This paper describes the three dimension model and simulation results of a thermal actuator based on polyMUMPs process, known as thermal multimorph actuator. The device has potential application in micro-transducers such as atomic force microscope (AFM) tip and scanning tunneling microscope (STM) tip. This device made of a multi-layer materials stack together with consisted of polysilicon, $SiO_2$ and gold. A mask layout design, three dimension model and simulation results are reported and discussed.
In this work, a scalable algorithm for model calibration in nuclear engineering applications is presented and tested. The algorithm relies on the construction of surrogate models to replace the original model within the region of interest. These surrogate models can be constructed efficiently via reduced order modeling and subspace analysis. Once constructed, these surrogate models can be used to perform computationally expensive mathematical analyses. This work proposes a surrogate based model calibration algorithm. The proposed algorithm is used to calibrate various neutronics and thermal-hydraulics parameters. The virtual environment for reactor applications-core simulator (VERA-CS) is used to simulate a three-dimensional core depletion problem. The proposed algorithm is then used to construct a reduced order model (a surrogate) which is then used in a Bayesian approach to calibrate the neutronics and thermal-hydraulics parameters. The algorithm is tested and the benefits of data assimilation and calibration are highlighted in an uncertainty quantification study and requantification after the calibration process. Results showed that the proposed algorithm could help to reduce the uncertainty in key reactor attributes based on experimental and operational data.
Utilization of high energy photons (>10MV) with an optimal weight using a mixed energy technique is a practical way to generate a homogenous dose distribution while maintaining adequate target coverage in intact breast radiotherapy. This study represents a model for estimation of this optimal weight for day to day clinical usage. For this purpose, treatment planning computed tomography scans of thirty-three consecutive early stage breast cancer patients following breast conservation surgery were analyzed. After delineation of the breast clinical target volume (CTV) and placing opposed wedge paired isocenteric tangential portals, dosimeteric calculations were conducted and dose volume histograms (DVHs) were generated, first with pure 6MV photons and then these calculations were repeated ten times with incorporating 18MV photons (ten percent increase in weight per step) in each individual patient. For each calculation two indexes including maximum dose in the breast CTV ($D_{max}$) and the volume of CTV which covered with 95% Isodose line ($V_{CTV,95%IDL}$) were measured according to the DVH data and then normalized values were plotted in a graph. The optimal weight of 18MV photons was defined as the intersection point of $D_{max}$ and $V_{CTV,95%IDL}$ graphs. For creating a model to predict this optimal weight multiple linear regression analysis was used based on some of the breast and tangential field parameters. The best fitting model for prediction of 18MV photons optimal weight in breast radiotherapy using mixed energy technique, incorporated chest wall separation plus central lung distance (Adjusted R2=0.776). In conclusion, this study represents a model for the estimation of optimal beam weighting in breast radiotherapy using mixed photon energy technique for routine day to day clinical usage.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.4
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pp.355-362
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2012
Remaining useful life(RUL) prediction of a system is important in the prognostics field since it is directly linked with safety and maintenance scheduling. In the physics-based prognostics, accurately estimated model parameters can predict the remaining useful life exactly. It, however, is not a simple task to estimate the model parameters because most real system have multivariate model parameters, also they are correlated each other. This paper presents representative methods to estimate model parameters in the physics-based prognostics and discusses the difference between three methods; the particle filter method(PF), the overall Bayesian method(OBM), and the sequential Bayesian method(SBM). The three methods are based on the same theoretical background, the Bayesian estimation technique, but the methods are distinguished from each other in the sampling methods or uncertainty analysis process. Therefore, a simple physical model as an easy task and the Paris model for crack growth problem are used to discuss the difference between the three methods, and the performance of each method evaluated by using established prognostics metrics is compared.
Kim, Dong Wook;Park, Kwangwoo;Kim, Hojin;Kim, Jinsung
Progress in Medical Physics
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v.31
no.3
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pp.54-62
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2020
Dose calculation algorithms play an important role in radiation therapy and are even the basis for optimizing treatment plans, an important feature in the development of complex treatment technologies such as intensity-modulated radiation therapy. We reviewed the past and current status of dose calculation algorithms used in the treatment planning system for radiation therapy. The radiation-calculating dose calculation algorithm can be broadly classified into three main groups based on the mechanisms used: (1) factor-based, (2) model-based, and (3) principle-based. Factor-based algorithms are a type of empirical dose calculation that interpolates or extrapolates the dose in some basic measurements. Model-based algorithms, represented by the pencil beam convolution, analytical anisotropic, and collapse cone convolution algorithms, use a simplified physical process by using a convolution equation that convolutes the primary photon energy fluence with a kernel. Model-based algorithms allowing side scattering when beams are transmitted to the heterogeneous media provide more precise dose calculation results than correction-based algorithms. Principle-based algorithms, represented by Monte Carlo dose calculations, simulate all real physical processes involving beam particles during transportation; therefore, dose calculations are accurate but time consuming. For approximately 70 years, through the development of dose calculation algorithms and computing technology, the accuracy of dose calculation seems close to our clinical needs. Next-generation dose calculation algorithms are expected to include biologically equivalent doses or biologically effective doses, and doctors expect to be able to use them to improve the quality of treatment in the near future.
