Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.35
no.12
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pp.1121-1128
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2007
MDO(Multidisciplinary Design and Optimization) can be applied for design of complex systems such as aircraft and SLV(Space Launch Vehicle). MDO System can be an integrated environment or a system, which is for synthetic and instantaneous analysis and design optimization in various design fields. MDO System has to efficiently use and integrate distributed resources such as various analysis codes, optimization codes, CAD, DBMS, GUI, and etc. in heterogeneous environments. In this paper, we present Web Services-based MDO System that integrates resources for MDO using Globus Toolkit and provides organic autonomous execution using automation technique such as Workflow system and agent. And also, it provides collaborative design environment through web user interfaces.
About supply and demand to see that you need to match, the limitations of wind power capacity is low demand and the commitment of the general generator will exist between the minimum generation. if the turbine's output can be controlled, The limitation of wind power capacity will be adopted based on instant power generation. Namely, The minimum limits of wind power generation based load operation by calculating the amount that is higher than if the output should be restricted to highest operation. in this paper, we committed to the demand for low enough that the combination of the general generator of wind power capacity to accommodate the operation of determining whether the limit is intended to. For this, power system analysis program PSS/E was used, Jeju system by implementing the model simulations were performed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.31
no.3
s.258
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pp.355-364
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2007
Multidisciplinary design optimization based on independent subspaces (MDOIS) is a simple and practical method that can be applied to the practical engineering MDO problems. However, the current version of MDOIS does not handle the common design variables. A new version of MDOIS is proposed and named as MDOIS/2006. It is a two-level MDO method while the original MDOIS is a single-level method. At first, system analysis is performed to solve the coupling in the analysis. If the termination criteria are not satisfied, each discipline solves its own design problem. Each discipline in the lower level solves the problem with common design variables while they are constrained by equality constraints. In the upper level, the common design variables of related disciplines are determined by using the optimum sensitivity of the objective function. To validate MDOIS/2006, mathematical problem and NASA test bed problem are solved. The results are compared with those from other MDO methods. Finally, MDOIS/2006 is applied to flow patterner design and shows that it can be successfully applied to the practical engineering MDO problem.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.2
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pp.109-117
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2004
Optimization has been successfully applied to systems with a single discipline. As many disciplines are involved in coupled fashion, MDO (multidisciplinary design optimization) technology has been developed. MDO algorithms are trying to solve the coupled aspects generated from interdisciplinary relationship. In a general MDO algorithms, a large design problem is decomposed into small ones which can be easily solved. Although various methods have been proposed for MDO, the research is still in the early stage. This research proposes a new MDO method which is named as MDOIS (Multidisciplinary Design Optimization Based on Independent Subspaces). Many real engineering problems consist of physically separate components and they can be independently designed. The inter-relationship occurs through coupled physics. MDOIS is developed for such problems. In MDOIS, a large system is decomposed into small subsystems. The coupled aspects are solved via system analysis which solves the coupled physics. The algorithm is mathematically validated by showing that the solution satisfies the Karush-Kuhn-Tucker condition.
The technique of experimentally determining concrete's compressive strength for a given mix design is time-consuming and difficult. The goal of the current work is to propose a best working predictive model based on different machine learning algorithms such as Gradient Boosting Machine (GBM), Stacked Ensemble (SE), Distributed Random Forest (DRF), Extremely Randomized Trees (XRT), Generalized Linear Model (GLM), and Deep Learning (DL) that can forecast the compressive strength of ternary geopolymer concrete mix without carrying out any experimental procedure. A geopolymer mix uses supplementary cementitious materials obtained as industrial by-products instead of cement. The input variables used for assessing the best machine learning algorithm not only include individual ingredient quantities, but molarity of the alkali activator and age of testing as well. Myriad statistical parameters used to measure the effectiveness of the models in forecasting the compressive strength of ternary geopolymer concrete mix, it has been found that GBM performs better than all other algorithms. A sensitivity analysis carried out towards the end of the study suggests that GBM model predicts results close to the experimental conditions with an accuracy between 95.6 % to 98.2 % for testing and training datasets.
