A neural network based control algorithm with fuzzy compensation is proposed for the automated adjustment in the production of electronic end-products. The process of adjustment is to tune the variable devices in order to examine the specified performances of the products ready prior to packing. Camcorder is considered as a target product. The required test and adjustment system is developed. The adjustment system consists of a NNC(neural network controller), a sub-NNC, and an auxiliary algorithm utilizing the fuzzy logic. The neural network is trained by means of errors between the outputs of the real system and the network, as well as on the errors between the changing rate of the outputs. Control algorithm is derived to speed up the learning dynamics and to avoid the local minima at higher energy level, and is able to converge to the global minimum at lower energy level. Many unexpected problems in the application of the real system are resolved by the auxiliary algorithms. As the adjustments of multiple items are related to each other, but the significant effect of performance by any specific item is not observed. The experimental result shows that the proposed method performs very effectively and are advantageous in simple architecture, extracting easily the training data without expertise, adapting to the unstable system that the input-output properties of each products are slightly different, with a wide application to other similar adjustment processes.
Perfluorocarbons (PFCs) are widely used in semiconductor industry. These gases need to be removed efficiently because of their strong absorption of infrared radiation and long atmospheric lifetimes which cause the global warming effect. To destruct $CF_4$, a waterjet gliding arc plasma was designed and manufactured. The highest $CF_4$ destruction showed at waterjet plasma case, compared to plasma discharge only or water scrubber only, respectively. In addition, it could be known that the $CF_4$ destruction should be associated with the electron and OH radicals. The operating conditions such as waterjet flow rate, initial $CF_4$ concentration, total gas flow rate, specific energy input were investigated experimentally using a plasma waterjet scrubber. Through the parametric studies, the highest $CF_4$ destruction of 94.5% was achieved at 0.2% $CF_4$, 2.1 kJ/L SEI, 20 L/min total gas flow rate and 18.5 mL/min waterjet flow rate.
Experimental studies are conducted to investigate the flame stability and the thermal/fuel NOx formation characteristics of the low calorific value (LCV) coal derived gas fuel. Synthetic LCV fuel gas is produced by mixing carbon monoxide, hydrogen, nitrogen and ammonia on the basis that the thermal input of the syngas fuel into a burner is identical to that of natural gas. The syngas mixture is fed to and burnt with air on flat flame burner. With the variation of the equivalence ratio for specific syngas fuel, flame behaviors are observed to identify the flame instability due to blow-off or flashback and to define stable combustion range. Measurements of NOx content in combustion gas are made for comparing thermal and fuel NOx from the LCV syngas combustion with those of the natural gas one. In addition, the nitrogen dilution of the LCV syngas is preliminarily attempted as a NOx reduction technique, and its effects on thermal and fuel NOx production are discussed.
In terms of climate change communities have only during the 1990s begun to recognize that all greenhouse gas(GHG) emissions are directly or indirectly generated locally, through acts of agency, production or consumption. This has provided a boost to the role of local places in the debate since GHGs can be allocated and made understood locally and hence form the basis for specific policies, programs, plans and projects. The objectives of this study are to define a framework for making Environmentally Friendly City through enhancing integrated energy-urban policies and present framework to do comprehensive evaluation on energy related policies response and also explore the interrelation between energy related activities in each sector and policy and applies to Seoul mega city in Korea. Despite the growing recognition of the seriousness of urban environmental problems and their contribution to global environmental and social concerns, most analysts continue to study cities in parts rather than as a whole; we study sectoral sub-systems such as transport, air pollution or energy. While specialization is useful for detailed thinking, we also need to see each issue in the context of how each city works environmentally, economically, socially and politically. We therefore need integrative approaches to study of cities and need to understand how they function as systems. These framework presented in this study allows an organized and systematic analysis. These research results can provide useful, credible and timely input into the urban planning process. This study will be a helpful exercise to draw some policy implications of other cities in Korea and also East Asia that are in a similar stage with the these cities and developing plans on how to address them.