The hysteretic characteristics of giant magnetoimpedance (GMI) profiles have been measured in Co-based amorphous ribbon with various anisotropy angles $\theta_k$, and they have been analyzed by using the Stoner-Wohl-farth model. Two-peaks behavior with a dip near zero field is revealed in the measured GMI profile at 10 MHz irrespective of $\theta_k$. The negligible hysteresis of the field fur the dip is close to the calculation assuming the magnetization jump from a metastable to stable state. However, the hysteretic asymmetry far the angle range of $20^\circ\leq\theta_k < 60^\circ$ is well described by the divergence in the calculation without the magnetization jump. The asymmetry for $\theta_k\geq60^\circ$ may be due to the divergence, but the shapes of measured profiles are quite different from the calculations with single peak near zero field, indicating that Stoner-Wohlfarth model can be well used to describe GMI characteristics for the anisotropy angle range of $20^\circ\leq\theta_k < 60^\circ$at the frequency of 10 MHz in Co-based amorphous ribbons.
A new task of using the Jacobian-Free-Newton-Krylov (JFNK) method for the PWR core transient simulations involving neutronics, thermal hydraulics and mechanics is conducted. For the transient scenario of PWR, normally the Picard iteration of the coupled coarse-mesh nodal equations and parallel channel TH equations is performed to get the transient solution. In order to solve the coupled equations faster and more stable, the Newton Krylov (NK) method based on the explicit matrix was studied. However, the NK method is hard to be extended to the cases with more physics phenomenon coupled, thus the JFNK based iteration scheme is developed for the nodal method and parallel-channel TH method. The local gap conductance is sensitive to the gap width and will influence the temperature distribution in the fuel rod significantly. To further consider the local gap conductance during the transient scenario, a 1D mechanics model is coupled into the JFNK scheme to account for the fuel thermal expansion effect. To improve the efficiency, the physics-based precondition and scaling technique are developed for the JFNK iteration. Numerical tests show good convergence behavior of the iterations and demonstrate the influence of the fuel thermal expansion effect during the rod ejection problems.
To account for the internal thermal effects of solid-state lasers, a method using a back propagation (BP) neural network integrated with a particle swarm optimization (PSO) algorithm is developed, which is a new wavefront distortion correction technique. In particular, by using a slab laser model, a series of fiber pumped sources are employed to form a controlled array to pump the gain medium, allowing the internal temperature field of the gain medium to be designed by altering the power of each pump source. Furthermore, the BP artificial neural network is employed to construct a nonlinear mapping relationship between the power matrix of the pump array and the thermally induced wavefront aberration. Lastly, the suppression of thermally induced wavefront distortion can be achieved by changing the power matrix of the pump array and obtaining the optimal pump light intensity distribution combined using the PSO algorithm. The minimal beam quality β can be obtained by optimally distributing the pumping light. Compared with the method of designing uniform pumping light into the gain medium, the theoretically computed single pass beam quality β value is optimized from 5.34 to 1.28. In this numerical analysis, experiments are conducted to validate the relationship between the thermally generated wavefront and certain pumping light distributions.
This paper investigated the influence of simple support girds on flow, irrespective of having mixing vanes, in a 1 × 3 array rod bundle by using CFD methodology and the most accurate turbulence model which could reflect the actual physics of the flow was determined. In this context, a CFD model was created simulating the experimental studies on a single-phase flow [1] and the results were compared with the experimental data. In the first part of the study, influence of mesh was examined. Tetra, hybrid and poly type meshes were analyzed and convergence study was carried out on each in order to determine the most appropriate type and density. k - ε Standard and RSM LPS turbulence models were used in this section. In the second part of the study, the most appropriate turbulence model that could reflect the physics of the actual flow was investigated. RANS based turbulence models were examined using the mesh that was determined in the first part. Velocity and turbulence intensity results obtained on the upstream and downstream of the spacer grid at -3dh, +3dh and +40dh locations were compared with the experimental data. In the last section of the study, the behavior of flow through the spacer grid was examined and its prominent aspects were highlighted on the most appropriate turbulence model determined in the second part. Results of the study revealed the importance of mesh type. Hybrid mesh having the largest number of structured elements performed remarkably better than the other two on results. While comparisons of numerical and experimental results showed an overall agreement within all turbulence models, RSM LPS presented better results than the others. Lastly, physical appearance of the flow through spacer grids revealed that springs has more influence on flow than dimples and induces transient flow behaviors. As a result, flow through a simple support grid was examined and the most appropriate turbulence model reflecting the actual physics of the flow was determined.
Hysteretic behavior model of soft magnetic material usually used in electrical machines and electronic devices is necessary for numerical solution of Maxwell equation. In this study, a new dynamic hysteresis model is presented, based on the nonlinear dynamic system identification from measured data capabilities of fuzzy clustering algorithm. The developed model is based on a Gustafson-Kessel (GK) fuzzy approach used on a normalized gathered data from measured dynamic cycles on a C core transformer made of 0.33mm laminations of cold rolled SiFe. The number of fuzzy rules is optimized by some cluster validity measures like 'partition coefficient' and 'classification entropy'. The clustering results from the GK approach show that it is not only very accurate but also provides its effectiveness and potential for dynamic magnetic hysteresis modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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