermore, there is no additional filtering process required for physical variables since the sub-grid scale filtering is inherently processed in the kernel interpolation. We simulate lid-driven flow under transition and turbulent conditions as a benchmark. The simulation results show that the dynamic Vreman model produces consistent results with experimental and numerical research regarding Reynolds averaged physical quantities and flow structure. Spectral analysis also confirms that it is possible to analyze turbulent eddies with a smaller length scale using the dynamic Vreman model with the same particle size.
화염면의 전파를 모사하는 -방정식에 기초한 DSGS 모델을 이용한 난류 예혼합 연소에 대한 LES 해석을 수행하였다. -방정식에 새롭게 도입된 DSGS 모델을 적용한 LES 지배방정식을 고찰한 후 후향계단을 갖는 복잡한 형상의 연소기 내의 난류 예혼합 연소 유동을 고찰하였다. 본 연구의 LES 해석은 재부착 위치, 평균속도 및 변동량, 그리고 온도와 같은 실험결과를 정확히 예측하였다.
The traffic flow in an urban area is affected by the date, weather, and regional traffic flow. The existing methods are weak to model the dynamic road network features, which results in inadequate long-term prediction performance. To solve the problems regarding insufficient capacity for dynamic modeling of road network structures and insufficient mining of dynamic spatio-temporal features. In this study, we propose a novel traffic flow prediction framework called shared spatio-temporal attention convolution optimization network (SSTACON). The shared spatio-temporal attention convolution layer shares a spatio-temporal attention structure, that is designed to extract dynamic spatio-temporal features from historical traffic conditions. Subsequently, the graph optimization module is used to model the dynamic road network structure. The experimental evaluation conducted on two datasets shows that the proposed method outperforms state-of-the-art methods at all time intervals.
지난 수 세기 동안 온실기체와 기타 화학적으로 중요한 미량기체들이 급격하게 증가하였다. 이러한 주요기체가 기후 변화에 미치는 영향을 이해하기 위해서는 각 기체들의 흡원과 발원을 규명하고, 생물권과 대기권 사이에서 발생하는 생물 기원 기체 플럭스들을 특성화하며, 주요 기체를 조절하는 프로세스들을 이해해야 한다. 본 논문에서는 야외 실험을 위한 실용적 방법인 enclosure 기반의 관측법을 소개한다. 특히, 토양표면에서 방출되는 일산화질소 플럭스에 대한 enclosure내에서의 질량수지 방정식과 flow-through dynamic 플럭스 챔버 기법의 민감도를 제시하고 flow-through dynamic 플럭스 챔버 방법의 물리적인 시스템과 이론을 소개한다. 또한 챔버 벽에서 발생하는 일산화질소의 손실을 고려하므로써 새로운 플럭스 계산식을 소개하였고 그 계산식의 불확실성을 논의하였다.
The flow-field of a liquid-metal system is very important for the safety analysis and the design of the steam generator of liquid-metal fast breeder reactor. Dynamic neutron radiography (DNR) is suitable for a visualization and measurement of a liquid metal flow and a two-phase flow in a metallic duct. However, the three dimensional DNR techniques is not enough to obtain the velocity information in the wide channel up to now. In this research, a high speed DNR technique was applied to visualize the heavy liquid-metal flow field in the narrow channel with the HANARO-beam facility. The images were taken with a high frame-rate neutron radiography at 250 fps and analyzed with a Particle Image Velocimetry(PIV) method. The images were compared with the results of the commercial CFX code to study the feasibility of DNR technique for the measuring the heavy liquid-metal flow field. The PIV images could discern the turbulent vortex flow in the two-dimensional narrow channel.
An air-fuel ratio control is essential in reducing hazardous exhaust emissions from a compressed natural gas(CNG) engine, and can be accomplished by accurate control of gas injection flow. In this study, theoretical research was conducted on injection characteristics of a solenoid gas injector, and injection experiments for calibration and analysis were performed. Various factors for gas injection flow such as injection pressure, gas temperature, and supply voltage are studied. A dynamic flow equation of the natural gas was proposed on the basis of flow dynamics theories and results of the injection experiment. The verification of the dynamic flow equation of the solenoid injector was carried out with a large CNG-engine applied to an urban bus. Air-fuel ratio control experiments were conducted in both steady and transient state. Results of injection experiments for the solenoid injector and the CNG-engine was proved the control method proposed herein to be effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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