Ten empirical disinfection models for the plasma process were used to find an optimum model. The variation of model parameters in each model according to the operating conditions (first voltage, second voltage, air flow rate, pH, incubation water concentration) were investigated in order to explain the disinfection model. In this experiment, the DBD (dielectric barrier discharge) plasma reactor was used to inactivate Phytophthora capsici which cause wilt in tomato plantation. Optimum disinfection models were chosen among ten models by the application of statistical SSE (sum of squared error), RMSE (root mean sum of squared error), $r^2$ values on the experimental data using the GInaFiT software in Microsoft Excel. The optimum models were shown as Log-linear+Tail model, Double Weibull model and Biphasic model. Three models were applied to the experimental data according to the variation of the operating conditions. In Log-linear+Tail model, $Log_{10}(N_o)$, $Log_{10}(N_{res})$ and $k_{max}$ values were examined. In Double Weibull model, $Log_{10}(N_o)$, $Log_{10}(N_{res})$, ${\alpha}$, ${\delta}_1$, ${\delta}_2$, p values were calculated and examined. In Biphasic model, $Log_{10}(N_o)$, f, $k_{max1}$ and $k_{max2}$ values were used. The appropriate model parameters for the calculation of optimum operating conditions were $k_{max}$, ${\alpha}$, $k_{max1}$ at each model, respectively.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제3권3호
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pp.62-68
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2002
To satisfy the requirement of the one axis linear positioning system, which is following control of the desired trajectory without following error and is the high positioning accuracy, feed-forward loop having cogging force model is proposed. In the one axis linear positioning system with linear PM motor, cogging force acting as disturbance is modeled analytically. Analytic model of cogging force is verified by result measured from positioning system constructed with linear PM motor. Measured result is very similar with proposed analytic model. Cogging force model is used as feet forward loop in control scheme of linear positioning system. Cogging force feed-forward'loop is obtained from analytic model of cogging farce. Trajectory following error is reduced from 300nm to 100nm by applying the proposed cogging farce feed-forward loop. By using analytic model of cogging force, the control scheme is simplified. Also this analytic model is applicable to calculation of characteristic value of positioning system in design process.
We proposed an optimum PID controller design method of the Smith Predictor It can be applied to various processes. The real process is approximated via the second order plus time delay model (SOPTD) whose parameters are specified through a model reduction algorithm. We already proposed a new model reduction method that considered four point in the Nyquist curve to reduced the steady state error between the real process model and the reduced model using the gradient decent method and the genetic algorithms. In addition, the Smith predictor is used to compensate time delay of the real process model. In this paper, the new optimum parameter tuning algorithm for PID controller of the Smith Predictor is proposed through ITAE as performance index. The Simulation results show the validity and improvement of performance for various processes.
In industrial practice, caliber design in shape rolling depends on the designer's experience, which in general is obtained through costly trial-and error process. on-line model which is relations of mean effective strain, roll force and area reduction is derived from finite element process simultion in bar rolling with three rolls.
Almost all companies have paid much attention to the safety management ranging from maintenance to operation even at the stage of designing in order to prevent accidents, but fatal accidents continue to increase throughout the world. In particular, it is essential to systematically prevent such fatal accidents as fire, explosion or leakage of toxic gas at factories in order to not only protect the workers and neighbors but also prevent economic losses and environmental pollution. Though it is well known that accident probability is very low in NPP(Nuclear Power Plants), the reason why many researches are still being performed about the accidents is the results may be so severe. HRA is the main process to make preparation for possibility of human error in designing of the NPP. But those techniques have some problems and limitation as follows; the evaluation sensitivity of those techniques are out of date. And the evaluation of human error is not coupled with the design process. Additionally, the scope of the human error which has to be included in reliability assessment should be expanded. This work focuses on the coincidence of human error and mechanical failure for some important performance shaping factors to propose a method for improving safety effectively of the process industries. In order to apply in these purposes into the thesis, I found 63 critical Performance Shaping Factors of the eight dimensions throughout studies that I executed earlier. In this study, various analysis of opinion of specialists(Personal Factors, Training, Knowledge or Experience, Procedures and Documentation, Information, Communications, HMI, Workplace Design, Quality of Environment, Team Factors) and the guideline for construction of PSF were accomplished. The selected method was AHP which simplifies objective conclusions by maintaining consistency. This research focused on the implementation process of PSF to evaluate the process of PSF at each phase. As a result, we propose an evaluation model of PSF as a tool to find critical problem at each phase and improve on how to resolve the problems found at each phase. This evaluation model makes it possible to extraction of PSF succesfully by presenting the basis of assessment which will be used by enterprises to minimize the trial and error of construction process of PSF.
