본 연구에서는 2상 횡분류의 평균 유동특성을 비교적 정확히 예측할 수 있는 방법을 제시하는데 있다. 이를 위하여 2상 기체 분류속에 유입되는 자유흐름의 질량 유입을 Keffer와 Baines의 유입함수를 이용하기로 하며, 입자와 기체분류사이의 궤적 이탈을 고려하기로 한다. 이런 모델을 이용하여 2상 횡분류의 분출초기의 입자와 기 체분류의 속도비(particle to gas velocity ratio at the jet exit)가 유동에 미치는 영향을 알아보고자 한다.
In this study, we firstly define equations of motion based on the traditional model Newtonian mechanics in terms of the Frenet frame adapted to the trajectory of the moving particle in Lie groups. Then, we compute energy on the moving particle in resultant force field by using geometrical description of the curvature and torsion of the trajectory belonging to the particle. We also investigate the relation between energy on the moving particle in different force fields and energy on the particle in Frenet vector fields.
본 연구에서는 이런 점들을 고려, 난류유동장 내의 실제 입자운동을 좀더 사 실에 가깝도록 해석할 수 있는 모델을 제시하여 아직 실험에 의존하고 있는 관계분야 에 그 이론적 응용범위를 넓히는데 그 목적을 두었따. 본 연구의 목적상 입자가 존 재하는 난류장의 통계적 특성은 이미 알고 있는 것으로 가장하였으며 유체 내의 입자 농도가 충분히 낮고 입자의 크기가 충분히 작아서 입자가 유동장에 미치는 영향은 무 시할 수 있다고 간주하였다.
A CFD analysis method is developed and applied for investigating the gas flow and the byproduct particle trajectory in Roots type vacuum pump. The internal fluid flow and thermal fields between the rotors and the housing of vacuum pump are analyzed by using the dynamic mesh, the numerical methods for unsteady 2-D Navier-Stokes equation and the standard k-$\varepsilon$ turbulence model of the Fluent code. Coupled with the flow simulation results, the particle trajectory of the byproduct flowing into the pump with gas stream is analyzed by using discrete phase modeling technique. The CFD analysis results show the pressure, the velocity and the temperature distributions in pump change abruptly due to the rotation of rotors, and back flows are produced due to the strong reverse pressure gradients at rotor/rotor and rotor/housing clearances. The predicted byproduct particle trajectory results also show the particles impinge on the clearance surfaces between the housing and the rotor of pump and then may form the deposit layer causing the failure of pump.
Humanoid robots have fascinated many researchers since they appeared decades ago. For the requirement of both accurate tracking control and the safety of physical human-robot interaction, torque control is basically desirable for humanoid robots. Humanoid robots are highly nonlinear, coupled, complex systems, accordingly the calculation of robot model is difficult and even impossible if precise model of the humanoid robots are unknown. Therefore, it is difficult to control using traditional model-based techniques. To realize model-free torque control, time-delay control (TDC) for humanoid robot was proposed with time-delay estimation technique. Using optimal walking trajectory obtained by particle swarm optimization, TDC with proposed scheme is implemented on whole body of a humanoid, not on biped legs even though it is performed by a virtual humanoid robot. The simulation results show the validity of the proposed TDC for humanoid robots.
This computational investigation of micro-sized particle dispersion concerns the fume particle contamination over target surface in high-precision laser line machining process of semiconductor and display device materials. Employing the random sampling based on probabilistic fume particle generation distributions, the effects of sphericity for nonspherical fume particles are analyzed for the fume particle dispersion and contamination near the laser machining line. The drag coefficient correlation for nonspherical particles in a low Reynolds number regime is selected and utilized for particle trajectory simulations after drag model validation. When compared to the corresponding results by the assumption of spherical fume particles, the sphericity of nonspherical fume particles show much less dispersion and contamination characteristics and it also significantly affects the particle removal rate in a suction air flow patterns.
