International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권5호
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pp.496-510
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2016
Simulation technology is a type of shipbuilding product lifecycle management solution used to support production planning or decision-making. Normally, most shipbuilding processes are consisted of job shop production, and the modeling and simulation require professional skills and experience on shipbuilding. For these reasons, many shipbuilding companies have difficulties adapting simulation systems, regardless of the necessity for the technology. In this paper, the data model for shipyard production simulation model generation was defined by analyzing the iterative simulation modeling procedure. The shipyard production simulation data model defined in this study contains the information necessary for the conventional simulation modeling procedure and can serve as a basis for simulation model generation. The efficacy of the developed system was validated by applying it to the simulation model generation of the panel block production line. By implementing the initial simulation model generation process, which was performed in the past with a simulation modeler, the proposed system substantially reduced the modeling time. In addition, by reducing the difficulties posed by different modeler-dependent generation methods, the proposed system makes the standardization of the simulation model quality possible.
So far, it was very difficult to simulate the dispersed generation system including PV generation system using EMTP or EMTDC because the source of the dispersed generation system has a particular VI characteristic equation. In this paper, a novel simulation method of PV generation system has proposed and a new solar cell component for EMTDC is also developed. The VI characteristic equation of solar cell is used in order to realize the solar generation system in EMTDC simulation. Consequently the simulation of PV power generation system using field data is realized and acceptable results, which show close match between the real data of PV panel and the simulated data, were obtained.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제3권3호
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pp.23-34
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2013
As climate change and environmental pollution become one of the biggest global issues today, new renewable energy, especially solar photovoltaic (PV) system, is getting great attention as a sustainable energy source. However, initial investment cost of PV system is considerable, and thus, it is crucial to predict electricity generation accurately before installation of the system. This study analyzes the loss ratio of solar photovoltaic electricity generation from the actual PV system monitoring data to predict electricity generation more accurately in advance. This study is carried out with the following five steps: (i) Data collection of actual electricity generation from PV system and the related information; (ii) Calculation of simulation-based electricity generation; (iii) Comparative analysis between actual electricity generation and simulation-based electricity generation based on the seasonality; (iv) Stochastic approach by defining probability distribution of loss ratio between actual electricity generation and simulation-based electricity generation ; and (v) Case study by conducting Monte-Carlo Simulation (MCS) based on the probability distribution function of loss ratio. The results of this study could be used (i) to estimate electricity generation from PV system more accurately before installation of the system, (ii) to establish the optimal maintenance strategy for the different application fields and the different season, and (iii) to conduct feasibility study on investment at the level of life cycle.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.375-385
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2013
As climate change and environmental pollution become one of the biggest global issues today, new renewable energy, especially solar photovoltaic (PV) system, is getting great attention as a sustainable energy source. However, initial investment cost of PV system is considerable, and thus, it is crucial to predict electricity generation accurately before installation of the system. This study analyzes the loss ratio of solar photovoltaic electricity generation from the actual PV system monitoring data to predict electricity generation more accurately in advance. This study is carried out with the following five steps: (i) Data collection of actual electricity generation from PV system and the related information; (ii) Calculation of simulation-based electricity generation; (iii) Comparative analysis between actual electricity generation and simulation-based electricity generation based on the seasonality; (iv) Stochastic approach by defining probability distribution of loss ratio between actual electricity generation and simulation-based electricity generation ; and (v) Case study by conducting Monte-Carlo Simulation (MCS) based on the probability distribution function of loss ratio. The results of this study could be used (i) to estimate electricity generation from PV system more accurately before installation of the system, (ii) to establish the optimal maintenance strategy for the different application fields and the different season, and (iii) to conduct feasibility study on investment at the level of life cycle.
주어진 곡면에 대한 Marking Data의 자동생성 알고리즘과 이에 의거한 전산 시스템의 개발은 강판의 곡가공 자동화 시스템 구축에 있어서 우선적으로 선행되어야 할 연구로서, 이 논문에서는 실제 곡면모델을 대상으로 기 개발한 전산시스템이 생성하는 Marking Data에 의거하여 실험을 수행함으로써 Marking Data의 자동생성을 위한 알고리즘과 개발된 전산시스템의 정당성을 확인하는 것에 중점을 주었다. 실제 곡면모텔에 대한 실험은 기 개발한 전산시스템의 결과 즉 Marking Data와 가열선에 대한 가열조건에 따라 현장에서 수행하였으며 그 결과를 Marking Data 생성 전산 시스템의 결과와의 비교를 통해 개발한 Marking Data 생성 전산 시스템의 현장에서 실용적 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 끝으로 개발한 전산시스템의 보완과 확장에 대해 기술하였다.
