Driving safety of a vehicle is largely influenced by the damper and the tire. Developed in this research is a fault diagnosis algorithm for the two components so that the driver can be promptly informed when fault occurs in one or both of them. To this end, the damper and the tire were modeled using the neural network from their experimental data, and fault diagnosis was made using frequency responses of the damping force and the dynamic wheel force. The algorithm was tested via experiments, and it demonstrated successful diagnostic performance under various driving conditions.
The shock absorber is a part having a direct influence on the ride comfort, stability and dynamic load prediction of a vehicle. Thus, a rationally modeled shock absorber should be required in the dynamic analysis of vehicles. This thesis presents a modified model, based on Worden's hyperbolic tangent function, in order to fit experimental data on the velocity-damping force of a shock absorber. The hyperbolic tangent function correctly indicates the characteristics of a shock absorber. and has the advantage of containing physical causality. To evaluate the method, comparative evaluations of the linear model. the 5th polynomial model and Worden's model were carried out. The function presented in this paper is not only simple but also makes it possible to estimate the function coefficients easily and visually. In addition, it has the advantage of containing physical causality. Lastly, it effectively models the damping force of a shock absorber.
Hernandez, Leobardo;Claudio, Abraham;Rodriguez, Marco A.;Ponce, Mario;Tapia, Alejandro
Journal of Power Electronics
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제11권3호
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pp.381-388
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2011
This article presents the development of a model for SiC power diodes based on the physics of the semiconductor. The model is able to simulate the behavior of the dynamics of the charges in the N- region based on the stored charge inside the SiC power diode, depending on the working regime of the device (turn-on, on-state, and turn-off). The optimal individual calculation of the ambipolar diffusion length for every phase of commutation allows for solving the ambipolar diffusion equation (ADE) using a very simple approach. By means of this methodology development a set of differential equations that models the main physical phenomena associated with the semiconductor power device are obtained. The model is developed in Pspice with acceptable simulation times and without convergence problems during its implementation.
The stringent emission regulation and future shortage of fossil fuel motivate the research of alternative powertrain. In this study, a system of proton exchange membrane fuel cell has been modeled to analyze the performance of the fuel cell system for automotive application. The model is composed of the fuel cell stack, air compressor, humidifier, and intercooler, and hydrogen supply which are implemented by using the Matlab/Simulink(R). Fuel cell stack model is empirical model but the water transport model is included so that the system performance can be predicted over various humidity conditions. On the other hand, the model of air compressor is composed of motor, static air compressor, and some manifolds so that the motor dynamics and manifold dynamics can be investigated. Since the model is concentrated on the strategic operation of compressor to reduce the power consumption, other balance of components (BOP) are modeled to be static components. Since the air compressor model is empirical model which is based on curve fitting of experiments, the stack model is validated with the commercial software and the experiments. The dynamics of air compressor is investigated over unit change of system load. The results shows that the power consumption of air compressor is about 12% to 25% of stack gross power and dynamic response should be reduced to optimize the system operation.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.279-286
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2013
This paper introduces a new method for identification of building energy performance problems. The presented method is based on automated analysis and visualization of deviations between actual and expected energy performance of the building using EPAR (Energy Performance Augmented Reality) models. For generating EPAR models, during building inspections, energy auditors collect a large number of digital and thermal imagery using a consumer-level single thermal camera that has a built-in digital lens. Based on a pipeline of image-based 3D reconstruction algorithms built on GPU and multi-core CPU architecture, 3D geometrical and thermal point cloud models of the building under inspection are automatically generated and integrated. Then, the resulting actual 3D spatio-thermal model and the expected energy performance model simulated using computational fluid dynamics (CFD) analysis are superimposed within an augmented reality environment. Based on the resulting EPAR models which jointly visualize the actual and expected energy performance of the building under inspection, two new algorithms are introduced for quick and reliable identification of potential performance problems: 1) 3D thermal mesh modeling using k-d trees and nearest neighbor searching to automate calculation of temperature deviations; and 2) automated visualization of performance deviations using a metaphor based on traffic light colors. The proposed EPAR v2.0 modeling method is validated on several interior locations of a residential building and an instructional facility. Our empirical observations show that the automated energy performance analysis using EPAR models enables performance deviations to be rapidly and accurately identified. The visualization of performance deviations in 3D enables auditors to easily identify potential building performance problems. Rather than manually analyzing thermal imagery, auditors can focus on other important tasks such as evaluating possible remedial alternatives.
