A cooldown time is one of the major factors in many cryocooler applications, especially for the design of conduction-cooled superconducting apparatus. The estimation of cooldown seeks the elapsed time to cool thermal object by a cryocooler during initial cooldown process. This procedure includes the dimension of cold mass, heat transfer analysis for cryogenic load and available refrigerating capacity of a cryocooler. This method is applied to the specific cooling system for a 3 Tesla superconducting magnet cooled by a two-stage GM cryocooler. The result is compared with that of experiment, showing that the results of proposed method have a good agreement with experiments during initial cooling of superconducting magnet.
In this paper, we describe a computer program, iBEST (inverse Burnup ESTimator), that we developed to accurately estimate the burnup histories of spent nuclear fuels based on sample measurement data. The burnup history parameters include initial uranium enrichment, burnup, cooling time after discharge from reactor, and reactor type. The program uses algebraic equations derived using the simplified burnup chains of major actinides for initial estimations of burnup and uranium enrichment, and it uses the ORIGEN-S code to correct its initial estimations for improved accuracy. In addition, we newly developed a stable bisection method coupled with ORIGEN-S to correct burnup and enrichment values and implemented it in iBEST in order to fully take advantage of the new capabilities of ORIGEN-S for improving accuracy. The iBEST program was tested using several problems for verification and well-known realistic problems with measurement data from spent fuel samples from the Mihama-3 reactor for validation. The test results show that iBEST accurately estimates the burnup history parameters for the test problems and gives an acceptable level of accuracy for the realistic Mihama-3 problems.
In this paper, interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) design for sensorless drive, considering magnetic neutral point shift according to magnetic saturation, has been proposed. Sensorless control was divided into a method based on inductance and a method based on back induced voltage. Because induced voltage is very small at zero or low speed, error in rotor initial position estimation may occur. Using the ratio of saliency addresses this problem. When using high-frequency injections at low speed, the rotor's initial position is estimated at the smallest portion of the inductance. IPMSM has the minimum inductance at the d-axis. However, if magnetic saturation leads to magnetic neutral point variation, following the load current change, there is a change in the minimum point of inductance. In this case, it can lead to failure of initial rotor position estimation. As a result, it is essential that the blocking design has an inductance minimum point shift. As such, in this study, an IPMSM design method, by blocking magnetic neutral point change, has been proposed. After determining the inductance profile based on the finite element analysis (FEA), the results of proposed method were verified.
For automated guidance control of a magnetically guided-all wheel steered vehicle, it is necessary to have information about position and orientation of the vehicle, and deviations from the reference path in real time. The magnet reference system considered here consists of three magnetic sensors mounted on the vehicle and magnetic markers, which are non-equidistantly buried in the road. This paper presents an observer to estimate such position and orientation at the center of gravity of the vehicle. This algorithm is based on the simple kinematic model of vehicle and uses the data of wheel velocity, steering angle, and the discrete measurements of marker positions. Since this algorithm requires the exact values of initial states, we have also proposed an algorithm of determining the initial position and orientation from the 16 successive magnet pole data, which are given by the magnetic measurement system(MMS). The proposed algorithm is capable of continuing to estimate for the case that the magnetic sensor fail to measure up to three successive magnets. It is shown through experimental data that the proposed algorithm works well within permissible error range.
본 논문은 다시점 카메라로부터 획득된 영상을 이용하여 영상내의 모든 화소에 대한 정확한 변이 정보를 구하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 객체의 경계 정보를 고려하여 초기 변이를 예측한 후 획득된 변이 정보를 이용하여 탐색 범위를 줄임으로 써 효율적으로 변이를 예측한다. 또한 가변 블록을 사용하여 텍스쳐 정보가 부족한 영역과 경계부분에서 발생하는 오정합 문제를 줄일 수 있다. 획득된 변이 맵 정보를 이용하여 중간시점영상을 생성한 결과 기존의 블록기반 변이 추정방식과 화소기반의 변이 예측방식에 비해 $0.1dB{\sim}1.2dB$의 PSNR(Peak signal to noise ratio)이 향상되는 것을 확인하였다.