Three-dimensional simulator for thermal oxidation process is developed. The simulator is consisted by two individual module, one is analytic-model module and the other is numerical-model module. The analytic-model which uses simple complementary-error function guarantees fast calculation in prediction of multi-dimensional oxidation process. The numerical-model which is based on boundary element method (BEM), has a good accuracy and suitable for various process conditions. The results of this study show that oxide growth is retarded at the corner of hole structure and enhanced at the corner of island structure. These effects are reson of different distribution of oxidant diffusion and mask stress. The utility of models and simulator developed in this study is demonstrated by using it to predict not only traditional shape of LOCOS but also process effects in small geometry.
This paper suggests a methodology fur improving the machining accuracy by compensating for the machining errors based on on-machine measurement process. Probing errors and machine tool errors included in the measurement data were calibrated or compensated to obtain the actual machining errors. Machine tool errors were modeled in forward and backward directions according to the axis movement direction to consider the effects of backlash errors on the measurement data, and model parameters were determined by measuring a cube array artifact. A rectangular workpiece was machined and then measured with a touch probe as a verification experiment. Machining experiments showed that the machining errors were reduced to within the designated tolerance after compensating for the actual machining errors by modifying the original footpath for the next-step machining.
In this study, we were developed an accuracy of the proposed two dimensional statical inclinometer what used a position sensitive detector(PSD) by an error analysis. The inclinometer consists of a laser source, a mass, an optic-fiber, and a PSD. The gravity direction on a base platform of the inclinometer is changed by an unknown inclination angle. And a laser spot is moved from the origin to another position of a PSD following a variation of an optical path by the gravity. These processes enable the inclinometer to estimate the inclination angle from distance information of the moving spot. A design methodology on the basis of a sensitivity analysis was applied to improve the measurement performance such as a full measuring range and a resolution. But it still has error factors, so we analyze the uncertainty of the inclinometer to evaluate the systematic errors from alignments, assembly error and so on. The experimental performance evaluation about the design objectives as a measuring range and a resolution was performed. And the validity and the feasibility of the design process were certified by an experimental process. Systematic errors eliminated to improve the accuracy of the inclinometer by the corrected measuring model from the calibration process between the inclination angle and the PSD position instead of the nominal measuring model. The ANOVA(analysis of variance) confirmed the effect of eliminating the systematic errors in the inclinometer. From these methodologies, the proposed inclinometer was able to measure with a high resolution(35.14sec) and a wide range(from $-15^{\circ}\;to\;15^{\circ}$
Kim, Sung-Hyun;Lee, Yong-Mi;Jin, Long;Chai, Duck-Jin;Ryu, Keun-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.635-638
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2006
Regression of conventional prediction techniques in data mining uses the model which is generated from the training step. This model is applied to new input data without any change. If this model is applied directly to time series, the rate of prediction accuracy will be decreased. This paper proposes an incremental regression for time series prediction like typhoon track prediction. This technique considers the characteristic of time series which may be changed over time. It is composed of two steps. The first step executes a fractional process for applying input data to the regression model. The second step updates the model by using its information as new data. Additionally, the model is maintained by only recent data in a queue. This approach has the following two advantages. It maintains the minimum information of the model by using a matrix, so space complexity is reduced. Moreover, it prevents the increment of error rate by updating the model over time. Accuracy rate of the proposed method is measured by RME(Relative Mean Error) and RMSE(Root Mean Square Error). The results of typhoon track prediction experiment are performed by the proposed technique IMLR(Incremental Multiple Linear Regression) is more efficient than those of MLR(Multiple Linear Regression) and SVR(Support Vector Regression).
An ARIMA signal observed with measurement error is shown to have another ARIMA representation with nonlinear restrictions on parameters. For this model, the restricted Newton-Raphson estimator(RNRE) of the unit root is shown to have the same limiting distribution as the ordinary least squares estimator of the unit root in an AR(1) model tabulated by Dickey and Fuller (1979). The RNRE of parameters of the ARIMA(p,1,k) process and unit root tests base on the RNRE are developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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