This paper presents the response surface optimization method using three-dimensional Navier-Stokes Analysis to optimize the shape of a axial flow fan. Reynolds-averaged Navier-Stokes equations with k-$\epsilon$ turbulence model are discretized with finite volume approximations. Regression analysis is used for generating response surface, and it is validated by ANOVA. Five geometric variables, i.e., distribution of sweep angle at mean and tip, lean angle at mean and tip, and spanwise location of mean were employed to optimize the efficiency. The computational results are compared with experiment data. As a main result of the optimization, the efficiency was successfully improved.
The process of petroleum involves in a large amount of oily wastewater that contains high levels of chemical oxygen demand (COD) and toxic compounds. So they must be treated before their discharge into the receptor medium. In this paper, wet peroxide oxidation (WPO) was adopted to treat the oily wastewater. Central composite design, an experimental design for response surface methodology (RSM), was used to create a set of 31 experimental runs needed for optimizing of the operating conditions. Quadratic regression models with estimated coefficients were developed to describe the COD removals. The experimental results show that WPO could effectively reduce COD by 96.8% at the optimum conditions of temperature $290^{\circ}C$, $H_2O_2$ excess (HE) 0.8, the initial concentration of oily wastewater 3855 mg/L and reaction time 9 min. RSM could be effectively adopted to optimize the operating multifactors in complex WPO process.
A micro-pressure wave is generated by the high-speed train which enters a tunnel, and it causes explosive noise and vibration at the exit. It is known that train speed, train-tunnel area ratio, nose slenderness and nose shape mainly influence on generating micro-pressure wave. So it is required to minimize it by searching optimal values of such train shape factors and tunnel condition. In this study, response surface model, one of approximation models, is used to perform optimization effectively and analyze sensitivity of design variables. Owen's randomized orthogonal array and D-optimal Design are used to construct response surface model. In order to increase accuracy of model, stepwise regression is selected. Finally SQP(Sequential Quadratic Programming) optimization algorithm is used to minimize the maximum micro-pressure wave by using built approximation model.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.5
no.1
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pp.78-83
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1988
The purpose of this study is to understand the cutting characteristics of glass-fiber rein- forced plastic (GFRP) by investigating the variation of cutting force and surface roughness, depending on the amount fo flank wear and cutting conditions. And a Taylor type tool life equation is derived using the regression analysis. The present study reveals that, 1. Taylor's eqquation can be applicable to GFRP nd the constants n (0.170-0.175) and C (53.7- 64.4) are smaller than those in cutting of steel. 2. Principal cutting force increases sharply with the increase of feed rate, but feed force and radial force are almost constant. This result is quite different from that of metal cutting. 3. Cutting forces ($F_P, \;F_Q, \;F_R$) increase with the increase of flank wear, and feed force especially increases sharply with the increase of flank wear. 4. Surface roughness changes very much along the circumference of the workpiece and the amount of flank wear has almost no effect on surface roughness.
Feasibility of surface plasmon resonance (SPR) method to evaluate soybean frying oil quality was evaluated. Free fatty acid value, p-anisidine value, conjugated dienoic acid content, conjugated trienoic acid content, peroxide value, iodine value, total polar compound (TPC), ratio of unsaturated fatty acid to saturated fatty acid, refractive index, dielectric constant, smoking point, and L, a, and b of Hunter color system were selected as parameters related to conventional evaluation of soybean frying oil quality. SPR scale mapped with conventional quality parameters well described free fatty acid value, conjugated dienoic acid content, dielectric constant, TPC, and b of Hunter color system, as shown by correlation and linear regression analyses.