A one-dimensional heat transfer model coupled with parameter estimation is developed in this study to predict the effective thermal conductivities of soil formation and borehole resistances from in situ field test data. In this application a new method of using initial ignoring time(IIT) obtained from error estimation is tried and turned out to be successful in determining soil thermal conductivities. The validity of this model is accomplished through comparison of the predicted temperature profiles of the model with the data from laboratory scale experimental setting. Eleven test boreholes were constructed in Ochang, Chungcheong Buk Do, and thermal response test was carried out with each borehole. The results of the in situ tests were analyzed with our 1-D numerical model and compared with the results of line source method. The comparison shows that the thermal properties from line source method is a little lower (${\sim}95%$)than those from numerical method. The reason of such result seems to be the lower thermal conductivity of grout material, which is not counted in line source method.
본 논문에서는 파티클 필터(Particle Filter)를 사용한 모바일 감시 로봇을 위한 실시간 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 파티클 필터는 몬테카를로(Monte Carlo) 샘플링 방법을 기반으로 사전분포확률(Prior distribution probability)와 사후분포확률(Posterior distribution probability)을 가지는 베이지안 조건 확률 모델(Bayesian conditional probabilities model)을 사용하는 방법이다. 그러나 대부분의 파티클 필터에서는 초기 확률밀도(Prior probability density)를 임의로 정의하여 사용하지만, 본 논문에서는 Sum of Absolute Difference (SAD)를 이용하여 초기 확률밀도를 구하고, 이를 파티클 필터에 적용하여 모바일 감시 로봇 환경에서 임의로 움직이는 물체를 강인하게 실시간으로 추정하고 추적하는 시스템을 구현하였다.
In this paper a novel method of the Ant Colony Optimization algorithm for rotor position estimation in Switched Reluctance Motors is presented. The data provided by the initial assumptions is one of the important aspects used to solve the problems relative to an Ant Colony algorithm. Considering the nature of a real ant colony, it was found that the ants have no primary data for deducing which is the shortest path in their initial iteration. They also do not have the ability to see the food sources at a distance. According to this point of view, a novel method is presented in which the rotor pole position relative to the corresponding stator pole in a switched reluctance motor is estimated with high accuracy using the active and inactive phase parameters. This new method gives acceptable results such as a desirable convergence together with an optimized and stable response. To the best knowledge of the authors, such an analysis has not been carried out previously.
Measurement or prediction of compression index (Cc) of soils is essential for assessment of total and differential settlement of structures. It is a well-known fact that this parameter is controlled by several index identifiers of soil including initial void ratio, Atterberg limits, overconsolidation ratio, specific gravity, etc. Many studies in the past proposed relationships for prediction of Cc based on different index properties. Therefore, this study aims to present a comparison of previously proposed equations for estimation of Cc. Data from literature was compiled, and a total of 90 and 623 test results on remolded and undisturbed specimens were used to question the validity of previously proposed equations. Nevertheless, the modeling ability of 7 and 12 equations for estimation of Cc of remolded and undisturbed soils were questioned by use of compiled data. Moreover, new empirical relationships based on initial void ratio and toughness limit for prediction of Cc was proposed by use of nonlinear multivariable regression and evolutionary based regression analyses. The results are promising-the performances of models established are quite acceptable, which are verified by statistical analyses.
초기위해성평가는 신물질 개발시 급성자료와 물리화학적 특성자료를 이용하여 위해성평가를 수행하고 정책결정자들에게 위해성에 관한 정보를 제공하여 의사결정 수단으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 초기위해성평가 체계의 틀을 구축하고 구축된 위해성평가 체계를 검증하기 위하여 captan, glyphosate, paraquat dichloride의 세 가지 농약을 대상물질로 하여 인체 및 생태의 초기위해성을 평가하였다. 이때 두 종류의 수계 예측 모형인 GENEEC (GENeric Estimated Environmental Concentration)과 FOCUS (FOrum for the Co-ordination of pesticide models and their USe)가 농약의 노출평가를 위하여 사용되었으며 glyphosate와 paraquat dichloride는 인체 및 생태에 위해성이 낮은 것으로 나타났으나 captan의 어류 위해성은 급성독성이 높은 것으로 나타났다. 이 결과는 U.S. EPA RED (Reregistration Eligibility Decision) 결과와 유사한 경향성을 보여 본 연구체계의 신뢰성을 검증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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