현재 사용중인 Non-LOCA 해석용 인허가 코드들은 특정한 형태의 가압경수로에 맞게 짜여진 것들이어서 모든 형태의 가압 경수로에 적용할 수 있는 범용 코드의 개발이 필요한 실정이다. 이를 위하여 한국원자력연구소에서는 웨스팅하우스 및 CE형 발전소에 공히 적용할 수 있는 과도현상 해석 코드인 TASS 로드를 개발하고있다. 이 TASS 코드는 실시 간 보다 빠르게 핵증기계통에 대한 모의 계산을 수행하며 대화식의 입출력을 통하여 사용자가 원하는 과도현상을 정확히 모사할 수 있다. 본 논문에서는 웨스팅하우스형 발전소에 대하여 TASS 코드를 적용하여 Non-LOCA 인허가 해석을 하기 위한 검증을 위해, 교류 전원 상실사고와 부하상실사고에 대하여 발전소 실측자료와의 비교계산을 수행하였고 주급수관 파단사고, 펌프축 고착사고, 증기발생기 세관 파열사고 및 주증기관 파단사고들에 대하여 대형코드인 RELAP5 /MOD3 코드와의 비교계산을 수행하였다.
곡류식품의 소재 개발을 위하여 수분함량을 달리하여 처리한 후 압출성형 곡류가루의 일반성분, 팽화율, 비길이, 밀도, 파괴력, 겉보기 탄성계수, 수분흡착지수와 수분용해지수, 비기계적 에너지 투입량, 페이스트 점도, 색도를 측정하였다. 압출성형 조건은 배럴온도 $130^{\circ}C$, 원료투입량 120 g/min, 수분함량(20, 22.5, 25, 27.5, 30%)으로 압출성형 하였다. 수분함량 20%일 때 압출성형 곡류가루의 팽화율이 가장 높았으며, 밀도와 파괴력이 가장 낮았다. 수분함량이 증가할수록 수분흡착지수는 증가하였고, 수분용해지수는 수분함량이 낮을수록 높은 경향을 나타내었다. 비기계적 에너지 투입량은 낮은 수분함량일 때 옥수수가루가 가장 높았으며, 귀리가루는 높은 수분함량에서 가장 낮은 값을 나타내었다. 수분함량이 증가할수록 페이스트 점도가 증가하는 경향을 보였으며, 명도는 압출성형 쌀가루가 가장 밝게 측정되었고 압출성형 보리가루가 가장 어둡게 측정되었으며, 총 색도 변화는 원료를 기준으로 보리가 가장 크게 나타났다.
기존의 확률론적 안전성 평가의 신뢰도 제고를 위하여 잘 알려진 입력 파라미터의 일반적인 분포에 새롭게 측정된 신뢰도 있는 데이터를 결합하여 사후분포를 구할 수 있는 베이지안 업데이팅 방법론을 제안하였다. 마코프체인 몬테 칼로 샘플링 기법의 알고리듬을 통한 GoldSim 모듈도 개발하였다. 복수의 입력 파라미터의 사전분포에 대해 연속적으로 사후분포를 구해낼 수 있는 베이지안 업데이팅이 가능하도록 개발된 이 모듈을 GoldSim 템플릿 형태의 기존의 GSTSPA 프로그램으로 이행하여 보다 신뢰도 있는 확률론적 방사성폐기물 처분 시스템 안전성 평가가 가능하도록 하였다. 이는 기존에 존재하는 사전분포의 일반적인 형태는 취하되 새롭게 얻어지는 실제 측정치나 전문가들의 의견을 기존의 분포에 적용하여 보다 더 높은 믿음을 갖는 입력 파라미터의 사후분포를 얻을 수 있게 한다. 균열암반 내 핵종 이동에 관련된 몇 개의 입력 파라미터의 사전분포의 세차례의 연속적 업데이팅을 통해 프로그램의 유용성도 예시하였다. 이 연구를 통하여 처분시스템과 같이 장기적 평가가 필요하고 넓은 모델링 지역을 가지며 측정된 입력자료가 부족한 경우 보다 더 믿음직한 방법으로 안전성 평가를 수행할 수 있는 것을 보였다.
