The purpose of this study is to compare the predictive behaviors of the extended $k-{\varepsilon}$ turbulence model and the standard $k-{\varepsilon}$ turbulence model. Grid dependency is tested with the H-type grid and the O-type grid. Computations have been performed for a circular-to-rectangular transition duct. Numerical results for several sections along the streamwise have been obtained to compare with experimental results. The Reynolds number is 390,000 based on the bulk velocity at the inlet. The computed axial velocity contours, transverse velocity profiles, static pressure contours, peripheral skin friction coefficient, and peripheral wall static pressure distributions have been compared with experimental results. The computed results obtained with the extended $k-{\varepsilon}$ turbulence model show better agreement with experimental results than those obtained with the standard $k-{\varepsilon}$ turbulence model. Comparing to the computed results obtained with the H-type grid and O-type grid, those with H-type grid agree well with experimental results.
Predictive behaviors by the extended k-${\varepsilon}$ turbulence model and the standard k-${\varepsilon}$ turbulence model are compared. Grid dependency is tested with the H-type grid as well as the O-type grid. Computations have been performed on a circular-to-rectangular transition duct. The Reynolds number is 390,000 based on the bulk velocity at the inlet. The computed axial velocity contours, transverse velocity profiles, static pressure contours, peripheral skin friction coefficient, peripheral wall static pressure distributions and turbulence kinetic energy have been compared with experimental results. The computed results than those obtained with the standard k-${\varepsilon}$ turbulence model. Comparing to the computed results obtained with the H-type grid and O-type grid, those with H-type grid seem to agree well with experimental results.
Sheng Cao;Yaling Zhang;Shengping Yan;Xiaoxuan Qi;Yuling Li
Journal of Information Processing Systems
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v.19
no.2
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pp.258-266
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2023
Aiming at the problems of poor customer satisfaction and poor accuracy of customer classification, this paper proposes a customer classification model based on speech recognition. First, this paper analyzes the temporal data characteristics of customer demand data, identifies the influencing factors of customer demand behavior, and determines the process of feature extraction of customer voice signals. Then, the emotional association rules of customer demands are designed, and the classification model of customer demands is constructed through cluster analysis. Next, the Euclidean distance method is used to preprocess customer behavior data. The fuzzy clustering characteristics of customer demands are obtained by the fuzzy clustering method. Finally, on the basis of naive Bayesian algorithm, a customer demand classification model based on speech recognition is completed. Experimental results show that the proposed method improves the accuracy of the customer demand classification to more than 80%, and improves customer satisfaction to more than 90%. It solves the problems of poor customer satisfaction and low customer classification accuracy of the existing classification methods, which have practical application value.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.3
no.2
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pp.215-221
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2014
To satisfy the high voltage direct current (HVDC) grid connection demand for wind power generation system, a novel topology and control strategy of HVDC grid connection for open-winding permanent magnet synchronous generator (PMSG) based wind power generation system is proposed, in which two generator-side converter and two isolated DC/DC converters are used to transmit the wind energy captured by open winding PMSG to HVDC grid. By deducing the mathematic model of open winding PMSG, the vector control technique, position sensorless operation, and space vector modulation strategy is applied to implement the stable generation operation of PMSG. Finally, the simulation model based on MATLAB is built to validate the availability of the proposed control strategy.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.21
no.7
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pp.46-53
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2007
Micro-grid consists of micro-sources which adopt environmentally friendly and reliable power sources such as Fuel-Cell and Micro-Turbines with independent real and reactive power control capability for providing premium power quality. This paper deals with the basic aspect of dynamic modeling and the stability analysis of the micro-grid system. The fundamental frequency model of the micro-source inverters are considered to form a dynamic model of the micro-grid system Stability analysis is performed based on the linearized dynamic model of the micro-grid system Case study results show the parameters affecting the stability of the micro-grid.
