Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.6
no.1
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pp.80-89
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1998
The residual gas in an spark-ignition engine is one of important factors on emissions and performance such as combustion stability. With high residual gas fractions, flame speed and maximum combustion temperature are decreased and these are deeply related with combustion stability especially at idle and NOx emission at relatively high engine load. Therefore, there is a need to characterize the residual gas fraction as a function of the engine operating load. Therefore, there is a need to characterize the residual gas fraction as a function of the engine operating parameters. In the present study, the quantitative measurement technique of residual gas fraction was studied by using Fast Response Flame Ionization Detector(FRFID). The measuring technique and model for estimation of residual gas fraction were reported in this paper. By the assuming that the raw signal from FRFID saturates with the same slope for firing and misfiring cycle, in-cylinder hydrocarbon(HC) concentration can be estimated. Residual gas fraction can be obtained from the in-cylinder HC concentration measured at firing and motoring condition. The developed measurement and calibration procedure were applied to the limited engine operating and design condition such as intake manifold pressure and valve overlap. The results show relevant trends by comparing those from previous studies.
The level of service (LOS) evaluation method of the Highway Capacity Manual (HCM) is limited to intersections with pre-timed signal operation, while advanced real-time traffic control systems have been expending in the field. This paper proposes a preliminary framework for LOS analysis at isolated intersections controlled by COSMOS, the real-time traffic control systems robustly utilizing the degree of saturation as basic inputs. The proposed LOS evaluation framework was devised with a pilot model developed to estimate the average cycle length and green times of COSMOS. The validation test showed that the proposed framework was able to accurately project the LOS, which was separately evaluated based upon field data.
At present, DevOps environments are getting popular in software organizations due to better collaboration and software productivity over traditional software process models. Software artefacts in DevOps environments are vulnerable to frequent changes at any phase of the software development life cycle that create a continuous integration continuous delivery pipeline. Therefore, software artefact traceability management is challenging in DevOps environments due to the continual artefact changes; often it makes the artefacts to be inconsistent. The existing software traceability related research shows limitations such as being limited to few types of artefacts, lack of automation and inability to cope with continuous integrations. This paper attempts to overcome those challenges by providing traceability support for heterogeneous artefacts in DevOps environments using a prototype named SAT-Analyser. The novel contribution of this work is the proposed traceability process model consists of artefact change detection, change impact analysis, and change propagation. Moreover, this tool provides multi-user accessibility and is integrated with a prominent DevOps tool stack to enable collaborations. The case study analysis has shown high accuracy in SAT-Analyser generated results and have obtained positive feedback from industry DevOps practitioners for its efficacy.
In this paper a novel and efficient computational framework to estimate the stress range versus number of cycles curves experienced by a cable due to external excitations (e.g., seismic excitations, traffic and wind-induced vibrations, among others) is proposed. This study is limited to the wind-cable interaction governed by the Vortex Shedding mechanism which mainly rules cables vibrations at low amplitudes that may lead to their failure due to bending fatigue damage. The algorithm relies on a stochastic approach to account for the uncertainties in the cable properties, initial conditions, damping, and wind excitation which are the variables that govern the wind-induced vibration phenomena in cables. These uncertainties are propagated adopting Monte Carlo simulations and the concept of importance sampling, which is used to reduce significantly the computational costs when new scenarios with different probabilistic models for the uncertainties are evaluated. A high fidelity cable model is also proposed, capturing the effect of its internal wires distribution and helix angles on the cables stress. Simulation results on a 15 mm diameter high-strength steel strand reveal that not accounting for the initial conditions uncertainties or using a coarse wind speed discretization lead to an underestimation of the stress range experienced by the cable. In addition, parametric studies illustrate the computational efficiency of the algorithm at estimating new scenarios with new probabilistic models, running 3000 times faster than the base case.
Intensive agricultural development in Mexicali valley, Baja-California, Mexico, has induced tremendous strain on the limited water resources. Agricultural water consumption in the valley mainly relies on diversions of the Colorado River, but their water supply is far less than the demand. Hence, the use of groundwater for irrigation purposes has gained considerable attention. To account for these changes, it is important to evaluate surface water and groundwater conditions based on historical water use. This study identified the effects of agricultural activities on groundwater levels and groundwater recharge in the Mexicali valley (in irrigation unit 16) by a comprehensive MODFLOW Farm process (MF-FMP) numerical modeling. The MF-FMP modeling results showed that the water table in the study area is drawn downed, more in eastern areas. The inflow-outflow analysis demonstrated that recharge to the aquifer occurs in response to agricultural supplies. In general, the model provides MF-FMP simulations of natural and anthropogenic components of the hydrologic cycle, the distribution and dynamics of supply and demand in the study area.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.15
no.6
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pp.98-106
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2011
This paper reviews the state-of-the-art thermoacoustic(TA) modeling techniques and research trend to predict major parameters determining combustion instabilities in lean premixed gas turbine combustors. Linear TA modeling results give us an information on eigenfrequencies and initial growth rate of the instabilities. For the prediction, linear relation equation between acoustic waves and heat release oscillations should be derived in the determined system. Key information for this analysis is to determine the heat release fluctuations in the combustor, which is typically obtained by using n-${\tau}$ function from flame transfer function measurements and/or predictions. Great advancement in the linear TA modeling has been made over a couple of decades, and some successful prediction results have been reported in actual gas turbine combustors. However nonlinear TA model developments which are required to analyze nonlinear system behaviors such as limit cycle saturation and transition phenomena are still limited in a very simple system. In order to fully understand combustion instabilities in a complicated real system, nonlinear flame dynamics and acoustic wave interaction with nonlinear system boundary conditions should be explained from the nonlinear TA model developments.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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1999.12a
