Optimization of process variables such as arc current, welding voltage and welding speed in terms of the weld characteristics desired is the key step in achieving high quality and improving performance characteristics without increasing the cost. Consequently, incorrect settings of those process variables give rise to deviations in the welding characteristics from the desired bead geometry. Therefore, trainee welders are referred to the tabulated information relating different metal types and thickness as to recommend the desired values of process variables. Basically, the bead geometry plays an important role in determining the mechanical properties of the weld. So that it is very important to select the process variables for obtaining optimal bead geometry. However, it is difficult for the traditional identification methods to provide an accurate model because the optimized welding process is non-linear and time-dependent. In this paper, the possibilities of the Infra-red sensor in sensing and control of the bead geometry in the automated welding process are presented. Infra-red sensor is a well-known method to deal with the problems with a high degree of fuzziness so that the sensor is employed to build the relationship between process variables and the quality characteristic the proposed above respectively. Based on several neural networks, the mathematical models are derived from extensive experiments with different welding parameters and complex geometrical features. The developed system enables to select the optimal welding parameters and control the desired weld dimensions during arc welding process.
노년층뿐만 아니라 청년층에 속하는 성인들 사이에서도 병원 외 심장정지(OHCA)를 겪는 심장질환자의 수가 증가하고 있다. 자동심장충격기(AED)는 병원 외 심장정지 환자의 생존율을 개선하는 데 있어 긴요하다. 심장정지 생존율은 제세동 시간에 대하여 지수적으로 감소(decline exponentially)하는 것으로 밝혀졌으나, 자동심장충격기의 최적 배치에 있어 심장정지 생존율의 이러한 특성을 반영한 국내 연구가 미미한 상황이다. 본 연구에서는 자동심장충격기의 최적 입지를 결정하기 위하여 exponential decay coverage 함수를 갖는 최대 gradual coverage 입지 모델에 대하여 고찰하였다. exponential decay coverage 함수는 심장정지 환자의 생존율에 대한 과다추정을 완화한다. 향후 시뮬레이션을 통하여 랜덤한 행인 위치 및 이동을 반영함으로써 행인의 심정지 대응에 있어 창발적인(emergent) 특징을 식별할 수 있는 시설 입지 모델이 개발될 것으로 예측된다.
본 연구에서는 상용 니켈-알루미나 촉매를 이용한 메탄가스-수증기 개질반응에서의 고유반응속도 상수를 결정하였다. 반응메커니즘을 반영하기 위해 Langmuir-Hinshelwood chemisorption 이론에 기반한 반응속도식을 사용하였고 반응온도($630{\sim}750^{\circ}C$) 및 반응물의 분압(S/C ratio = 2.7~3.5)을 실험변수로 설정하였다. 실험을 통해 얻어진 데이터를 기반으로 효율적인 최적화 알고리즘을 이용하여 최적 고유반응속도상수들을 결정하였다. 최종적으로 제안된 이 수학적 반응 모델은 촉매반응기의 설계 및 운전조건 최적화에 활용 가능하다.
Farzampour, Alireza;Eatherton, Matthew R.;Mansouri, Iman;Hu, Jong Wan
Smart Structures and Systems
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제23권4호
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pp.329-335
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2019
Structural fuses are made up from oriented steel plates to be used to resist seismic force with shear loading resistance capabilities. The damage and excessive inelastic deformations are concentrated in structural fuses to avoid any issues for the rest of the surrounding elements. Recently developed fuse plates are designed with engineered cutouts leaving flexural or shear links with controlled yielding features. A promising type of link is proposed to align better bending strength along the length of the link with the demand moment diagram is a butterfly-shaped link. Previously, the design methodologies are purely based on the flexural stresses, or shear stresses only, which overestimate the dampers capability for resisting against the applied loadings. This study is specifically focused on the optimized design methodologies for commonly used butterfly-shaped dampers. Numerous studies have shown that the stresses are not uniformly distributed along the length of the dampers; hence, the design methodology and the effective implementation of the steel need revisions and improvements. In this study, the effect of shear and flexural stresses on the behavior of butterfly-shaped links are computationally investigated. The mathematical models based on von-Mises yielding criteria are initially developed and the optimized design methodology is proposed based on the yielding criterion. The optimized design is refined and investigated with the aid of computational investigations in the next step. The proposed design methodology meets the needs of optimized design concepts for butterfly-shaped dampers considering the uniform stress distribution and efficient use of steel.
