Kim, Minki;Cho, Yinjung;Kim, Yunmi;Kang, Minkwan;Lee, Sanghoon;Kim, Jaesig
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2010.11a
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pp.87.2-87.2
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2010
The steady and dynamic process model for an internal reforming molten carbonate fuel cell power plant is discussed in this paper. The dominant thermal and chemical dynamic processes are modeled for the stack module and balance-of-plant, including cathode gas preparation, heat recovery, heat loss (Each heat loss amount for the stack and MBOP is obtained from real plant data) and fuel processing. Based on dynamic model and control demand, PID controllers are designed in the whole system. By applying these controllers we can obtain temperature balance of stack and control system depending on changing steam to carbon ratio, air feed amount, and transient condition.
This is a short review of how CFD contributed to hypersonic flights in the past 50 years. Two unexpected phenomena that occurred in the entry flights of the Apollo and Space Shuttle made us aware of the impact of the high temperature real-gas effects on hypersonic flights: pitching moment anomaly of up to 4 degrees, and radiation overshoot behind a shock wave. The so-called two-temperature nonequilibrium model was introduced to explain these phenomena. CFD techniques were developed to accommodate the two-temperature model. Presently, CFD can predict trim angle of attack to an accuracy of about 1 degree. A concerted effort was made to numerically reproduce the experimentally measured flow-field over a double-cone. As yet, perfect agreement between the experimental data and computation is not achieved. Scramjet technology development is disappointingly slow. The phenomenon of ablation during planetary entries is not yet predicted satisfactorily. In the future, one expects to see more research carried out on planetary entries and space tourism.
A predictive model is demonstrated for gas removal rates from the aklosphere by dw deposition. Typical deposition velocities are complex functions of surface types, atmospheric stabilities, friction velocities, air pollutants, and so on. In this paper we simulated the calculation of dry deposition velocities near the earth surfaces, simultaneously we estimated real dry deposition velocities using the previous simulation. The measurement taken over a deciduous forest by Padro et d.(1988) were used to verify this model. In the comparison of the value of deposition velocity between numerical computation and observation, there are partially overestimations and underestimations between them, but we can speak that they are in a good accordance.
In this paper, we study a single-machine scheduling problem with deteriorating processing time of jobs and multiple rate-modifying activities which reset deteriorated processing time to the original processing time. In this situation, the objective function is to minimize total completion time. First, we formulate an integer programming model. Since the model is difficult to solve as the size of real problem being very large, we design an improved genetic algorithm called adaptive genetic algorithm (AGA) with spontaneously adjusting crossover and mutation rate depending upon the status of current population. Finally, we conduct some computational experiments to evaluate the performance of AGA with the conventional GAs with various combinations of crossover and mutation rates.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.16-26
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2024
Mobile edge computing (MEC) plays a crucial role in improving the performance of resource-constrained mobile devices by offloading computation-intensive tasks to nearby edge servers. However, existing methods often neglect the critical consideration of future task requirements when making offloading decisions. In this paper, we propose an innovative approach that addresses this limitation. Our method leverages recurrent neural networks (RNNs) to predict task sizes for future time slots. Incorporating this predictive capability enables more informed offloading decisions that account for upcoming computational demands. We employ genetic algorithms (GAs) to fine-tune fitness functions for current and future time slots to optimize offloading decisions. Our objective is twofold: minimizing total processing time and reducing energy consumption. By considering future task requirements, our approach achieves more efficient resource utilization. We validate our method using a real-world dataset from Google-cluster. Experimental results demonstrate that our proposed approach outperforms baseline methods, highlighting its effectiveness in MEC systems.
Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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2004.06a
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pp.368-376
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2004
The estimation of the diffusion coefficients of the Gaussian plume model and the release rate by assimilation of tracer-gas measurements on Younggwang site was tested. Diffusion coefficients were modified by linear programming of both the measurements and the simulated using the Gaussian plume model. The application of the modified diffusion coefficients improved the prediction ability of the Gaussian plume model on both 3 km and 8 km arc lines. And, the release rate of tracer gas was estimated using least squares method. The optimal source rate was estimated by minimizing the errors between the measured concentrations and the computed ones by the Gaussian plume model. The obtained release rate showed a good agreement with the real release rate of the Younggwang experiment in 24%.
Char gasification is affected by operating conditions such as reaction temperature, reactants gas partial pressure, total system pressure and particle size in addition to chemical composition and physical structure of char. The aim of the present work was to characterize the effect of coal particle size on $CO_{2}$ gasification of chars prepared from two different types of bituminous coals at different reaction temperatures(1,000-$1,400{^{\circ}C}$). Lab scale experiments were carried out at atmospheric pressure in a fixed reactor where heat was supplied into a sample of char particles. When a flow of $CO_{2}$(40 vol%) was delivered into the reactor, the char reacted with $CO_{2}$ and was transformed into CO. Carbon conversion of the char was measured using a real time gas analyzer having NDIR CO/$CO_{2}$ sensor. The results showed that the gasification reactivity increased as the particle size decreased for a given temperature. The sensitivity of the reactivity to particle size became higher as the temperature increases. The size effects became remarkably prominent at higher temperatures and became a little prominent for lower reactivity coal. The particle size and coal type also affected reaction models. The shrinking core model described better for lower reactivity coal, whereas the volume reaction model described better for higher reactivity coal.
So, Won;Shin, Dong-Il;Lee, Chang-Jun;Han, Chong-Hun;Yoon, En-Sup
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.12
no.2
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pp.38-41
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2008
In this research, we propose a new method for tracking the release rate using the concentration data obtained from the sensor. We used a sensor network that has already been set surrounding the area where hazardous gas releases can occur. From the real-time sensor data, we detected and analyzed releases of harmful materials and their concentrations. Based on the results, the release rate is estimated using the neural network. This model consists of 14 input variables (sensor data, material properties, process information, meteorological conditions) and one output (release rate). The dispersion model then performs the simulation of the expected dispersion consequence by combining the sensor data, GIS data and the diagnostic result of the source term. The result of this study will improve the safety-concerns of residents living next to storage facilities containing hazardous materials by providing the enhanced emergency response plan and monitoring system for toxic gas releases.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.2
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pp.303-311
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2012
In this study, we introduce a dynamic process model as well as the design methodology of optimized fuzzy controller for its efficient application to vacuum production system to produce a semiconductor, solar module and display and so on. In a vacuum control field, PID control method is widely used from the viewpoint of simple structure and preferred performance. But, PID control method is very sensitive to the change of environment of control system as well as the change of control parameters. Therefore, it's difficult to get a preferred performance results from target system which has a complicated structure and lots of nonlinear factors. To solve such problem, we propose the design methodology of an optimized fuzzy PID controller through a following series of steps. First a dynamic characteristic of the target system is analyzed through a series of experiments. Second the process model is built up and its characteristic is compared with real process. Third, the optimized fuzzy PID controller is designed using genetic algorithms. Finally, the fuzzy controller is applied to target system and then its performance is compared with that of other conventional controllers(PID, PI, and Fuzzy PI controller). The performance of the proposed fuzzy controller is evaluated in terms of auto-tuned control parameters and output responses considered by ITAE index, overshoot, rise time and steady state time.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.5
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pp.2533-2538
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2014
In this study, 2-zone model CFAST software was used to predict the fire hazard of karaoke. Model is a three-dimensional unsteady state. Accuracy of CFAST is verified by comparing result of CFAST analysis with result of real fire experiment. For analysis results, the oxygen concentration were reduced to 10% within 5 minutes in room 5, the carbon dioxide concentration were increased to 5%. Therefore, at the enclosed space like karaoke, we can predict that dangerous situation would occur and people be suffocated because of toxic gas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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