This paper describes the grid-size dependency of the conventional Eulerian-Lagrangian method to spray characteristics such as spray penetration and SMD in modeling DME sprays. In addition, the reduction of the grid-size dependency of the present Gas-jet model was investigated. The calculations were performed using the KIVA code and the calculated results were compared to those of experimental result. The results showed that the conventional Eulerian-Laglangian model predicts shorter spray penetration for large cell because of inaccurate calculation of momentum exchange between liquid and gas phase. However, it was shown that the gas-jet model reduced grid-size dependency to spray penetration by calculating relative velocity between liquid and ambient gas based on gas jet velocity.
The objective of this study is to develop a two-dimensional (2D) flood model that can perform accurate flood analysis with simple input data. The 2D flood inundation models currently used to create flood forecast maps require complex input data and grid generation tools. This sometimes requires a lot of time and effort for flood modeling, and there may be difficulties in constructing input data depending on the situation. In order to compensate for these shortcomings, in this study, a grid-based model that can derive accurate and rapid flood analysis by reflecting correct topography as simple input data was developed. The calculation efficiency was improved by extending the existing 2×2 sub-grid model to a 5×5. In order to examine the accuracy and applicability of the model, it was applied to the Gamcheon Basin where both urban and river flooding occurred due to Typhoon Rusa. For efficient flood analysis according to user's selection, flood wave propagation patterns, accuracy and execution time according to grid size and number of sub-grids were investigated. The developed model is expected to be highly useful for flood disaster mapping as it can present the results of flooding analysis for various situations, from the flood inundation map showing accurate flooding to the flood risk map showing only approximate flooding.
Structural robustness refers to the ability of a structure to avoid disproportionate consequences to the original cause. Currently attentions focus on the concepts of structural robustness, and discussions on methods of robustness based structural design are rare. Firstly, taking basis in robust $H_{\infty}$ control theory, structural robustness is assessed by $H_{\infty}$ norm of the system transfer function. Then using the SIMP material model, robustness based design of grid structures is formulated as a continuum topology optimization problem, where the relative density of each element and structural robustness are considered as the design variable and the optimization objective respectively. Generalized elitist genetic algorithm is used to solve the optimization problem. As examples, robustness configurations of plane stress model and the rectangular hyperbolic shell model were obtained by robustness based structural design. Finally, two models of single-layer grid structures were designed by conventional and robustness based method respectively. Different interference scenarios were simulated by static and impact experiments, and robustness of the models were analyzed and compared. The results show that the $H_{\infty}$ structural robustness index can indicate whether the structural response is proportional to the original cause. Robustness based structural design improves structural robustness effectively, and it can provide a conceptual design in the initial stage of structural design.
A grid based physically distributed model analyzes rainfall-runoff using physical parameters and grid-typed spatial and hydrological data. This study have developed a real time runoff modelling system using GRM RT(Grid based Rainfall-runoff Model Real Time) which is a real time flow analysis module in GRM, a grid based physically distributed rainfall-runoff model. Weather radar data received in real time are calibrated by using real time AWS from Korea Meteorological Administration(KMA), and they are applied to real time runoff modeling. And the runoff model is calibrated by using observed discharges from a water level gauge in real time. This study have designed and implemented the databases necessary to construct the real time runoff modelling system, and established the process of a real time runoff modelling. And the performances of the developed system have been evaluated. The system have been applied to Nerinheon watershed located in the upstream of Soyanggang Dam and the application results are evaluated.
Grid computing has been appeared for solving large-scaled data which are not solved by a single computer. Grid computing is a new generation platform which connects geographically distributed heterogeneous resources. However, gathering heterogeneous distributed resources produces many difficult problems. Especially. to assure resource reliability is one of the most critical problems. So, we propose a grid resource scheduling model using grid resource reliability measurement. We evaluate resource reliability based on resource status data and apply it to the grid scheduling model in DEVSJAVA modeling and simulation. This paper evaluates parameters such as resource utilization, job loss and average turn-around time and estimates experiment results of our model in comparison with those of existing scheduling models such as a random scheduling model and a round-robin scheduling model. These experiment results showed that the resource reliability measurement scheduling model provides efficient resource allocation and stable Job processing in comparison with a random scheduling model and a round-robin scheduling model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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