De Andres, Jose;Perotti, Luciano;Villanueva, Vicente;Asensio Samper, Juan Marcos;Fabregat-Cid, Gustavo
The Korean Journal of Pain
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v.26
no.4
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pp.336-346
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2013
Intrathecal drug delivery is an effective and safe option for the treatment of chronic pathology refractory to conventional pain therapies. Typical intrathecal administered drugs are opioids, baclofen, local anesthetics and adjuvant medications. Although knowledge about mechanisms of action of intrathecal drugs are every day more clear many doubt remain respect the correct location of intrathecal catheter in order to achieve the best therapeutic result. We analyze the factors that can affect drug distribution within the cerebrospinal fluid. Three categories of variables were identified: drug features, cerebrospinal fluid (CSF) dynamics and patients features. First category includes physicochemical properties and pharmacological features of intrathecal administered drugs with special attention to drug lipophilicity. In the second category, the variables in CSF flow, are considered that can modify the drug distribution within the CSF with special attention to the new theories of liquoral circulation. Last category try to explain inter-individual difference in baclofen response with difference that are specific for each patients such as the anatomical area to treat, patient posture or reaction to inflammatory stimulus. We conclude that a comprehensive evaluation of the patients, including imaging techniques to study the anatomy and physiology of intrathecal environment and CSF dynamics, could become essential in the future to the purpose of optimize the clinical outcome of intrathecal therapy.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.2
s.233
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pp.201-213
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2005
The automotive door has a large finite element model in analysis and many design requirements such as stiffness, natural frequency, side intrusion, etc. Thus, various related governing equations should be solved for systematic analysis and design. Because each governing equation has different characteristics, it is almost impossible to solve them simultaneously. Instead, they are separately handled and the analysis results are incorporated into the design separately. Currently, the design is usually conducted by trials and errors with engineering intuition in design practice. In this research, MDO methods are proposed to solve the problems that share design variables in disciplines. The idea is from the Gauss-Seidel type method for multi-discipline analysis. The developed methods show stable convergence and the weight of the door is reduced by fifteen percent.
'Technological convergence' is the recent innovation trend which facilitates to solve social crux as well as to generate new industries. Korean government research institutes (GRIs) have taken a pivotal role for economic growth which capitalized on technology-oriented strategies. Recently, the policy interests on the transition of their role and mission towards multidisciplinary research organization is increasingly shed lights. This study regards the collaborative activities as one of the key success factors in the multidisciplinary research. In this sense, this study sets research purposes as follows: First, we intend to define a concept and to confine a scope of multidisciplinary research from the view point of R&D purposes and problem-solving process. Second, we categorize the collaboration and the relevant performances which reflect the characteristics of the multidisciplinary research. Third, we analyze the characteristics of collaborative activities and the effects of strength on the research performances. To this end, this study conducted a survey of 104 research project directors, which have experienced at least one of two types of multidisciplinary research projects through National R&D project or NST (National Research Council of Science & Technology) convergence research project. Then, we conducted regression analysis by utilizing the survey results in order to verify the relation between the collaborative activities and the performances. As results of analyses, first, the diversification of collaboration partners was a salient factor in the process of knowledge creation. Second, collective works among the researchers in similar area and domain enhanced mission-oriented technology development projects such as patent creation or technology transfer. Third, we verified that the diversity of created knowledge and the degree of relation continuity between researchers increased in the condition of guaranteeing individual researcher's independence and autonomy as well as sharing various technological capabilities. These results provide the future policy directions related to the methods to measure the collaboration and performance analysis for multidisciplinary research.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.40
no.8
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pp.695-702
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2012
In this study, Multi-fidelity analysis is performed to improve the accuracy of analysis result during conceptual design stage. Multidisciplinary Design Optimization(MDO) method is also considered to satisfy the total system requirements. Low-fidelity analysis codes which are based on empirical equations are developed and validated for analyzing the Unmanned Aerial Vehicle(UAV) which have unconventional configurations. Analysis codes consist of initial sizing, aerodynamics, propulsion, mission, weight, performance, and stability modules. Design synthesis program which is composed of those modules is developed. To improve the accuracy of the design method for UAV, Vortex Lattice Method is used for the strategy of MFA. Multi-Disciplinary Feasible(MDF) method is used for MDO technique. To demonstrate the validity of presented method, the optimization results of both methods are compared. According to those results, the presented method is demonstrated to be applicable to improve the accuracy of the analyses during conceptual design stage.
This paper presents the modeling and contingency analysis of Jeju power system. For the analysis of contingency with simulation, thermal power plants, current source type HVDC systems, wind farms, STATCOMs and Jeju power load are modeled by PSCAD/EMTDC program. And three kinds of simulation are carried out. Firstly, two STATCOMSs are in normal operation. Secondly, one STATCOM is in fault. Lastly, all of STATCOMs are in fault. These comparative studies will be useful for evaluating the effectiveness of STATCOM to stabilize for the Jeju power system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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