This research was conducted to develop a method to remove the effect of surface temperature of Shingo pears for sugar content measurement. Sugar content was measured by a near-infrared spectrum analysis technique. Reflected spectrum and sugar content of a pear were used for developing regression models. For the model development, reflected spectrums having wavelengths in the range of 654 to 1,052nm were used. To remove the effect of surface temperature, special sample preparation techniques and partial least square (PLS) regression models were proposed and tested. 71 Shingo pears stored in a cold storage, which had 2$^{\circ}C$ inside temperature, were taken out and left in a room temperature for a while. Temperature and reflected spectrum of each pear was measured. To increase the temperature distribution of samples, temperature and reflected spectrum of each pear was measured four times with one hour twenty minutes interval. During the experiment, temperature of pears increased up to 17 $^{\circ}C$. The total number of measured spectrum was 284. Three groups of spectrum data were formed according to temperature distribution. First group had surface temperature of 14$^{\circ}C$ and total number of 51. Second group consisted of the first and the fourth experiment data which contained the minimum and the maximum temperatures. Third group consisted of 155 data with normal temperature-distribution. The rest data set were used for model evaluation. Results shelved that PLS model I, which was developed by using the first data group, was inadequate for measuring sugar content of pears which had different surface temperatures from 14$^{\circ}C$. After temperature compensation, sugar content predictions became close to the measured values. Since using many data which had wide range of surface temperatures, PLS model II and III were able to predict sugar content of pears without additional temperature compensation. PLS model IV, which included the surface temperatures as an independent variable. showed slightly improved performance(R$^2$=0.73). Performance of the model could be enhanced by using samples with more wide range of temperatures and sugar contents.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.2
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pp.42-54
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2023
The population is concentrated in the metropolitan areas in Korea, and low-density residential areas are transforming into high density residential areas through redevelopment to meet this demand. However, large-scale redevelopment in a short period of time has a negative impact on the urban climate, such as generating a heat island effect due to the reduction of urban green areas. In this study, the change in surface temperature from 2013 to 2022 in the redevelpment areas of Godeok-dong and Dunchon-dong, Gangdong-gu, Seoul, was analyzed using Landsat 8 satellite images. In the Godeok-dong area, the difference in surface temperature was analyzed for the target redevelopment area, forest area, mixed forest and urban area, and low density residential area. In the Dunchon-dong area, the difference in surface temperature was analyzed for the target redevelopment area, forest area, and low density residential area. The difference in surface temperature was analyzed through multiple regression analysis conducted yearly over the three different stages in redevelopment period. The results from the multiple regression analysis show that in both areas, the land surface temperature of target redevelopment area was higher than that of the forest area and lower than low density residential area. It can be seen that these results occurred because the low-density residential area in Godeok-dong and Dunchon-dong had a lower green area ratio and a higher building-to-land ratio than the target redevelopment area. The results of this study suggest that even if low-density residential areas are transforming into high-density areas, adjusting the management of green areas and building-to-land ratio can contribute to lessen urban heat island effect.
Water quality demonstrates physical, chemical and biological characteristics of water. The quality of surface and groundwater is currently an important concern with population growth and industrialization. Over exploitation of water resources due to demand is causing the deterioration of surface water and ground water. Periodic water quality testing must be carried out to protect our water resources. The present research analyses the spatial variation of surface water and groundwater in and around the lakes of Hyderabad. Twenty-Seven lakes and their neighboring bore water samples are obtained for water quality monitoring. Samples are evaluated for specific physico-chemical parameters such as pH, Total Dissolved Solids (TDS), Cl, SO4, Na, K, Ca, Mg, and Total Hardness (TH). The spatial variation of water quality parameters for the 27 lakes and groundwater were analysed. Correlation and multiple regression analysis were carried out to determine comparative study of lake and ground water. The study found that most of the lakes were polluted and this had an impact on surrounding ground water.
Love wave is one of the shear horizontal waves and it can propagate between two layers in liquid without energy loss. The SAW (surface acoustic wave) sensor using Love wave is very useful for real time measurement of the viscosity of liquid with high sensitivity. In this study, the 77 MHz and 155 MHz Love wave SAW sensors were fabricated and use to measure the viscosity of low viscous liquid. To generate the surface acoustic wave, the inter-digital transducers were fabricated on the quartz crystal wafer. In order to obtain the optimal thickness of the coating film (novolac photoresist) generating the Love wave on the surface of SAW device, theoretical calculation was performed. The performances of fabricated Love wave SAW sensors were tested. As test liquid, pure water and glycerol solutions having different concentrations were used. Since the determination coefficients of the regression equations for measuring the viscosity of liquid are greater than 0.98, the developed Love wave SAW sensors in this study will be very useful for precise measurement of viscosity of liquid.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.5
no.2
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pp.47-53
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2002
Ocean surface wind speed was estimated using TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission) TMI (TRMM Microwave/Imager) data. It is used the TRMM TMI brightness temperature and National Data Buoy Center's buoy winds speed dataset near North-America to estimate by the algorithm of the ocean surface wind speed retrieval over North America. Comparing with the buoy data by D-matrix equation, the result that RMSE, BIAS, and correlation coefficient are 2.19 $ms^{-1}$, 1.10 $ms^{-1}$, and 0.81, respectively. Therefore the estimated oceanic surface wind speed by TRMM TMI brightness temperature data show that available to ocean research over upper ocean.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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