This article studies the effects of heat generation/absorption and thermal radiation on the unsteady magnetohydrodynamic (MHD) Casson fluid flow past a vertical plate through rotating porous medium with constant temperature and mass diffusion. It is assumed that the plate temperature and concentration level are raised uniformly. For finding the exact solution, a set of non-dimensional partial differential equations is solved analytically using the Laplace transform technique. The influence of various non-dimensional parameters on the velocity are discussed, including the effects of the magnetic parameter M, heat generation/absorption Q, thermal radiation parameter R, Prandtl number Pr, Schmidt number Sc, permeability of porous medium parameter, Casson fluid parameter γ, on velocity, temperature, and concentration profiles, which are discussed through several figures. It is found that velocity, temperature, and concentration profiles in the case of heat generation parameter Q, Casson fluid parameter γ, thermal Grashof number Gr, mass Grashof number Gc, Permeability Porous medium parameter K, and time t have retarding effects. It is also seen that the magnetic field M, Thermal Radiation parameter R, Prandtl field Pr, Schmidt number Sc have reverse effects on it.
Afridi, Muhammad Idrees;Qasim, Muhammad;Khan, Ilyas
Journal of the Korean Physical Society
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v.73
no.9
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pp.1303-1309
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2018
In the present paper, we study the entropy analysis of boundary layer flow over a slender stretching sheet under the action of a non uniform magnetic field that is acting perpendicular to the flow direction. The effects of viscous dissipation and Joule heating are included in the energy equation. Using similarity transformation technique the momentum and thermal boundary layer equations to a system of nonlinear differential equations. Numerical solutions are obtained using the shooting and fourth-order Runge-Kutta method. The expressions for the entropy generation number and Bejan number are also obtained using a suggested similarity transformation. The main objective of this article is to investigate the effects of different governing parameters such as the magnetic parameter ($M^2$), Prandtl number (Pr), Eckert number (Ec), velocity index parameter (m), wall thickness parameter (${\alpha}$), temperature difference parameter (${\Omega}$), entropy generation number (Ns) and Bejan number (Be). All these effects are portrayed graphically and discussed in detail. The analysis reveals that entropy generation reduces with decreasing wall thickness parameter and increasing temperature difference between the stretching sheet and the fluid outside the boundary layer. The viscous and magnetic irreversibilities are dominant in the vicinity of the stretching surface.
In this study, a fluidized bed particle generator was developed to generate an aerosol without supply of compressed air and to increase portability. It was assumed that the mixing ratio of the test particles and beads, the input amount, and the air flow rate supplied to the generator would have effect on the aerosol generation characteristics. The product of these three parameters was set as a characteristic parameter and particle generation characteristics according to the change of the characteristic parameter were observed. As a result, it was confirmed that the input amount of test particles and beads was not suitable as a characteristic parameter and a characteristic parameter expressed as a product of the mass mixing ratio and the air flowrate was newly defined. When the new characteristic parameter is applied, it can be confirmed that the total amount of particles generated from the particle generator is a function of the characteristic parameter. As a result of measuring the amount of particle generation by adjusting the characteristic parameter, it was confirmed that the performance required for the test particle generator for the field inspection equipment of PM-2.5 sensors could be satisfied.
This paper suggests an optimal parameter setting method by use of parametric protectability index, as the objective function. In this paper, a gradient based optimization method is used under the assumption that the initial values of a parameter is in a convex set including the optimal value, which is verified by a plenty of simulation studies. The proposed method is applied to a sample distribution network to shows its effectiveness.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.11
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pp.192-199
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2002
This paper demonstrates that hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to structured system Identification of electro-hydraulic servo system. This algorithm are consist of a recurrent incremental credit assignment (ICRA) neural network and a genetic algorithm. The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and genetic algorithm produces new generation of model. We manufactured electro-hydraulic servo system and the hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to the task to find the parameter values(mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient) which minimize total square error.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.6
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pp.442-447
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2003
This paper demonstrates that a modified hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to structured system identification of an electro-hydraulic servo system. This algorithm is consists of a recurrent incremental credit assignment(ICRA) neural network and a genetic algorithm. The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and genetic algorithm produces new generation of model. The modified hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to an electro-hydraulic servo system the task to find the parameter values such as mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient and disturbance, which minimizes the total square error.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.5
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pp.196-203
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2003
This paper demonstrates that an improved hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to the structured system identification of an electro-hydraulic servo system. This algorithm is consists of a recurrent incremental credit assignment (ICRA) neural network and a genetic algorithm, The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and the genetic algorithm produces new generation of model. We manufactured an electro-hydraulic servo system and the improved hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to the task to find the parameter values, such as mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient and disturbance, which minimize total square error.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.29
no.4
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pp.36-44
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1992
To improve the B-spline form-parameter method being used in preliminary hull form generation, this research considers fuzzy modeling of the relationships among form-parameters based on the actual ship data analysis. Form-parameter values are determined through fuzzy inference. To verify the validity of the proposed fuzzy model the hull forms of actual ships are compared with hull forms generated by fuzzy model.
Park, Dong-Kyu;Suh, Yong-Hun;Lee, Sang-Hyun;Jin, Kang-Hwan;Kim, Yoon-Ho
Proceedings of the KSR Conference
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2011.10a
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pp.3133-3141
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2011
The next generation domestic high speed railway system is a power distributed type and uses vector control method for motor speed control. Nowadays, inverter driven induction motor system is widely used. However, recently PMSM drives are deeply considered as a alternative candidate instead of an induction motor drive system due to their advantages in efficiency, noise reduction and maintenance. The next-generation high speed train is composed of 2 converter units, 4 inverter units, and 4 Traction Motor units. Each motor is connected to the inverter directly. In this paper, the effect of IPMSM parameter variations to the system operation characteristics of the multi inverter drive high speed train system are investigated. The parallel connected inverter input-output characteristics are analyzed to the parameter mismatches of IPMSM using the 1C1M control simulator based on Matlab/Simulink.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2008.04a
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pp.108-113
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2008
Virtual construction (VC) system enables project manager to visually check mistakes in design materials by using virtual reality technology. In using VC system, to make 3D object by each construction element is still tedious work. This study suggests an improved method to make 3D object by using parameter-based 3D generation function. The IDEFO model to organize the process for the function. A VC system by this function was developed in this study and the function was verified by a bridge project in this system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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