본 논문은 다중 사용자 다중 입력 단일 출력 (MISO) 간섭 채널에서 복수의 도청자가 존재하는 경우에, 보안 채널 수율을 향상시키기 위한 간단한 프리코딩 벡터 설계 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 보안 채널 수율을 최적화하는 문제에 대해 다루었으며, 수학식으로 주어지는 분석해를 구하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해서 신호대 누수 잡음비 (SLNR) 기반으로 프리코딩 벡터를 설계하는 방법을 제시한다. 구체적으로는, 도청자가 정보 신호를 전혀 검출할 수 없도록 도청 채널 수율을 완전히 제거하면서, 송신단-수신단 링크 간의 채널 수율을 최대화시키도록 프리코딩 벡터를 설계한다. 성능 검증을 위하여 모의실험을 수행하였으며, 송신 안테나 개수, 송신단-수신단 링크 개수, 도청자 수 간에 특별한 조건식을 만족하지 않는 환경에서는, 제안하는 기법이 모든 신호대 잡음비 범위에서 기존 기법보다 더 우수한 보안 채널 수율을 나타낸다는 것을 제시한다.
Small Modular Reactors (SMRs) are attracting wide attention due to their outstanding performance, extensive studies have been carried out for lead-based fast reactors (LFRs) that cooled with Lead or Lead-bismuth (LBE), and small modular natural circulation LFR is one of the promising candidates for SMRs and LFRs development. One of the challenges for the design small modular natural circulation LFR is to master the natural circulation thermal-hydraulic performance in the reactor primary circuit, while the natural circulation characteristics is a coupled thermal-hydraulic problem of the core thermal power, the primary loop layout and the operating state of secondary cooling system etc. Thus, accurate predicting the natural circulation LFRs thermal-hydraulic features are highly required for conducting reactor operating condition evaluate and Thermal hydraulic design optimization. In this study, a thermal-hydraulic analysis code is developed for small modular natural circulation LFRs, which is based on several mathematical models for natural circulation originally. A small modular natural circulation LBE cooled fast reactor named URANUS developed by Korea is chosen to assess the code's capability. Comparisons are performed to demonstrate the accuracy of the code by the calculation results of MARS, and the key thermal-hydraulic parameters agree fairly well with the MARS ones. As a typical application case, steady-state analyses were conducted to have an assessment of thermal-hydraulic behavior under nominal condition, and several parameters affecting natural circulation were evaluated. What's more, two characteristics parameters that used to analyze natural circulation LFRs natural circulation capacity were established. The analyses show that the core thermal power, thermal center difference and flow resistance is the main factors affecting the reactor natural circulation. Improving the core thermal power, increasing the thermal center difference and decreasing the flow resistance can significantly increase the reactor mass flow rate. Characteristics parameters can be used to quickly evaluate the natural circulation capacity of natural circulation LFR under normal operating conditions.
본 논문에서는 기초적인 데이터 예측 모델을 만들고 최적화하는 교육에 초점을 맞추었다. 그리고 데이터 예측 모델을 최적화하는 데 널리 사용되는 머신러닝의 경사하강법 교육 방법을 제안하였다. 미분법을 적용하여 데이터 예측 모델에 필요한 파라미터 값들을 최적화하는 과정에 사용되는 경사하강법의 전체 동작과정을 시각적으로 보여주며, 수학의 미분법이 머신러닝에 효과적으로 사용되는 것을 교육한다. 경사하강법의 전체 동작과정을 시각적으로 설명하기위해, 스프레드시트로 경사하강법 SW를 구현한다. 본 논문에서는 첫번째로, 2변수 경사하강법 교육 방법을 제시하고, 오차 최소제곱법과 비교하여 2변수 데이터 예측모델의 정확도를 검증한다. 두번째로, 3변수 경사하강법 교육 방법을 제시하고, 3변수 데이터 예측모델의 정확도를 검증한다. 이후, 경사하강법 최적화 실습 방향을 제시하고, 비전공자 교육 만족도 결과를 통해, 제안한 경사하강법 교육방법이 갖는 교육 효과를 분석하였다.
