M.S. Chae;Y.C. Shon;Lee, B.S.;J.S. Eom;Lee, J.H.;Kim, Y.R.;Lee, H.J.
한국추진공학회:학술대회논문집
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한국추진공학회 2004년도 제22회 춘계학술대회논문집
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pp.369-375
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2004
Gas turbine engine simulation in terms of transient, steady state performance and operational characteristics is complex work at the various engineering functions of aero engine manufacturers. Especially, efficiency of control system design and development in terms of cost, development period and technical relevance implies controlling diverse simulation and identification activities. The previous engine simulation has been accomplished within a limited analysis area such as fan, compressor, combustor, turbine, controller, etc. and this has resulted in improper engine performance and control characteristics because of limited interaction between analysis areas. In this paper, we propose a new simulation methodology for gas turbine engine performance analysis as well as its digital controller to solve difficulties as mentioned above. The novel method has particularities of (ⅰ) resulting in the integrated control simulation using almost every component/module analysis, (ⅱ) providing automated math model generation process of engine itself, various engine subsystems and control compensators/regulators, (ⅲ) presenting total sophisticated output results and easy understandable graphic display for a final user. We call this simulation system GT3GS (Gas Turbine 3D Graphic Simulator). GT3GS was built on both software and hardware technology for total simulation capable of high calculation flexibility as well as interface with real engine controller. All components in the simulator were implemented using COTS (Commercial Off the Shelf) modules. In addition, described here includes GT3GS main features and future works for better gas turbine engine simulation.
This paper deals with the Appliation of robust fault detection problem in uncertain linear systems, having both model mismatch and noise. A robust fault detection method presented by Kwon et al.(1994) for SISO uncertain systems. Here we experimented this method to the diesel engine systems described by difference ARMA models. The model mismatch includes here linearization error as well as undermodeling. Comparisons are made with alternative fault detection method which do not account noise. The new method is shown to have good performance.
In this research, we propose the mechanism to develop self-evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most researchers had tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, this approach had some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, knowledge engineers had tried to develop an automatic knowledge extraction mechanism. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference engine. Our proposed mechanism has five advantages. First, it can extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining technology. Second, our proposed mechanism can manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it can construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems) module. Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy relationships. Fifth, RDB-driven forward and backward inference time is shorter than the traditional text-oriented inference time.
Equations of motion of an engine mount system including foundation flexibility are derived. Forced vibration analysis is carried out for the given engine mount system excited with the unbalanced force and moment. A new optimal design method for the engine mount system is proposed, in which vibration characteristics of the chassis frame structure are considered as design parameters.
Recently, the prevention of crime using CCTV draws special in accordance with the higher crime incidence rate. Therefore security systems like a CCTV with audio capability are developing for giving an instant alarm. This paper proposes a scream detecting engine from various ambient noises in real environment for surveillance systems. The proposed engine detects scream signals among the various ambient noises using the features extracted in time/frequency domain. The experimental result shows the performance of our engine is very promising in comparison with the traditional engines using the model based features like LPC, LPCC and MFCC. The proposed method has a low computational complexity by using FFT and cross correlation coefficients instead of extracting complex features like LPC, LPCC and MFCC. Therefore the proposed engine can be efficient for audio-based surveillance systems with low SNRs in real field.
Fuel efficiency in tractor operations dep6nds on the selection of transmission gears and upon the engine being operated at or near maximum torque much of time. The objective of this study was to develop automatic control systems for tractor transmission ratio and governor setting so that the engine is operated at or near maximum torque as much of time as possible. An indoor test unit, which can be used to simulate tractor operation, was built in order to investigate the system design parameters and test the performance of the control system designed. The test-unit consists of engine, gear-type transmission, dynamometer, and control systems for transmission ratio and engine speed. Governor setting lever was controlled by a step motor, and the clutch and transmission levers were controlled by hydraulic cylinders and solenoid valves. The control systems showed good time responses which are assumed to be suitable for optimal tractor operation. The time required for shifting gears from clutch disengagement to engagement was about 1 second, which is almost the same as that for manual shift. And the settling time for engine speed control system was about 5 to 6 seconds.
The gasoline direct injection (GDI) system is considerably spreading in automotive market due to its advantages. Nevertheless, since GDI system emit higher particle matter (PM) due to its combustion characteristics, it is difficult to meet strengthened emission regulation in near future. For this reason, a combined GDI with MPI system, so-called, dual injection (DUI) system is being investigated as a supplemental measure for the GDI system. This paper focused on power and fuel consumption effect by injection mode strategy of DUI system in part load and idle engine operating condition. In this study, port fuel injectors are installed on 2.4 liters GDI production engine in order to realize DUI system. And, at each injection mode, DOE (design of experiment) method is used to optimize engine control parameters such as dual injection ratio, start of injection timing, end of injection timing, CAM position and so on. As a consequence, DUI mode shows slightly better or equivalent fuel efficiency compared to conventional GDI engine on 9 points fuel economy mode as well as MPI mode shows less fuel consumption than GDI mode during idle operation. Furthermore, DUI system shows improvement potential of maximum 2.0% fuel consumption and 1.1% performance compared to GDI system in WOT operating condition.
In this research, we propose a mechanism to develop an inference engine and expert systems based on relational database (RDB) and SQL (structured query language). Generally, former researchers had tried to develop an expert systems based on text-oriented knowledge base and backward/forward (chaining) inference engine. In these researches, however, the speed of inference was remained as a tackling point in the development of agile expert systems. Especially, the forward inference needs more times than backward inference. In addition, the size of knowledge base, complicate knowledge expression method, expansibility of knowledge base, and hierarchies among rules are the critical limitations to develop an expert system. To overcome the limitations in speed of inference and expansibility of knowledge base, we proposed a relational database-oriented knowledge base and forward inference engine. Therefore, our proposed mechanism could manipulate the huge size of knowledge base efficiently. and inference with the large scaled knowledge base in a short time. To this purpose, we designed and developed an SQL-based forward inference engine using relational database. In the implementation process, we also developed a prototype expert system and presented a real-world validation data set collected from medical diagnosis field.
In this paper, we propose a framework for ontological knowledge-based image understanding systems. Ontology composed of concepts can be used as a guide for describing objects from a specific domain of interest and describing relations between objects from different domains The proposed framework consists of four main subparts ⅰ) ontological knowledge bases, ⅱ) primitive feature detectors, ⅲ) concept inference engine, and ⅳ) semantic inference engine. Using ontological knowledge bases on various domains and features extracted from the detectors, concept inference engine infers concepts on regions of interest in an image and semantic inference engine reasons semantic situations between concepts from different domains. We present a outline for ontological knowledge-based image understanding systems and application examples within specific domains such as text recognition and human recognition in order to show the validity of the proposed system.
This paper suggests mathemathical engine model which can simulate generalized gasoline engine. Suggested engine model contains air/fuel inlet element, intake manifold, combustion, engine dynamics. In order to analyze a gasoline engine, physical characteristics of engine and steady state engine data should be controlled. In adaptation for abrupt change of circumstance or drive conditions, this model can analyze important physical phenomena in the intake manifold by computer simulation. This model can also evaluate statuses of drive under various working conditions precisely. Therfore, this model suggests basic datum to evaluate the engine system which are needed in designing and development of engine controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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