The skin structure of sensor pod mounted on the exterior of aircraft can be exposed to the acoustic dynamic load and static load such as aerodynamic pressure and inertial load during flight. Fatigue life prediction of structural model under acoustic load should be performed and also differential stiffness of model modified by static load should be considered. The acoustic noise test spectrum of MIL-STD-810G was applied to the structural model and the stress response power spectral density (PSD) was calculated. The frequency response analysis was performed with or without prestress induced by inplane static load, and the response spectrum was compared. Time series data was generated using the calculated PSD, and the time and frequency domain fatigue life were predicted and compared. The variation of stress response spectrum due to static load and predicted fatigue life according to the different structural model considering mean stress were examined and decreasing fatigue life was observed in the model with prestress of compressive static load.
In this paper, a method to obtain the probability distribution of room temperature and cooling load is presented, when the internal heat generation is applied to the system as a disturbance in the air conditioning system with slab cooling storage. The probability distribution of room temperature and the cooling load due to the disturbance were examined in one room of an office building. When considering only the electric power consumption as a probability component, it was found that the effect on room temperature and cooling load is small, because the probability component of the measured electric power consumption in the building is small. On the other hand, when considering the stochastic fluctuations of electric power consumption together with the heat generated by human bodies, the mean value of the cooling load was about 2,300 W and the ratio of the standard deviations was 19% (10 o'clock in second day). It was revealed that the stochastic effects of internal heat generation acting on the air conditioning system with slab cooling storage are not small.
Multigroup cross section (MG XS) generation by the UNIST in-house Monte Carlo (MC) code MCS for fast reactor analysis using nodal diffusion codes is reported. The feasibility of the approach is quantified for two sodium fast reactors (SFRs) specified in the OECD/NEA SFR benchmark: a 1000 MWth metal-fueled SFR (MET-1000) and a 3600 MWth oxide-fueled SFR (MOX-3600). The accuracy of a few-group XSs generated by MCS is verified using another MC code, Serpent 2. The neutronic steady-state whole-core problem is analyzed using MCS/RAST-K with a 24-group XS set. Various core parameters of interest (core keff, power profiles, and reactivity feedback coefficients) are obtained using both MCS/RAST-K and MCS. A code-to-code comparison indicates excellent agreement between the nodal diffusion solution and stochastic solution; the error in the core keff is less than 110 pcm, the root-mean-square error of the power profiles is within 1.0%, and the error of the reactivity feedback coefficients is within three standard deviations. Furthermore, using the super-homogenization-corrected XSs improves the prediction accuracy of the control rod worth and power profiles with all rods in. Therefore, the results demonstrate that employing the MCS MG XSs for the nodal diffusion code is feasible for high-fidelity analyses of fast reactors.
본 논문에서는 산업현장에서 통신 오류에도 불구하고 최대전력수요를 예측하는 방법을 소개한다. 최근 국내의 탈원전 정책으로 전력가격상승은 불가피하며, 이에 따른 전력수요 관리를 위한 전력사용량과 최대부하관리는 중요한 문제로 부상하고 있다. 이에 따라, 피크전력을 예측하고 관리하는 것이 중요하다. 하지만 실제 산업현장에서는 각종 설비 및 센서에서 발생하는 노이즈 등으로 인해 측정된 전력데이터의 손실 및 변조 등의 문제가 발생한다. 측정된 유효전력 데이터가 손실된 경우 정확한 값을 예측하기 어렵다. 이 연구는 측정된 유효전력 데이터가 손실될 경우 이상 징후와 결측값을 예측하고 수정하는 모델을 제시한다. 본 연구에 사용된 모델은 산업현장에서 통신 오류가 발생할 경우 최대 전력수요를 예측하는 데 유용할 것으로 예상한다.
Nelson, Imaobong Ufot;Jacob, Daniel Etim;Udo, Enefiok Sunday
Journal of Forest and Environmental Science
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제36권2호
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pp.122-132
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2020
The study examined revenue generation trend and perception of challenges facing it by forestry personnel in Akwa Ibom State, Nigeria. Data for the study was generated through primary and secondary sources. Primary sources involved the use of questionnaire which was administered to all Forest Officers and Uniformed Field Staff in all the 31 Forest Division and Headquarter in the state. Secondary sources involved collation of generated revenue from all the divisions for the study period. Data obtained were analyzed using descriptive and inferential statistics including Least square regression. The results indicated an increasing trend in forest revenue for the state statistically defined by the function y=45631x-900000000+e (p>0.05) with a coefficient of determination of 0.7492 or 74.92%. There was also a positive correlation (r=0.866) between generated revenue and year for the 20 years under review. The mean revenue was ₦4776247.00 with the highest generated revenue (₦9823550.00) in 2014. However, majority (55.13%) of the respondents perceived revenue generation in the state to be decreasing and attributed the decline majorly to lack of mobility (16.84%) and insufficient man power (15.79%). Attitude and level of offence in the study area was perceived to be fairly cooperative (62.81%) and high (43.80%), while recruitment of more personnel (11.05%) and provision of mobility (10.03%) was considered an effective means of improving revenue generation in the state. Also, educating the people and regular patrol by forest personnel was considered as the best ways of curtailing forest offences in the area. The study recommended increased allocation of funds to the sector in addition to tackling the challenges faced by the personnel.