Both the frequency and the magnitude of hydrometeorological extreme events such as severe floods and droughts are increasing. In order to prevent a damage from the climatic disaster, hydrological models are often simulated under various meteorological conditions. While performing the simulations, a synthetic data generated through time series models which maintains the key statistical characteristics of the sample data are widely applied. However, the synthetic data can easily maintains both the average and the variance of the sample data, but the quantile is not maintained well. In this study, we proposes a data generation method which maintains the quantile of the sample data well. The equations of the former maintenance of variance extension (MOVE) are expanded to maintain quantile rather than the average or the variance of the sample data. The equations are derived and the coefficients are determined based on the characteristics of the sample data that we aim to preserve. Monte Carlo simulation is utilized to assess the performance of the proposed data generation method. A time series data (data length of 500) is regarded as the sample data and selected randomly from the sample data to create the data set (data length of 30) for simulation. Data length of the selected data set is expanded from 30 to 500 by using the proposed method. Then, the average, the variance, and the quantile difference between the sample data, and the expanded data are evaluated with relative root mean square error for each simulation. As a result of the simulation, each equation which is designed to maintain the characteristic of data performs well. Moreover, expanded data can preserve the quantile of sample data more precisely than that those expanded through the conventional time series model.
Actual system apparatuses are necessary in order to verify the efficiency and stability of photovoltaic(PV) generation systems considering the size of solar panel, the sort of converter type, and the load conditions and so on. Moreover, it is hardly possible to compare a certain MPPT control scheme with others under the exactly same weather and load conditions as well. For the purpose of solving above mentioned difficulties in a laboratory basis, a transient simulation of PV generation system using real field weather conditions is indispensable. A straightforward simulation scheme with cost effective hardware structures under real weather conditions is proposed in this paper using EMTDC type of transient analysis simulators. Firstly, a solar cell has been modeled with VI characteristic equations, and then the real field data of weather conditions are interfaced to the EMTDC through Fortran program interface method. As a result, the stability and the efficiency analysis of PV generation systems according to various hardware structures and MPPT controls are easily possible under the exactly same weather conditions.
To improve the reality of motion simulator, the method of data-driven motion generation has been introduced to simply record and replay the motion of real vehicles. We can achieve high quality of reality from real samples, but it has no interactions between users and simulations. However, in character animation, user controllable motions are generated by the database made up of motion capture signals and appropriate control algorithms. In this study, as a tool for the interactive data-driven driving simulator, we proposed a new motion generation method. We sample the motion data from a real vehicle, transform the data into the appropriate data structure(motion block), and store a series of them into a database. While simulation, our system searches and synthesizes optimal motion blocks from database and generates motion stream reflecting current simulation conditions and parameterized user demands. We demonstrate the value of the proposed method through experiments with the integrated motion platform system.
In PV power generation system study, huge system apparatuses are needed in order to verify the effect of system efficiency and stability considering the size of solar panels, the sort of converter types, and the load conditions and so on. And also, under the same weather and load conditions it is impossible to compare a certain MPPT control scheme to others. In this paper, in order to obtain effective solutions for the above mentioned topics, the solar cell array is simulated with it's VI characteristic equations, and the real field data of weather conditions is interfaced to EMTDC using Fortran program interface method. Consequently the simulation of PV power generation system using field data is realized in this paper, and acceptable results, which show close match between the real data of PV panel and the simulated data, were obtained.
BIM-based 4D simulation makes people easily understand complex construction process using 3D graphics model and helps them review and identify the construction schedule in each phase of the construction process. Moreover, 4D simulation can be used as reference data to determine the validity of the process in the design phase and will be utilized as a measure for checking the construction process. Therefore 4D simulation of construction improves efficiency of project management. However, current commercial applications available for 4D simulation do not provide sufficient functions for connection of 3D models and process information. In this paper, we propose an automated generation method through the definition of the process based on a work method template and developed the template based schedule generation system (TSGS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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