Nazemi, E.;Feghhi, S.A.H.;Roshani, G.H.;Gholipour Peyvandi, R.;Setayeshi, S.
Nuclear Engineering and Technology
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제48권1호
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pp.64-71
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2016
Void fraction is an important parameter in the oil industry. This quantity is necessary for volume rate measurement in multiphase flows. In this study, the void fraction percentage was estimated precisely, independent of the flow regime in gas-liquid two-phase flows by using ${\gamma}-ray$ attenuation and a multilayer perceptron neural network. In all previous studies that implemented a multibeam ${\gamma}-ray$ attenuation technique to determine void fraction independent of the flow regime in two-phase flows, three or more detectors were used while in this study just two NaI detectors were used. Using fewer detectors is of advantage in industrial nuclear gauges because of reduced expense and improved simplicity. In this work, an artificial neural network is also implemented to predict the void fraction percentage independent of the flow regime. To do this, a multilayer perceptron neural network is used for developing the artificial neural network model in MATLAB. The required data for training and testing the network in three different regimes (annular, stratified, and bubbly) were obtained using an experimental setup. Using the technique developed in this work, void fraction percentages were predicted with mean relative error of <1.4%.
이 논문에서는 인공신경망을 이용하여 가변 기구 터보차저(VGT)의 터빈 질량유량을 추정하는 모델을 제안하고자 한다. 터빈 질량유량을 추정하기 위한 모델의 입력변수는 VGT 베인 개도량, 엔진 회전속도, 배기매니폴드 압력, 배기매니폴드 온도, 터빈 출구 압력이 사용되었으며, 터빈 입구 유효 단면적을 추정하는 부분에 인공신경망을 적용하였다. 실험을 통하여 이 논문에서 제안한 모델의 터빈 질량유량 추정 성능을 검증하였으며, 터빈 맵을 이용하여 추정한 결과와 비교를 통하여 제안한 모델의 우수성을 확인하였다.
In this paper, an efficient Adaptive quality-of-service (QoS) traffic control scheme with priority scheduling is proposed for the multimedia traffic transmission over wireless access networks. The objective of the proposed adaptive QoS control (AQC) scheme is to realize end-to-end QoS, to be scalable without the excess signaling process, and to adapt dynamically to the network traffic state according to traffic flow characteristics. Here, the reservation scheme can be used over the wireless access network in order to get the per-flow guarantees necessary for implementation of some kinds of multimedia applications. The AQC model is based on both differentiated service model with different lier hop behaviors and priority scheduling one. It consists of several various routers, access points, and bandwidth broker and adopts the IEEE 802.1 le wireless radio technique for wireless access interface. The AQC scheme includes queue management and packet scheduler to transmit class-based packets with different per hop behaviors (PHBs). Simulation results demonstrate effectiveness of the proposed AQC scheme.
Vapor-driven solutal Marangoni flow is governed by the concentration distribution of solutes on a liquid-gas interface. Typically, the flow structure is investigated by particle image velocimetry (PIV). However, to develop a theoretical model or to explain the working mechanism, the concentration distribution of solutes at the interface should be known. However, it is difficult to achieve the concentration profile theoretically and experimentally. In this paper, to find the concentration distribution of solutes around 2D droplet, the reverse tracking method with an artificial neural network based on PIV data was performed. Using the method, the concentration distribution of solutes around a 2D droplet was estimated for actual flow data from PIV experiment.
In this paper, a priority schedling and a flow control algorithm with hysteresis effect are proposed for high-speed networks. A mathematical model for the flow control is proposed and a cell transition probability from this model is found. And the performance of the proposed algorithm is analyzed by a computer simulation. According to the simulation results, it can be shown that the priority scheduling and the flow control with hysteresis effect get the cell loss probability 0.061 better and the average delay 100ms better and the average delay 100ms beter than those of single threshold.
This paper presents the network models for general dynamic conveyor systems which are characterized by transporting and storing materials between work stations over time. With an appropriate choice of time-slice the conveyor system can be represented exactly as a dynamic flow network which can be solved by an efficient pure network algorithm.
This research involves the development and evaluation of a work flow control model for a type of flexible manufacturing system(FMS) called a flexible flow line(FFL). The control model can be considered as a kind of hybrid intelligent model in that it utilizes both computer simulation and neural network technique. Training data sets were obtained using computer simulation of typical FFL states. And these data sets were used to train the neural network model. The model can easily incorporate particular aspects of a specific FFL such as limited buffer capacity and dispatching rules used. It also dynamically adapts to system uncertainty caused by such factors as machine breakdowns. Performance of the control model is shown to be superior to the random releasing method and the Minimal Part Set(MPS) heuristic in terms of machine utilization and work-in-process inventory level.
본 논문에서는 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 진행 중인 NetLMM(Network based Localized Mobility Management) WG의 프로토콜을 이용하여 네트워크 기반의 고속 핸드오버 프로토콜을 제안하였다. NetLMM 프로토콜에서 핸드오버 지연을 개선하기 위해 IEEE 802.21 MIHS(Media Independent Handover Services)를 적용하였으며 Fluid Flow Mobility Model을 이용하여 제안하는 Fast NetLMM의 성능을 분석하였다. 분석 결과 Fast NetLMM 프로토콜은 다른 이동성 관리 프로토콜보다 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.
Three-dimensional simulation of flow through dam foundation is performed using finite element (Seep3D model) and artificial neural network (ANN) models. The governing and discretized equation for seepage is obtained using the Galerkin method in heterogeneous and anisotropic porous media. The ANN is a feedforward four layer network employing the sigmoid function as an activator and the back-propagation algorithm for the network learning, using the water level elevations of the upstream and downstream of the dam, as input variables and the piezometric heads as the target outputs. The obtained results are compared with the piezometric data of Shahid Abbaspour's Dam. Both calculated data show a good agreement with available measurements that demonstrate the effectiveness and accuracy of purposed methods.
본 논문에서는 MPLS 기반의 백본 망에서 손쉽게 구현될 수 있는 서비스 차별화 방안을 제안한다. MPLS에서 QoS를 구현하기 위해 지금까지 가능성 있게 고려되고 있는 방안으로는 IETF 차등 서비스 모델을 MPLS 망에 그대로 구현하는 방법이 있다. 하지만 이는 지금의 MPLS 시스템에 대한 전체적인 변화를 필요로 한다. 이러한 문제로 인해서 논문에서는 백본 MPLS 네트워크를 위한 가상 링크(Virtual Link) 모델을 제안하고, 이를 사용해서 MPLS 서비스 차별화를 손쉽게 구현할 수 있음을 보인다. 제안하는 가상 링크는 입구와 출구 MPLS 라우터간에 설정된 LSP들의 집합으로 정의되고 있으며, 가상 링크의 업스트림(입구) 라우터에서는 LSP별로 입력 트래픽에 대해서 PHB를 적용한다. 하지만 기존 방안과는 달리 망 내부의 코어 라우터에서는 Behavior Aggregation별 서비스 품질이 아닌 LSP별 대역폭만을 보장하도록 한다. 이러한 LSP대역폭 보장 서비스는 기존 CR-LDP가 적용된 기존 MPLS 네트워크에서 이미 제공되고 있는 서비스이다. 논문에서는 가상 링크의 구현을 위해 두 라우터간에 입력되는 플로우들을 가상 링크를 구성하는 여러 LSP들에 적절하게 할당하기 위한 Flow Allocation Mechanism을 정의 한다. 마지막으로 제안하는 방안이 백본 MPLS 망에서 서비스 차별화를 제공할 수 있음을 시뮬레이션 결과를 통해서 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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