Shell-and-tube heat exchanger (STHX) is widely used by virtue of its simple structure and high reliability, especially in a space-constrained surface ship. For the STHX of the surface ship, roll, pitch and other motion of the ship will affect the heat transfer performance, resistance characteristics and structural strength of the heat exchanger. Therefore, it is urgent to carry out numerical simulation research on three-dimensional thermal hydraulic characteristics of surface ship STHX under the marine conditions. In this paper, the numerical simulation of marine shell and tube heat exchanger of surface ship was carried out using the porous media model. Firstly, the mathematical physical model and numerical method are validated based on the experimental data of a marine engine cooling water shell and tube heat exchanger. The simulation results are in good agreement with the experimental results. The prediction errors of pressure drop and heat transfer are less than 10% and 1% respectively. The effect of marine conditions on the heat transfer characteristics of the heat exchanger is investigated by introducing the additional force model of marine condition to evaluate the effect of different motion parameters on the heat transfer performance of the heat exchanger. This study could provide a reference for the optimization of marine heat exchanger design.
Brittleness index (BI) is an important property of rocks because it is a good index to predict rockburst. Due to its importance, several empirical and soft computing (SC) models have been proposed in the literature based on the punch penetration test (PPT) results. These models are very important as there is no clear-cut experimental means for measuring BI asides the PPT which is very costly and time consuming to perform. This study used a novel Multivariate Adaptive regression spline (MARS), M5P, and white-box ANN to predict the BI of rocks using the available data in the literature for an improved BI prediction. The rock density, uniaxial compressive strength (σc) and tensile strength (σt) were used as the input parameters into the models while the BI was the targeted output. The models were implemented in the MATLAB software. The results of the proposed models were compared with those from existing multilinear regression, linear and nonlinear particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) based models using similar datasets. The coefficient of determination (R2), adjusted R2 (Adj R2), root-mean squared error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE) were the indices used for the comparison. The outcomes of the comparison revealed that the proposed ANN and MARS models performed better than the other models with R2 and Adj R2 values above 0.9 and least error values while the M5P gave similar performance to those of the existing models. Weight partitioning method was also used to examine the percentage contribution of model predictors to the predicted BI and tensile strength was found to have the highest influence on the predicted BI.
The principal objective of this study was to determine the optimal mixing conditions for three amounts of onion powder, sugar, and butter to prepare onion powder cookies. The experimental design was based on the central composite design methodology of response surface, which included 16 experimental points including two replicates for onion powder, sugar, and butter. The mechanical and sensory properties of the cookies were measured, and these values were applied to the mathematical models. A canonical form and perturbation plot showed the influence of each ingredient on the mixed final product. The results of the spread ratio did not show significant results, but hardness increased with increasing quantities of onion powder and sugar but decreased with butter (p<0.01). The color lightness "L" value increased with increasing quantities of sugar and butter but decreased with added onion powder. In contrast, the redness color "a" value increased with increasing quantities of onion powder and sugar. Sugar did not affect the yellowness color "b" value, but the color b value increased with increasing onion powder and sugar. The results of a sensory evaluation using the predicted model showed significant values for flavor (p<0.01), texture (p<0.05), taste (p<0.05), and overall quality (p<0.01). As a result, the optimum formulation by numerical and graphical methods was calculated as 12.58 g onion powder, 35 g sugar, and 52.38 g butter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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