Round robin analyses for vessel failure probabilities due to PTS events are proposed for plant-specific analyses of all types of reactors developed in Korea. Four organizations, that are responsible for regulation, operation, research and design of the nuclear power plant in Korea, participated in the round robin analysis. The vessel failure probabilities from the probabilistic fracture mechanics analyses are calculated to assure the structural integrity of the reactor pressure vessel during transients that are expected to initiate PTS events. The failure probabilities due to various parameters are compared with each other. All results are obtained based on several assumptions about material properties, flaw distribution data, and transient data such as pressure, temperature, and heat transfer coefficient. The realistic input data can be used to obtain more realistic failure probabilities. The various results presented in this study will be helpful not only for benchmark calculations, result comparisons, and verification of PFM codes developed but also as a contribution to knowledge management for the future generation.
Rodgers, Geoffrey W.;Chase, J. Geoffrey;Corman, Sylvain
Smart Structures and Systems
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제19권5호
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pp.487-497
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2017
Semi-active devices use the building's own motion to produce resistive forces and are thus strictly dissipative and require little power. Devices that independently control the binary open/closed valve state can enable novel device hysteresis loops that were not previously possible. However, some device hysteresis loops cannot be obtained without active analog valve control allowing slower, controlled release of stored energy, and is presents an ongoing limitation in obtaining the full range of possibilities offered by these devices. This in silico study develops a proportional-derivative feedback control law using a validated nonlinear device model to track an ideal diamond-shaped force-displacement response profile using active analog valve control. It is validated by comparison to the ideal shape for both sinusoidal and random seismic input motions. Structural application specific spectral analysis compares the performance for the non-linear, actively controlled case to those obtained with an ideal, linear model to validate that the potential performance will be retained when considering realistic nonlinear behaviour and the designed valve control approach. Results show tracking of the device force-displacement loop to within 3-5% of the desired ideal curve. Valve delay, rather than control law design, is the primary limiting factor, and analysis indicates a ratio of valve delay to structural period must be 1/10 or smaller to ensure adequate tracking, relating valve performance to structural period and overall device performance under control. Overall, the results show that active analog feedback control of energy release in these devices can significantly increase the range of resetable, valve-controlled semi-active device performance and hysteresis loops, in turn increasing their performance envelop and application space.
While job stress evaluations are reported in the recent surveys upon the nuclear power plants(NPPs), any significant advance in the types of questionnaires is not currently found. There are limitations to their usefulness as analytic tools for the management of safety resources in NPPs. Data mining(DM) has emerged as one of the key features for data computing and analysis to conduct a survey analysis. There are still limitations to its capability such as dimensionality associated with many survey questions and quality of information. Even though some survey methods may have significant advantages, often these methods do not provide enough evidence of causal relationships and the statistical inferences among a large number of input factors and responses. In order to address these limitations on the data computing and analysis capabilities, we propose an advanced procedure of survey analysis incorporating the DM method into a statistical analysis. The DM method can reduce dimensionality of risk factors, but DM method may not discuss the robustness of solutions, either by considering data preprocesses for outliers and missing values, or by considering uncontrollable noise factors. We propose three steps to address these limitations. The first step shows data mining with response surface method(RSM), to deal with specific situations by creating a new method called response surface data mining(RSDM). The second step follows the RSDM with detailed statistical relationships between the risk factors and the response of interest, and shows the demonstration the proposed RSDM can effectively find significant physical, psycho-social, and environmental risk factors by reducing the dimensionality with the process providing detailed statistical inferences. The final step suggest a robust stress management system which effectively manage job stress of the workers in NPPs as a part of a safety resource management using the surrogate variable concept.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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