Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.32
no.6
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pp.636-641
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2021
Using numerical analysis, various factors influencing the performance development of high-pressure pumps for Dimethyl Ether (DME) engines were identified and the impact of each factor was evaluated using Taguchi method. DME fuels are more compressive than diesel fuels and have the lower heat generation, so it is necessary to increase the size of the plunger and speed (RPM) of the pump as well. In addition, it is necessary to change the shape and design of control valve to control the discharge flow and pressure. In this study, various variables affecting the performance and flow rate increase of high-pressure pumps for DME engines are planned using Taguchi method, and the best design method is proposed using correlation of the most important variables. As a result, we were able to provide the design value needed for a six-liter engine and provide optimal conditions. The best combination factors to optimize the flow rate at RPM 2,000 and diameter plunger with 20 mm. The regression equation can also be used to optimize the flow rate; -8, 13+0, 2552 RPM +54, 17 diam. Plunger.
Oxide dispersion strengthening (ODS) tungsten alloys are highly desirable in irradiation applications. However, how to improve the properties of ODS-tungsten alloys efficiently has been worth studying for a long time. Here we report a nanostructuring approach that achieves W-La2O3 alloy with a high level of flexural strength and Vickers hardness at room temperature, which have the maximum value of 581 MPa and 703 Hv, respectively. This method named solution combustion synthesis (SCS) can generate 30 nm coating structures W-La2O3 composite powders by using Keggin-type structural polyoxometalates as raw materials in a fast and low-cost process. The composite powder can be fabricated to W-La2O3 alloy with an optimal microstructure of submicrometric W grains coexisting with nanometric oxide particles in the grain interior, and a stability interface structure of grain boundaries (GBs) by forming transition zones. The method can be used to prepare new ODS alloys with excellent properties in the future.
The use of engineering plastic products in internal combustion engine and electric cars to improve stiffness and reduce weight is increasing significantly. Among various lightweight materials, engineering plastics have significant advantages such as cost reduction, improved productivity, and weight reduction. In particular, engineering plastics containing glass fibers are used to enhance stiffness. However, the stiffness of glass fibers can increase or decrease depending on their orientation. Before developing plastic products, optimal designs are determined through injection molding and structural analysis to enhance product reliability. However, reliable analysis of products with variable stiffnesses caused by anisotropy cannot be achieved via the conventional isotropic structural analysis, which does not consider anisotropy. Therefore, based on the previously reported study "the Effect of Impacted Fracture in Glass Fiber Orientation with Injection Molding & Structural Coupled Analysis," this study aims to investigate the structural analysis and degradation mechanisms of various polymers. In particular, this study elucidates the actual mechanism of plastic fracture by analyzing various fracture conditions and their corresponding simulations. Furthermore, the objective of this study is to apply the injection molding and structural coupled analysis mechanism to develop engineering plastic products containing glass fibers. In addition, the study aims to apply and improve the plastic fracture mechanism in actual products by exploring anisotropy and stiffness reduction owing to the unfilled polymer weld line.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.4
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pp.1276-1295
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2023
Sensor networks are now an essential aspect of wireless communication, especially with the introduction of new gadgets and protocols. Their ability to be deployed anywhere, especially where human presence is undesirable, makes them perfect choices for remote observation and control. Despite their vast range of applications from home to hostile territory monitoring, limited battery power remains a limiting factor in their efficacy. To analyze and transmit data, it requires intelligent use of available battery power. Several studies have established effective routing algorithms based on clustering. However, choosing optimal cluster heads and similarity measures for clustering significantly increases computing time and cost. This work proposes and implements a simple two-phase technique of route creation and maintenance to ensure route reliability by employing nature-inspired ant colony optimization followed by the fuzzy decision engine (FDE). Benchmark methods such as PSO, ACO and GWO are compared with the proposed HRCM's performance. The objective has been focused towards establishing the superiority of proposed work amongst existing optimization methods in a standalone configuration. An average of 15% improvement in energy consumption followed by 12% improvement in latency reduction is observed in proposed hybrid model over standalone optimization methods.
In aerospace and energy engineering, the reconstruction of three-dimensional (3D) temperature distributions is crucial. Traditional methods like algebraic iterative reconstruction and filtered back-projection depend on voxel division for resolution. Our algorithm, blending deep learning with computer graphics rendering, converts 2D projections into light rays for uniform sampling, using a fully connected neural network to depict the 3D temperature field. Although effective in capturing internal details, it demands multiple cameras for varied angle projections, increasing cost and computational needs. We assess the impact of camera number on reconstruction accuracy and efficiency, conducting butane-flame simulations with different camera setups (6 to 18 cameras). The results show improved accuracy with more cameras, with 12 cameras achieving optimal computational efficiency (1.263) and low error rates. Verification experiments with 9, 12, and 15 cameras, using thermocouples, confirm that the 12-camera setup as the best, balancing efficiency and accuracy. This offers a feasible, cost-effective solution for real-world applications like engine testing and environmental monitoring, improving accuracy and resource management in temperature measurement.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.6
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pp.75-82
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2021
Low-temperature combustion (LTC) strategies, such as HCCI (Homogeneous Charge Compression Ignition), PCCI (Premixed Charge Compression Ignition), and RCCI (Reactivity Controlled Compression Ignition), have been developed to effectively reduce NOx and PM while increasing the thermal efficiency of diesel engines. Through numerical analysis, this study examined the effects of the injection timing and two-stage injection ratio of diesel fuel, a highly reactive fuel, on the performance and exhaust gas of RCCI engines using gasoline as the low reactive fuel and diesel as the highly reactive fuel. In the case of two-stage injection, combustion slows down if the first injection timing is too advanced. The combustion temperature decreases, resulting in lower combustion performance and an increase in HC and CO. The injection timing of approximately -60°ATDC is considered the optimal injection timing considering the combustion performance, exhaust gas, and maximum pressure rise rate. When the second injection timing was changed during the two-stage injection, considering the combustion performance, exhaust gas, and the maximum pressure increase rate, it was judged to be optimal around -30°ATDC. In the case of two-stage injection, the optimal result was obtained when the first injection amount was set to approximately 60%. Finally, a two-stage injection rather than a single injection was considered more effective on the combustion performance and exhaust gas.