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pp.21-25
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1999
Planning support systems(PSS) add more advanced spatial analysis functions than Geographic information systems(GIS) and intertemporal functions to the functions of spatial decision support systems(SDSS). This paper reports the continuing development of a PSS providing a framework that facilitates urban planners and civil engineers in conducting coherent deliberations about planning, design and operation & maintenance(O&M) of water-distribution networks for urban growth management. The PSS using dynamic optimization model, modeling-to-generate-alternatives, value engineering(VE) and life-cycle cost(LCC) can generate network alternatives in consideration of initial cost and O&H cost. Users can define alternatives by the direct manipulation of networks or by the manipulation of parameters in the models. The water-distribution network analysis model evaluates the performance of the user-defined alternatives. The PSS can be extended to include the functions of generating sewer network alternatives, combining water-distribution and sewer networks, eventually the function of planning, design and O&H of housing sites. Capacity expansion by the dynamic water-distribution network optimization model using MINLP includes three advantages over capacity expansion using optimal control theory(Kim and Hopkins 1996): 1) finds expansion alternatives including future capacity expansion times, sizes, locations, and pipe types of a water-distribution network provided, 2) has the capabilities to do the capacity expansion of each link spatially and intertemporally, and 3) requires less interaction between models. The modeling using MINLP is limited in addressing the relationship between cost, price, and demand, which the optimal control approach can consider. Strictly speaking, the construction and O&M costs of water-distribution networks influence the price charged for the served water, which in turn influence the. This limitation can be justified in rather small area because price per unit water in the area must be same as that of neighboring area, i.e., the price is determined administratively. Planners and engineers can put emphasis on capacity expansion without consideration of the relationship between cost, price, and demand.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.4
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pp.2744-2748
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2015
This paper analyzes the effect on productivity by measuring Function Point per MM(man-month) in a software development project and code inspection which performed in Agile methodology, and introduce the method of applying MDA/MDD technology in the e-government standard framework project. MDA/MDD which recently raising its head is technology that increase software development productivity through automatic transformation form abstract model into lower abstract model, or from model to code. but, many Lessons obtained through the case studies, the analysis suggests a limited effect measurements. In this study, efficient development methodology and utilizing a e-government framework to measure the effectiveness of the MDD to the new measures through a case study applied to real information system development process. In addition to, managing information modeling through integrated repository presents a traceability and visibility.
Purpose: To demonstrate the high-resolution numerical simulation of the respiration-induced dynamic $B_0$ shift in the head using generalized susceptibility voxel convolution (gSVC). Materials and Methods: Previous dynamic $B_0$ simulation research has been limited to low-resolution numerical models due to the large computational demands of conventional Fourier-based $B_0$ calculation methods. Here, we show that a recently-proposed gSVC method can simulate dynamic $B_0$ maps from a realistic breathing human body model with high spatiotemporal resolution in a time-efficient manner. For a human body model, we used the Extended Cardiac And Torso (XCAT) phantom originally developed for computed tomography. The spatial resolution (voxel size) was kept isotropic and varied from 1 to 10 mm. We calculated $B_0$ maps in the brain of the model at 10 equally spaced points in a respiration cycle and analyzed the spatial gradients of each of them. The results were compared with experimental measurements in the literature. Results: The simulation predicted a maximum temporal variation of the $B_0$ shift in the brain of about 7 Hz at 7T. The magnitudes of the respiration-induced $B_0$ gradient in the x (right/left), y (anterior/posterior), and z (head/feet) directions determined by volumetric linear fitting, were < 0.01 Hz/cm, 0.18 Hz/cm, and 0.26 Hz/cm, respectively. These compared favorably with previous reports. We found that simulation voxel sizes greater than 5 mm can produce unreliable results. Conclusion: We have presented an efficient simulation framework for respiration-induced $B_0$ variation in the head. The method can be used to predict $B_0$ shifts with high spatiotemporal resolution under different breathing conditions and aid in the design of dynamic $B_0$ compensation strategies.
Dry age-related macular degeneration (AMD) is a type of progressive blindness that is primarily due to dysfunction and the loss of retinal pigment epithelium (RPE). The accumulation of N-retinylidene-N-retinylethanolamine (A2E), a by-product of the visual cycle, causes RPE and photoreceptor degeneration that impairs vision. Genes associated with dry AMD have been identified using a blue light model of A2E accumulation in the retinal pigment epithelium and transcriptomic studies of retinal tissue from patients with AMD. However, dry macular degeneration progresses slowly, and current approaches cannot reveal changes in gene transcription according to stages of AMD progression. Thus, they are limited in terms of identifying genes responsible for pathogenesis. Here, we created a model of long-term exposure to identify temporally-dependent changes in gene expression induced in human retinal pigment epithelial cells (ARPE-19) exposed to blue light and a non-cytotoxic dose of A2E for 120 days. We identified stage-specific genes at 40, 100, and 120 days, respectively. The expression of genes corresponding to epithelial-mesenchymal transition (EMT) during the early stage, glycolysis and angiogenesis during the middle stage, and apoptosis and inflammation pathways during the late stage was significantly altered by A2E and blue light. Changes in the expression of genes at the late stages of the EMT were similar to those found in human eyes with late-stage AMD. Our results provide further insight into the pathogenesis of dry AMD induced by blue light and a novel model in vitro with which relevant genes can be identified in the future.
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