빅데이터 관련 기술의 발전으로 공공 보건 분야 등을 필두로 데이터에 기반한 정책을 결정하는 체계적인 방법론에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 데이터를 기반으로 국가, 사회의 주요 이슈를 지능적으로 탐지하기 위해서 도메인 전문가와의 협업을 통해 이슈 탐지 모델을 개발하는 방법을 제안한다. 우선, '해외 발생 감염병 국내 유입' 이슈를 대상으로 이슈에 영향을 주는 요인을 도출하고, 영향 요인을 대표하는 변수 들을 설정한다. 다음으로 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 각 영향요인 간의 인과 분석을 통해 인과지도를 구성하여 영향력 높은 주요 요인들을 찾아낸다. 이 과정에서는 데이터 분석가와 감염병 도메인의 전문가와의 협업을 통해 실증적인 모델링을 진행한다. 이러한 도메인 지식 기반 이슈 탐지 모델을 기반으로 하여 상시 모니터링이 가능한 이슈 탐지 체계가 구축되면 더욱 효과적인 정책 의사 결정이 가능할 것이다.
해양에 기름이 유출되면 방제작업의 초기단계에서 기름의 이동 및 확산을 차단하기 위하여 오일 붐을 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 오일 붐은 유속, 기름의 밀도와 점성, 수심, 기름의 양, 그리고 붐 홀수의 길이 등과 같은 여러 인자들에 의해 그 포획능력이 영향을 받는다. 본 연구에서는 이들 누유인자가 오일 붐의 포획과정에서 어떠한 영향을 미치는지를 체계적으로 파악하기 위하여 컴퓨터 모델링을 수행하였다. 모델링을 위하여 CFD(computational fluid dynamics) 프로그램 중에서 가장 널리 알려진 Fluent를 이용하였으며 기존의 실험자료와 비교함으로써 모델링 결과를 검증하였다. 본 연구의 결과는 방제작업 책임자와 오일 붐 설계자에게 유용한 참고자료가 될 것으로 기대된다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권4호
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pp.109-120
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2022
This study has incorporated the mechanics-dynamics-emotions (MDE) and two behavioral learning paths to investigate the customers' co-creation behavior in Taiwan. The intuitive path begins with a gamification design that reflects the customers' proactive and innovative behavior; the cognitive path begins with persuasion knowledge remarks based on rational and reactive reasoning. These two paths conclude what forms user co-creation. The study collects data of 505 active social media users in Taiwan and employs structural equation modeling. The empirical findings demonstrate persuasive knowledge and gamification design are significantly associated with self-reference, and in turn, positively associated with co-creation. It indicates that cognitive behavior plays the main role in forming co-creation. Participants are more drawn to co-creation behaviors by the marketing contents that prompt reactive behaviors than proactive ones. Therefore, marketing managers can use appropriate stimuli to enhance co-creation behavior. Companies can design activities related to users, and more accessible for reactive, instead of proactive behavior, i.e., asking for their initiatives. It also suggests that companies' marketing campaigns should involve key opinion leaders matching the product image and the target audience's preferences. The novelty of this study is to introduce a novel augmented MDE framework to extend the "dynamics" into the incubation and implementation stage.
갈수량은 수자원의 개발 및 관리에 매우 중요한 인자중의 하나이다. 신뢰성 높은 갈수량을 측정하기 위해 한국수자원공사는 2000년도에 용담댐 시험유역에 5피트 규격의 파샬플륨을 설치하였다. 파샬플륨은 유량측정을 하기 위해 독특한 모양을 가지고 있으며, 부정확한 유량관측을 유발하는 퇴사문제를 거의 해결한 시설물이다. 본 연구에서는 3차원 CFD (Computational Fluid Dynamics) 모형으로 5가지 수위에 대해서 완전월류(free flow)시 파샬플륨의 유동을 해석하였다. CFD모형에 의해 산정된 결과와 ISO에 제시된 유량공식, USBR에 제시된 유량공식 및 수위-유량관계식으로 산정한 유량을 비교하였다. 그 결과 ISO와 USBR의 공식에 의해 산정된 유량은 거의 동일했으나, 3차원 CFD모형에 의한 유량은 경험공식에 의한 유량보다 9%정도 크게 나타났고 수위-유량관계식에 의한 유량은 경험공식에 의한 유량보다 16%정도 작게 나타났다.
A sensitivity analysis of FDS(Fire Dynamics Simulator) results for the input uncertainty of heat release rate (Q) which might be the most influencing parameter to fire behaviors was performed. The calculated results were compared with experimental data obtained by the OECD/NEA PRISME project. The sensitivity of FDS results with the change in Q was also compared with the empirical correlations suggested in previous literature. As a result, the change in the specified Q led to the different dependence of major quantities such as temperature and species concentrations for the over- and under-ventilated fire conditions, respectively. It was also found that the sensitivity of major quantities to uncertain value of Q showed the significant difference in results obtained using the previous empirical correlations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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