Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.27
no.4
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pp.27-36
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2019
An accurate trajectory prediction is a key to the safe and efficient operations of aircraft. One way to improve trajectory prediction accuracy is to develop a model for aircraft ground speed prediction. This paper proposes a generative model for posterior aircraft ground speed prediction. The proposed method fits the Gaussian Mixture Model(GMM) to historical data of aircraft speed, and then the model is used to generates probabilistic speed profile of the aircraft. The performances of the proposed method are demonstrated with real traffic data in Incheon Flight Information Region(FIR).
A space launch vehicle departs the ground in a low speed, soon reaches a transonic and a supersonic speed, and then flies in a hypersonic speed into the space. Therefore, the design of a launch vehicle should include the prediction of aerodynamic characteristics for all speed regimes, ranging from subsonic to hypersonic speed. Generally, Empirical and analytical methods and wind tunnel tests are used for the prediction of aerodynamic characteristics. This research presents considerable factors for aerodynamic analysis of a launch vehicle using CFD. This investigation was conducted to determine effects of wake over the base section on the aerodynamic characteristics of a launch vehicle and also performed to determine effects of the sting which exist to support wind tunnel test model.
This paper sums up the study of the soundproof facilities (noise barriers) to be placed on the test track section within the Seoul-Pusan H.S.T. project. The objective of this study is to determine optimum design of soundproof including height, length, location, sound absorbing materials for test track(chonan-taejon). This paper shows the model to design the shape and materials of noise barrier for high speed trains(TGV, ICE, ect). The design of soundproof facilities is to be conducted by MITHRA for the prediction of noise impact of the TGV and for optimising noise barriers in order to reduce the noise generated by high speed trains. A number of computer simulations are carried out in order to determine the specification of noise barrier on test track.
Noise generated from wind turbines has been predicted by numerical methods. Sound pressure level(SPL) on the turbines is predicted after aerodynamic analysis is carried out by Wind Turbine Flow, Aeroacoustics and Structure analysis (WINFAS) code. The level of each panel of acoustic sphere is determined by the sum of tonal, turbulence ingestion and airfoil self noise. With the noise source database, the acoustic sphere, SPL on the ground is calculated using the model based on acoustic ray theory. The model has been designed to consider the effects on the condition of terrain and atmosphere. The variations of SPL on the ground occur not only because of the different source level but also because of the nonuniform distributions of the sound speed along the height. Hence, the profile of an effective sound speed which is the sum of the contribution of sound speed to a temperature gradient and a wind speed variation is used by the theory based on atmospheric stability. With the integrated numerical method, the prediction of sound propagation on the wind farm is carried out with the states of the atmospheric stability.
Shield method is the tunnel boring method that propels a steel cylinder in the ground and excavates tunnels at once. After Marc Isambard Brunel started using the method for the Thames Riverbed Tunnel excavation in London, many kinds of TBM (Tunnel Boring Machine) developed and applied for the construction of road, railway, electricity channel, pipeline, etc. In comparison with NATM concept that allows to observe ground condition and copes with difficulty. The machine selected before starting construction is not able to be changed during construction in shield TBM. Therefore the machine should be designed based on the ground survey result and experiment, so that the tunnel might be excavated effectively by controlling penetration speed, excavation depth and cutter head speed according to the ground condition change. This research was conducted to estimate penetration depth, excavate speed, wear of disc cutter on Boondang Railway of the Han Riverbed Tunnel ground condition by TBM performance prediction models such as NTNU, $Q_{TBM}$, Total Hardness, KICT-SNU and compare the estimated value with the field data. The estimation method is also used to analyze the reason of poor excavation efficiency at south bound tunnel.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2005.03a
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pp.1055-1060
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2005
In evaluating the stability of underground structures and designing prevention methods against the lateral flow, it is necessary to predict the amount and the distribution of the lateral earth pressure acting on these retaining structures. However, because the lateral deformation of real ground is a very complex phenomenon influenced by interaction between volumetric deformation bringing an increase of stability of ground and shear deformation causing failure of ground, any appropriate methods for estimating the lateral earth pressure in consideration of the geotechnical properties of ground and the construction conditions in embankment have not been developed as yet. Therefore, a prediction method, which considers effects of a construction speed of embankment, using the Boussinesq's solution based on the elasticity theory without using complex numerical analyses such as finite element analyses is proposed in this research.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.03a
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pp.926-931
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2008
This paper show two different standardized test methods(Japanese Geotechnical Society; JGS 2003). One test is a "Test Method for Frost Heave Prediction Test, JGS 0171-2003", and the other test is a "Test Method for Frost Susceptibility, JGS 0172-2003". The purpose of this test is to obtain the freezing rate(freezing speed), frost heave ratio(heave to sample height), frost heave rate(heaving speed), and other parameters to be used for frost heave prediction and determine the frost susceptibility by freezing test with water intake. This method shall be used to predict the frost heave in frozen ground and evaluate the frost susceptibility of natural and replacement materials.
Sensitivity experiments of WRF model using different planetary boundary layer (PBL) and land surface model (LSM) parameterizations are evaluated for prediction of wind fields within the surface layer. The experiments were performed with three PBL schemes (YSU, Pleim, MYJ) in combination with three land surface models (Noah, RUC, Pleim). The WRF model was conducted on a nested grid from 27-km to 1-km horizontal resolution. The simulations validated wind speed and direction at 10 m and 80 m above ground level at a 1-km spatial resolution over the South Korea. Statistical verification results indicate that Pleim and YSU PBL schemes are in good agreement with observations at 10 m above ground level, while the MYJ scheme produced predictions similar to the observed wind speed at 80 m above ground level. LSM comparisons indicate that the RUC model performs best in predicting 10-m and 80-m wind speed. It is found that MYJ (PBL) - RUC (LSM) simulations yielded the best results for wind field in the surface layer. The choice of PBL and LSM parameterization will contribute to more accurate wind predictions for air quality studies and wind power using WRF.
Park, Sung-Yong;Jung, Hee-Don;Kim, Young-Ju;Kim, Yong-Seong
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.59
no.5
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pp.101-108
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2017
Recently, the occurrence of landslides has been increasing over the years due to the extreme weather event. Developments of landslides monitoring technology that reduce damage caused by landslide are urgently needed. Therefore, in this study, a strain ratio sensor was developed to predict the ground behavior during the slope failure, and the change in surface ground displacement was observed as slope failed on the field model experiment. As a result, in the slope failure, the ground displacement process increases the risk of collapse as the inverse displacement approaches zero. It is closely related to the prediction of precursor. In all cases, increase in displacement and reverse speed of inverse displacement with time was observed during the slope failure, and it is very important event for monitoring collapse phenomenon of risky slopes. In the future, it can be used as disaster prevention technology to contribute in reduction of landslide damage and activation of measurement industry.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.7
no.4
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pp.327-333
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2019
Wind speed data constitute important weather information for aircrafts flying at low altitudes, such as drones. Currently, the accuracy of low altitude wind predictions is much lower than that of high-altitude wind predictions. Deep neural networks are proposed in this study as a method to improve wind speed forecast information. Deep neural networks mimic the learning process of the interactions among neurons in the brain, and it is used in various fields, such as recognition of image, sound, and texts, image and natural language processing, and pattern recognition in time-series. In this study, the deep neural network model is constructed using the wind prediction values generated by the numerical model as an input to improve the wind speed forecasts. Using the ground wind speed forecast data collected at the Boseong Meteorological Observation Tower, wind speed forecast values obtained by the numerical model are compared with those obtained by the model proposed in this study for the verification of the validity and compatibility of the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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