Sonobuoys are disposable devices that utilize sound waves for information gathering, detecting engine noises, and capturing various acoustic characteristics. They play a crucial role in accurately detecting underwater targets, making them effective detection systems in anti-submarine warfare. Existing sonobuoy deployment methods in multistatic systems often rely on fixed patterns or heuristic-based rules, lacking efficiency in terms of the number of sonobuoys deployed and operational time due to the unpredictable mobility of the underwater targets. Thus, this paper proposes an optimal sonobuoy placement strategy for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to overcome the limitations of conventional sonobuoy deployment methods. The proposed approach utilizes reinforcement learning in a simulation-based experimental environment that considers the movements of the underwater targets. The Unity ML-Agents framework is employed, and the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm is utilized for UAV learning in a virtual operational environment with real-time interactions. The reward function is designed to consider the number of sonobuoys deployed and the cost associated with sound sources and receivers, enabling effective learning. The proposed reinforcement learning-based deployment strategy compared to the conventional sonobuoy deployment methods in the same experimental environment demonstrates superior performance in terms of detection success rate, deployed sonobuoy count, and operational time.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.116-118
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2023
In recent years, the need for economical and sustainable ship routing has emerged due to the enforced regulations on environmental issues. Despite the development of weather forecasting technology, maritime accidents by rough waves have continued to occur due to incorrect weather forecasts. In this study, onboard measurements are conducted to observe the acutal situation on merchant ships in operation encountering rough waves. The types of measured data include information related to navigation (Ship's position, speed, bearing, rudder angle) and engine (engine revolutions, power, shaft thrust, fuel consumption), weather conditions (wind, waves), and ship motions (roll, pitch, and yaw). These ship experiments was conducted to 28,000 DWT bulk carrier, 63,000 DWT bulk carrier, 20,000 TEU container ship, and 12,000 TEU container ship. The actual ship experiment of each ship is intended to acquire various types of data and utilize them for multi-objective studies related to ship operation. Additionally, in order to confirm the sea conditions, the directional wave spectrum was reproduced using a wave simulation model. Through data collection from ship experiments and wave simulations, various studies could be proceeding such as the measurement for accurate wave information by marine radar and analysis for cargo collapse accidents. In addition, it is expected to be utilized in various themes from the perspective of safety and efficiency in ship operation.
Ji Yun;Haitao Jiang;Zhou Jiani;Sunghoon Cho;Tae Soo Yun
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.25
no.2
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pp.113-118
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2024
Recently, advancements in artificial intelligence and computer graphics technology have led to the emergence of various virtual humans across multiple media such as movies, advertisements, broadcasts, games, and social networking services (SNS). In particular, in the advertising marketing sector centered around virtual influencers, virtual humans have already proven to be an important promotional tool for businesses in terms of time and cost efficiency. In Korea, the virtual influencer market is in its nascent stage, and both large corporations and startups are preparing to launch new services related to virtual influencers without clear boundaries. However, due to the lack of public disclosure of the development process, they face the situation of having to incur significant expenses. To address these requirements and challenges faced by businesses, this paper implements a photogrammetry-based facial capture system for creating realistic virtual humans and explores the use of these models and their application cases. The paper also examines an optimal workflow in terms of cost and quality through MetaHuman modeling based on Unreal Engine, which simplifies the complex CG work steps from facial capture to the actual animation process. Additionally, the paper introduces cases where virtual humans have been utilized in SNS marketing, such as on Instagram, and demonstrates the performance of the proposed workflow by comparing it with traditional CG work through an Unreal Engine-based workflow.
Gears are components of transmission which transmit the power of an engine to a machine and offer numerous speed ratios, a compact structure, and high efficiency of power transmission. Gear train design in the automotive industry uses simulation software. However, PTO (Power Take-Off) gear design for agricultural applications uses the empirical method because of the wide range of load fluctuations in agricultural fields. The PTO is an important part of agricultural tractors which transmits the power to various tractor implements. Therefore, a simulation was essential to the optimal design of the PTO. When the PTO gear is optimally designed, there are many advantages such as low cost, reduced size, and light weight. In this study, we conducted the bending and contact safety factor simulation for the PTO gear of an agricultural tractor. The bending and contact safety factors were calculated on ISO 6336 : 2006 by decreasing the face widths of the PTO pinion and wheel gear from 18 mm at an interval of 1 mm. The safety factor of the PTO gear decreased as the face width decreased. The contact safety factors of the pinion and wheel gear were 1.45 and 1.53, respectively, when the face width was 18 mm. The simulation results showed that the face width of the PTO gear should be greater than 9 mm to maintain the bending and contact safety factors higher than 1. It would be possible to reduce the weight of the PTO gear for different uses and working conditions. This study suggests that the possibility of designing an optimal PTO gear decreases as its face width decreases.
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