We had proposed fast thermal stress estimation methodology for the components on system board when the system is stationary within specific ambient air temperature. Now, we will propose one efficient thermal stress estimation methodology, block adaptive filtering methodology, for the FPD electronic system board which is enclosed by mechanical cover.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.10
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pp.27-36
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2014
Network analysis applications in energy management systems play a key role in the economic and reliable operation of power systems. In order to provide operators with useful network information, the accurate results of topology processing, state estimation, power flow, and contingency analysis must be simulated. This paper proposes a validation methodology of network analysis applications in energy management systems. The energy management systems was checked to ensure that it meets the originally specified functions based on the proposed methodology. In addition, the performance of state estimation is evaluated with the reference of the proposed methodology. The proposed methodology is being conducted by energy management systems and the Korean power systems have been utilized for the test systems.
A loose part monitoring system is used to detect unexpected loose parts in a reactor coolant system in a nuclear power plant. It is still necessary to develop a new methodology for the localization and mass estimation of loose parts owing to the high estimation error of conventional methods. In addition, model-based diagnostics recently emphasized the importance of a model describing the behavior of a mechanical system or component. The purpose of this study is to propose a new localization and mass-estimation method based on finite element analysis (FEA) and optimization technique. First, an FEA model to simulate the propagation behavior of the bending wave generated by a metal sphere impact is validated by performing an impact test and a corresponding FEA and optimization for a downsized steam-generator structure. Second, a novel methodology based on FEA and optimization technique was proposed to estimate the impact location and mass of a loose part at the same time. The usefulness of the methodology was then validated through a series of FEAs and some blind tests. A new feature vector, the cross-correlation function, was also proposed to predict the impact location and mass of a loose part, and its usefulness was then validated. It is expected that the proposed methodology can be utilized in model-based diagnostics for the estimation of impact parameters such as the mass, velocity, and impact location of a loose part. In addition, the FEA-based model can be used to optimize the sensor position to improve the collected data quality in the site of nuclear power plants.
In this study, we deduced the best estimation methodology for amount of carbon sequestration by vegetation, through the case study using the data obtainable from the environmental assessment procedure. Our results showed that the estimation methodology using the national vegetation map was the best for the strategic environmental assessment, whileas those using the vegetation growth equation were applicable for environmental impact assessment procedure. Furthermore, we found that the amount of carbon sequestration by farmland and/or grassland, not by vegetation, was not negligible. Therefore, we concluded that the area of farmland and/or grassland need to be taken into account during the landuse planning.
In designing underground structure such as tunnels, estimating geotechnical characteristics of the ground is one of the most important and difficult tasks. In this paper, a methodology that can identify geotechnical parameters using only field-measured relative convergence displacements is presented. By using only relative convergence measurement data, inevitable errors in absolute convergence estimation can be avoided and in turn the parameter estimation process can be simplified. The methodology utilizes sensitivity relationship between static displacement measurements and geotechnical parameters. The feasibility and applicability of the proposed methodology is verified via a 3-d numerical example of a tunnel structure.
Moon, Seongin;Han, Seongjin;Kang, To;Han, Soonwoo;Kim, Kyungmo;Yu, Yongkyun;Eom, Joseph
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.4
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pp.1199-1209
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2021
The detection of unexpected loose parts in the primary coolant system in a nuclear power plant remains an extremely important issue. It is essential to develop a methodology for the localization and mass estimation of loose parts owing to the high prediction error of conventional methods. An effective approach is presented for the localization and mass estimation of a loose part using machine-learning and deep-learning algorithms. First, a methodology was developed to estimate both the impact location and the mass of a loose part at the same times in a real structure in which geometric changes exist. Second, an impact database was constructed through a series of impact finite-element analyses (FEAs). Then, impact parameter prediction modes were generated for localization and mass estimation of a simulated metallic loose part using machine-learning algorithms (artificial neural network, Gaussian process, and support vector machine) and a deep-learning algorithm (convolutional neural network). The usefulness of the methodology was validated through blind tests, and the noise effect of the training data was also investigated. The high performance obtained in this study shows that the proposed methodology using an FEA-based database and deep learning is useful for localization and mass estimation of loose parts on site.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.419-425
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2013
Recently AEC industry has required construction automation according to becoming large and complex. Thus BIM-based construction project is increased and used in whole fields of AEC industry. Quantity take-off and estimation fields are important factor for decision-making in conceptual and schematic design stages of construction projects. The purpose of this study improves reliability of the estimation through QTO based on Open BIM. Scope and method to apply QTO is to select conceptual design stage through LoD(Level of Detail) in AEC field and to extract information from BIM model through analysis of IFC structure. This study proceeds three step to make BIM model and check the model quality and calculate QTO. The methodology of QTO using IFC is to verify of result in this study and expects utilizing in design stage of construction projects. The result from this study is expected to decrease the risk factor and time of estimation in the project early phase through improving reliability of schematic estimation.
PURPOSES : This study proposes a methodology to collect data necessary for microlevel emission estimation, such as second-by-second speeds and road grades, and to accordingly estimate emissions. METHODS : To ease data collection for microlevel emission estimation, a vehicle equipped with speed- and location-recording instruments as well as equipment for measuring road geometry was used. As a case study, this vehicle and the proposed methodology were used on a 10-km-long highway in Yongin City, Korea. Emissions from the vehicle during driving were estimated in various microscale driving conditions. RESULTS : Differences in the estimated emission under different microscale driving conditions cannot be ignored. Compared with the estimations obtained when second-by-second data were not considered, CO and NOx emissions were more than threefold higher when considering second-by-second speed; similarly, CO and NOx emission estimations were higher by approximately 10% and 3%, respectively, when considering second-by-second road grade. CONCLUSIONS : The proposed method can estimate vehicle emissions under real-world driving conditions in such applications as road design and traffic policy assessments.
Durability estimation of a prototype vehicle has traditionally relied heavily on accelerated durability tests using predefined proving grounds or rig tests using a road simulator. By use of those tests, it is very difficult to predict durability failures in actual service environments. This motivated the development of an integrated CAE (Computer Aided Engineering) methodology for the durability estimation of a prototype vehicle in actual service environments. Since expensive computational costs such as computation time and hardware resources are required for a full vehicle simulation in those environments with a very long span of event time, the conventional CAE methodologies have little feasibility. An efficient computational methodology for durability estimations is applied with theoretical developments. The effectiveness of the proposed methodology is shown by the comparison of results of the typical actual service environment such as the city mode with those of the typical accelerated durability test over the Belgian road.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.9
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pp.1535-1542
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2007
HTS (High Temperature Superconducting) Power devices has the several useful characteristics from the technical and economical viewpoint. Possible application to the utility industry have been widely discussed in various research projects. For the successful introduction of HTS power devices into power system, establishing a proper R&D and marketing strategies through estimating the future market size are necessary. However, quantitative estimates of how well HTS power devices will serve their markets have been lacking. In this paper, we propose a estimation methodology of future market size for HTS power divices such as cable, transformer, generator, and motor, and also evaluate the future international and domestic market size by using proposed methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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