This paper describes the application of an inverse building model to a calibrated forward building model using EnergyPlus program. Typically, inverse models are trained using measured data. However, in this study, an inverse building model was trained using data generated by an EnergyPlus model for an actual office building. The EnergyPlus model was calibrated using field data for the building. A training data set for a month of July was generated from the EnergyPlus model to train the inverse model. Cooling load prediction of the trained inverse model was tested using another data set from the EnergyPlus model for a month of August. Predicted cooling loads showed good agreement with cooling loads from the EnergyPlus model with root-mean square errors of 4.11%. In addition, different control strategies with dynamic cooling setpoint variation were simulated using the inverse model. Peak cooling loads and daily cooling loads were compared for the dynamic simulation.
This paper describes the process of nanoparticle synthesis by laser ablation of microparticles and consolidated sample. We have generated nanoparticles by high-power pulsed laser ablation of AI, Cu and Ag microparticles using a Q-switched Nd:YAG laser (wavelength 355nm, FWHM 6ns, fluence $0.8{\sim}2.0J/cm^2$). Microparticles of mean diameter $18{\sim}80{\mu}m$ are ablated in the ambient air. The generated nanoparticles are collected on a glass substrate and the size distribution and morphology are examined using a scanning electron microscope and a transmission electron microscope. The effect of laser fluence, collector position and compacting pressure on the distribution of particle size is investigated. To better understand the process of laser ablation of microparticle(LAM), we investigated the Nd: YAG laser-induced breakdown of Cu microparticle using time-resolved optical shadow images. Nanosecond time-resolved images of the ablation process are also obtained by laser flash shadowgraphy. Based on the experimental results, discussions are made on the dynamics of ablation plume.
Artificial neural networks (ANNs) are successfully developed for the modeling and prediction of normalized polarity parameter (ETN) of 216 various solvents with diverse chemical structures using a quantitative-structure property relationship. ANN with architecture 5-9-1 is generated using five molecular descriptors appearing in the multi-parameter linear regression (MLR) model. The most positive charge of a hydrogen atom (q+), total charge in molecule (qt), molecular volume of solvent (Vm), dipole moment (μ) and polarizability term (πI) are input descriptors and its output is ETN. It is found that properly selected and trained neural network with 192 solvents could fairly represent the dependence of normalized polarity parameter on molecular descriptors. For evaluation of the predictive power of the generated ANN, an optimized network is applied for prediction of the ETN values of 24 solvents in the prediction set, which are not used in the optimization procedure. Correlation coefficient (R) and root mean square error (RMSE) of 0.903 and 0.0887 for prediction set by MLR model should be compared with the values of 0.985 and 0.0375 by ANN model. These improvements are due to the fact that the ETN of solvents shows non-linear correlations with the molecular descriptors.
Eid, Ahmad M.;Kim, Sung-Jun;Lee, Hyun-Woo;Nakaoka, Mutsuo
대한전기학회:학술대회논문집
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대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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pp.17-19
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2005
Variety of methods were discussed to reduce the cogging force in tubular permanent magnet type linear single phase AC generator. In paticular, the proposed methods depend on the variations of the permanent magnet construction. These methods Include two approaches in the form of sloped magnets, and conical magnets in addition to the conventional method of varying the magnet length. The undesired cogging force ripples were calculated by a two dimensional Finite Element Method(FEM). Moreover, the generated electromotive force in the stator coils was calculated fur each configuration of the permanent magnet. The experimental results agreed well with those obtained from the FEM-based simulations. Sufficient reduction in the cogging force was achieved over the range of 40% while the root mean square of the output voltage was maintained. It was found that the sloping the permanent magnet decreased the cogging force and at the same time increased the generated rms voltage of the AC generator. The performance of the designed linear AC generator was evaluated in terms of its efficiency, total weight, losses, and power to weight ratio.
This study was conducted to estimate the relative performance of modules with changed characteristics due to long term exposure to the outdoor environment, with a specially made test device for simultaneous measurement of real time power output from the photovoltaic array, taking into account the inclined panel, direct irradiation, power being generated, temperature as well as the optimal analysis timing. In terminology description, M is an abbreviation of module and Group A, Group B are 10 modules series connection (1~10 of M), (11~20 of M) for each of them respectively. The overall mean voltage difference of M-18 with the lowest power output and M-14 with the highest output is-2.13V and it was identifiable that voltage difference was more concentrated to Group B. In addition, in case of M-2 and M-7, M-8, when compared with M-14, the overall mean voltage difference was -0.92V, -1.56 and -0.91V respectively showing the more concentration to Group A. When the temperature of module went up by $1^{\circ}C$, the mean voltage was reduced by 0.35V. For current, Group A was lower than Group B by-0.022A and the ratio of each group was 49.68% and 50.32% respectively, presumably the module with deteriorated properties were more concentrated to Group A relatively. From the comparison of relations with the comprehensive accumulation, M-2, M-7, M-8, M-16 and M-18 were those with deterioration of performance to the worst, thereby requiring precision examination. In comparative efficiency, M-14 was the most excellent one as 12.19% while M-18 as 10.53% was identified that its efficiency was comparatively rapidly reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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