This paper newly proposes an efficient analytic springback prediction method to predict the final dimensions of bent cylindrical tubes for a helical tube steam generator in a small modular reactor. Three-dimensional bending procedure is treated as a two-dimensional in-plane bending procedure by integrating the Euler beam theory. To enhance the accuracy of the springback prediction, mathematical representations of flow stress and elastic modulus for unloading are systematically integrated into the analytic prediction model. This technique not only precisely predicts the final dimensions of the bent helical tube after a springback, but also effectively predicts the various target radii. Numerical validations were performed for five different radii of helical tube bending by comparing the final radius after a springback.
In this paper, a sensorless pitch angle control method for a wind generation system is suggested. One-step-ahead prediction control law is adopted to control the pitch angle of a wind turbine in order for electric output power to track target values. And it is shown that this control scheme using the inverse dynamics of the controlled system enables us to predict current wind speed without an anemometer, to a considerable precision. The inverse input-output of the controlled system is realized by use of an artificial neural network. The proposed control and wind speed prediction method is applied to a Double-Feed Induction Generation system connected to a simple power system through computer simulation to show its effectiveness. The simulation results demonstrate that the suggested method shows better control performances with less control efforts than a conventional Proportional-Integral controller.
We reviewed various oil-spill models and condensed the integrated information into a prediction model, “Green Sea Ranger”which is applicable to Korean coastal area. The developed software consists of pre- and post-modules for environment setup and display of results and main module for the prediction of oil\`s fate. In the pre-module target areas can be selected from the included geographic information system and various environmental and optional numerical data for the prediction can be input through easy GUI or imported from the database we established. For the fate of the spilt oil we included effects of spreading, advection, evaporation, and emulsification. Preliminary numerical experiment has proved that the developed oil-spill prediction system can be easily utilized in on-site oil recovery operations which usually require a quick and reasonable prediction.
Recently, the reliability are applied for many industrial products, and many products are required to guarantee in quality and in performance. The purpose of this paper is to present some of reliability prediction methodologies using failure rate database for machinery parts that are applicable to machine tools. VDI Turret, which is core component of the NC Lathe, was chosen as the target of the reliability prediction. The results of reliability prediction has shown the failure rate, MTBF(Mean Time Between Failure), and reliability of the VDI Turret. It is expected that proposed methodologies will be applicable to prediction of reliability for other components of machine tools.
A routing strategy based on traffic prediction and dynamic cache allocation for satellite nodes is proposed to address the issues of high propagation delay and overall delay of inter-satellite and satellite-to-ground links in low Earth orbit (LEO) satellite systems. The spatial and temporal correlations of satellite network traffic were analyzed, and the relevant traffic through the target satellite was extracted as raw input for traffic prediction. An improved gradient boosting regression tree algorithm was used for traffic prediction. Based on the traffic prediction results, a dynamic cache allocation routing strategy is proposed. The satellite nodes periodically monitor the traffic load on inter-satellite links (ISLs) and dynamically allocate cache resources for each ISL with neighboring nodes. Simulation results demonstrate that the proposed routing strategy effectively reduces packet loss rate and average end-to-end delay and improves the distribution of services across the entire network.
Tracking filter plays a key role in accurate estimation and prediction of maneuvering vessel's dynamics. The third-order ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter is one of the special cases of the general solution provided by the Kalman filter. Fading memory algorithm performs a better performance in numerous of ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter algorithms. This study aims to optimize the fourth-order fading memory algorithm ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}-{\eta}$ filter, which is extended form ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter, to get much more accurate position of high dynamic target on the condition that the own ship is also high dynamic.
Kim, Gibeom;Kim, Hyeonmin;Zio, Enrico;Heo, Gyunyoung
Nuclear Engineering and Technology
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제50권8호
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pp.1314-1323
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2018
For nuclear power plants (NPPs) to have long lifetimes, ageing is a major issue. Currently, ageing management for NPP systems is based on correlations built from generic experimental data. However, each system has its own characteristics, operational history, and environment. To account for this, it is possible to resort to prognostics that predicts the future state and time to failure (TTF) of the target system by updating the generic correlation with specific information of the target system. In this paper, we present an application of particle filtering for the prediction of degradation in steam generator tubes. With a case study, we also show how the prediction results vary depending on the uncertainty of the measurement data.
In actual battlefield environment, IFF radar plays an important role in distinguishing friend or foe targets and assigning unique identification code to management. Performance of IFF radar is greatly affected by radio environment including atmosphere and terrain, target maneuvering and operation mode. In this paper, M&S tool is consisted of interrogator(IFF radar) and answering machine(target) for radar performance analysis. The wave propagation model using APM(Advanced Propagation Model) and radar actuator system were modeled by considering beam waveform of individual operation beam mode. Using this tool, IFF radar performance was analyzed through two experimental results. As a result, it is expected that performance of IFF radar can be predicted in the operational environment by considering target maneuvering and operation beam mode.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권2호
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pp.221-228
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2020
This study suggests an alternative to the conventional collaborative filtering method for predicting consumer choice, using case-based reasoning. The algorithm of case-based reasoning determines the similarity between the alternative sets that each subject chooses. Case-based reasoning uses the inverse of the normalized Euclidian distance as a similarity measurement. This normalized distance is calculated by the ratio of difference between each attribute level relative to the maximum range between the lowest and highest level. The alternative case-based reasoning based on similarity predicts a target subject's choice by applying the utility values of the subjects most similar to the target subject to calculate the utility of the profiles that the target subject chooses. This approach assumes that subjects who deliberate in a similar alternative set may have similar preferences for each attribute level in decision making. The result shows the similarity between comparable alternatives the consumers consider buying is a significant factor to predict the consumer choice. Also the interaction effect has a positive influence on the predictive accuracy. This implies the consumers who looked into the same alternatives can probably pick up the same product at the end. The suggested alternative requires fewer predictors than conjoint analysis for predicting customer choices.
In this paper, an algorithm that provides absolute and proportional differentiation of packet delays is proposed with the objective of enhancing quality of service in future packet networks. It features an adaptive scheme that adjusts the target delay for every time slot to compensate the deviation from the target delay, which is caused by prediction error on the traffic to arrive at the next time slot. It predicts the traffic to arrive at the beginning of a time slot and measures the actual arrived traffic at the end of the time slot. The difference between them is utilized by the delay control operation for the next time slot to offset it. Because the proposed algorithm compensates the prediction error continuously, it shows superior adaptability to bursty traffic and exponential traffic. Through simulations we demonstrate that the algorithm meets the quantitative delay bounds and is robust to traffic fluctuation in comparison with the conventional non-adaptive mechanism. The algorithm is implemented with VHDL on a Xilinx Spartan XC3S1500 FPGA, and the performance is verified under the test board based on the XPC860P CPU.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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