Atmospheric transport pathway of an air mass is an important constraint controlling the chemical properties of the air mass observed at a designated location. Such information could be utilized for understanding observed temporal variabilities in atmospheric concentrations of long-lived chemical compounds, of which sinks and/or sources are related particularly with natural and/or anthropogenic processes in the surface, and as well as for performing inversions to constrain the fluxes of such compounds. The Lagrangian particle dispersion model FLEXPART provides a useful tool for estimating detailed particle dispersion during atmospheric transport, a significant improvement over traditional "single-line" trajectory models that have been widely used. However, those without a modeling background seeking to create simple back-trajectory maps may find it challenging to optimize FLEXPART for their needs. In this study, we explain how to set up, operate, and optimize FLEXPART for back-trajectory analysis, and also provide automatization programs based on the open-source R language. Discussions include setting up an "AVAILABLE" file (directory of input meteorological fields stored on the computer), creating C-shell scripts for initiating FLEXPART runs and storing the output in directories designated by date, as wells as processing the FLEXPART output to create figures for a back-trajectory "footprint" (potential emission sensitivity within the boundary layer). Step by step instructions are explained for an example case of calculating back trajectories derived for Anmyeon-do, Korea for January 2011. One application is also demonstrated in interpreting observed variabilities in atmospheric $CO_2$ concentration at Anmyeon-do during this period. Back-trajectory modeling information introduced in this study should facilitate the creation and automation of most common back-trajectory calculation needs in atmospheric research.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1200-1215
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2023
With the development of IoT and artificial intelligence, location-based services are getting more and more attention. For solving the current problem that indoor positioning error is large and generalization is poor, this paper proposes a Model Stacking Algorithm for Indoor Positioning System using WiFi fingerprinting. Firstly, we adopt a model stacking method based on Bayesian optimization to predict the location of indoor targets to improve indoor localization accuracy and model generalization. Secondly, Taking the predicted position based on model stacking as the observation value of particle filter, collaborative particle filter localization based on model stacking algorithm is realized. The experimental results show that the algorithm can control the position error within 2m, which is superior to KNN, GBDT, Xgboost, LightGBM, RF. The location accuracy of the fusion particle filter algorithm is improved by 31%, and the predicted trajectory is close to the real trajectory. The algorithm can also adapt to the application scenarios with fewer wireless access points.
To make a firing table of artillery with trajectory simulation, a precise trajectory model which corresponds with real firing test is required. Recent 4-DOF modified point mass trajectory model is considered accurate as a theoretical model, but fitting coefficients are used in calculation to match with real firing test results. In this paper, modified point mass trajectory model is presented and method of setting ballistic coefficient is introduced by applying optimization algorithms. After comparing two different algorithms, Particle Swarm Optimization and Covariance Matrix Adaptation - Evolutionary Strategy, we found that using CMA-ES algorithm gives fine optimization result. This fitting coefficient setting method can be used to make trajectory simulation which is required for development of new projectiles in the future.
인공위성 원격탐사 자료는 화산재 모니터링을 위한 중요한 도구로서 사용되어 왔다. 본 연구는 최근에 발생한 주요 화산폭발 사례(2008년 Chait$\acute{e}$n 화산, 2010년 Eyjafjallaj$\ddot{o}$kull 화산, 2011년 Shinmoedake 화산)를 대상으로 인공위성자료를 이용한 화산재 모니터링과 궤적분석 모델링을 수행하였다. 이를 위하여 Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer(MODIS) 인공위성 관측자료로부터 적외선 밝기온도차 기법을 적용하여 산출된 화산재 탐지 산출물과 HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) 모델을 이용한 전진궤적분석자료를 상호 비교하였다. 그 결과, 인공위성을 이용한 화산재 탐지 산출물은 모델링한 궤적분석 결과와 상호간에 관련성이 높게 나타났다. 이러한 결과는 인공위성 관측자료와 모델링의 통합분석자료가 화산재 감시 및 예측을 위하여 중요한 역할을 수행할 수 있는 가능성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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